高德发布Phys AI Data：首个物理AI一站式空间数据基座

2026年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，定位为业内首个面向物理 AI 训练与应用的一站式空间数据基座。该系统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，意在打通从训练数据生产到机器人空间认知的完整链路。

Phys AI Foundry：一体化的物理AI数据工厂

Phys AI Foundry 专为物理 AI 训练打造，融合真机采集、合成数据与仿真重建三大数据路径，构建三位一体的高质量数据供给引擎。

• 真机采集：依托高德在室内外多渠道场景下的采集能力，沉淀百万量级、贴合真实任务的机器人动作数据集，机器人从首次训练起即可进入观测、动作与反馈闭环。高德此前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。
• 合成数据：搭建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。ABot-World 系列世界模型的训练大量采用此类合成数据。
• 仿真重建：基于高德自有海量时空数据，对任意真实场景进行高保真 1:1 重建，为特殊天气、特种场景等长尾训练提供安全、可控、低成本的训练场。

高德方面表示，凭借 Phys AI Foundry 提供的训练支撑，其 ABot 全栈具身体系在全球 15 项权威评测中取得 SOTA。

Phys AI Map：机器人的空间记忆大脑

Phys AI Map 解决的是机器人在开放世界中的空间认知问题。与面向人类的导航地图不同，机器人需要的是可被算法读懂与应用的空间语义地图。

• 看得懂：打造专属于机器人的空间语义库，使模型能够识别施工区、照明不足等空间信息，把地图从坐标升格为可推理的环境。
• 记得住：搭建精细空间路网，已完成 90% 高热度室内场景的覆盖，实现室内外一体化贯通，支持机器人在跨楼层、跨区域的连续行动。
• 走得对：在路口、扶梯口等关键决策点布设多模态视觉锚点，机器人通过自带相机即可完成毫秒级自我定位，并做出正确的路线推理与规划。

全面开放，降低行业数据门槛

Phys AI Data 已面向具身智能行业全面开放，支持标准化 API 接入与定制化数据服务。这意味着相关企业无需再从零自采数据或测绘空间地图，可直接调用高德沉淀的训练数据与空间认知能力。

从行业角度看，物理 AI 走向开放世界面临的两大核心痛点——训练数据不足与空间认知缺失——长期制约着具身智能的落地速度。Phys AI Data 以「数据工厂 + 空间记忆」的组合形式切入，试图为机器人厂商提供基础施配套件，其后续能否被行业广泛采用，仍有待实际应用效果的检验。