高德宣布全量开源基于统一架构的通用机器人具身操作基座模型ABot-M0，这是全球首个实现“单一大脑适配多形态机器人”的框架。该模型在Libero-Plus基准测试中任务成功率达80.5%，较此前行业标杆Pi0提升近30%，并在Libero与RoboCasa测试中刷新SOTA纪录。此次开源覆盖数据、算法与模型三大层面：数据方面开放包含600万条操作轨迹的UniACT数据集；算法方面公开动作流形学习（AML）和双流感知架构；模型方面提供端到端预训练模型与工具链，支持快速部署工业及家庭机器人。高德表示，ABot-M0旨在推动具身智能从实验室迈向广泛应用，促进学术与产业深度融合。
