embodied intelligence 分野で画期的な進展が起こりました。高徳は本日、世界初の統一アーキテクチャを基盤としたロボットエミビデッドオペレーションベースモデル ABot-M0 のフルオープンソースを正式に発表しました。このモデルは、「一つの汎用的な脳で多様な形態のロボットを適応させる」ことを中心的な目的としており、異種ハードウェア間の壁を打ち破り、エミビデッドインテリジェンスを研究室から産業や家庭のシーンへと加速させることを目的としています。

核心技术と性能表現

ABot-M0は、業界の権威あるベンチマークテストにおいて優れた性能を示しました。データによると、このモデルは Libero-Plus ベンチマークでのタスク成功率が 80.5% に達し、以前の業界の標準的なソリューションである Pi0 と比べて約 30% 上昇しています。また、Libero および RoboCasa などのテストにおいても SOTA（業界最高峰）記録を更新しました。

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三大次元のフルオープンソース

エミビデッドインテリジェンス分野における長年の「データ孤島」と「展開困難」の課題を解決するため、高徳は以下の3つの次元をオープンソース化しました：

  • データ面: 現在最大規模の汎用ロボットデータセット UniACT をオープンソース化しました。このデータセットには600万件以上のリアルな操作トレースが含まれており、非一貫したデータから標準化されたトレーニングデータへの一連の処理パイプラインも提供されています。

  • アルゴリズム面: モデル構造とトレーニングフレームワークを同時に公開しました。主な特徴には、高徳が独自に開発した アクションマニフォールド学習（AML）アルゴリズム と ダブルストリームセンシングアーキテクチャ があり、ロボットに優れた空間理解力と動作実行能力を提供します。

  • モデル面: エンドツーエンドの事前トレーニングモデルと完全なツールチェーンを提供します。開発者は「開封してすぐに使用できる」ように設計されており、フレームワークをゼロから構築する必要がなく、工業協働や家庭用ロボットの適合性を大幅に低下させます。

業界への影響

高徳 ABot-M0技術責任者は、「真に汎用的なエミビデッドインテリジェンスには世界的な開発者の共同作業が必要です。ABot-M0のオープンソースは技術の共有だけでなく、学術研究と産業応用を結ぶ橋渡しをしたいという願いでもあります。これにより、あらゆる形態のロボットが賢く、信頼でき、汎用的な『脳』を持つことができるようになります。