高德发布具身智能模型系列，17项基准测试获最佳成绩
高德用体系化方法迭代具身智能，五款模型分别负责导航、操作、规划等，在多个基准测试中领先，推动机器人走向真实场景任务。
高德发布全栈具身技术体系ABot，包含五款新模型（导航基座N1、操作基座M0.5等），在17项权威基准中拿下SOTA（当前最佳）。其三层架构将视觉、决策、运动控制协同进化，让机器人从‘能动’迈向‘能干活’，向AGI（通用人工智能）靠近。
正文摘录
 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 (Full Self-Driving, 全自动驾驶) 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 (Vision-Language Model, 视觉语言模型) 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。