高德发布ABot具身智能全栈技术体系 宣布将全面开源

高德发布ABot具身智能全栈技术体系 宣布将全面开源

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4月19日，阿里巴巴旗下高德发布了一项重磅消息：正式推出面向AGI的全栈具身智能技术体系ABot，并宣布将全面开源。基于这套架构打造的首款四足机器人“高德途途”，也将在同一天举办的北京亦庄机器人半程马拉松上公开亮相，接受实地检验。届时，它将主要展示在复杂环境下的避障与人群穿行能力，这无疑是衡量其实用性的关键一关。

这套ABot技术体系采用闭环模式运作，清晰地划分为数据、模型与应用三层架构。高德方面披露，ABot系列模型已经在15项行业基准测试中取得了领先成绩。那么，它如何解决行业普遍面临的数据难题呢？关键在于其数据生成端的底层仿真基座——ABot-World。它采用了14B参数的DiT架构，核心思路是在虚拟环境中合成视频、深度、点云等多种模态的训练数据，再配合强化学习引擎进行迭代。说白了，就是用高仿真的虚拟数据，替代昂贵且低效的真机实地采集，目标直指降低整个具身智能模型的训练门槛。

ABot-N& ABot-M：ABot体系的“运动双核”

到了模型执行层面，ABot体系的设计就更有意思了，它采用了“双核”驱动策略。具体来说，就是分为负责导航的ABot-N与负责操作的ABot-M。你可以把它们理解为一个负责“想去哪”，一个负责“怎么动”。前者处理空间移动的宏观意图，后者则专注于精细的动作控制。两者通过协同调度，共同完成复杂的、长链条的任务。这种设计还带来了一个额外优势：它支持跨不同形态机器人的适配，灵活性大大增强。测试数据也证实了这一点，这两款模型在多项导航与操作类的权威评测中，表现都相当稳定。

最后来到应用终端，其核心控制中枢ABot-Claw引入了一个颇具前瞻性的设计思路——“地图即记忆”。简单来说，就是把高德地图的全局信息与用户侧的局部动态数据结合起来，作为机器人的认知锚点。在架构上，它采用“云端大脑-边缘响应”的模式，不仅能指挥单个机器人，还能支持不同机器人之间的协同作业与任务接力，这为未来大规模的机器人集群应用铺平了道路。值得注意的是，高德此次宣布将开源整个ABot全技术体系，开放基于上万种真实场景和千万级多模态数据训练的底层资源。这一举措的意图很明确：旨在加速整个行业的技术迭代与生态繁荣。