4月19日，在2026北京亦庄机器人半程马拉松赛事现场，阿里巴巴旗下德地图正式抛出具身智能域的重磅突破：全球个面向AGI的全栈具身技术体系ABot重磅发布，同步完成全球款开放环境全自主具身机器人“德途途”的实战秀。这款四足机器人在现场成功协助视障人士完成复杂避障、人群穿行、动态路径规划等严苛度实战任务遵义万能胶厂 ，举破了具身智能长期以来“实验室验证、真实场景落地困难”的行业魔咒，通从技术研发到实际应用的后公里，标志着具身智能正式迈入开放环境规模化落地的全新阶段。
德途途能够从容应对盲这类对安全、、适应要求的场景，其底层核心支撑正是德全新造的ABot全栈具身技术体系。该体系并非传统技术的简单堆叠，而是基于上万种真实生活场景、千万多模态Clip数据，将德沉淀十余年的空间智能资产转化为具身智能核心训练资源，造出全球个以AGI为终目标的全栈具身技术闭环。截至目前，ABot系列模型已在全球15项基准测试中斩获SOTA（当前优）成绩，用硬核数据坐稳具身智能域的技术跑位置。
在全球具身智能行业陷入研发瓶颈的当下，传统技术路线普遍存在“单点拼凑、封闭验证”的碎片化问题，企业大多聚焦单优化，难以形成体系化能力，同时面临数据稀缺、仿真鸿沟、技能泛化三大核心痛点，致机器人只能在实验室特定环境下运行，法适配复杂多变的真实开放场景。德ABot体系从底层架构重构，摒弃传统碎片化研发路径，以AGI为核心向，次将数据引擎、基座模型与执行中枢度耦为统系统，采用数据-模型-应用三层飞轮式闭环设计，实现“数据驱动模型、模型服务应用、应用反哺数据”的自我进化逻辑，击穿行业三大瓶颈，构建起持续自我迭代的完整技术生态。
这飞轮设计的核心逻辑，直接沿袭自德耕多年的空间智能飞轮体系。依托近10亿月活用户在真实世界中产生的海量时空数据与实时行为反馈，ABot体系的法能够在闭环中持续快速迭代，模型对物理世界的认知度与广度不断提升。这套飞轮需人工干预，每日在真实场景中自动演进，形成了德有的体系化优势——不依赖单技术点的突发突破，而是依靠技术飞轮在真实场景中的持续运转速度，构建起难以复制的技术壁垒，这也是ABot能够快速实现15项SOTA的核心原因。
数据层：ABot-World三大维度全球，弥虚拟与真实鸿沟
数据是具身智能的核心“燃料”，直接决定了机器人泛化能力的上限。与大语言模型不同，具身智能的真机数据采集难以规模化，成本呈指数攀升，成为行业发展的核心掣肘。作为ABot体系的底层仿真基座，ABot-World是全球个将物理定律度嵌入生成全流程的可微分、可进化动力学引擎，从根本上解决了传统世界模型“视觉幻觉”、动力学与真实物理世界脱节的难题，通“虚拟训练-真实部署”的后闭环。
架构层面，ABot-World为具身智能定制14BDiT架构，以观测数据与动作指令为输入，在潜空间直接生成符时空动力学的未来状态序列遵义万能胶厂 ，结千万真实数据与多层采样理，突破单任务的泛化限制，让模型具备应对未知场景的能力。场景构建上，其搭载3DGS冷启动空间基座，仅需手机拍摄、航测图等稀疏输入，就能通过“粗建模、保真修复、蒸馏回环”的自动化流程，将低质量转化为厘米精度3D场景，大幅拉低数据生成成本，让大规模场景复刻成为可能。
训练技术上，ABot-World创Diffusion-DPO物理偏好对齐框架，由VLM生成物理规则清单并立完成判别，构建优劣样本对驱动模型主动抑制违反物理规律的行为；同时融拉格朗日动力学与3DGS重建技术，让每帧画面都成为包含质量、摩擦、接触力等完整物理属的可微分物理快照，让虚拟训练贴真实世界规则。此外，ABot-World构建“训练+数据”双引擎并行架构，依托德自有地图与脱敏数据实现厘米场景重建与光照致，目前已累计生产万3D真实场景、百万理数据与千万训练轨迹，覆盖99的典型生活场景。
在PBench、EZSbench、WorldArena、AgibotWorldChallenge等全球主流具身智能评测中，ABot-World持续跑全球，成为唯在物理规、动作可控、样本泛化三大维度均达到SOTA的世界模型，为上层机器人航、操作能力提供了坚实的底层支撑。
模型层：ABot-N&ABot-M运动双核，斩获11项SOTA
