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高德发布五款ABot模型,升级具身智能全栈体系

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7月22日消息,近日,阿里巴巴集团旗下高德宣布ABot具身智能体系完成全栈升级,发布ABot-N1、ABot-M0.5、ABot-ER、ABot-AgentOS和ABot-C0五款模型,覆盖机器人导航、操作、决策、记忆及运动控制等环节。高德称,相关模型在17项基准测试中取得SOTA成绩。

据了解,ABot通过世界模型、具身基座模型及Agent架构之间的数据回流,形成从仿真训练、物理交互到记忆调度的闭环。此次发布的五款模型分别承担导航、操作、决策、系统调度和运动控制功能,以提升机器人执行长程、通用任务的能力。

其中,通用导航基座模型ABot-N1采用快慢双系统架构,分别负责长程逻辑推理和实时运动控制,并通过视觉判断修正导航偏差。测试结果显示,该模型在点位导航、目标导航、指令跟随等任务中取得领先成绩,室外导航成功率达到92.9%。

通用操作基座模型ABot-M0.5将机器人的移动与操作拆分为两条动作流,以提升长程任务中的协同能力。在RoboCasa-365测试中,其复杂任务表现较前代SOTA提升20.4%,基础任务提升10.6%。

具身大脑ABot-ER负责机器人从感知到行动的决策;ABot-AgentOS则将规划、调用、执行和验证进行解耦,可通过插件式Skill适配人形、四足和轮式机器人,并支持跨任务、跨时间的多模态记忆。ABot-C0主要承担四足机器人的运动控制,将上层决策转化为具体动作。

高德表示,后续ABot体系将继续适配更多形态的机器人,并通过真实任务数据推动模型持续迭代。(葛嘉淼)

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