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近日，阿里巴巴集团旗下高德慎重发布具身操作基座模子 ABot-M0 与具身导航基座模子 ABot-N0，补皆了具身机器东说念主范围化落地的两块中枢智力——操作的通用性和导航的长程性，并刷新了寰球多项泰斗评测记录，高德也成为寰球首个在具身导航与具身操作上同步达到 SOTA（现在最佳、起初进的模子）的厂商。

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ABot-M0：寰球首个长入架构的机器东说念主基础模子，让机器东说念主领有 " 通用大脑 "

长期以来，机器东说念主工夫的范围化愚弄面对诸多挑战，其中重要之一在于数据的割裂、动作暗示的不长入以及空间荟萃智力的不及。不同厂商、不同花式的机器东说念主雷同使用各自清静的数据体系，导致模子难以跨平台复用，进修成果受限，部署资本高。

高德推出的 ABot-M0 行动一款通用的具身操作基础模子，从"数据长入—算法革命—空间感知"三个方面进行了系统性重构，竭力于提高模子在千般化机器东说念主花式和任务场景下的泛化智力。

ABot-M0 模子架构图

ABot-M0 基于寰球开源资源，整合最初 600 万条真确操作轨迹，构建了现在范围最大的通用机器东说念主数据集。通过长入动作暗示、坐标系与戒指频率，并采选增量式动作建模，结束了跨平台数据和会，支握了皆备基于公开数据的预进修。

算法革命上，ABot-M0 建议了寰球首个动作流形学习：灵验的机器东说念主动作受限于物理法则、任务经营与环境敛迹，蚁合散布在低维结构化的流形上。想象了 AML（Action Manifold Learning）算法，使模子大略径直猜度结构合理、物理可行的动作序列，提高战略的踏实性与解码成果。

为增强空间感知，ABot-M0 引入 3D 感知模块，真钱三公app下载增强模子对"前后、遐迩、讳饰"等空间语义的荟萃，在复杂环境中结束更精确的操作决策。

在 Libero、Libero-Plus、RoboCasa 基准测试中，该模子在包含复杂任务组合与动态场景扰动的设定下，平均任务告捷率均达到 SOTA。其中，Libero-Plus 基准上达到了 80.5%，较业界先进决策 pi0 提高近 30%，展现了其在高扰动高难度具身操作任务中的最初性能。

ABot-M0 在 Libero-Plus 的评测

通过系统的工程想象与算法改换，ABot-M0 探索了一条通向通器用身智能的工夫旅途，也为将来绽开、分享的机器东说念主生态提供了可复现、可延迟的基础支握。

ABot-N0：寰球首个五大导航任务长入的全栈导航基座模子

导航是机器东说念主参加物理绽开宇宙的中枢基础智力，机器东说念主需要在动态且存在搅扰的环境里展现出通用的活动智力，如跨场景送物或随从管事，这同期亦然具身智能演进的终极命题。

然而，幸运飞艇手机app现时的具身导航洽商无数深陷"碎屑化"：主流体式雷同针对特定任务构建孤苦的专用架构，这不仅放弃了模子的跨任务泛化智力，更羁系了智能体从海量异构数据中索取长入物理先验的可能性。

这亦然现时机器东说念主常陷于"环境看不懂、动作作念不准"的中枢原因，复杂领导（如"去门口帮我望望快递"）更是难以实施。

高德推出的具身导航基座模子 ABot-N0，以"全任务一统"为中枢经营，并结束寰球初次在单一模子中完满集成 Point-Goal（点位导航）、Object-Goal（经营导航）、Instruction-Following（领导随从）、POI-Goal（风趣风趣点导航）与 Person-Following（东说念主物随从）五大导航任务，灵验打破了传统架构中任务割裂的瓶颈。

比如，当用户对搭载 ABot-N0 的具身机器东说念主说："带我去奶茶店买一杯奶茶，再帮我占个座。"时系统会自动剖析为具体的导航任务：起程点实施 Point-Goal，左证舆图顾忌接近奶茶店区域；之后切换至 POI-Goal，精确锁定店铺进口并围聚；随后触发 Instruction-Following，参加店铺并导航至柜台；终末实施 Object-Goal，在店内寻找空沙发并靠岸。

相较于只可支握部分任务的具身导航模子，高德 ABot-N0 所结束的五大导航任务给长程复杂任务的实施提供了可行的料理决策。这一智力背后，是高德在架构想象、数据引擎和系统框架上的重要革命。

ABot-N0 的数据、性能、任务概览

在模子架构上，ABot-N0 采选线索化的"大脑‑动作"想象形而上学：由"确认大脑"荟萃领导并作念推理，由基于流匹配（Flow Matching）的"动作众人"生成精确且多峰散布的一语气轨迹 。进修上，先让模子作念确认进修热身，再用部分确认数据和海量导航动作进行合伙监督微调，终末用强化学习把导航决策对皆到东说念主类偏好的步履价值，最终打造出真确环境中更通用的 VLA 基座模子。

在数据侧，依托高德长期千里淀的场景财富和众人示例，高德构建了业内最大范围的具身导航数据引擎，涵盖约 8000 个高保真 3D 场景等海量时空数据与近 1700 万条众人示例，从而增强模子在真确环境中的泛化智力与鲁棒性。

基于 ABot-N0 的系统性创新，其在 CityWalker、SocNav、R2R-CE/RxR-CE、HM3D-OVON、BridgeNav、EVT-Bench 七大泰斗基准测试中全面刷新了宇宙记录。其中在 SocNav 闭环仿真中，告捷率（SR）飙升 40.5%，在 HM3D-OVON 评测中告捷率（SR）提高 8.8%，均权贵强于之前的 SOTA 模子。

此外，为了料理机器东说念主在实施长程复杂任务时的任务拆解与容错问题，高德建议了可落地的 Agentic Navigation System 具身导航系统框架，行成从"读懂领导"到"长程复杂任求实施"的闭环智力架构，支握机器东说念主在实施流程中握续感知、顾忌、决策与纠错。系统已告捷部署于真确四足机器东说念主平台，并在角落侧结束了高效推理与闭环戒指，考据了其在动态执行环境中的泛化性能与工业级踏实性。