全球具身智能領(lǐng)域迎來重大突破——高德宣布正式全量開源ABot-M0模型，這是全球首個(gè)基于統(tǒng)一架構(gòu)的機(jī)器人具身操作基座模型。該模型通過構(gòu)建“通用大腦”，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種形態(tài)具身機(jī)器人的適配，為行業(yè)提供了可復(fù)用的技術(shù)基座，標(biāo)志著具身智能從單一場(chǎng)景向通用化邁出關(guān)鍵一步。

在性能驗(yàn)證方面，ABot-M0在Libero、Libero-Plus、RoboCasa等國際權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試中均取得領(lǐng)先成績(jī)。特別是在Libero-Plus測(cè)試中，其任務(wù)成功率達(dá)到80.5%，較此前行業(yè)標(biāo)桿方案Pi0提升近30個(gè)百分點(diǎn)。這一突破得益于模型在動(dòng)作預(yù)測(cè)與空間感知層面的雙重創(chuàng)新，為復(fù)雜場(chǎng)景下的機(jī)器人操作提供了更穩(wěn)定的解決方案。

開源內(nèi)容覆蓋數(shù)據(jù)、算法、模型三大核心維度。數(shù)據(jù)層面，高德首次公開了規(guī)模達(dá)600萬條的通用機(jī)器人數(shù)據(jù)集UniACT，該數(shù)據(jù)集通過統(tǒng)一動(dòng)作表示、坐標(biāo)系與控制頻率，解決了異構(gòu)機(jī)器人數(shù)據(jù)的兼容性問題。配套的全流程處理管線可將原始異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)，顯著提升預(yù)訓(xùn)練效率，為開發(fā)者節(jié)省大量數(shù)據(jù)清洗成本。

算法創(chuàng)新是ABot-M0的核心優(yōu)勢(shì)。其提出的動(dòng)作流形學(xué)習(xí)（AML）算法突破傳統(tǒng)試錯(cuò)模式，直接生成物理可行的動(dòng)作序列，使解碼效率提升40%的同時(shí)保持策略穩(wěn)定性。雙流感知架構(gòu)則通過融合視覺語言模型（VLM）與3D幾何模塊，在保留高級(jí)語義理解能力的基礎(chǔ)上，強(qiáng)化了空間推理能力。這種“即插即用”的設(shè)計(jì)允許開發(fā)者根據(jù)需求注入不同幾何先驗(yàn)，無需修改骨干網(wǎng)絡(luò)即可適配特定場(chǎng)景。

模型層面，高德開源了完整的端到端預(yù)訓(xùn)練框架與工具鏈，開發(fā)者可直接調(diào)用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，快速適配工業(yè)搬運(yùn)、家庭服務(wù)等場(chǎng)景。統(tǒng)一架構(gòu)的驗(yàn)證表明，單一模型可驅(qū)動(dòng)不同形態(tài)的機(jī)器人執(zhí)行操作任務(wù)，為“通用大腦+專用軀體”的產(chǎn)業(yè)模式提供了技術(shù)實(shí)證。目前，該模型已支持輪式、臂式、人形等多種機(jī)器人形態(tài)。

此次開源不僅降低了具身智能的技術(shù)門檻，更通過數(shù)據(jù)與算法的開放共享，推動(dòng)行業(yè)形成統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。高德團(tuán)隊(duì)表示，未來將持續(xù)優(yōu)化模型的多模態(tài)交互能力，并探索在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的垂直應(yīng)用，助力具身智能技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)?；涞?。