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，江西省寻乌县菖蒲乡 ，博罗县龙溪镇，浙江省青田县万阜乡，江西省于都县梓山镇，江西省临川区六水桥街道，虎丘区，河北省枣强县嘉会镇，江西省于都县梓山镇，二道白河镇，青海省贵南县森多镇，广西壮族自治区钟山县钟山镇，四川省木里藏族自治县依吉乡，山东省槐荫区振兴街街道，黑龙江省明水县双兴镇，广西壮族自治区钟山县钟山镇，广西壮族自治区凤山县凤城镇 ，甘肃省武都区琵琶镇，广东省天河区元岗街道，黑龙江省友好区双子河街道，浙江省青田县万阜乡，博罗县龙溪镇

全球服务区域: 青海省贵南县森多镇，江西省寻乌县菖蒲乡 ，黑龙江省友好区双子河街道，山东省河口区新户镇，重庆市潼南区桂林街道，黑龙江省明水县双兴镇，甘肃省庆城县桐川镇，青海省大通回族土族自治县东峡镇，河北省枣强县嘉会镇，黑龙江省友好区双子河街道，山东省河口区新户镇，黑龙江省明水县双兴镇，尚义县南壕堑镇，四川省理县蒲溪乡，山东省河口区新户镇，甘肃省金塔县金塔镇，平湖市新埭镇 ，广东省天河区元岗街道，河南省林州市横水镇，山东省郓城县李集镇，四川省理县蒲溪乡，甘肃省武都区琵琶镇。

剑道尘心，一部以剑道为主题的动画电影，自上映以来便以其独特的艺术风格和深刻的情感内涵赢得了广大观众的喜爱。如今，这部作品的剧场版终于与观众见面，免费播放的消息更是让无数粉丝兴奋不已。 剑道尘心剧场版以原作动画为基础，进一步拓展了故事情节，将剑道精神与人物情感交织在一起，呈现出一幅幅感人至深的画面。影片中，主人公在剑道的世界里历经磨难，最终找到了内心的平静与坚定。 剧场版的开篇，便是一场剑道比赛。剑光闪烁，尘心剑法在主人公手中展现得淋漓尽致。这一幕不仅让观众感受到了剑道的魅力，更让人对主人公的尘心剑法充满了好奇。随着剧情的发展，尘心剑法背后的故事逐渐揭开，原来主人公在追求剑道极致的过程中，经历了无数挫折和磨难。 在剑道尘心剧场版中，导演巧妙地将剑道与人物情感相结合。主人公在剑道修炼的过程中，不仅锻炼了身体，更磨练了意志。他与师父、同门之间的感情纠葛，以及与心爱之人的爱情故事，都为影片增添了丰富的情感色彩。 影片中的角色形象鲜明，个性各异。主人公的坚韧不拔、师父的智慧沉稳、同门的热情洋溢，都给观众留下了深刻的印象。尤其是女主角，她那温柔善良的性格，以及与主人公之间错综复杂的感情，更是让人为之动容。 剑道尘心剧场版在视觉效果上同样令人赞叹。精美的画面、流畅的动画，以及细腻的情感表达，都让观众仿佛置身于一个充满剑道气息的世界。影片中的剑道对决场面尤为精彩，剑光交错，剑气纵横，让人热血沸腾。 值得一提的是，剑道尘心剧场版在音乐方面也颇具匠心。影片中的配乐既有古典的韵味，又不失现代感，为影片增色不少。每当音乐响起，观众都能感受到主人公内心的情感波动，仿佛与主人公一同经历着剑道修炼的艰辛与喜悦。 如今，剑道尘心剧场版免费播放的消息让无数粉丝为之欢呼。这部作品不仅是一部视觉盛宴，更是一部情感大餐。在忙碌的生活中，观众可以通过这部影片找到片刻的宁静，感受剑道精神的力量。 总之，剑道尘心剧场版无疑是一部值得一看的佳作。它以剑道为载体，讲述了关于成长、爱情、友情的故事，让观众在欣赏精彩动画的同时，也能感受到人生的真谛。让我们一同走进这个充满剑道气息的世界，感受尘心剑法的魅力吧！