알리바바의 아맵, 로봇을 위한 embodided-AI 스택 업그레이드

알리바바의 지도 및 위치 서비스 부문인 아맵은 로봇을 위한 embodided-AI 시스템인 ABot의 전체 스택 업그레이드를 발표했다. 2026년 7월 22일에 발표된 이 업그레이드는 5개의 새로운 모델을 포함하며, 아맵은 이 모델들이 17개의 벤치마크에서 최고의 성적을 거두었다고 밝혔다.

아맵이 출시한 것은 로봇이 아닌 모델과 연구 논문이다. 이는 중요한 차이이다. 이 출시에서는 벤치마크에서 측정된 능력에 대한 설명이 포함되어 있으며, 이는 실제로 작동하는 기계에 대한 설명이 아니다. 이 스택은 몸-중립적이며, 교체 가능한 스킬을 통해 휴머노이드, 사족, 바퀴 로봇에 연결될 수 있다. 이는 로봇티스 레이스에서 볼 수 있는 것과 같은 크로스-바디 앰비션을 가지고 있다.

업그레이드의 내용

아맵의 업무와 가장 가까운 부분은 네비게이션이며, 아맵의 모델인 ABot-N1은 이를 반영한다. 이는 루트 계획을 위한 느린 모듈과 이동 명령을 발급하는 빠른 모듈을 결합하며, 카메라가 보는 것을 글로 쓴 이유와 연결하는 “픽셀 수준의 사고 연쇄”를 추가한다. 아맵은 ABot-N1이 일반적인 네비게이션 맵만을 사용하여 도시를 건너갈 수 있으며, 92.9%의 성공률을 보인다고 밝혔다.

조작은 더 어려운 부분이며, ABot-M0.5이 이를 대상으로 한다. 이는 물건을 잡고 이동하는 다단계 작업을 수행하며, 이동과抓取을 하나의 시퀀스로 실행하는 대신 두 개의 액션 스트림으로 분리한다. 아맵은 이 모델이 로보카사-365 테스트 스위트에서 이전 최고 시스템을 20.4%와 10.6%의 성능으로超过했다고 밝혔다.

두 개의 모델이 의사 결정 레이어를 형성한다. ABot-ER는 물건, 공간, 작업의 관계를 이해하는 모델이며, 아맵은 이 모델이 Embodied Arena 2D-EQA 벤치마크에서 1위를 차지했다고 밝혔다. ABot-AgentOS는 컨트롤러 위에 위치하며, 계획, 도구 사용, 실행, 확인을 처리하며, 실패한 시도에서 학습할 수 있는 생애 기억을 가지고 있다. 다섯 번째 모델인 ABot-C0는 이러한 결정들을 사족 로봇의 동작으로 변환한다. 이 두 개의 모델은 embodided AI에서 대부분의 시스템이 어려움을 겪는 부분인 여러 단계를 하나의 긴 작업으로 연결하는 것을 목표로 한다.

벤치마크, 배포가 아님

아맵은 로봇 출시보다 더 많은 것을 제공했다. 아맵은 네비게이션, 조작, 에이전트, 동작 제어 모델에 대한 논문을 arXiv에 발표했으며, 코드와 테스트 세트를 공개했으며, 이는 실제로 작동하는 기계에 대한 설명보다 더 체크할 수 있다. 외부 연구자들은 이 작업을 다시 실행할 수 있다.

아맵은 2026년 4월에 베이징 E-타운 하프 마라톤에 사족 가이드 로봇을 보낼 것이라고 밝혔다. 이는 데모이며, 배포가 아니다. 하나의 로봇이 설정된 환경에서 작동하는 것은 실제 환경에서 작동하는 것과는 다르다.

지도 회사에서 로봇 뇌를 구축하는 이유

아맵은 중국에서 가장 큰 네비게이션 플랫폼을 운영하며, 이 회사는 로봇이 물리적 세계에서 이동하기 위해 필요한 공간적 推론에 대한 데이터를 가지고 있다고 판단한다. 아맵은 2026년 1월에 embodided 지능 부문을 설립했으며, 첫 번째 네비게이션 및 조작 베이스 모델인 ABot-N0과 ABot-M0을 몇 주 후에 출시했다. 7월 업그레이드는 이 작업의 두 번째世代이다.

이 업그레이드는 로봇티스 레이스에서 볼 수 있는 것과 같은 크로스-바디 앰비션을 가지고 있다. 중국 개발자, 휴머노이드 입찰자, 일반화된 AI를 가진 로봇은 모두 같은 바디-중립적 모델 레이어를 추구하고 있으며, 중국은 embodided 지능과 그 아래의 모델에 공공 및 사적 자금을 투자하고 있다. 아맵은 벤치마크에서 최고의 성적을 거두었지만, 실제 환경에서 유용한 작업을 수행할 수 있는지 여부는 아직 미지수이다. 아맵은 첫 번째 부분을 보여주었지만, 두 번째 부분은 아직 주장하는 단계에 머물러 있다.