阿里巴巴集团旗下高德近日宣布，其自主研发的ABot具身技术体系完成全栈升级，一次性推出五款创新模型：ABot-N1、ABot-M0.5、ABot-ER、ABot-AgentOS及ABot-C0。此次升级覆盖感知、决策、执行与记忆四大核心模块，旨在全面提升机器人自主完成通用任务的能力，为具身智能领域注入新动能。
作为全球首个全栈式具身技术框架，ABot创新性地将世界模型、基座模型与具身Agent架构深度融合，形成一个自进化闭环系统。该体系通过仿真训练、物理交互与记忆调度的协同反馈，突破传统单模型能力局限，实现系统性能的持续迭代优化。五款新模型分别对应机器人的关键功能模块：ABot-N1负责导航定位，ABot-M0.5掌控操作执行，ABot-ER承担决策推理，ABot-AgentOS统筹资源调度，ABot-C0驱动运动控制，共同构建起"感知-决策-执行"的完整链条。
在导航定位领域，ABot-N1通用导航基座模型采用双系统架构设计，慢系统处理复杂路径规划，快系统保障实时运动控制。这种设计使机器人既能精准识别环境特征，又能稳定执行动态避障，实现"身随眼动"的流畅移动效果。操作执行方面，ABot-M0.5通用操作基座模型通过动作流解耦与帧级隐式动作技术，将运动与操作分离控制，确保机器人在多任务场景下仍能保持"手脚并用"的协调性。
决策中枢由ABot-ER具身大脑与ABot-AgentOS执行系统构成。ABot-ER突破传统视觉识别局限，能够理解物体属性、空间关系与任务逻辑，形成多维度环境认知。ABot-AgentOS则将决策转化为具体行动，支持人形、四足、轮式等异构机器人适配，其独特的终身记忆系统可基于任务失败轨迹优化记忆结构，实现跨场景经验积累。运动控制环节，ABot-C0运控系统构建起四足机器人统一行为基座，确保上层决策能精准转化为物理动作，形成"决策-执行"的无缝衔接。
此次技术突破标志着具身智能从单点能力向系统化能力的跨越。通过五款模型的协同工作，机器人不仅具备更强的环境适应能力，还能在复杂任务中展现类似人类的推理与决策水平。高德研发团队表示，该体系已在实际场景中完成验证，未来将持续优化模型效率与场景泛化能力，推动具身智能技术向更广泛的应用领域渗透。
