機器之心編輯部

過去幾年，大模型把自然語言處理徹底重塑了。GPT 出來之前，NLP 領(lǐng)域的狀態(tài)是：每個任務(wù)一套模型，每個場景一批數(shù)據(jù)，每個公司一條流水線，互不通用，邊界清晰。GPT 之后，這套邏輯被一個預(yù)訓(xùn)練底座 + 任務(wù)微調(diào)的范式整個替換掉了。

機器人行業(yè)今天的處境，像極了 2019 年的 NLP。

不同廠商的不同形態(tài)機器人，用著各自獨立的動作表示體系，數(shù)據(jù)互不兼容，模型無法復(fù)用。做一個新場景，基本上要從頭搭一套…… 當(dāng)模型與數(shù)據(jù)被深度綁定在特定形態(tài)和特定場景中，機器人所展現(xiàn)出的能力往往更像是一種精心調(diào)校的表演，而不是可以遷移、可以泛化的通用技能。

一個只能在特定場景跳舞的機器人，和一個可以在真實生活幫你占座的機器人，你會選哪個？

近日，阿里巴巴集團旗下高德的 ABot 系列具身基座模型的發(fā)布，終于讓行業(yè)看到了機器人進入開放世界的可能。

ABot 系列包括兩款基座模型：ABot-M0、ABot-N0前者負責(zé)機器人的「手」（操作），后者負責(zé)機器人的「腿」（導(dǎo)航）

這兩款模型各自在其領(lǐng)域補齊了行業(yè)能力缺口，ABot-M0 讓不同形態(tài)的機器人都能基于統(tǒng)一底座完成精細操作，ABot-N0 則讓機器人首次具備在真實開放環(huán)境中執(zhí)行長程復(fù)雜任務(wù)的能力。它們在具身操作和具身導(dǎo)航做到全面 SOTA，霸榜了 10 項全球權(quán)威評測

但更重要的不是這些數(shù)字，而是具身智能首次在操作和導(dǎo)航兩條核心鏈路，分別擁有了統(tǒng)一底座。開發(fā)者不需要再為每個機器人、場景重做一套系統(tǒng)，而是基于這兩個底座去做進一步研究。

如果說 GPT 的出現(xiàn)讓 NLP 從任務(wù)專用模型轉(zhuǎn)向通用基座，那么 ABot 系列的發(fā)布，標(biāo)志著具身智能正在經(jīng)歷同樣的范式躍遷，從為每個機器人、每個場景定制專用系統(tǒng)，轉(zhuǎn)向用統(tǒng)一模型覆蓋多樣化任務(wù)的工程級底座時代。

具身智能，為什么遲遲沒有 GPT 時刻

語言模型之所以能夠演化出一種通用能力底座，是因為它們具有統(tǒng)一表示（token）、統(tǒng)一架構(gòu)（基本基于 Transformer）以及可規(guī)模化的預(yù)訓(xùn)練。從而形成可復(fù)用、可遷移、可持續(xù)進化的能力底座。

相比之下，具身智能長期缺失的，恰恰是這種「統(tǒng)一」。過去幾年，行業(yè)始終困在幾個結(jié)構(gòu)性瓶頸之中。

首先是數(shù)據(jù)層面的差異。語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自互聯(lián)網(wǎng)文本，規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)卻很統(tǒng)一，通過統(tǒng)一的 token 表示實現(xiàn)規(guī)模化訓(xùn)練，因此可以在同一架構(gòu)上持續(xù)堆數(shù)據(jù)、堆算力。而機器人的訓(xùn)練數(shù)據(jù)則是操作軌跡、導(dǎo)航路徑和三維場景信息，這類數(shù)據(jù)采集成本高、格式各異、天然碎片化，遠不像文本那樣可以直接匯聚成統(tǒng)一語料，更重要的是他們的本體還不同，機械臂、機器狗和人形機器人的數(shù)據(jù)無法通用。

