北京
7月8日，阿里巴巴集團旗下高德正式發布Phys AI Data數據系統，該系統是業內首個面向物理AI訓練與應用的一站式空間數據基座，由兩款核心產品組成：面向仿真訓練的Phys AI Foundry，與面向實際應用的Phys AI Map。
物理AI走進開放世界，第一道門檻是數據。訓練一個能在真實環境中操作的機器人，既需要覆蓋開放場景的原始訓練素材，也需要讓機器人能“讀懂”身處的開放空間。Phys AI Data的發布為這兩大行業痛點提供了一體化解決方案，Phys AI Foundry負責把真實世界“搬進”模型，用數百萬小時的高保真數據集解決模型“練習不足”的問題；Phys AI Map則把高德的空間記憶“裝進”機器人，用專用的語義地圖讓機器人“出門不迷路”。
Phys AI Foundry：一體化數據工廠
作為專為物理AI訓練打造的一體化數據工廠，Phys AI Foundry融合了真機采集、合成數據與仿真重建三大數據路徑，構建起三位一體的高質量數據供給引擎。憑借Phys AI Foundry提供的訓練支撐，高德此前發布的ABot全棧具身體系，在全球取得了15項權威評測的SOTA。
依托高德在室內外一體化多渠道場景下的真機采集優勢，Phys AI Foundry沉淀出百萬量級、貼合真實任務的場景化機器人動作數據集，機器人從首次訓練起即置身于真實場景中的觀測、動作與反饋閉環。此前高德發布的具身操作基座模型ABot-M0，即基于該數據集訓練，并在四項主流具身操作基準（截至2026年4月）取得SOTA。
在真機采集之外，Phys AI Foundry還搭建了全自動數據合成引擎，可批量生成具備長時序、強因果、高互動特征的多模態視頻數據，定向補齊真機采集難以覆蓋的復雜長程任務。高德ABot-World系列世界模型的訓練即大量采用這類合成數據，并支撐該模型成為全球首個在物理合規性、動作可控性、零樣本泛化三大維度均達SOTA的模型。
在仿真重建方面，Phys AI Foundry基于高德自有的海量時空數據，可對任意真實場景進行高保真1:1重建，為特殊天氣、特種場景等長尾訓練提供安全、可控、低成本的專項模型訓練場，該能力與高德ABot-Earth一道支撐了全球首款開放環境全自主具身機器人高德途途的仿真訓練。
Phys AI Map：空間記憶大腦
物理AI走向開放世界，真正被卡住的往往不是“能不能動”，而是“不知道自己在哪、下一步該往哪走”。常規的導航地圖服務的是人類，無需高精度的導航信息人類也能憑借常識做出正確選擇。但機器人不具備這層常識，它們需要的是能被算法讀懂并應用的空間地圖。
Phys AI Map正是高德為解決上述問題而打造的“空間記憶大腦”，幫助機器人在開放世界中做到“看得懂、記得住、走得對”。
不同于文字語義，空間語義往往以圖畫、圖形等信息標識，模型看不懂或看不全都會影響機器人在開放世界的安全性，Phys AI Map打造了專屬于機器人的空間語義庫，讓模型能夠讀懂“哪里是施工區、哪里照明不足”等空間信息，把地圖從坐標升格為可推理的環境。
為實現讓機器人“記得住”真實世界，Phys AI Map搭建了精細的空間路網，并已完成了90%高熱度室內場景的覆蓋，實現室內外一體化貫通，讓機器人能在開放區域跨樓層、跨區域連續行動。
“走得對”是支撐機器人在真實環境中執行任務的核心難點，Phys AI Map在路口、扶梯口等關鍵決策點布設多模態視覺錨點。機器人通過自帶的相機即可完成毫秒級自我定位，從而做出正確的路線推理和規劃。
目前，Phys AI Data已面向具身智能行業全面開放，支持標準化API接入與定制化數據服務，這意味著相關企業無需再耗費巨資自采數據或從頭測繪空間地圖，即可直接調用高德沉淀的海量訓練數據與“空間記憶大腦”。
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