Nuevo avance en inteligencia encarnada: AutoNavi libera en su totalidad el modelo base de robot universal de código abierto ABot-M0

marsbitPublicado a 2026-04-01Actualizado a 2026-04-01

Resumen

La inteligencia encarnada alcanza un hito: Amap (Gaode) ha lanzado de código abierto y completo ABot-M0, el primer modelo base de operación robótica del mundo basado en una arquitectura unificada. Diseñado para "un cerebro general adaptable a múltiples tipos de robots", busca superar las barreras entre hardware heterogéneo y acelerar la aplicación de la inteligencia encarnada en entornos industriales y domésticos. ABot-M0 demuestra un rendimiento excepcional: 80.5% de éxito en el benchmark Libero-Plus, superando al modelo anterior Pi0 en casi un 30%, y establece nuevos récords SOTA en Libero y RoboCasa. La iniciativa de código abierto incluye tres dimensiones clave: - Datos: libera UniACT, el conjunto de datos robóticos más grande con más de 6 millones de trayectorias operativas reales y herramientas de procesamiento. - Algoritmos: revela la arquitectura del modelo y el marco de entrenamiento, destacando el innovador algoritmo AML y la arquitectura de percepción de doble flujo. - Modelos: ofrece modelos preentrenados listos para usar, reduciendo significativamente las barreras de implementación. Este lanzamiento busca construir un puente entre la investigación académica y la aplicación industrial, permitiendo que todo tipo de robots tengan un "cerebro" inteligente y confiable.

El campo de la inteligencia encarnada ha alcanzado un hito significativo. AutoNavi anunció hoy la liberación total y de código abierto del primer modelo base de operación de robot encarnado basado en una arquitectura unificada del mundo, ABot-M0. El núcleo de este modelo se centra en lograr "un cerebro universal adaptable a múltiples formas de robots", con el objetivo de romper las barreras entre hardware heterogéneo y acelerar la transición de la inteligencia encarnada del laboratorio a escenarios industriales y domésticos.

Tecnología central y rendimiento

ABot-M0 ha demostrado un rendimiento excepcional en múltiples puntos de referencia autorizados de la industria. Los datos muestran que el modelo alcanza una tasa de éxito en tareas de hasta 80.5% en el punto de referencia Libero-Plus, lo que representa una mejora de casi 30% respecto a la solución de referencia anterior, Pi0. Además, estableció nuevos récords SOTA (el más avanzado de la industria) en pruebas como Libero y RoboCasa.

Liberación de código abierto en tres dimensiones

Para abordar los problemas persistentes de "islas de datos" y "dificultades de implementación" en el campo de la inteligencia encarnada, la liberación de código abierto de AutoNavi abarca tres dimensiones: datos subyacentes, algoritmos centrales y modelos preentrenados:

  • Nivel de datos: Se liberó el conjunto de datos de robot universal más grande hasta la fecha, UniACT. Este conjunto integra más de 6 millones de trayectorias de operación reales y proporciona una canalización completa de procesamiento de datos heterogéneos a datos de entrenamiento estandarizados.

  • Nivel de algoritmo: Se publicaron simultáneamente la arquitectura del modelo y el marco de entrenamiento. Los aspectos destacados incluyen el innovador algoritmo de aprendizaje de múltiples acciones (AML) de AutoNavi y la arquitectura de percepción de doble flujo, que otorgan al robot una capacidad excepcional de comprensión espacial y ejecución de acciones.

  • Nivel de modelo: Se proporciona un modelo preentrenado de extremo a extremo y una cadena de herramientas completa. Los desarrolladores pueden lograr una implementación "lista para usar" sin necesidad de construir un marco desde cero, reduciendo enormemente el umbral de adaptación para robots de colaboración industrial o servicio doméstico.

Impacto en la industria

El responsable técnico de AutoNavi ABot-M0 expresó que la verdadera inteligencia encarnada universal requiere la colaboración de desarrolladores globales. La liberación de código abierto de ABot-M0 no es solo un intercambio tecnológico, sino también un puente para conectar la investigación académica con las aplicaciones industriales, permitiendo que cada robot de diferente forma tenga un "cerebro" inteligente, confiable y universal.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué es el modelo ABot-M0 y por qué es significativo en el campo de la inteligencia encarnada?

