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高德ABot-N0是首个统一5类导航任务的VLA基础模型，采用Qwen3-4B作为认知大脑，结合Brain-Action分层架构，实现语义理解与运动控制的解耦。模型通过1690万轨迹数据集和三阶段训练策略（认知预热、联合微调、社会感知强化学习），在7个benchmark上取得SOTA成绩，并成功部署于Unitree Go2机器狗，推理频率达2Hz。该系统采用异步推理和潜在token压缩技术解决计算

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