阿里巴巴集团旗下高德近日宣布推出Phys AI Data数据系统，这是行业内首个专为物理AI训练与应用设计的全链路空间数据解决方案。该系统由两大核心模块构成：面向仿真训练的Phys AI Foundry数据工厂，以及面向实际场景落地的Phys AI Map空间语义地图，旨在解决物理AI从实验室走向开放世界时面临的数据获取与空间认知两大关键难题。
在物理AI训练领域，真实场景数据的稀缺性与复杂性长期制约技术发展。高德通过Phys AI Foundry构建了三维数据供给体系：其一，依托覆盖全国的室内外一体化真机采集网络，已沉淀百万量级场景化机器人动作数据集，使模型从首次训练即可接触真实环境中的动态闭环反馈；其二，自主研发的全自动数据合成引擎可生成具备强因果关系的长时序多模态视频，成功支撑ABot-World系列模型在物理合规性等三大维度取得全球领先；其三，基于高德时空大数据的1:1场景重建技术，为特殊天气等长尾场景训练提供低成本仿真环境，该能力已应用于全球首款开放环境全自主机器人高德途途的研发。
针对物理AI在开放场景中的空间认知难题，Phys AI Map创新性地构建了机器可读的空间语义系统。通过建立包含施工区域、光照条件等300余类环境要素的专用语义库，将传统导航地图升级为可推理的环境模型。该系统已完成90%高热度室内场景的空间路网构建，实现跨楼层连续导航能力。在定位精度方面，通过在关键决策点部署视觉锚点，使机器人仅需自带相机即可完成毫秒级定位，定位误差控制在厘米级。
技术验证数据显示，基于Phys AI Data训练的ABot全栈具身体系已在15项国际权威评测中刷新纪录。其中ABot-M0具身操作模型在四项主流基准测试中取得最优成绩，ABot-Earth仿真平台则将机器人训练周期缩短60%。目前该系统已开放标准化API接口与定制化服务，企业可直接调用高德积累的2000万小时训练数据与覆盖全国的空间认知网络，无需重复建设数据采集与地图绘制基础设施。
行业分析师指出，Phys AI Data的推出标志着物理AI进入"数据基建驱动"新阶段。通过整合高德在时空数据领域的十年积累，该系统有效解决了制约行业发展的数据成本与场景泛化难题，为服务机器人、工业巡检等领域的规模化落地提供了关键基础设施支撑。
