Terobosan Baru dalam Kecerdasan Berwujud: AutoNami Buka Sumber Penuh Model Basis Robot Serbaguna ABot-M0

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-04-01Terakhir diperbarui pada 2026-04-01

Abstrak

Inovasi terobosan dalam kecerdasan embodied diumumkan oleh Gaode dengan meluncurkan open-source penuh model dasar robot universal ABot-M0, model pertama di dunia berbasis arsitektur terpadu. ABot-M0 dirancang untuk menjadi "otak universal yang dapat beradaptasi dengan berbagai bentuk robot", bertujuan menghilangkan hambatan antar perangkat heterogen dan mempercepat adopsi kecerdasan embodied dari lab ke skenario industri dan rumah tangga. Model ini menunjukkan kinerja luar biasa dalam benchmark Libero-Plus dengan tingkat keberhasilan tugas 80.5%, meningkat hampir 30% dibandingkan model Pi0 sebelumnya, sekaligus mencatat rekor SOTA di Libero dan RoboCasa. Gaode membuka sumber daya secara lengkap dalam tiga dimensi: dataset robot universal UniACT dengan lebih dari 6 juta lintasan operasi nyata, algoritme inti termasuk Action Manifold Learning (AML) dan arsitektur persepsi dual-stream, serta model pra-latihan lengkap dengan toolchain untuk memudahkan penggunaan langsung. Inisiatif ini diharapkan dapat menjembatani penelitian akademis dan aplikasi praktis, memungkinkan setiap robot memiliki "otak" yang cerdas dan andal.

Bidang kecerdasan berwujud mencapai kemajuan bersejarah. AutoNami hari ini secara resmi mengumumkan pembukaan sumber penuh model basis operasi robot berwujud pertama di dunia yang berbasis arsitektur terpadu ABot-M0. Inti model ini difokuskan untuk mewujudkan "satu otak serbaguna yang dapat diadaptasi ke berbagai bentuk robot", bertujuan menghancurkan hambatan antara perangkat keras yang berbeda, dan mempercepat perjalanan kecerdasan berwujud dari laboratorium menuju skenario industri dan rumah tangga.

Teknologi Inti dan Kinerja

ABot-M0 menunjukkan kinerja luar biasa dalam beberapa pengujian patokan industri. Data menunjukkan, tingkat keberhasilan tugas model ini pada patokan Libero-Plus mencapai 80,5%, meningkat hampir 30% dibandingkan dengan solasi unggulan industri sebelumnya, Pi0. Selain itu, model ini memecahkan rekor SOTA (terdepan di industri) dalam pengujian seperti Libero dan RoboCasa.

Pembukaan Sumber Penuh dalam Tiga Dimensi

Untuk mengatasi masalah lama "data terisolasi" dan "kesulitan penerapan" di bidang kecerdasan berwujud, AutoNami kali ini membuka sumber yang mencakup tiga dimensi: data dasar, algoritma inti, dan model pra-latih:

  • Tingkat data: Membuka sumber kumpulan data robot serbaguna UniACT yang saat ini merupakan yang terbesar. Kumpulan data ini mengintegrasikan lebih dari 6 juta jejak operasi nyata dan menyediakan pipa pemrosesan lengkap dari data heterogen ke data pelatihan terstandarisasi.

  • Tingkat algoritma: Secara bersamaan mempublikasikan arsitektur model dan kerangka pelatihan, dengan highlight inti termasuk algoritma inovatif AutoNami Pembelajaran Manifold Aksi (AML) serta Arsitektur Persepsi Aliran Ganda, yang memberikan kemampuan pemahaman spasial dan eksekusi aksi yang luar biasa untuk robot.

  • Tingkat model: Menyediakan model pra-latih ujung-ke-ujung dan rantai alat lengkap. Pengembang dapat mencapai "siap pakai", tanpa perlu membangun kerangka dari nol, sangat menurunkan ambang batas adaptasi untuk robot kolaborasi industri atau layanan rumah tangga.

