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AutoNavi, 새로운 5가지 핵심 모델을 도입한 ABot 실체형 시스템에 대대적인 개선을 단행하다

AutoNavi, 새로운 5가지 핵심 모델을 도입한 ABot 실체형 시스템에 대대적인 개선을 단행하다

2026년 8월 18일
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AutoNavi, 새로운 5가지 핵심 모델을 도입한 ABot 실체형 시스템에 대대적인 개선을 단행하다

7월 23일, 알리바바 그룹 산하 기업인 Amap은 자사의 ABot embodied 시스템이 전면적인 풀스택 업그레이드를 거쳤다고 발표했습니다. 이번 업데이트의 일환으로 회사는 ABot-N1, ABot-M0.5, ABot-ER, ABot-AgentOS, ABot-C0라는 5가지 새로운 핵심 모델을 공식적으로 선보였습니다. 이러한 발전 덕분에 인식, 의사결정, 실행, 메모리 기능들이 시스템 내에서 원활하게 통합되어 로봇이 다양한 일반 작업을 독립적으로 수행하는 능력이 크게 향상되었습니다. 이는 고도로 통합된 embodied 인텔리전스 기술의 발전에 있어 중요한 진전을 의미합니다.

세계 최초의 풀스택 embodied 기술 시스템인 ABot은 월드 모델, 베이스 모델, 내장형 에이전트 아키텍처를 결합하여 자가 진화하는 폐루프 메커니즘을 구축합니다. 이 시스템은 시뮬레이션 훈련, 물리적 상호작용, 메모리 스케줄링이 서로를 보완하는 순환 구조를 통해 유지됩니다.

업그레이드된 5가지 모델은 로봇의 주요 기능 구성 요소들과 직접적으로 대응합니다. ABot-N1은 로봇의 “발”에 해당하는 일반적인 내비게이션 기반 역할을 하며, 빠른 모드와 느린 모드를 갖춘 이중 시스템 설계를 통해 장기적인 논리적 추론과 실시간 제어 사이의 균형을 유지합니다. ABot-M0.5는 로봇의 “손”에 해당하는 일반적인 작동 기반 역할을 하며, 이동과 조작을 별도의 동작 흐름으로 분리함과 동시에 프레임 단위의 암묵적 동작들을 통합하여 눈, 손, 발 간의 정밀한 협력을 보장합니다. ABot-ER은 embodied 뇌 역할을 하고, ABot-AgentOS는 실행 센터 역할을 하여 함께 고위 수준의 시스템 아키텍처를 형성합니다. 뇌는 공간적 관계와 작업과 관련된 논리적 의사결정 능력을 향상시키는 반면, 실행 센터는 인간형, 사족보행형, 바퀴달린 형태의 다양한 로봇 유형에 걸쳐 일관된 적응을 가능하게 하며, 여러 작업 간의 멀티모달 평생 메모리 관리도 지원합니다. ABot-C0은 “운동 신경”과 같은 역할을 하는 동작 제어 시스템으로서, 사족보행 로봇들에게 통일된 행동 체계를 마련함으로써 의사결정을 정확한 물리적 동작으로 전환할 수 있도록 합니다.

현재 embodied 인텔리전스는 개별 기술적 돌파구에 의존하던 방식에서 벗어나 복잡한 실제 환경에서의 적용을 가능하게 하는 중요한 전환점에 있습니다. Amap은 “손, 발, 뇌, 중추신경계, 운동 신경”을 포함하는 풀스택 협업 아키텍처를 구축함으로써 이전까지 로봇의 분절된 기능들로 인해 발생했던 한계들을 극복했습니다. 이러한 접근 방식은 실제 환경에서의 기계 시스템들이 일반화 능력과 자가 진화 능력을 향상시킬 뿐만 아니라, 다양한 산업 및 서비스 분야에서 범용 로봇들이 광범위하게 상업적으로 사용될 수 있도록 견고한 체계적 틀을 제공합니다.

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