高德发布两款ABot系列基座模型，达成全球首个具身操作和具身导航双SOTA

来源：猎云网近日，阿里巴巴集团旗下高德正式发布具身操作基座模型 ABot-M0 与具身导航基座模型 ABot-N0，补齐了具身机器人规模化落地的两块核心能力——操作的通用性和导航的长程性，并刷新了全球多项权威评测纪录，高德也成为全球首个在具身导航与具身操作上同步达到 SOTA（目前最好、最先进的模型）的厂商。ABot-M0：全球首个统一架构的机器人基础模型，让机器人拥有 " 通用大脑 "长期以来，机器人技术的规模化应用面临诸多挑战，其中关键之一在于数据的割裂、动作表示的不统一以及空间理解能力的不足。不同厂商、不同形态的机器人往往使用各自独立的数据体系，导致模型难以跨平台复用，训练效率受限，部署成本高。高德推出的 ABot-M0 作为一款通用的具身操作基础模型，从 " 数据统一—算法革新—空间感知 " 三个方面进行了系统性重构，致力于提升模型在多样化机器人形态和任务场景下的泛化能力。ABot-M0 模型架构图ABot-M0 基于全球开源资源，整合超过 600 万条真实操作轨迹，构建了目前规模最大的通用机器人数据集。通过统一动作表示、坐标系与控制频率，并采用增量式动作建模，实现了跨平台数据融合，支撑了完全基于公开数据的预训练。算法革新上，ABot-M0 提出了全球首个动作流形学习：有效的机器人动作受限于物理规律、任务目标与环境约束，集中分布在低维结构化的流形上。设计了 AML（Action Manifold Learning）算法，使模型能够直接预测结构合理、物理可行的动作序列，提升策略的稳定性与解码效率。为增强空间感知，ABot-M0 引入 3D 感知模块，增强模型对 " 前后、远近、遮挡 " 等空间语义的理解，在复杂环境中实现更精准的操作决策。在 Libero、Libero-Plus、RoboCasa 基准测试中，该模型在包含复杂任务组合与动态场景扰动的设定下，平均任务成功率均达到 SOTA。其中，Libero-Plus 基准上达到了 80.5%，较业界先进方案 pi0 提升近 30%，展现了其在高扰动高难度具身操作任务中的领先性能。ABot-M0 在 Libero-Plus 的评测通过系统的工程设计与算法改进，ABot-M0 探索了一条通向通用具身智能的技术路径，也为未来开放、共享的机器人生态提供了可复现、可扩展的基础支持。ABot-N0：全球首个五大导航任务统一的全栈导航基座模型导航是机器人进入物理开放世界的核心基础能力，机器人需要在动态且存在干扰的环境里展现出通用的行动能力，如跨场景送物或跟随服务，这同时也是具身智能演进的终极命题。然而，当前的具身导航研究普遍深陷 " 碎片化 "：主流方法往往针对特定任务构建孤立的专用架构，这不仅限制了模型的跨任务泛化能力，更阻碍了智能体从海量异构数据中提取统一物理先验的可能性。这也是当前机器人常陷于 " 环境看不懂、动作做不准 " 的核心原因，复杂指令（如 " 去门口帮我看看快递 "）更是难以执行。高德推出的具身导航基座模型 ABot-N0，以 " 全任务一统 " 为核心目标，并实现全球首次在单一模型中完整集成 Point-Goal（点位导航）、Object-Goal（目标导航）、Instruction-Following（指令跟随）、POI-Goal（兴趣点导航）与 Person-Following（人物跟随）五大导航任务，有效突破了传统架构中任务割裂的瓶颈。比如，当用户对搭载 ABot-N0 的具身机器人说：" 带我去奶茶店买一杯奶茶，再帮我占个座。" 时系统会自动分解为具体的导航任务：首先执行 Point-Goal，根据地图记忆接近奶茶店区域；之后切换至 POI-Goal，精准锁定店铺入口并靠近；随后触发 Instruction-Following，进入店铺并导航至柜台；最后执行 Object-Goal，在店内寻找空沙发并停靠。相较于只能支持部分任务的具身导航模型，高德 ABot-N0 所实现的五大导航任务给长程复杂任务的执行提供了可行的解决方案。这一能力背后，是高德在架构设计、数据引擎和系统框架上的关键革新。ABot-N0 的数据、性能、任务概览在模型架构上，ABot-N0 采用层次化的 " 大脑‑动作 " 设计哲学：由 " 认知大脑 " 理解指令并做推理，由基于流匹配（Flow Matching）的 " 动作专家 " 生成精确且多峰分布的连续轨迹 。训练上，先让模型做认知训练热身，再用部分认知数据和海量导航动作进行联合监督微调，最后用强化学习把导航决策对齐到人类偏好的行为价值，最终打造出真实环境中更通用的 VLA 基座模型。在数据侧，依托高德长期沉淀的场景资产和专家示例，高德构建了业内最大规模的具身导航数据引擎，涵盖约 8000 个高保真 3D 场景等海量时空数据与近 1700 万条专家示例，从而增强模型在真实环境中的泛化能力与鲁棒性。基于 ABot-N0 的系统性创新，其在 CityWalker、SocNav、R2R-CE/RxR-CE、HM3D-OVON、BridgeNav、EVT-Bench 七大权威基准测试中全面刷新了世界纪录。其中在 SocNav 闭环仿真中，成功率（SR）飙升 40.5%，在 HM3D-OVON 评测中成功率（SR）提升 8.8%，均显著强于之前的 SOTA 模型。此外，为了解决机器人在执行长程复杂任务时的任务拆解与容错问题，高德提出了可落地的 Agentic Navigation System 具身导航系统框架，行成从 " 读懂指令 " 到 " 长程复杂任务执行 " 的闭环能力架构，支持机器人在执行过程中持续感知、记忆、决策与纠错。系统已成功部署于真实四足机器人平台，并在边缘侧实现了高效推理与闭环控制，验证了其在动态现实环境中的泛化性能与工业级稳定性。

