高德ABot具身体系全栈升级五款核心模型重构具身智能技术栈

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2 个月前

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2026年7月23日，阿里巴巴集团旗下高德宣布完成ABot具身体系全栈升级，同步推出ABot-N1、ABot-M0.5等五款核心模型。该体系为全球首个融合世界模型、基座模型与具身Agent的全栈技术架构，实现感知、决策、执行与记忆的体系化整合，可大幅提升机器人自主执行通用任务的能力，推动具身智能迈向协同一体化新阶段。

不同于行业内常见的单点技术迭代，此次高德发布的五款模型覆盖了具身智能从感知到执行的全流程环节，相当于为机器人打造了一套完整的“生理系统”，解决了此前各模块独立研发、协同效率低下的行业通病。

近年具身智能赛道热度持续走高，但多数厂商的技术布局都集中在单点模块：要么侧重基座大模型的推理能力，要么深耕视觉感知或者运动控制算法，模块之间的适配需要大量定制化开发，导致机器人难以应对复杂的开放场景任务。有行业调研数据显示，当前商用服务机器人的通用任务完成率不足40%，核心瓶颈就在于各技术环节的协同效率不足。

此次升级的ABot体系最大的亮点，是成为全球首个融合世界模型、基座模型与具身Agent的全栈具身技术体系，构建起“仿真训练、物理交互、记忆调度”互相反哺的自进化闭环飞轮，机器人可以在实际运行中不断优化自身能力，无需反复人工调校。

此次发布的五款核心模型分别对应机器人的不同核心功能：ABot-N1作为通用导航基座映射“双脚”，采用快慢双系统架构，兼顾长程路径规划的逻辑推理能力与突发状况下的实时控制响应；ABot-M0.5作为通用操作基座映射“双手”，将运动与操作拆分为独立动作流并结合帧级隐式动作，实现眼手脚的实时对齐，操作精度较行业平均水平提升60%；ABot-ER作为具身大脑负责全局决策，ABot-AgentOS作为执行中枢负责指令的拆解下发，ABot-C0则负责多智能体之间的低延迟通信协同。

整套体系实现了感知、决策、执行、记忆的全链路打通，机器人自主执行通用任务的能力较此前版本提升200%以上。

据高德相关技术负责人透露，升级后的ABot体系已经在内部的物流调度、园区巡检等场景开展测试，相较此前的单一功能机器人，全栈式具身智能体的任务完成率提升至92%，人力替代率超过70%。

随着全栈具身技术体系的成熟，未来通用机器人的落地场景将进一步拓展，除了工业、物流等B端场景，家庭服务、公共服务等C端场景的落地门槛也将大幅降低，预计未来3年通用具身智能体的市场规模将突破千亿元级别。

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