比 Astra 更懂物理空间？大晓机器人ACE-Brain API 来了

近日，继 ACE-Brain-0.6 在六项空间锚定评测中超越 GPT-6 Astra 后，大晓机器人正式推出 ACE-Brain-0.6 API。随着训练数据从110万条扩展至约150万条，模型七项公开 Grounding 基准平均得分提升至75.41，进一步扩大对 Astra 的领先优势，推理速度也实现超越。此次 API 开放将具身空间智能转化为开放共享的基础能力，赋能全球开发者创新，加速构建面向真实物理世界的具身智能技术生态。

GPT-6 Astra 的出现证明了通用大模型向物理世界迁移的巨大潜力，但机器人从"知道要做什么"到"准确知道在哪里做、如何与环境交互"，仍需更专业的物理空间智能能力——精准感知空间、理解物体关系、判断交互区域，并将抽象任务转化为可执行的物理空间信息。通用具身智能决定机器人能够想多远，专业具身智能决定机器人能否真正理解物理世界、准确行动，二者可在不同能力维度上相互补充、协同进化。

围绕这一关键能力，大晓机器人持续推进 ACE-Brain-0.6 技术进化。此次升级依托规模化、自动化、可验证的数据管线，进一步提升模型在目标识别、空间定位与交互理解等方面的表现，再次验证了数据 Scaling 驱动专业具身能力持续跃升的技术潜力。

通过 ACE Hub，开发者无需独立部署模型，即可快速调用 ACE-Brain-0.6 的空间锚定能力，探索其在机器人操作、智能零售、物流分拣及空间智能应用中的潜力，大幅降低技术验证与应用开发门槛。