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。

山东省槐荫区振兴街街道，虎丘区 ，尚义县南壕堑镇，召夸镇，江西省临川区六水桥街道，安徽省肥东县梁园镇，江西省寻乌县菖蒲乡，虎丘区，甘肃省庆城县桐川镇，云南省德钦县云岭乡，广西壮族自治区合浦县乌家镇，青海省贵南县森多镇，山东省槐荫区振兴街街道，黑龙江省友好区双子河街道，河北省枣强县嘉会镇，黑龙江省明水县双兴镇，湖南省沅江市胭脂湖街道 ，四川省绵竹市富新镇，浙江省青田县万阜乡，陕西省白河县冷水镇，黑龙江省明水县双兴镇，江西省广信区花厅镇

全球服务区域: 安徽省鸠江区白茆镇，江西省寻乌县菖蒲乡 ，安徽省肥东县梁园镇，甘肃省武都区琵琶镇，江西省于都县梓山镇，博罗县龙溪镇，山东省河口区新户镇，黑龙江省友好区双子河街道，尚义县南壕堑镇，江西省于都县梓山镇，山东省槐荫区振兴街街道，定兴县固城镇，浙江省青田县万阜乡，青海省贵南县森多镇，山东省河口区新户镇，甘肃省金塔县金塔镇，江西省寻乌县菖蒲乡 ，虎丘区，浙江省青田县万阜乡，黑龙江省友好区双子河街道，黑龙江省明水县双兴镇，江西省临川区六水桥街道。

刘老根第二部，作为一部深受观众喜爱的电视剧，自播出以来，凭借其独特的魅力和深刻的内涵，成为了中国电视剧的经典之作。这部作品不仅传承了刘老根第一部中的经典元素，更在剧情、人物塑造等方面进行了创新，为观众呈现了一场视觉与情感的盛宴。 刘老根第二部的故事发生在东北的一个小山村，讲述了刘老根带领村民们共同致富的故事。剧中，刘老根这个角色依然由赵本山饰演，他凭借精湛的演技，将刘老根这个人物塑造得栩栩如生。刘老根虽然性格直爽，但心地善良，他带领村民们走上致富道路，成为了村民们的楷模。 在刘老根第二部中，赵本山与众多实力派演员的精彩演绎，使得这部作品成为了影视界的佳作。其中，范伟饰演的刘老根的儿子刘青山，以及王小利饰演的刘老根的徒弟赵四，都给观众留下了深刻的印象。他们在剧中的表演，既有喜剧的幽默，又有正剧的严肃，使得剧情更加丰富多样。 刘老根第二部的剧情紧凑，引人入胜。剧中，刘老根带领村民们发展养殖业、旅游业，不仅让村民们过上了好日子，还带动了整个村庄的经济发展。在这个过程中，刘老根不仅是一个领导者，更是一个关心村民、关爱家庭的好丈夫、好父亲。他为了村民的幸福，不惜一切代价，这种精神感动了无数观众。 在刘老根第二部中，导演巧妙地运用了多种影视手法，使得作品更具观赏性。例如，在表现刘老根带领村民们发展养殖业时，导演运用了大量的实景拍摄，让观众仿佛置身于那个充满生机的乡村。此外，在表现刘老根与家人、村民之间的感情时，导演通过细腻的镜头语言，让观众感受到了那份真挚的情感。 刘老根第二部在人物塑造方面也颇具匠心。剧中，刘老根的儿子刘青山，虽然性格叛逆，但在刘老根的关爱和教育下，逐渐成长为一个有担当、有责任感的青年。赵四这个角色，虽然有些贪玩，但在关键时刻，他总能挺身而出，为村民排忧解难。这些角色的塑造，使得剧情更加丰满，人物形象更加立体。 值得一提的是，刘老根第二部在音乐方面也颇具特色。剧中，主题曲《刘老根》由赵本山亲自演唱，歌词朴实无华，旋律优美动听，深受观众喜爱。此外，剧中还穿插了多首地方特色歌曲，使得作品更具地域特色。 总之，刘老根第二部是一部值得一看再看的经典之作。它不仅传承了刘老根第一部中的经典元素，更在剧情、人物塑造等方面进行了创新，为观众呈现了一场视觉与情感的盛宴。相信这部作品会成为更多观众心中永恒的经典。