高德发布两款ABot系列基座模型，达成全球首个具身操作和具身导航"双SOTA"

近日，阿里巴巴集团旗下高德正式发布具身操作基座模型ABot-M0与具身导航基座模型ABot-N0，补齐了具身机器人规模化落地的两块核心能力——操作的通用性和导航的长程性，并刷新了全球多项权威评测纪录，高德也成为全球首个在具身导航与具身操作上同步达到SOTA（目前最好、最先进的模型）的厂商。 ABot-M0：全球首个统一架构的机器人基础模型，让机器人拥有"通用大脑" 长期以来，机器人技术的规模化应用面临诸多挑战，其中关键之一在于数据的割裂、动作表示的不统一以及空间理解能力的不足。不同厂商、不同形态的机器人往往使用各自独立的数据体系，导致模型难以跨平台复用，训练效率受限，部署成本高。 高德推出的 ABot-M0 作为一款通用的具身操作基础模型，从“数据统一—算法革新—空间感知”三个方面进行了系统性重构，致力于提升模型在多样化机器人形态和任务场景下的泛化能力。 ABot-M0模型架构图 ABot-M0 基于全球开源资源，整合超过 600 万条真实操作轨迹，构建了目前规模最大的通用机器人数据集。通过统一动作表示、坐标系与控制频率，并采用增量式动作建模，实现了跨平台数据融合，支撑了完全基于公开数据的预训练。 算法革新上，ABot-M0 提出了全球首个动作流形学习：有效的机器人动作受限于物理规律、任务目标与环境约束，集中分布在低维结构化的流形上。设计了 AML（Action Manifold Learning）算法，使模型能够直接预测结构合理、物理可行的动作序列，提升策略的稳定性与解码效率。 为增强空间感知，ABot-M0 引入 3D 感知模块，增强模型对“前后、远近、遮挡”等空间语义的理解，在复杂环境中实现更精准的操作决策。 在 Libero、Libero-Plus、Rob