Dampak Industri

Penanggung jawab teknologi AutoNami ABot-M0 menyatakan bahwa kecerdasan berwujud yang benar-benar serbaguna memerlukan pemolesan bersama dari pengembang global. Pembukaan sumber ABot-M0 bukan hanya berbagi teknologi, tetapi lebih berharap membangun jembatan yang menghubungkan penelitian akademis dan aplikasi industri, sehingga setiap robot dengan bentuk yang berbeda dapat memiliki "otak" yang cerdas, andal, dan serbaguna.

Pertanyaan Terkait

QApa itu model ABot-M0 yang diumumkan oleh Gaode dan mengapa dianggap sebagai terobosan?

AABot-M0 adalah model dasar operasi robot embodied pertama di dunia yang berbasis arsitektur terpadu, yang sepenuhnya open source oleh Gaode. Ini dianggap sebagai terobosan karena bertujuan untuk 'satu otak universal yang dapat beradaptasi dengan berbagai bentuk robot', memecah hambatan antara perangkat keras heterogen dan mempercepat pengembangan kecerdasan embodied dari laboratorium ke skenario industri dan rumah tangga.

QBagaimana kinerja ABot-M0 dalam pengujian benchmark dibandingkan dengan model sebelumnya?

AABot-M0 menunjukkan kinerja luar biasa dalam beberapa pengujian benchmark industri. Model ini mencapai tingkat keberhasilan tugas 80,5% pada benchmark Libero-Plus, yang hampir 30% lebih tinggi dibandingkan dengan model Pi0 yang sebelumnya menjadi tolok ukur. Selain itu, ABot-M0 juga memecahkan rekor SOTA (state-of-the-art) dalam tes Libero dan RoboCasa.

QApa saja tiga dimensi open source yang disediakan oleh Gaode untuk ABot-M0?

AGaode menyediakan open source dalam tiga dimensi: 1) Data: dataset robot universal terbesar UniACT dengan lebih dari 6 juta lintasan operasi nyata dan pipeline pemrosesan data terstandarisasi. 2) Algoritma: arsitektur model dan kerangka pelatihan, termasuk algoritma Action Manifold Learning (AML) dan arsitektur persepsi dual-stream. 3) Model: model pra-latihan end-to-end dan toolchain lengkap untuk penggunaan langsung.

QApa keunggulan dataset UniACT yang dibuka oleh Gaode?

ADataset UniACT yang dibuka oleh Gaode adalah dataset robot universal terbesar yang tersedia, mengintegrasikan lebih dari 6 juta lintasan operasi nyata. Ini juga menyediakan pipeline pemrosesan lengkap dari data heterogen ke data pelatihan terstandarisasi, membantu mengatasi masalah 'data silo' yang lama ada di bidang kecerdasan embodied.

QApa dampak open source ABot-M0 terhadap industri dan pengembangan kecerdasan embodied?

AOpen source ABot-M0 oleh Gaode tidak hanya berbagi teknologi, tetapi juga bertujuan membangun jembatan antara penelitian akademis dan aplikasi industri. Ini memungkinkan pengembang global untuk bersama-sama mengasah kecerdasan embodied universal, sehingga setiap robot dengan bentuk berbeda dapat memiliki 'otak' yang cerdas, andal, dan universal, serta sangat menurunkan ambang batas adaptasi untuk robot kolaborasi industri atau layanan rumah tangga.

Bacaan Terkait

Jeda dengan Nuansa Hawkish: QCP Capital tentang Hasil Pertemuan The Fed dan Kondisi Pasar Kripto

