L'Amap d'Alibaba met à niveau son système de robots IA incarnés

Pékin, Chine – 22 juillet 2026 – Amap, la plateforme de services de localisation d'Alibaba, a dévoilé une mise à niveau complète de son système d'IA incarné ABot. Les nouveaux composants, notamment ABot-N1, ABot-M0.5, ABot-ER, ABot-AgentOS et ABot-C0, sont conçus pour résoudre les principaux goulots d'étranglement de la robotique, améliorant la capacité des robots à naviguer, manipuler des objets et accomplir des tâches dans des environnements physiques.

La mise à niveau vise à affiner la navigation, la manipulation, le raisonnement des tâches, la mémoire à long terme et le contrôle des mouvements des robots. Selon Amap, le système a atteint des résultats à la pointe de la technologie sur 17 benchmarks largement utilisés. L'architecture ABot révisée intègre des modèles du monde, des modèles fondamentaux et un cadre d'agent incarné, permettant une amélioration continue grâce au retour d'information provenant de l'entraînement en simulation, de l'interaction physique et de la gestion de la mémoire.

ABot-N1 se concentre sur la navigation des robots dans des environnements ouverts. Il utilise une architecture à double système où un module lent gère le raisonnement à longue portée et un module plus rapide gère le contrôle en temps réel. ABot-N1 peut effectuer une navigation autonome à l'échelle d'une ville en utilisant uniquement des cartes, atteignant un taux de réussite de 92,9 % lors des tests de navigation en extérieur.

ABot-M0.5 est conçu pour la locomotion robotique et la manipulation d'objets dans des tâches complexes en plusieurs étapes. Il sépare la locomotion et la manipulation en flux d'actions distincts et utilise une méthode d'entraînement appelée "dream self-healing" pour minimiser les erreurs dues à de légères déviations. Dans les tests RoboCasa-365, ABot-M0.5 a surpassé les performances précédentes de pointe de 20,4 % pour les tâches complexes et de 10,6 % pour les tâches de base.

ABot-ER et ABot-AgentOS constituent la couche d'agent incarné, soutenant la prise de décision de la perception à l'action et convertissant les expériences de tâches en mémoire à long terme. ABot-C0 traduit les décisions du système en actions physiques. Des articles de recherche détaillant les composants du système ont été publiés sur arXiv.