目标驱动导航技术概述 - 具身导航是具身智能的核心领域，涉及语言理解、环境感知、路径规划三大技术支柱，目标驱动导航通过赋予机器人自主决策能力成为最具代表性的方向[2] - 目标驱动导航要求智能体在陌生三维环境中仅凭目标描述（坐标、图片、自然语言）自主完成环境探索与路径规划，实现从"听懂指令走对路"到"看懂世界自己找路"的跃迁[2] - 该技术已在终端配送、医疗、酒店及餐饮场景实现产业化落地，如美团无人配送车、Starship Technologies园区机器人、嘉楠科技服务机器人等[3] 技术发展历程 - 第一代端到端方法基于强化学习与模仿学习框架，在点导航与闭集图片导航任务中SPL指标逼近人类表现[5] - 第二代模块化方法通过显式构建语义地图，在零样本目标导航任务中展现显著优势，未见物体场景成功率提升明显[5] - 第三代LLM/VLM融合方法引入大语言模型知识推理能力，重点解决开放词汇目标导航中的未知类别识别难题[7][8] 产业应用现状 - 人形机器人领域加速渗透目标驱动导航技术，宇树科技Unitree系列、智元机器人、特斯拉Optimus均展示相关能力[3] - 医疗场景中美国Aethon公司TUG系列实现药品自主配送，云迹科技与擎朗智能的商用机器人提升服务响应效率[3] - 社交导航算法使配送机器人具备动态环境应对能力，美团无人车与Starship Technologies产品已在城市与园区部署[3] 技术生态与评测体系 - Habitat仿真生态完整记录领域技术迭代轨迹，评测体系从点导航扩展至图像导航、目标导航及移动抓取任务[4] - 视觉预训练模型提升特征泛化能力，分布式强化学习框架使PointNav任务SPL指标显著提升[4] - Meta AI提出的Sim2Real迁移框架为仿真训练到真实部署提供方法论参考[4] 技术挑战与突破 - 当前PointNav和闭集ObjectNav接近人类表现，但开放词汇物体导航和动态障碍物场景仍面临重大挑战[4] - CMU与Stanford等机构推动动态环境下的语义地图更新技术，领域研究正从仿真优化转向实际部署[4] - 大语言模型通过跨模态对齐解决部分开放词汇导航难题，3D特征编码方法持续优化[23]