4月1日下午消息，近日，高德宣布正式全量开源ABot-M0——全球首个基于统一架构的机器人具身操作基座模型，可实现一个“通用大脑”适配多种形态的具身机器人。

据悉，该模型在Libero、Libero-Plus、RoboCasa等多个权威基准测试中实现SOTA。其中在Libero-Plus基准上，该模型的任务成功率达80.5%，较业界此前的标杆方案Pi0提升近30%。

此次ABot-M0的开源涵盖数据、算法与模型三大维度，旨在突破数据孤岛与部署难点，为具身智能领域提供前沿的空间理解能力，以及“开箱即用”的通用技术基座。

数据层面，ABot-M0开源了目前规模最大的通用机器人数据集UniACT，整合超过600万条真实操作轨迹，并提供从原始异构数据到标准化训练数据的全流程处理管线；算法层面，ABot-M0同步开源了模型架构与训练框架，其中包含高德创新提出的动作流形学习（AML）算法与双流感知架构，以及双流感知架构；模型层面，ABot-M0一并开源了端到端的预训练模型与完整工具链，开发者无需从零搭建训练框架即可快速适配工业、家庭等场景。

“我们相信，真正的通用具身智能不是闭门造车的产物，而是全球开发者共同打磨的结果。”高德ABot-M0技术负责人表示，“期待ABot-M0成为连接学术研究与产业应用的桥梁，让每一台机器人都能拥有聪明、可靠、通用的‘大脑’。”

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