本質(zhì)在于動作表示和空間建模的不統(tǒng)一。在具身領(lǐng)域，不同機器人使用不同的控制頻率、坐標(biāo)體系和動作表達方式：有的以關(guān)節(jié)角為核心，有的基于末端執(zhí)行器位姿，有的采用絕對坐標(biāo)。這些差異看似只是工程實現(xiàn)方式的不同，實際上卻決定了數(shù)據(jù)能否共享、模型能否遷移。一套模型在某種硬件形態(tài)上訓(xùn)練完成，并不意味著可以直接遷移到另一平臺，因為動作空間本身并不兼容。

動作表示難以統(tǒng)一，使得行業(yè)即便積累了大量軌跡數(shù)據(jù)，也難以整合為規(guī)模化訓(xùn)練的基礎(chǔ)；與此同時，空間理解能力的不足進一步加劇了這一問題。機器人面對的是連續(xù)、高維、動態(tài)變化的三維物理空間，它不僅要看見，還要理解空間結(jié)構(gòu)、物體關(guān)系與可行動區(qū)域。缺乏穩(wěn)定的三維語義建模能力，使模型在復(fù)雜或長程任務(wù)中容易失效，魯棒性不足。

此外，對具身來說非常重要的導(dǎo)航能力仍然高度碎片化。相比固定工位上的機械操作，移動意味著要面對動態(tài)變化的環(huán)境、隨機出現(xiàn)的干擾，以及跨場景的任務(wù)切換。無論是跨樓層送物、在商場中跟隨服務(wù)，還是城市級長程導(dǎo)航，導(dǎo)航都是具身智能邁向通用行動能力的前提。

但現(xiàn)實是，很多主流方法離散且碎片：一套模型用于位置導(dǎo)航，另一套模型用于語義導(dǎo)航，缺什么再補充什么。每個任務(wù)都能在局部指標(biāo)上取得一定成績，卻難以形成統(tǒng)一能力框架，機器訓(xùn)練和適用也就無從談起。

也正是在這樣的背景下，我們很難看到具身智能可以像語言模型一樣擁有可復(fù)用的具身底座。

從碎片化定制到底座化復(fù)用

而高德天然具備解決這些問題的能力，地圖與位置服務(wù)多年沉淀的大規(guī)模真實 3D 場景與空間語義資產(chǎn)，恰恰是具身導(dǎo)航中最稀缺的資源；而長期面向億級用戶的工程落地經(jīng)驗，則意味著它更熟悉如何把系統(tǒng)真正跑在真實環(huán)境里。

ABot-M0：先動作語言統(tǒng)一，再談復(fù)用

具身操作的核心難題，用一句話說就是：怎么讓同一套模型，駕馭形態(tài)各異的機器人，完成各種各樣的操作任務(wù)。

ABot-M0 的解法是用「動作語言統(tǒng)一」（把異構(gòu)機器人的動作轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一表示）降低數(shù)據(jù)割裂與訓(xùn)練成本。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，ABot-M0 從「數(shù)據(jù)統(tǒng)一 — 算法革新 — 空間感知」三個方面進行了系統(tǒng)性重構(gòu)。

技術(shù)上，它通過統(tǒng)一坐標(biāo)系、控制頻率和增量式動作建模，把來自不同平臺的操作軌跡數(shù)據(jù)打通，并構(gòu)建了一個時長超過9500 小時包含 600 多萬條軌跡、涉及 20 多種具身形態(tài)的混合訓(xùn)練集。更關(guān)鍵的是，這套數(shù)據(jù)不是靠私有采集堆出來的，完全基于公開數(shù)據(jù)，這也意味著這條路徑在原則上通用的。

此外，為了解決動作格式、坐標(biāo)系和采樣率的不一致，高德還定義了標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)處理流水線：

• 所有動作均轉(zhuǎn)換為末端執(zhí)行器坐標(biāo)系下的增量動作（delta actions）。
• 旋轉(zhuǎn)采用旋轉(zhuǎn)向量編碼以避免奇異性。
• 應(yīng)用「pad-to-dual」策略，在共享框架內(nèi)支持單臂和雙臂任務(wù)。
• 訓(xùn)練期間在各數(shù)據(jù)集間進行均勻采樣，以平衡任務(wù)和具身的分布。

這種統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)打破了數(shù)據(jù)集間的壁壘，通過對齊各來源的時空結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了穩(wěn)健的跨具身泛化。

