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新浪科技讯 2月12日下昼音尘，近日，阿里巴巴集团旗下高德肃穆发布具身操作基座模子ABot-M0与具身导航基座模子ABot-N0，补都了具身机器东说念主畛域化落地的两块中枢技艺——操作的通用性和导航的长程性，高德也成为群众首个在具身导航与具身操作上同步达到SOTA（现在最佳、起初进的模子）的厂商。
弥远以来，机器东说念主工夫的畛域化运用濒临诸多挑战，其中关键之一在于数据的割裂、动作默示的不长入以及空间默契技艺的不及。不同厂商、不同形态的机器东说念主频频使用各自沉寂的数据体系，导致模子难以跨平台复用，锻练就果受限，部署本钱高。
高德推出的 ABot-M0 动作一款通用的具身操作基础模子，从“数据长入—算法纠正—空间感知”三个方面进行了系统性重构，努力于普及模子在各样化机器东说念主形态和任务场景下的泛化技艺。在 Libero、Libero-Plus、RoboCasa 基准测试中，该模子在包含复杂任务组合与动态场景扰动的设定下，平均任务得手率均达到 SOTA。其中，Libero-Plus 基准上达到了 80.5%，较业界先进决策pi0普及近30%，展现了其在高扰动高难度具身操作任务中的跳跃性能。
导航是机器东说念主参预物理敞开全国的中枢基础技艺，关系词现时的具身导航商榷大批深陷“碎屑化”：主流形式频频针对特定任务构建孤苦的专用架构，这不仅截至了模子的跨任务泛化技艺，更胁制了智能体从海量异构数据中提真金不怕火长入物理先验的可能性。这亦然现时机器东说念主常陷于“环境看不懂、动作作念不准”的中枢原因，复杂提示（如“去门口帮我望望快递”）更是难以奉行。
高德推出的具身导航基座模子ABot-N0，以“全任务一统”为中枢筹算，并完结群众初次在单一模子中齐全集成Point-Goal（点位导航）、Object-Goal（筹算导航）、Instruction-Following（提示奴隶）、POI-Goal（酷爱点导航）与Person-Following（东说念主物奴隶）五大导航任务，灵验纰漏了传统架构中任务割裂的瓶颈。基于ABot-N0的系统性翻新，其在CityWalker、SocNav、R2R-CE/RxR-CE、HM3D-OVON、BridgeNav、EVT-Bench七大巨擘基准测试中刷新了全国记载。
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