横扫全球15项SOTA！高德首个面向AGI的全栈具身技术体系大公开

文章摘要

【关 键 词】 高德、具身智能、世界模型、物理引擎、开源生态

高德正式进入具身智能赛道，发布首个面向 AGI 的全栈具身技术体系 ABot，其成绩位列全球第一梯队。在依托 CVPR 2026 举办的国际挑战赛中，分数超过谷歌英伟达，横扫具身智能全球 15 项 SOTA。该系统并非单纯依赖数据规模，而是构建了物理优先、动作可控、闭环进化的机器人世界操作系统。核心在于可交互世界模型 ABot-World，实现了从视觉渲染范式向可微分物理引擎范式的迁移，不仅输出符合物理规律的动态变化，更解释因果逻辑。系统采用双引擎架构，ABot-3DGS 作为数字孪生工厂，基于厘米级真实数据构建可编程空间，解决数据稀缺与长尾场景覆盖问题，任意视角与光照条件均可生成。

高德凭借地图时代积累的空间理解与语义数据优势，将物理规则嵌入系统内核，使机器人能够理解为何执行动作而非机械指令。 通过一翻译二重建三 Run 的方法论，千万级真实时空数据被转化为机器可理解的训练材料。ABot-PhysWorld 作为物理思维引擎，摒弃传统像素相似度优化，引入物理判别机制与强化学习，确保模型理解因果律。这种架构消除了物体穿透、反重力等低级错误，支持零样本泛化与自我修正闭环，接入真实执行反馈后越用越准。

高德决定开源 ABot-World，旨在为行业提供统一的物理合规机器人世界模型操作系统，加速生态收敛。 这标志着高德角色从连接人与现实世界的基础设施，转变为连接机器人与物理世界的基础设施。业界领先的 POI 数据库与路网语义信息赋予数据语义锚点，使机器人具备常识与规则理解能力，不再只知几何坐标而不知所以然。随着底层基础设施成型，具身智能赛道正从百花齐放走向生态收敛，高德已为行业铺好通往 AGI 的基石，让数据反过来定义模型能力边界，攻克泛化难题。

原文和模型

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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 qwen3.5-397b-a17b
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