高德近日宣布，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ABot-M0正式全量開源。這一突破性成果通過構(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，為具身智能領(lǐng)域提供了全新的技術(shù)范式。

在性能驗(yàn)證方面，ABot-M0在Libero、Libero-Plus、RoboCasa等多個(gè)國際權(quán)威基準(zhǔn)測試中均取得最優(yōu)表現(xiàn)（SOTA）。特別是在Libero-Plus測試中，該模型以80.5%的任務(wù)成功率領(lǐng)先行業(yè)，較此前標(biāo)桿方案Pi0提升近30個(gè)百分點(diǎn)，展現(xiàn)出顯著的技術(shù)優(yōu)勢。

數(shù)據(jù)建設(shè)層面，高德開源了全球規(guī)模最大的通用機(jī)器人數(shù)據(jù)集UniACT。該數(shù)據(jù)集整合超過600萬條真實(shí)操作軌跡，通過統(tǒng)一動(dòng)作表示、坐標(biāo)系與控制頻率，構(gòu)建了從原始異構(gòu)數(shù)據(jù)到標(biāo)準(zhǔn)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完整處理管線。這種標(biāo)準(zhǔn)化處理方式有效解決了全球異構(gòu)機(jī)器人數(shù)據(jù)的兼容性問題，使預(yù)訓(xùn)練效率得到大幅提升。

算法創(chuàng)新方面，模型架構(gòu)與訓(xùn)練框架同步開源。其中動(dòng)作流形學(xué)習(xí)（AML）算法突破傳統(tǒng)試錯(cuò)模式，通過直接預(yù)測物理可行動(dòng)作序列，顯著提升了解碼效率與策略穩(wěn)定性。雙流感知架構(gòu)則通過融合VLM（Qwen3-VL）的高級(jí)語義理解與3D幾何模塊（如VGGT）的幾何先驗(yàn)，在保持骨干網(wǎng)絡(luò)不變的前提下，有效彌補(bǔ)了標(biāo)準(zhǔn)視覺語言模型在三維空間推理方面的不足。

模型層面，端到端預(yù)訓(xùn)練模型與完整工具鏈的開源，使開發(fā)者無需從零構(gòu)建訓(xùn)練框架即可快速適配工業(yè)、家庭等多樣化場景。統(tǒng)一架構(gòu)的驗(yàn)證表明，“通用大腦+專用軀體”的技術(shù)路徑具有可行性，為行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的形成提供了重要實(shí)證支撐。這一開源舉措將有效降低具身智能領(lǐng)域的技術(shù)門檻，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的快速發(fā)展。