高德ABot体系模型夺冠AGIBot全球挑战赛，空间智能实现具身化跃迁
2026年5月10日，据量子位报道，在机器人与自动化领域全球顶级会议ICRA 2026框架下举办的官方赛事AGIBOT WORLD CHALLENGE中，高德地图与中国科学院自动化所模式识别实验室联合组建的ABot-NeoVerse团队，以0.829的总成绩斩获World Model（世界模型）赛道冠军，标志着中国在具身智能核心基础能力领域取得重要突破。
AGIBOT WORLD CHALLENGE由智元机器人主办，是依托ICRA 2026的国际顶级具身智能赛事，共设推理—操作与世界模型两条赛道，吸引来自全球27个国家及地区的526支队伍参赛。世界模型赛道重点考察模型在给定初始视觉观测与机器人动作序列后，对物理状态演变的精准推演能力，并加入大量长尾交互挑战，汇集了中科院工业人工智能研究所、中科院计算技术研究所、中国科学技术大学、重庆大学等顶尖机构的强劲团队。
ABot-NeoVerse模型是高德ABot全栈具身技术体系数据层的核心引擎。该体系涵盖数据、模型和应用三层，通过“数据驱动模型、模型服务应用、应用反哺数据”的耦合式设计，解决具身智能领域长期面临的数据稀缺与仿真鸿沟难题。面对具身训练数据成本为数个数量级的大语言模型数据成本的问题，ABot-NeoVerse通过自研世界模型批量合成高仿真训练数据，从根本上弥合Sim-to-Real技术鸿沟，同时对训练数据的抗幻觉能力和物理一致性保持极高要求。
赛事评测结果显示，ABot-NeoVerse在多步复杂操作中持续保持物体状态与运动结果的一致性，在Visual Quality（0.6246）与Action Following（0.9651）两项核心指标上实现霸榜。此前，高德ABot体系已横扫具身智能全球15项权威基准测试SOTA，跻身全球第一梯队。该体系已成功部署于高德首款开放环境全自主具身机器人“高德途途”，在2026亦庄机器人马拉松中顺利完成动静态避障、引导视障人士出行等高难度通用任务。
业内分析人士指出，高德通过将成熟的空间智能资产与前沿的物理世界模型深度融合，为具身智能提供了一条可验证的全栈技术路径。该架构的成熟标志着具身智能已具备向规模化工程应用演进的坚实基础。从地图导航到具身智能的系统级跃迁，高德ABot体系的持续突破正在为全球具身智能行业树立新的技术标杆。
