廣東
高德正式全量開源ABot-M0——全球首個基于統一架構的機器人具身操作基座模型，可實現一個“通用大腦”適配多種形態的具身機器人。
據悉，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%。
ABot-M0模型架構圖
此次ABot-M0的開源涵蓋數據、算法與模型三大維度，旨在突破數據孤島與部署難點，為具身智能領域提供前沿的空間理解能力，以及"開箱即用"的通用技術基座。
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。 通過統一動作表示、坐標系與控制頻率，該數據集讓分散全球的異構機器人數據能夠統一使用，大幅提升預訓練效率。
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。 AML摒棄傳統噪聲干擾的預測方式，讓模型直接預測物理上可行的動作序列，而不是反復試錯，顯著提升解碼效率與策略穩定；雙流感知架構，不僅利用 VLM (Qwen3-VL) 提供高級語義理解，還允許通過一個“即插即用”的 3D 模塊（如 VGGT）注入幾何先驗，增強模型的空間理解能力，無需修改骨干網絡，即可彌補標準VLM在3D推理上的短板。
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。統一架構驗證了"一個大腦驅動多種形態"的可行性，為"通用大腦+專用軀體"的產業標準形成，提供了實證支撐。
ABot-M0在Libero-Plus的評測結果
開源地址：
https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation
論文全文：
https://arxiv.org/pdf/2602.11236
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