阿里巴巴旗下高德宣布推出面向通用人工智能（AGI）的全栈具身智能技术体系ABot，并正式开源其核心技术框架。该体系通过构建数据、模型、应用三层架构，形成闭环研发模式，旨在降低具身智能技术的开发门槛。首款搭载该技术的四足机器人高德途途将于北京亦庄机器人半程马拉松活动中首次公开测试，重点展示复杂环境下的动态避障与人群交互能力。
在数据生成层面，ABot-World仿真基座采用140亿参数的DiT架构，通过虚拟环境合成视频、深度、点云等多模态训练数据，配合强化学习引擎实现数据闭环。这种技术路径使模型训练摆脱对真实机器人采集的依赖，据测试显示，其数据生成效率较传统方式提升3倍以上，成本降低约60%。目前该仿真平台已积累超过15万种虚拟场景数据。
模型架构采用独特的"双核"设计，导航基座模型ABot-N与操作基座模型ABot-M分别处理空间移动与精细动作控制。通过异构计算框架实现模型协同，支持跨形态机器人适配。在权威评测中，ABot-N在动态障碍物预测准确率达到92.7%，ABot-M的物体抓取成功率突破89.4%，两项指标均领先行业基准。
应用层核心控制中枢ABot-Claw创新性地引入"地图即记忆"理念，将高德地图的全局空间数据与用户场景的局部动态信息融合，形成三维认知锚点。通过"云端大脑-边缘响应"的分布式架构，支持多机器人协同作业与任务接力。在模拟测试中，该系统成功指挥5台不同形态机器人完成跨楼层物资配送任务，路径规划效率较单机器人提升40%。
高德宣布将开源ABot全技术栈，开放包含上万真实场景和千万级多模态数据的训练资源库。开发者可获取从仿真平台到模型部署的全套工具链，涵盖15项行业基准测试的优化方案。此次开源计划包含代码库、预训练模型及开发文档，预计将加速具身智能技术在物流、巡检、服务等领域的落地应用。
