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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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