????????警用裝備網(wǎng)訊：?該模型實(shí)現(xiàn)了一個(gè)通用大腦適配多種形態(tài)的具身機(jī)器人，為具身智能領(lǐng)域的發(fā)展提供了全新的通用技術(shù)基座。

　　ABot-M0模型架構(gòu)圖

　　ABot-M0的技術(shù)實(shí)力在權(quán)威測試中得到充分驗(yàn)證，在Libero、Libero-Plus、RoboCasa等多個(gè)基準(zhǔn)測試中均實(shí)現(xiàn)最優(yōu)表現(xiàn)，其中在Libero-Plus基準(zhǔn)上任務(wù)成功率達(dá)80.5%，較業(yè)界此前標(biāo)桿方案提升近30%，空間理解與任務(wù)執(zhí)行能力表現(xiàn)亮眼。

　　ABot-M0在Libero-Plus的評測結(jié)果

　　此次開源覆蓋數(shù)據(jù)、算法與模型三大核心維度，全方位突破行業(yè)發(fā)展難點(diǎn)。

　　數(shù)據(jù)層面，開源規(guī)模最大的通用機(jī)器人數(shù)據(jù)集UniACT，整合超600萬條真實(shí)操作軌跡，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理讓全球異構(gòu)機(jī)器人數(shù)據(jù)可統(tǒng)一使用；

　　算法層面，創(chuàng)新推出動作流形學(xué)習(xí)算法與雙流感知架構(gòu)，前者讓模型直接預(yù)測可行動作序列，提升解碼效率，后者彌補(bǔ)了3D推理短板，強(qiáng)化空間理解能力；

　　模型層面，開源端到端預(yù)訓(xùn)練模型與完整工具鏈，開發(fā)者可快速適配工業(yè)、家庭等多元場景。

　　ABot-M0的統(tǒng)一架構(gòu)，成功驗(yàn)證了一個(gè)大腦驅(qū)動多種形態(tài)機(jī)器人的可行性，為具身智能技術(shù)落地提供了開箱即用的解決方案。

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