具身智能領域迎來里程碑式進展。高德於今日正式宣布全量開源全球首個基於統一架構的機器人具身操作基座模型 ABot-M0。該模型核心定位於實現「一個通用大腦適配多種形態機器人」，旨在打破異構硬體間的壁壘，加速具身智能從實驗室走向工業與家庭場景。
核心技術與性能表現
ABot-M0 在多項行業權威基準測試中展現了卓越的性能。數據顯示，該模型在 Libero-Plus 基準上的任務成功率高達 80.5%，相比此前業界的標杆方案 Pi0 提升了近 30%。此外，它在 Libero 和 RoboCasa 等測試中均刷新了 SOTA（業內最頂尖）紀錄。
三大維度的全量開源
為了解決具身智能領域長期存在的「數據孤島」與「部署困難」痛點，高德此次開源涵蓋了底層數據、核心算法與預訓練模型三大維度：
在數據層面：開源了目前規模最大的通用機器人數據集 UniACT。該數據集整合了超過 600 萬條真實操作軌跡，並配套提供從異構數據到標準化訓練數據的全流程處理管線。
在算法層面：同步公開了模型架構與訓練框架，核心亮點包括高德創新 的 動作流形學習（AML）算法 以及 雙流感知架構，賦予了機器人卓越的空間理解與動作執行能力。
在模型層面：提供端到端的預訓練模型及完整工具鏈。開發者可實現「開箱即用」，無需從零搭建框架，大幅降低適配工業協作或家庭服務機器人的門檻。
行業影響
高德 ABot-M0 技術負責人表示，真正的通用具身智能需要全球開發者的共同打磨。ABot-M0 的開源不僅是技術的分享，更是希望構建起連接學術研究與產業應用的橋樑，讓每一台不同形態的機器人都能擁有聰明、可靠且通用的「大腦」。
