中国黑马甩出5个模型、17项全球第一！自进化体系杀进具身智能核心圈

新智元报道 过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。 一方面，一级市场热钱持续涌入，单笔融资金额屡创新高。 但另一方面，也有企业陆续启动 IPO 进程、寻求二级市场融资。 而放眼全球，具身智能行业的头部玩家们，早已敏锐捕捉到风向的转变。 特斯拉、Figure这些公司在做什么？他们几乎不约而同地把竞争推向了另一个层面——Physical AI。 特斯拉直接将自动驾驶FSD的底层架构复用至Optimus机器人，试图通过「端到端」神经网络，实现从视觉输入到动作控制的映射，如今已经在工厂执行电池分拣。 Figure AI则通过深度绑定OpenAI，将顶尖VLM注入钢铁躯壳，让Figure 01/02机器人具备自主推理、语义理解能力，进驻宝马的汽车生产线。 他们的Helix VLA模型，走的是快慢脑双系统架构，目标不是卖机器人，是卖劳动力。 这些企业路径不同，但都指向同一个判断：机器人未来的核心，是AI能不能通过这副身体理解现实世界、适应现实世界，并最终改变现实世界。 这种现象的逻辑，其实都藏在资本的周期里。大多数私募基金的投资年限是「3+2」模式（三年投资，两年退出），如今已经到了GPLP们迫切需要变现的节点。 资本的倒逼，让行业面临一个现实的分水岭：过去那个靠电机扭矩有多大、后空翻有多稳来证明「机器能动」的故事，已经讲到头了。 企业必须讲出下一个更宏大也更切实的故事——「机器能干活」。 如果只是在一个无干扰台面上，按部就班地执行机械化工作，根本用不着大模型。 具身智能真正的未来，是走向AGI，是在开放、未知、充满长尾变数的真实世界中执行高度泛化的任务。 而开启这个时代的钥匙——是具备系统提升机器人工作能力的技术体系。 为什么走向AGI 必须是「体系化跃迁」？ 什么是真正的体系？ 近期行业内有一次动作极具代表性。 高德正式宣布其全栈具身技术体系ABot 完成升级，一次性发布了五款新模型（N1、M0.5、ER、AgentOS、C0），并在17项权威基准中拿下SOTA。 它提供了一个极佳的产业切片，向外界展示了全球首个全栈具身技术体系是如何将世界模型、基座模型与具身Agent架构耦合为一个「有机生命体」，并实现落地的。 ABot最早发布于今年4月，彼时高德自研的机器导盲犬高德途途首次登上机器人半马的舞台，并展示了其出色的开放环境全自主导航能力。 途途背后的技术支撑就是高德ABot全栈具身技术体系。相比于单个模型能力研究，高德从一开始就搭建了一个为机器人实现高阶智能的底层平台。 其中的每一款模型都有其对应的功能和角色。这是一个具备完整分工且能「自己长本事」的闭环飞轮。 在开放环境中，任意一个通用任务，都需要机器人同时调配多个能力进行编排和协同，最后落地执行。 以最常见的家庭场景为例，RoboCasa-365等权威基准需要将日常任务拆解为数百个涉及语义理解、长程规划和位移操作的任务，然后进行对应的能力评估。本质是因为，想在家庭场景完成作业，单一的手或者脚足够灵活，还远不足以支撑。 用户需要的是完整的智能，而非只具备手臂或者下肢局部能力的「瘸腿」智能。 而ABot这类架构，正是针对这个痛点而打造。 三层架构，一个飞轮 高德ABot体系的核心，是一个精密咬合、可自进化的三层结构。 最上层是「具身大脑」，由通用具身大脑ER和机器人Agent操作系统AgentOS构成，负责环境感知、任务推理、高层决策调度与记忆沉淀。 中间层是「运动双核」，由N1和M0.5组成，分工管「脚怎么走」和「手怎么干」。 