3月31日消息，近日，高德宣布正式全量開源具身操作基座模型ABot-M0，該模型可實現一個“通用大腦”適配多種形態的具身機器人。
此次ABot-M0的開源涵蓋數據、算法與模型三大維度。
數據層面，ABot-M0開源了目前規模最大的通用機器人數據集UniACT，整合超過600萬條真實操作軌跡，并提供從原始異構數據到標準化訓練數據的全流程處理管線。
算法層面，ABot-M0同步開源了模型架構與訓練框架，其中包含高德創新提出的動作流形學習（AML）算法與雙流感知架構。
模型層面，ABot-M0一并開源了端到端的預訓練模型與完整工具鏈，開發者無需從零搭建訓練框架即可快速適配工業、家庭等場景。
根據官方披露的數據，該模型在Libero、Libero-Plus、RoboCasa等多個權威基準測試中實現SOTA。其中在Libero-Plus基準上，該模型的任務成功率達80.5%，較業界此前的標桿方案Pi0提升近30%。
