北京
一个机器人能看清环境、规划路径、娴熟地开门取物，整套动作一气呵成，这背后需要的不只是一套算法，而是感知、决策、执行、记忆的完整协同。高德近期对旗下ABot具身体系完成了全栈升级，就是把这条路又往前铺了一大截。
这次升级的核心，是一次性把ABot-N1、ABot-M0.5、ABot-ER、ABot-AgentOS和ABot-C0五款模型全部拉了出来。它们并不只是多了几个变体，而是对应机器人从“看清世界”到“做出反应”的不同环节。官方给出的信息是，这五款模型在17项权威基准评测中全部拿到了SOTA，也就是各自的当前最优水平。
“全栈”这个词在这里有个很具体的含义：感知、决策、执行、记忆不再是割裂的模块，而是被打通成一个体系。感知部分负责理解环境，决策模块拆解任务，执行端生成动作，记忆层则持续积累经验。这种纵向打通的思路，直接目标就是提升机器人在开放环境里自主完成通用任务的能力——不是只在实验室跑通demo，而是奔着实打实的服务业、物流乃至家庭场景去的。
值得注意的是，一次性发布全家桶式的模型矩阵，在具身智能赛道里并不常见。多数玩家还在单点突破，高德选择的是用体系化的方式一次性补齐全链能力。至于这套组合到底能跑出多大的实际效果，接下来就看落地场景里的真实表现了。
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