算法層面，ABot-M0 提出了AML（Action Manifold Learning，動作流形學(xué)習(xí)）。這個方法背后有一個直覺上成立的假設(shè)：真實有效的機器人動作，并不是隨機分布在所有可能的動作空間里，而是集中在一個受物理規(guī)律和任務(wù)約束共同塑造的低維流形上。在這個流形上學(xué)習(xí)，比在全空間暴力搜索更高效，生成的動作序列也更符合物理規(guī)律、更穩(wěn)定。

為增強空間感知，ABot-M0 還引入3D 感知模塊，增強模型對前后、遠近、遮擋等空間語義的理解，在復(fù)雜環(huán)境中實現(xiàn)更精準(zhǔn)的操作決策。

效果上，在 Libero、Libero-Plus、RoboCasa 基準(zhǔn)測試中，ABot-M0 在包含復(fù)雜任務(wù)組合與動態(tài)場景擾動的設(shè)定下，平均任務(wù)成功率均達到 SOTA。在高難度的 Libero-Plus 基準(zhǔn)上，ABot-M0 達到了80.5%的任務(wù)成功率，比此前最強方案 pi0提升近 30%。這個提升幅度在工程上是有意義的，從 50% 到 65% 可能只是參數(shù)調(diào)整，從 50% 到 80% 意味著系統(tǒng)性的能力躍升。

但這次發(fā)布更值得關(guān)注的，不是這個分數(shù)本身，而是它背后隱含的工程邏輯：一旦動作表示被統(tǒng)一，數(shù)據(jù)就可以跨平臺積累，模型就可以持續(xù)進化，部署成本就會系統(tǒng)性下降。這好比一個正向飛輪，一旦啟動，效果會越來越好。

具身智能的 「GPT」 時刻，ABot-N0 攻克具身導(dǎo)航核心難題

如果說 ABot-M0 解決的是「手」的問題，ABot-N0 要解決的是「腿」的導(dǎo)航問題，更準(zhǔn)確的說，是機器人如何在開放的真實世界里自主移動、理解環(huán)境、完成長程任務(wù)。

這個問題比操作更難，因為它的不確定性更高。操作任務(wù)通常在相對受控的近場環(huán)境里，機器人面對的是相對固定和理想的物理環(huán)境；導(dǎo)航任務(wù)面對的是動態(tài)開放世界，場景會變，人會出現(xiàn)，路線會動，指令需要實時拆解和調(diào)整。更關(guān)鍵的是，長程任務(wù)的失敗往往是級聯(lián)的，一個子任務(wù)失敗，如果沒有容錯機制，后續(xù)全部崩潰。

導(dǎo)航，這個屬于高德的「舒適區(qū)」，想要在具身智能上實現(xiàn)突破，遠比想象的困難。

當(dāng)前行業(yè)的主流做法是任務(wù)拆分：針對不同類型的導(dǎo)航任務(wù)（物體導(dǎo)航、語言指令跟隨、社交導(dǎo)航……）分別訓(xùn)練專用模型，各自優(yōu)化。這個做法有效，但存在一個根本性的上限：專用模型無法從異構(gòu)數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)一的物理先驗，泛化能力受限，遇到訓(xùn)練分布之外的場景就會失效。

ABot-N0 的做法是全任務(wù)一統(tǒng)：在單一 VLA（視覺 - 語言 - 動作）架構(gòu)內(nèi)，實現(xiàn)五大核心導(dǎo)航任務(wù)的「大一統(tǒng)」

• 點位導(dǎo)航（Point-Goal）：精確到達度量坐標(biāo)，實現(xiàn)基礎(chǔ)避障與移動；
• 目標(biāo)物導(dǎo)航（Object-Goal）：在未知環(huán)境中通過語義推理搜索并定位特定物體；
• 指令跟隨（Instruction-Following）：嚴密對齊復(fù)雜的長程自然語言路徑；
• POI 導(dǎo)航（POI-Goal）：識別興趣點并精準(zhǔn)進入物理入口，解決「最后幾米」的室內(nèi)外銜接難題；
• 行人跟隨（Person-Following）：實現(xiàn)對動態(tài)目標(biāo)的實時跟蹤，賦予機器人社會化交互能力。