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如果说ABot全栈体系是具身智能的“运行大脑”，那么ABot-N与ABot-M就是支撑机器人行动的“运动双核”，分别掌管机器人的“航双腿”与“操作双手”，响应物理世界中“去哪里”与“做什么”的核心指令。两款模型采用统架构设计，可解耦可协同，万能胶生产厂家举突破跨形态适配、跨任务泛化的行业技术瓶颈，累计斩获11项基准SOTA，成为具身智能模型的标杆。
ABot-N是全球个实现五大核心航任务“大统”的VLA基座模型遵义万能胶厂 ，具备意图理解、自主决策与持续进化能力，是德途途走向开放世界的核心航引擎。其采用层式“大脑-动作”架构，通过多模块协同实现单模型全覆盖所有航任务，破传统用航架构的泛化天花板。发布后，ABot-N迅速在VLN-CE（R2R/RxR）、HM3D-OVON、EVT-Bench等7大基准上刷新SOTA纪录，在航精度、社会规、样本泛化能力上实现断层式先，让机器人在人群、城市、复杂地形中都能像人类样灵活航。
ABot-M则是全球个统架构的具身操作基座模型，实现“个通用大脑适配多种机器人形态”，大幅提升操作模型在异构机器人、多场景任务下的泛化能力。其创全球个动作流形学习技术，将学习目标由去噪重构转为流形投影，显著提升动作生成的稳定与解码率，在自由度全身控制等复杂场景中展现强可扩展；感知端采用语义流和动作流双流并行架构，大幅提升精细操作的执行精度。
在LIBERO、LIBERO-Plus、RoboCasaGR1、RoboTwin2.0等主流操作评测中，ABot-M越π0.5、UniVLA、OpenVLA-OFT等行业强基线，在泛化能力、鲁棒与跨形态迁移三个维度实现系统先。
不仅如此，ABot-N、ABot-M的多项子成果成功入选ICLR、CVPR、ICML、ECCV等全球AI顶会，成为全球机器人航、操作的范式参考，代表具身智能模型技术跻身世界梯队。
应用层：ABot-Claw创MapasMemory，迈向体系智能
记忆能力是机器人跨越认知与执行鸿沟的底层基石，传统机器人视觉存在“视野之外即荒原”的致命缺陷，记忆呈现场景碎片化，法形成全局认知，严重制约机器人的长程任务执行能力。作为ABot体系的“执行中枢”，ABot-Claw创“MapasMemory”（地图即记忆）理念，重构具身智能的记忆与执行机制，破解场景孤岛难题。
ABot-Claw采用通用集中式Harness架构，将德地图与用户私有地图设为全局认知锚点，把多模态感知数据统映射至共享语义空间，形成可动态刷新、持久沉淀的“世界记忆”。新机器人终端接入后，仅需读取全局上下文即可成本继承环境认知，需重新学习场景，粉碎场景孤岛。
同时，ABot-Claw采用“云端大脑—边缘响应”两设计，既保证了智能决策的度，又实现了指令执行的低延迟与可靠，平衡智能与率。
在调度层面，ABot-Claw支持多种异构机器人的并行协作与任务接力，遇到设备故障时可自动接续任务，实现任务上下文缝移交与跨形态协同作业。这突破标志着机器人系统正式从“单体智能”向“体系智能”演进，机器人不再是孤立的执行个体，而是成为共享记忆、统调度、协同进化的智能网络节点。此外，ABot-Claw搭载闭环反馈与实时纠错机制，在模糊指令理解、跨机引、复杂任务执行等场景中，充分验证了强的鲁棒与泛化。
全栈开源赋能行业，重构具身智能研发范式
伴随德途途的全球秀，德同步宣布开源ABot全栈技术体系，这是对“AMAPAIInside”核心理念的度践行，是具身智能行业发展的里程碑事件。
长期以来，具身智能行业存在技术门槛、研发成本、场景适配难的问题，中小团队难以参与核心技术研发。德ABot全栈开源，将数据引擎、世界模型、航模型、操作模型、执行中枢等核心技术开放，直接降低行业技术研发门槛，让全球开发者、企业都能站在德的技术肩膀上进具身智能创新。此举将重构具身智能的研发范式，破技术垄断，动行业从单点竞争走向生态协同，加速AGI时代的到来。
从四足机器人途途的开放场景落地，到ABot全栈体系的15项SOTA，再到全栈技术开源，德用套完整的技术闭环与产业布局，重新定义了具身智能的发展向。依托空间智能的核心优势，德ABot实现了从虚拟训练到真实部署、从单体执行到体系协同、从封闭研发到开放生态的全链路突破，不仅彰显了在AGI与具身智能域的技术实力，将动全球具身智能行业迈入快速落地、进化的新阶段。
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