最底层是「训练与仿真环境」，以世界模型ABot-World和3D世界模型ABot-Earth持续提供仿真和训练。 这三层架构决定了ABot的每一次迭代，都不是孤立地点亮某个新技能，而是像生物进化一样，随着任务和部署的增多进行整体演进。 这样的进化能力更类似于人类成长的节奏，在一个人中学阶段学习的是一元二次方程，大学阶段掌握的则是微积分。每一步的成长，都是完整且高度统一的。 而在这套架构之外，高德途途和它自带的ABot-C0则扮演端到端能力验证的外化本体。让ABot每一个能力的提升都能在本体上有完整呈现。 为什么一定要做这么完整的架构？ 因为只有体系跑起来，仿真训练、物理交互与记忆调度才能彼此反哺。 在单点研究的机构里，研究大脑的和死磕灵巧手的彼此割裂。 但在完整的体系内，手和脚的能力，能够被一体调用；它们沉淀的知识和经验，会反向转化为记忆回馈给大脑，大脑再将记忆用于模型的专项训练，从而训练更好的模型和更聪明大脑。 飞轮每转一圈，整体智能水平就抬高一层。 手和脚的能力提升是同步的——脚走得好，手也不会差。整个系统是一个内循环，逐步向AGI靠近。 从高德此次全新发布的五款模型背后，我们能够完整看到这套体系究竟是如何应用于机器人，并实现它们质变升级的。 这五款模型类似于高德为机器人打造的「数字灵魂」，它们完整地映射在机器人的五大仿生单元。 双脚（ABot-N1） ：通用导航基座模型，负责空间感知与移动。 双手（ABot-M0.5） ：通用操作基座模型，负责精细化物理交互。 大脑（ABot-ER） ：具身大脑，负责统一的逻辑推理与环境认知。 中枢（ABot-AgentOS） ：执行中枢，负责记忆调度与任务下发。 运动神经（ABot-C0） ：运控系统，将ABot体系的决策稳稳传导至机器人的躯体动作上。 体系化带来的三大「表征」 当这五大「数字灵魂」在三层架构的驱动下精密咬合、协同运转时，便不再是冷冰冰的代码与模型，而是化身为对复杂物理世界有强大适应力的物理智能体。 这种从底层架构向物理世界的全面映射，超越了传统单点突破的机器人研发模式，并最终外化为传统机器人整体性的物理表征。 表征一：「身随眼动」 相比于让机器人实现一些高难度的动作，高德的ABot-N1更聚焦于让机器人合规安全的走进人类生活当中。 ABot-N1在R2R-CE等5项权威基准取得SOTA 让机器人真正走向开放世界，最大的拦路虎就是机器人无法直接使用常规的导航地图。常规导航用于人类出行，地图精度有限。 但是由于人类具备空间常识和安全意识，即便出现地图偏差和定位漂移，也不影响正常使用，而机器人如果进入开放环境遇到这种问题，将对安全性造成巨大风险。 高德的解法是，为N1导航基座设计了「快慢双系统」架构。慢思考负责长程路线规划，快思考负责实时控制。 ABot-N1开放环境全自主导航克服定位偏差 一旦判定导航路径或定位有误差，「慢系统」会立刻通过本体系下的视觉感知，让机器人靠像素-语言双思维链来实时行驶在合规路面。 在实际导航任务中，快慢双系统异步协同，让机器人在仅有低精度SD地图时，既能准确抵达指定坐标目标，又能沿人行道、斑马线安全通行，而不是像纯度量式策略那样为了到点而抄近道横穿车道、踩踏绿化带。 更关键的是，N1首创了「Think-and-Point」，不仅消除了部署黑箱，还让机器人在每一次自主导航中收集交互数据，并结合空间几何知识，在ABot体系中内化出属于自己的「空间直觉」。 依靠这种直觉，它在开放环境自主导航任务中创下92.9%的成功率，做到了城市级的长程自主导航。 值得一提的是，ABot-N系列工作已经入选了CVPR年度最佳论文的候选。在此基