ABot-N0 的數(shù)據(jù)、性能、任務(wù)概覽

相比只能覆蓋部分任務(wù)類型的導(dǎo)航模型，ABot-N0 在單一模型中統(tǒng)一五類核心導(dǎo)航任務(wù)，讓長程復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行具備了結(jié)構(gòu)上的可行性。它不再為每種任務(wù)單獨設(shè)計一套系統(tǒng)，而是在同一能力框架下完成不同約束條件下的表達。

這本質(zhì)上是一個更激進的假設(shè)，機器人在世界里移動和理解空間，底層邏輯是統(tǒng)一的，不同任務(wù)只是這個統(tǒng)一能力在不同約束條件下的表達，在具體執(zhí)行中，機器只需在模型的調(diào)動下拆解任務(wù)，而非在任務(wù)的驅(qū)動下調(diào)動模型。

在技術(shù)實現(xiàn)上，ABot-N0 打破了傳統(tǒng)的任務(wù)隔離方法，采用層次化的「大腦 - 動作」設(shè)計哲學(xué)。

• 認知大腦：基于預(yù)訓(xùn)練 LLM，負責(zé)深度語義理解、任務(wù)拆解與空間推理，理解「幫我看看門口有沒有快遞」這種復(fù)雜意圖。
• 動作專家：利用流匹配技術(shù)生成精確軌跡，讓機器人動作不再生硬，能夠像人類一樣在復(fù)雜環(huán)境中穩(wěn)定、柔順地穿行。

數(shù)據(jù)側(cè)是另一個重量級投入：高德構(gòu)建了約8000 個高保真 3D 場景和近 1700 萬條專家示例的導(dǎo)航數(shù)據(jù)引擎。這個規(guī)模不是隨便能堆出來的，背后是高德地圖多年積累的時空數(shù)據(jù)資產(chǎn)，3D 場景建模的成本和質(zhì)量，普通機構(gòu)幾乎不可能復(fù)現(xiàn)。

評測結(jié)果是，其在 CityWalker、SocNav、R2R-CE/RxR-CE、HM3D-OVON、BridgeNav、EVT-Bench七大權(quán)威基準(zhǔn)測試中全面刷新了紀錄。其中 SocNav 成功率提升 40.5%，HM3D-OVON 物體導(dǎo)航成功率提升 8.8%。SocNav 這個方向尤其值得關(guān)注，機器人在有人的動態(tài)環(huán)境里安全、自然地移動，是服務(wù)機器人規(guī)?；逃玫谋匾疤?，之前一直是這個領(lǐng)域的硬骨頭。

Point-Goal 任務(wù)：在 CityWalker 及 SocNav 上分別進行開環(huán)和閉環(huán)評測

但最終讓 ABot-N0 從實驗室走向現(xiàn)實的，是那套Agentic Navigation System 框架，這是一個把讀懂指令→任務(wù)拆解→執(zhí)行→感知→記憶→決策與糾錯串成閉環(huán)的代理式系統(tǒng)。高德用全球首創(chuàng)的代理系統(tǒng)跨越了從論文到產(chǎn)品之間那道最難的墻。

高德憑什么做成這件事？

具身智能這條賽道進入者不少，為什么是高德先跑通了？

算法是一方面，但也不全是，因為算法是可以追趕的，SOTA 只是實時的數(shù)據(jù)表征。高德真正的護城河在于兩點：多年的空間智能探索、大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)與工程化落地能力。

高德做地圖和位置服務(wù)超過 20 年。這 20 年積累的，不只是道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而是大規(guī)模真實世界的 3D 場景理解能力：建筑物的空間結(jié)構(gòu)、室內(nèi)室外的語義信息、人流動線的模式…… 這些東西，恰好是具身導(dǎo)航模型最需要、也最難靠短期采集補上的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

