5月18日,在全国助残日来临之际,高德云图宣布推出城市级仿真训练场,围绕具身机器人在导盲、陪护、助老等实际落地需求,推出包括具身机器人载体解决方案、仿真评测平台、具身机器人训练数据、具身地图在内的四大核心能力,构建从“能力形成”到“场景落地”的一体化支撑体系,为行业提供可复制、可验证、可交付的基础能力平台。
此前,高德推出全球首款可在开放环境下全自主行动的导盲机器狗途途。5月12日,高德宣布途途从导盲场景拓展至助老场景。这一切的背后,正是途途在城市级仿真训练场的训练与验证下,实现在不同场景快速应用落地。
从“出行”到“导盲”,验证真实场景应用能力
具身智能真正的考验,不是在实验室里走直线,也不是在舞台上表演,而是在开放复杂的环境里稳定、准确地完成任务——真正帮到人。
今年4月19日,北京亦庄机器人马拉松现场,一只蓝白相间的四足机器狗沉稳地牵引着视障少年前行。穿过喧闹的人群,绕开沿途障碍,步伐稳定。没有预设路线,也没有人工遥控,每一步都走得踏实,最终顺利抵达终点。这是高德首款导盲机器狗途途。表现平稳,但在具身智能领域引发了不少关注。
途途能有这样的表现,靠的是高德云图城市级仿真训练场反复打磨。在真正上路之前,途途已经在仿真训练场里跑过了无数遍。仿真训练场还原了城市环境的细节,背后是高德多年积累的高精度空间数据和交通数据。路面纹理、建筑轮廓、盲道是否被占用、光线变化、噪音干扰——这些细节都被还原出来。

▲高德云图仿真训练场复刻了2026亦庄机器人半马"机器人勇士"挑战赛赛道
仿真训练场不是静态的画面演示,而是遵循物理规律的仿真环境。途途可以在里面无限次安全试错,反复演练各种边界场景:突然窜出的行人、狭窄通道里的侧身绕行、密集人群中的匀速穿行、补给站的自主定位。每个动作都经过大量打磨。
针对马拉松场景,训练场批量生成了人流密集、通道狭窄、动态障碍频发的仿真场景。途途在里面反复练习绕行时机判断、步速适配和路径优化,在虚拟环境中完成大量决策演练,把可能出错的细节提前优化。途途重点解决了三个问题:动态避障够不够稳、复杂路径走不走得通、和人交互顺不顺畅。让它在千变万化的真实环境里也能稳定可靠、懂得分寸——这也是它在马拉松赛道上从容不迫的底气。
更重要的是,训练场把虚拟训练、真机验证和数据回流串成了一条完整的流程。途途在真实场景中的每次反馈都会回流到训练场,变成新的训练数据,持续优化模型,实现边练边测边优化。
四大核心能力,覆盖具身智能落地应用全流程
具身机器人要走出实验室、走进真实环境,难点不在技术概念有多炫酷,而在训练效率和成本控制。传统机器人训练依赖真机试错,成本高、周期长、有安全风险,还很难覆盖海量复杂场景。
高德云图的城市级仿真训练场给出了解决方案:
首先是具身机器人载体解决方案。主要优化机器人本体能力,让不同形态的具身机器人(轮式、足式、直立等)都能在真实场景中更好地运动、感知和执行任务。
第二是仿真评测平台。载体方案解决的是"能不能做",评测平台解决的是"做得好不好"。通过仿真环境中的标准化测试和评分体系,帮助机器人找到能力短板,量化不同场景下的表现,给后续优化指明方向。
第三是训练数据支持。高德长期积累的海量空间数据、交通数据和场景数据,是训练具身机器人理解真实城市环境的重要基础。相比实验室环境的训练与数据采集,这些数据能提供更丰富、更贴近现实的训练样本。
第四是具身地图。具身机器人在城市中行动,不能只感知眼前环境,还得理解更大范围的空间关系和路径结构。具身地图提供环境知识和空间认知,让机器人不仅看得见,还能看得懂、走得稳。
四项能力配合起来,回答的是具身机器人落地真实环境时的四个基本问题:怎么动、动得好不好、怎么学、在什么环境里动。
从技术验证走向规模落地,打造具身智能规模化落地新基座
具身智能的竞争,已经从"能不能动"转向"能不能持续变强"。仿真训练场在其中的作用,不只是一个训练工具,更是把数据、评测、训练和落地串起来的关键环节。它让机器人的能力成长变得可复制、可验证、可交付。
对高德来说,途途的价值不止是为视障群体提供一种普惠的导盲方案,更证明了一件事:具身智能要真正落地,靠的不只是更聪明的机器人,还有更靠谱的训练场。
仿真训练场把训练成本降下来,把训练频次和场景覆盖提上去。不用等真实场景部署,前期就能完成全场景迭代,研发周期大幅压缩;复杂边界场景在虚拟环境中批量演练,减少真机损耗和安全风险;极端天气、突发障碍、密集人流等真实世界的各类场景都可以批量生成。
这套体系让途途在正式亮相前,就已经"走遍"了城市的大街小巷,"应对"过无数突发状况。所以站上马拉松赛道时,面对拥挤人潮和复杂路况,它才能零失误、无遥控、无预设路线地完成导盲任务——主动规避动静态障碍、连续绕行狭窄通道、预判避让突发干扰、自主寻找补给站。每个动作都稳健流畅,靠的不是运气,而是仿真训练场里一次次提前演练。
接下来,高德云图会继续完善仿真训练场,在导盲、物流、巡检、陪护等更多场景中推进机器人落地,给行业提供更扎实的技术和产品支持。