QCP Capital merilis analisis pasar terbaru yang membahas hasil rapat Federal Reserve (The Fed) dan dampaknya terhadap pasar kripto. Meski The Fed mempertahankan suku bunga pada kisaran 3,50–3,75%, sifat keputusannya dianggap lebih 'hawkish' dari yang diantisipasi, dengan tiga anggota memilih untuk kenaikan 25 bps. Pasar merespons dengan volatilitas: saham AS awalnya turun lalu pulih, didorong laporan perusahaan seperti Microsoft. Bitcoin sempat jatuh ke $63.000 sebelum rebound ke sekitar $64.000, tetap dalam tren sideways. Pertumbuhan ekonomi AS melambat (PDB Kuartal II 1,5%), namun inflasi inti tetap tinggi (PCE inti 3,3%). Pasar Asia bergerak tajam, dengan indeks KOSPI Korea Selatan naik 17,9% setelah penurunan drastis, menyoroti koneksi dengan likuiditas kripto dan sektor teknologi. Analisis QCP juga mencatat pergeseran permintaan lindung nilai ke opsi jangka panjang pada Bitcoin dan Ethereum, menunjukkan kekhawatiran berkelanjutan atas ketidakpastian makro meski ketegangan jangka pendelang mereda. Pasar kripto menunjukkan ketahanan relatif di tengah sinyal beragam: Bitcoin dan Ethereum mencatat keuntungan bulan Juli, meski arus ETF Bitcoin tidak stabil. Acara mendatang yang perlu dipantau termasuk data ketenagakerjaan AS (pekan depan), simposium Jackson Hole (akhir Agustus), dan rapat The Fed berikutnya (pertengahan September). Laporan ini menyimpulkan bahwa pasar kripto saat ini lebih menunjukkan ketahanan daripada tren arah yang jelas, dengan faktor suku bunga, likuiditas, dan sentimen risiko global tetap menjadi kunci.

cryptonews.ru9m yang lalu

Jeda dengan Nuansa Hawkish: QCP Capital tentang Hasil Pertemuan The Fed dan Kondisi Pasar Kripto

cryptonews.ru9m yang lalu

Hampir Setengah Warga Rusia Siap Gunakan Rubel Digital — TASS

Hampir setengah warga Rusia (48%) bersedia menggunakan rubel digital, menurut survei yang dikutip TASS. Sebanyak 36% responden menyatakan akan menggunakannya nanti setelah metode pembayaran ini lebih luas, sementara 18% tidak mempertimbangkan untuk beralih. Minat tertinggi terlihat pada generasi muda: 62% di kelompok usia 18-24 tahun bersedia, dibandingkan 45% pada usia 25-44 tahun dan 31% di atas 45 tahun. Sebanyak 70% peserta survei memiliki pemahaman tentang rubel digital. Dari jumlah itu, 32% mengklaim memahami dengan baik prinsip dan tujuannya, sementara 38% hanya mengenal secara umum. Sisanya 30% mengaku hampir tidak tahu apa-apa. Sumber informasi utama tentang instrumen keuangan baru adalah media massa (32%), diikuti oleh bank dan layanan keuangan (28%), kerabat dan kenalan (18%), serta media sosial dan sumber lain (11%). Survei ini melibatkan 2.976 responden. Bank Sentral Rusia sebelumnya mengumumkan insentif ekonomi untuk meningkatkan transaksi rubel digital, termasuk imbalan untuk bank mulai 2027 atas pembayaran gaji dalam mata uang digital. Bank-bank besar diwajibkan mengizinkan semua klien bertransaksi dengan CBDC ini mulai September tahun ini.

cryptonews.ru21m yang lalu

Hampir Setengah Warga Rusia Siap Gunakan Rubel Digital — TASS

cryptonews.ru21m yang lalu

CryptoQuant: "Data Blockchain Memperingatkan: Masih Terlalu Dini untuk Berbicara tentang Hari Bitcoin yang Sebenarnya! Ini Alasannya…"

Meskipun harga Bitcoin mengalami fluktuasi baru-baru ini, data blockchain menunjukkan bahwa pasar belum mencapai fase kapitulasi klasik. Menurut Julio Moreno, kepala penelitian CryptoQuant, belum ada sinyal jual yang jelas untuk Bitcoin, dan aset tersebut belum memasuki fase kapitulasi penuh. Ini menunjukkan bahwa BTC dan pasar mungkin hanya dalam koreksi kecil atau dapat menghadapi penurunan lebih lanjut. Moreno mencatat bahwa pemegang BTC baru-baru ini mulai merealisasikan kerugian tahunan mereka, yang saat ini sekitar 136.000 BTC. Mengacu pada siklus sebelumnya, kerugian terealisasi tahunan Bitcoin mencapai titik terendah saat berada di kisaran 1,3 hingga 3,7 juta BTC. Dia menambahkan bahwa siklus ini bisa tercatat sebagai fase kerugian paling ringan dalam sejarah Bitcoin, atau kerugian justru bisa meningkat secara signifikan melampaui level saat ini. Analis tersebut melihat dua skenario berbeda. Pertama, siklus pasar saat ini mungkin menjadi siklus dengan penjualan stop-loss terkecil dalam sejarah Bitcoin. Kedua, pasar mungkin menghadapi tekanan penjualan lebih lanjut karena belum mencapai titik terendah yang sebenarnya. Kesimpulannya, Moreno menekankan bahwa gelombang penjualan dalam skala yang bisa disebut sebagai kapitulasi belum terlihat, dan masih terlalu dini untuk menganggap level harga saat ini sebagai dasar akhir siklus. *Ini bukan rekomendasi investasi.

