数据采集与治理是制约具身智能产业发展的瓶颈。相比大模型训练可用万亿级数据，具身智能所需数据需从真实物理环境采集，面临采集难、成本高、可用性低及难以跨本体迁移等问题。自变量机器人开源XRZero-G0系统，通过软硬件一体方案（头部视角、多视角交叉约束、运位和真机成功率检测）构建高效数据采集治理体系，并开放2000多小时、覆盖3000个任务的多模态全身无本体数据集G0-Dataset。实验证明，以10:1比例混合无本体数据与真机数据，可达同等规模纯真机数据效果，且模型具备零样本迁移能力，摆脱对固定本体姿态和型号的过拟合。该系统将数据成本降至1/20，实现“全身无本体采集→自动质检→混合训练→真机评测”全闭环，为行业提供规模化、可复现的路径。相关论文和数据集已在arXiv和Huggingface上线，引发广泛关注。...
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