在2026北京亦莊機器人半程馬拉松賽事中，一款名為“高德途途”的四足機器人驚艷亮相，成功協(xié)助視障人士完成復(fù)雜避障、人群穿行等實戰(zhàn)挑戰(zhàn)。這款機器人由阿里巴巴旗下高德公司研發(fā)，是全球首款開放環(huán)境全自主具身機器人，標(biāo)志著具身智能技術(shù)在現(xiàn)實場景應(yīng)用中邁出關(guān)鍵一步。

支撐“高德途途”完成導(dǎo)盲等嚴(yán)苛任務(wù)的核心，是高德全新發(fā)布的ABot全棧具身技術(shù)體系。該體系基于上萬種真實場景與千萬級多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，將高德長期積累的空間智能資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為具身核心訓(xùn)練資源，構(gòu)建了全球首個面向通用人工智能（AGI）的全棧技術(shù)框架。與傳統(tǒng)具身智能技術(shù)“單點拼湊、封閉驗證”的碎片化模式不同，ABot體系以AGI為核心目標(biāo)，首次將數(shù)據(jù)引擎、基座模型與執(zhí)行中樞整合為統(tǒng)一系統(tǒng)，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動模型、模型服務(wù)應(yīng)用、應(yīng)用反哺數(shù)據(jù)”的閉環(huán)飛輪架構(gòu)。

在數(shù)據(jù)層，ABot-World通過批量合成視頻、深度圖、點云和軌跡四類訓(xùn)練數(shù)據(jù)，配合強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練引擎在虛擬環(huán)境中模擬試錯，以高保真仿真替代高昂的真機采集。這一創(chuàng)新將數(shù)據(jù)成本壓縮數(shù)個數(shù)量級，同時解決物理合規(guī)性、動作可控性和零樣本泛化三大技術(shù)難題。其專為具身智能設(shè)計的14B DiT架構(gòu)，能夠直接生成符合時空動力學(xué)的未來狀態(tài)序列，并通過千萬級真實數(shù)據(jù)與多層級采樣治理，突破單一任務(wù)泛化限制。在主流評測中，ABot-World成為唯一在物理合規(guī)性、動作可控性、零樣本泛化三大維度均達(dá)SOTA的模型。

模型層由“運動雙核”ABot-N與ABot-M構(gòu)成。ABot-N作為全球首個實現(xiàn)五大核心導(dǎo)航任務(wù)統(tǒng)一的視覺語言動作（VLA）基座模型，采用層級式“大腦-動作”架構(gòu)，通過多模塊協(xié)同實現(xiàn)單一模型導(dǎo)航任務(wù)全覆蓋。該模型在VLN-CE、HM3D-OVON等7大權(quán)威基準(zhǔn)測試中全面刷新紀(jì)錄，在導(dǎo)航精度、社會合規(guī)性和零樣本泛化能力上實現(xiàn)斷層式領(lǐng)先。ABot-M則是全球首個統(tǒng)一架構(gòu)的具身操作基座模型，通過動作流形學(xué)習(xí)將學(xué)習(xí)目標(biāo)轉(zhuǎn)為流形投影，顯著提升動作生成穩(wěn)定性，其語義流與動作流雙流并行架構(gòu)更將精細(xì)操作執(zhí)行精度提升至新高度。在LIBERO、RoboCasa GR1等主流評測中，ABot-M在泛化能力、魯棒性與跨形態(tài)遷移三個維度系統(tǒng)性超越強基線模型。

應(yīng)用層的核心是具身版“龍蝦”ABot-Claw，該架構(gòu)首創(chuàng)“Map as Memory”理念，將高德地圖與用戶私有地圖作為全局認(rèn)知錨點，把多模態(tài)感知數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射至共享語義空間，形成可動態(tài)刷新的“世界記憶”。這種設(shè)計使新終端接入后能零成本繼承環(huán)境認(rèn)知，徹底打破場景孤島。其“云端大腦—邊緣響應(yīng)”兩級架構(gòu)支持多種異構(gòu)機器人并行協(xié)作，故障時自動接續(xù)任務(wù)上下文，實現(xiàn)跨形態(tài)協(xié)作與體系化智能進化。在模糊指令理解、跨機導(dǎo)引等復(fù)雜場景中，ABot-Claw的閉環(huán)反饋與糾錯機制驗證了其魯棒性與泛化性。

高德同步宣布將開源ABot全體系，此舉不僅踐行了“AMAP AI Inside”的核心理念，更為具身智能領(lǐng)域提供了可復(fù)用的技術(shù)框架。通過開放數(shù)據(jù)引擎、基座模型與執(zhí)行中樞的完整架構(gòu)，高德將推動行業(yè)從“單體技術(shù)突破”向“體系化協(xié)同創(chuàng)新”轉(zhuǎn)型，為AGI時代的到來按下加速鍵。