2026年4月1日消息,高德正式全量开源全球首个基于统一架构的具身操作基座模型ABot-M0。该模型可作为“通用大脑”适配多种形态的具身机器人,在Libero、Libero-Plus等多个权威基准测试中达到SOTA表现,其中在Libero-Plus基准上任务成功率达80.5%,较此前业界标杆方案Pi0提升近30%。
近年来具身智能赛道热度持续攀升,从工业机械臂、物流巡检机器人到消费级人形机器人,不同形态的具身设备落地场景不断拓宽。但此前行业主流的具身模型大多针对单一设备形态定制开发,一款机器人适配新场景往往需要重新训练底层模型,研发成本高、周期长,成为制约行业规模化落地的核心瓶颈。
此次高德发布的ABot-M0是全球首个基于统一架构的具身操作基座模型,核心优势就在于打破了不同形态机器人的模型适配壁垒。官方测试数据显示,ABot-M0在Libero、Libero-Plus、RoboCasa等多个全球权威具身智能基准测试中均达到SOTA(当前最优水平),其中在Libero-Plus基准的复杂操作任务中,成功率达到80.5%,较此前业界标杆方案Pi0提升近30个百分点。
不同于部分厂商仅开源模型权重的做法,高德此次对ABot-M0采取全量开源策略,中小研发团队无需从零搭建底层具身模型,即可快速基于该基座适配不同形态的机器人设备,将研发重心放在上层场景应用的优化上。随着通用具身基座的普及,工业分拣、家庭服务、公共巡检等场景的具身机器人落地速度有望得到大幅提升,整个具身智能产业的商业化进程也将进一步加速。

(图像由AI生成)

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