4月1日，高德宣布全量开源ABot-M0，这是全球首个基于统一架构的机器人具身操作基座模型，能够实现一个“通用大脑”适配多种形态的具身机器人。ABot-M0在Libero、Libero-Plus、RoboCasa等多个权威基准测试中达到SOTA（State of the Art），特别是在Libero-Plus基准上，任务成功率高达80.5%，相较于业界标杆方案Pi0提升了近30%。

ABot-M0的开源覆盖了数据、算法与模型三大维度，旨在打破数据孤岛和部署难点，为具身智能领域提供前沿的空间理解能力以及“开箱即用”的通用技术基座。数据层面，ABot-M0开源了规模最大的通用机器人数据集UniACT，整合超过600万条真实操作轨迹，并提供全流程处理管线。算法层面，ABot-M0开源了模型架构与训练框架，包括高德创新提出的动作流形学习（AML）算法与双流感知架构。模型层面，ABot-M0开源了端到端的预训练模型与完整工具链，使开发者能够快速适配工业、家庭等场景。统一架构验证了“一个大脑驱动多种形态”的可行性，为“通用大脑+专用躯体”的产业标准形成提供了实证支撑。