cryptonews.ru21m yang lalu

CryptoQuant: "Data Blockchain Memperingatkan: Masih Terlalu Dini untuk Berbicara tentang Hari Bitcoin yang Sebenarnya! Ini Alasannya…"

cryptonews.ru21m yang lalu

Prediksi Harga Solana untuk Agustus 2026: Bisakah $19 Juta dari Morgan Stanley dan 330.000 Pedagang Korea Mengatasi Segitiga SOL?

Solana (SOL) diperdagangkan di sekitar $73,59 pada akhir Juli, terkonsolidasi dalam pola segitiga. Analisis teknis menunjukkan kunci resistensi di $74,79 (Fibonacci 0.382) dan $79,27 (Fibonacci 0.5), dengan dukungan di $69,25 dan $60,29. Secara historis, performa Agustus untuk SOL sangat variatif. Dua katalis institusional baru muncul: ETF spot Solana milik Morgan Stanley (MSOL) menarik inflow $19,06 juta pada hari kedua perdagangan. Selain itu, KSNET, operator infrastruktur pembayaran Korea dengan 330,000 merchant, menandatangani MoU dengan Solana Foundation untuk mengintegrasikan Solana Pay dan mengeksplorasi pembayaran berbasis AI. Proyeksi harga untuk Agustus 2026 dibagi menjadi dua skenario: skenario positif melihat SOL menembus resistensi segitiga ke arah $79,27, didukung inflow berkelanjutan dari MSOL dan kemajuan kemitraan KSNET. Skenario negatif melihat SOL turun menuju $69,25 jika pola gagal tembus dan momentum katalis mereda.

cryptonews.ru29m yang lalu

Prediksi Harga Solana untuk Agustus 2026: Bisakah $19 Juta dari Morgan Stanley dan 330.000 Pedagang Korea Mengatasi Segitiga SOL?

cryptonews.ru29m yang lalu

NEAR Implementasikan Pembayaran AI melalui Staking

NEAR AI, sebuah platform untuk komputasi privat dan peluncuran agen AI otonom, telah memperkenalkan cara baru untuk membayar sumber daya komputasi AI melalui staking token NEAR. Alih-alih berlangganan bulanan dengan kartu kredit, pengguna dapat mengunci sejumlah token NEAR dan mendapatkan kredit komputasi setiap bulan. Jumlah kredit ditentukan oleh nilai NEAR yang di-stake. Token tersebut tidak dikurangi atau digunakan; mereka tetap menjadi milik pengguna dan dapat ditarik kembali ke dompet setelah periode stake berakhir. Pengguna dapat menambah atau mengurangi jumlah NEAR yang di-stake sesuai dengan kebutuhan penggunaan layanan AI mereka. Mekanisme ini mendukung 43 model yang tersedia di NEAR AI, termasuk solusi dari Anthropic, OpenAI, dan Google. Sistem ini dirancang untuk pemrosesan permintaan yang privat dan operasi agen AI otonom. Ini merupakan penerapan praktis pertama dari konsep "AI money" yang sebelumnya diusulkan oleh NEAR. Ide dasarnya adalah menghubungkan penggunaan layanan AI secara langsung dengan aset kripto yang menjadi fondasi jaringannya.

cryptonews.ru31m yang lalu

NEAR Implementasikan Pembayaran AI melalui Staking

cryptonews.ru31m yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow