（AI 资源之家讯）5 月 9 日，ICRA 2026 官方赛事 AGIBOT World Challenge 收官，高德与中科院自动化所联合组建的 ABot-NeoVerse 团队以 0.829 总分夺得 World Model 赛道第一名，力压全球 150 支队伍。高德 ABot 技术体系通过数据驱动模型、模型服务应用、应用反哺数据的耦合式设计，破解了具身智能行业数据稀缺和仿真鸿沟两大难题。
## 世界模型赛道的核心挑战
AGIBOT 挑战赛的世界模型赛道要求参赛系统在仿真环境中为机器人提供准确的世界状态预测和行动规划。核心难点在于仿真到现实的鸿沟——在仿真中训练的模型往往无法在真实机器人上有效运行。ABot-NeoVerse 通过大规模真实数据增强和物理约束嵌入，将仿真预测与真实环境的偏差降低了 60% 以上。
## ABot 技术体系的架构
ABot 是高德空间智能在具身智能领域的系统级架构，涵盖数据、模型和应用三层。数据层整合高德地图的海量地理空间数据和真实驾驶场景；模型层基于世界模型为机器人提供环境理解和行动预测；应用层则将模型能力输出为导航、避障和任务规划等具体功能。三层之间的闭环设计确保了系统的持续进化。
## 空间智能的具身化跃迁
高德 ABot 的夺冠标志着空间智能正在向具身化跃迁。传统的空间智能服务于人类的信息查询需求，而具身化的空间智能则服务于机器人的行动决策需求。高德在地图和导航领域积累的海量空间数据，为具身智能提供了独特的训练资源。这一优势使高德在机器人世界模型赛道上具备了其他选手难以复制的数据壁垒。
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