高德发布Phys AI Data 一站式空间数据基座 赋能物理AI
高德发布Phys AI Data，通过仿真训练数据和语义地图，解决物理AI在开放世界的训练与环境理解难题。
高德发布业界首个面向物理AI训练与应用的一站式空间数据基座Phys AI Data。其包含数据工厂Phys AI Foundry，通过真机采集、合成数据与仿真重建提供训练数据；以及空间地图Phys AI Map，用语义地图让机器人感知环境、定位导航。该产品旨在降低机器人研发门槛，已开放API接入。
正文摘录
7月8日，阿里巴巴集团旗下高德正式发布 Phys AI Data 数据系统，该系统是业内首个面向物理 AI 训练与应用的一站式空间数据基座，由两款核心产品组成：面向仿真训练的 Phys AI Foundry，与面向实际应用的 Phys AI Map。 物理 AI 走进开放世界，第一道门槛是数据。训练一个能在真实环境中操作的机器人，既需要覆盖开放场景的原始训练素材，也需要让机器人能「读懂」身处的开放空间。Phys AI Data 的发布为这两大行业痛点提供了一体化解决方案，Phys AI Foundry 负责把真实世界「搬进」模型，用数百万小时的高保真数据集解决模型「练习不足」的问题；Phys AI Map 则把高德的空间记忆「装进」机器人，用专用的语义地图让机器人「出门不迷路」。 作为专为物理 AI 训练打造的一体化数据工厂，Phys AI Foundry 融合了真机采集、合成数据与仿真重建三大数据路径，构建起三位一体的高质量数据供给引擎。凭借 Phys AI Foundry 提供的训练支撑，高德此前发布的 ABot 全栈具身体系，在全球取得了 15 项权威评测的 SOTA。 依托高德在室内外一体化多渠道场景下的真机采集优势，Phys AI Foundry 沉淀出百万量级、贴合真实任务的场景化机器人动作数据集，机器人从首次训练起即置身于真实场景中的观测、动作与反馈闭环。此前高德发布的具身操作基座模型 ABot-M0，即基于该数据集训练，并在四项主流具身操作基准（截至 2026 年 4 月）取得 SOTA。 在真机采集之外，Phys AI Foundry 还搭建了全自动数据合成引擎，可批量生成具备长时序、强因果、高互动特征的多模态视频数据，定向补齐真机采集难以覆盖的复杂长程任务。