新浪科技讯 7 月 23 日上午消息，近日，阿里巴巴集团旗下高德宣布 ABot 具身体系完成全栈升级，一次性发布 ABot-N1、ABot-M0.5、ABot-ER、ABot-AgentOS、ABot-C0 五款模型。通过一次覆盖感知、决策、执行、记忆的体系化升级，全方位提升机器人自主执行通用任务的能力，推动具身智能的演进。

作为全球首个全栈具身技术体系，ABot 将世界模型、基座模型与具身 Agent 架构耦合为一个高度协同的 " 有机生命体 "。相比聚焦单模型能力的研究，体系化的核心价值在于打通自进化闭环飞轮：仿真训练、物理交互与记忆调度彼此反哺，驱动整个系统持续提升。五款新模型分别映射机器人的 " 手、脚、脑、中枢和运动神经 "，达成 " 身随眼动、手脚并用、过目不忘 " 的里程碑。

ABot-N1 作为通用导航基座模型，是机器人的 " 双脚 "。ABot-N1 设计了快慢双系统架构，慢系统负责长程逻辑推理，快系统负责实时控制，让机器人既 " 看得清 " 又 " 走得稳 "，真正做到 " 身随眼动 "。

ABot-M0.5 是 ABot 体系中连接 " 能动 " 与 " 能干 " 的关键一环。作为一款通用操作基座模型，ABot-M0.5 对应的是机器人的 " 双手 "。ABot-M0.5 将机器人运动与操作拆分为两条互不干扰的动作流，并引入帧级隐式动作，让机器人在更细的时间颗粒上实现 " 眼、手、脚 " 的实时对齐，真正像人一样能够手脚并用。

具身大脑 ABot-ER 与执行中枢 ABot-AgentOS，则构成了顶层的具身 Agent 架构来集中调配各项能力。ABot-ER 负责统一支持机器人从感知到行动的全流程判断，让机器人超越单纯的视觉判别，更能 " 想明白 " 物体、空间与任务之间的关系，并做出合理决策。ABot-AgentOS 则进一步把 " 想明白 " 转化为 " 做得到 "，一套系统能够适配人形、四足、轮式等异构机器人，同时它自带跨任务、跨时间的多模态终身记忆，能基于任务失败轨迹定向优化记忆存储结构。

由 ABot-C0 运控系统组成的 " 运动神经 "，是实现模型能力外化的最后一环。该模型通过构建四足机器人统一的行为基座，将 ABot 体系的每一个决策，稳稳传导到机器人动作上。