机器人导航技术演变 - 技术路线从传统建图定位导航向基于大模型方案演变 分为视觉语言导航(VLN)和目标导航两类 [1] - VLN核心是"听懂指令走对路" 目标导航核心是"看懂世界自己找路" [1][6] 视觉语言导航(VLN)技术架构 - 任务包含语言指令理解、环境感知、运动策略规划三方面 系统由视觉语言编码器、环境历史表征、动作策略模块构成 [2] - 编码器采用预训练视觉语言模型 LLM用于指令拆解和任务拆分是主流范式 [2] - 序列决策采用隐式端到端(隐变量表示)或显式端到端(拓扑图/BEV语义地图/神经辐射场建模)方法 [2] - 策略网络学习从标注数据提取模式转向LLM先验知识蒸馏 [3] 目标导航技术特征 - 需在陌生3D环境中仅凭目标描述自主完成探索与路径规划 [4] - 实现语义解析(识别空间特征与视觉属性)、环境建模(构建空间拓扑)、动态决策(避开障碍物)的交叉突破 [6] 商业落地应用 - 终端配送场景：美团无人车动态路径重规划 Starship园区配送机器人欧美落地 [8] - 医疗/酒店/餐饮场景：嘉楠科技、云迹科技、擎朗智能商用机器人实现药品/文件/餐食自主配送 美国Aethon公司TUG系列应用 [8] - 人形机器人领域：宇树科技Unitree通过Habitat预训练 智元工业场景集成导航模块 特斯拉Optimus展示端到端操作能力 [8][9] - 导航技术岗位需求旺盛 部分公司开出七位数年薪 [9] 技术学习挑战 - 需掌握自然语言处理、计算机视觉、强化学习、图神经网络等多领域知识 知识碎片化导致入门困难 [10] 相关培训课程内容 - VLN课程涵盖仿真环境、基准测试、端到端方法、数据增强策略等 目标导航课程包含语义框架、Habitat仿真、LLM/VLM驱动系统等 [13][16] - 学习成果包括掌握技术框架、3D仿真环境开发、零样本导航实现、Sim2Real部署等能力 [15][17]