把地圖數(shù)據(jù)資產(chǎn)脫敏轉(zhuǎn)化為具身智能的訓(xùn)練基礎(chǔ)，這個轉(zhuǎn)化本身就是一種核心能力。高保真 3D 場景、專家導(dǎo)航示例，模型建立并非資本驅(qū)動，它需要多年的數(shù)據(jù)積累、場景建模工程能力，以及把這些數(shù)據(jù)組織成有效訓(xùn)練集的系統(tǒng)工程。

操作側(cè)同樣如此。ABot-M0 對 600 萬條開源軌跡數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一清洗與標(biāo)準(zhǔn)化，看起來是數(shù)據(jù)整合問題，實則需要對操作任務(wù)的結(jié)構(gòu)、動作表示的差異、不同機器人形態(tài)之間的映射關(guān)系有深入理解。異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，本質(zhì)上是對任務(wù)抽象能力的體現(xiàn)，而不是簡單的數(shù)據(jù)拼接。

如果說數(shù)據(jù)資產(chǎn)構(gòu)成了訓(xùn)練基礎(chǔ)，那么工程化能力則決定了模型能否真正落地。

ABot-N0 已實現(xiàn)在真實四足機器人平臺的部署，并在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效推理與閉環(huán)控制。這意味著模型不僅能在 GPU 集群中跑通，還能在算力受限、功耗受限、延遲敏感的邊緣環(huán)境中穩(wěn)定運行。

這一步其實非常關(guān)鍵。很多具身團隊擅長研究范式創(chuàng)新，卻未必擅長把系統(tǒng)真正放進真實世界。高德的基因恰恰偏向工程，億級用戶規(guī)模的地圖服務(wù)，要求系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行。把這種工程經(jīng)驗遷移到具身系統(tǒng)中，使得可部署、可持續(xù)運行成為設(shè)計目標(biāo)，而不是附加項，而這也恰好解決了具身智能進入開放物理世界的核心命題。

因此，高德的差異化并不在于某一次算法領(lǐng)先，而在于數(shù)據(jù)與工程能力體系的集中體現(xiàn)。當(dāng)空間資產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理能力與真實部署經(jīng)驗疊加在一起，具身底座才真正具備長期競爭力。

結(jié)語

ABot 系列的發(fā)布，或許將在 1-2 年內(nèi)帶來直接改變：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，讓中小團隊無需從零積累百萬級軌跡。過去需要 6 個月、數(shù)百萬元成本的數(shù)據(jù)采集與訓(xùn)練，現(xiàn)在可能縮短到數(shù)周、數(shù)十萬元的微調(diào)成本。

開發(fā)范式也將從「重寫整套感知 - 規(guī)劃 - 控制系統(tǒng)」轉(zhuǎn)向「基于底座模型做場景化 fine-tune」?；蛟S一個五人小團隊，可能在幾周內(nèi)完成過去需要數(shù)十人、數(shù)月交付的定制項目。

更遠的未來，機器人能力可能變成可組合的 API：就像今天開發(fā)者調(diào)用 GPT 生成文案、DALL-E 生成圖片、Sora 生成視頻，未來可能直接調(diào)用 ABot 完成物理世界任務(wù)：「幫我整理書架」「去倉庫盤點庫存」「在工廠巡檢設(shè)備異常」。

當(dāng)然，硬件成本、安全驗證、數(shù)據(jù)閉環(huán)等問題仍然存在，具身智能距離真正普及還有不短的路。但當(dāng)統(tǒng)一表示開始降低訓(xùn)練門檻，當(dāng)模型可以在真實環(huán)境中持續(xù)運行，這個行業(yè)至少邁出了從定制工程走向通用底座的一步。

它未必是終局，但方向已經(jīng)變得更清晰了。

下附此次高德發(fā)布的兩款具身基座模型的項目主頁及技術(shù)報告：

• ABot-M0 項目主頁｜https://amap-cvlab.github.io/ABot-Manipulation/
• ABot-M0 技術(shù)報告｜https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation/blob/main/assets/ABot-M0_Technical_Report.pdf
• ABot-N0 項目主頁：https://amap-cvlab.github.io/ABot-Navigation/ABot-N0/
• ABot-N0 技術(shù)報告：https://github.com/amap-cvlab/ABot-Navigation/blob/ABot-N0/ABot-N0_Technical_Report.pdf