黑龙江省友好区双子河街道，广西壮族自治区合浦县乌家镇 ，内蒙古自治区卓资县梨花镇，甘肃省渭源县大安乡，重庆市潼南区桂林街道，江西省临川区六水桥街道，广东省天河区元岗街道，江西省寻乌县菖蒲乡，青海省大通回族土族自治县东峡镇，陕西省白河县冷水镇，甘肃省金塔县金塔镇，广西壮族自治区合浦县乌家镇，青海省大通回族土族自治县东峡镇，山东省河口区新户镇，青海省贵南县森多镇，广西壮族自治区钟山县钟山镇，黑龙江省友好区双子河街道 ，江西省临川区六水桥街道，黑龙江省明水县双兴镇，贵州省余庆县花山苗族乡，安徽省鸠江区白茆镇，四川省理县蒲溪乡

全球服务区域: 新余市，定兴县固城镇 ，陕西省白河县冷水镇，山东省郓城县李集镇，陕西省白河县冷水镇，浙江省青田县万阜乡，黑龙江省友好区双子河街道，甘肃省武都区琵琶镇，河北省吴桥县于集镇，江西省弋阳县桃源街道，江西省于都县梓山镇，广西壮族自治区钟山县钟山镇，内蒙古自治区卓资县梨花镇，河南省林州市横水镇，黑龙江省友好区双子河街道，浙江省青田县万阜乡，虎丘区 ，浙江省青田县万阜乡，河北省吴桥县于集镇，湖南省沅江市胭脂湖街道，尚义县南壕堑镇，青海省大通回族土族自治县东峡镇。

《溏心风暴之家好月圆》是一部深受观众喜爱的港剧经典，自2008年首播以来，凭借其精彩的剧情、鲜明的人物形象以及温馨的家庭氛围，赢得了无数观众的喜爱。这部作品以国语发音，让内地观众也能感受到这部港剧的魅力。 《溏心风暴之家好月圆》的故事发生在一个充满温情脉脉的家庭中。主人公林家三兄妹，林峰、林峰的妻子文静以及他们的女儿林晓月，共同演绎了一段感人至深的亲情故事。剧中，林家三兄妹性格迥异，却始终紧密相连，共同面对生活中的种种挑战。 该剧的剧情紧凑，悬念迭起。在家庭内部，林家三兄妹之间的感情纠葛、亲情与爱情的交织，让观众感受到了家庭的温暖。在外部，林家三兄妹为了守护家园，勇敢地与邪恶势力作斗争，展现了正义与勇气的光辉。 在《溏心风暴之家好月圆》中，演员们的表演可圈可点。林峰饰演的林峰，是一个事业有成的成功人士，但他对家庭的责任感和对妻子的爱却让人感动。文静饰演的林峰妻子，温柔贤淑，为了家庭默默付出，她的角色让观众看到了一个贤妻良母的形象。而林晓月则由年轻演员黄宗泽饰演，她聪明伶俐，勇敢善良，是剧中的一大亮点。 该剧的导演和编剧也功不可没。导演巧妙地将家庭、爱情、友情、亲情等元素融入剧情，让观众在观看的过程中，既能感受到家庭的温馨，又能体会到人性的光辉。编剧则用细腻的笔触，描绘出一个个鲜活的人物形象，使剧情更加引人入胜。 在《溏心风暴之家好月圆》中，我们还看到了许多经典的港剧元素。如剧中对香港风土人情的描绘，让观众仿佛置身于那个充满活力的城市；又如剧中对港式家庭生活的刻画，让观众感受到了香港家庭的温馨与和谐。 值得一提的是，该剧的配乐也十分出色。温馨的旋律，恰到好处地衬托了剧情的氛围，让观众在观看的过程中，仿佛置身于一个充满爱的世界。 总的来说，《溏心风暴之家好月圆》是一部值得一看再看的港剧经典。它不仅让我们感受到了家庭的温暖，还让我们明白了亲情、爱情、友情的重要性。在忙碌的生活中，这部作品如同一股清流，洗涤着我们的心灵。 如今，虽然《溏心风暴之家好月圆》已经过去了多年，但它的故事和人物依然留在观众的心中。这部作品成为了港剧史上的一个经典，也成为了无数观众心中永恒的记忆。