AEl ABot-M0 es el primer modelo base de operación encarnada para robots de arquitectura unificada de código abierto a escala completa, desarrollado por Gaode. Es significativo porque tiene como objetivo lograr que 'un cerebro universal se adapte a múltiples formas de robots', rompiendo las barreras entre hardware heterogéneo y acelerando la transición de la inteligencia encarnada del laboratorio a escenarios industriales y domésticos.

Q¿Cómo se desempeñó el ABot-M0 en las pruebas de referencia Libero-Plus y en comparación con el modelo anterior Pi0?

AEl modelo ABot-M0 alcanzó una tasa de éxito en tareas del 80.5% en el benchmark Libero-Plus, lo que representa una mejora de casi un 30% en comparación con el modelo de referencia anterior, Pi0.

Q¿Qué incluye la iniciativa de código abierto a escala completa de Gaode para el ABot-M0?

ALa iniciativa de código abierto a escala completa abarca tres dimensiones: la capa de datos (conjunto de datos universal de robots UniACT con más de 6 millones de trayectorias de operación reales), la capa algorítmica (arquitectura del modelo y marco de entrenamiento, incluido el algoritmo AML y la arquitectura de percepción de doble flujo), y la capa de modelo (modelo preentrenado de extremo a extremo y cadena de herramientas completa).

Q¿Qué es el conjunto de datos UniACT y por qué es importante?

AUniACT es el conjunto de datos de robots universal más grande de código abierto por Gaode. Integra más de 6 millones de trayectorias de operación reales y proporciona una canalización de procesamiento completa para convertir datos heterogéneos en datos de entrenamiento estandarizados, abordando el punto défico de los 'silos de datos' en el campo de la inteligencia encarnada.

Q¿Cuál es el impacto esperado del lanzamiento de código abierto del ABot-M0 en la industria según el responsable técnico de Gaode?

AEl responsable técnico de Gaode expresó que la verdadera inteligencia encarnada universal requiere la contribución conjunta de desarrolladores globales. El código abierto de ABot-M0 no solo comparte tecnología, sino que también espera construir un puente que conecte la investigación académica y las aplicaciones industriales, permitiendo que cada robot de diferente forma tenga un 'cerebro' inteligente, confiable y universal.

Lecturas Relacionadas

Apuestas por las noticias, los expertos leen las reglas: La verdadera brecha cognitiva de perder dinero en Polymarket

Resumen: En Polymarket, los "cabezas de tren" (usuarios expertos) tienen ventaja porque leen las reglas como abogados, no solo predicen eventos. Un ejemplo clave: en 2026, un mercado preguntaba "¿Quién será el líder de Venezuela a finales de 2026?". Muchos apostaron por Delcy Rodríguez, asumiendo que gobernaba, pero las reglas especificaban que "oficialmente ocupa el cargo" se refería al presidente formalmente nombrado y jurado. Aunque Maduro estaba en prisión, seguía siendo el presidente oficial según la ONU y las reglas aclaraban que "la autorización temporal para ejercer poderes presidenciales no equivale a una transferencia del cargo". Polymarket tiene un mecanismo de resolución de disputas de cinco pasos: 1) Cualquiera puede proponer un resultado con un depósito de 750 USDC; 2) Ventana de 2 horas para disputas (con otro depósito de 750 USDC); 3) Discusión de hasta 48 horas en Discord; 4) Votación de 48 horas por holders de UMA, con umbrales de participación y consenso; 5) Liquidación automática. A diferencia de un tribunal tradicional, donde jueces y partes están separados, en Polymarket los votantes (holders de UMA) pueden tener intereses en los mercados, creando conflictos. Esto debilita la discusión (efecto rebaño, cambios de postura) y hace que los resultados sean opacos (sin explicaciones, sin precedentes claros). La clave para ganar no es solo predecir eventos, sino entender la brecha entre la realidad y las reglas escritas.

marsbitHace 29 min(s)

Apuestas por las noticias, los expertos leen las reglas: La verdadera brecha cognitiva de perder dinero en Polymarket

marsbitHace 29 min(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片