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 - 任务包含理解语言指令、感知环境、规划运动策略三方面，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] - 主流采用预训练视觉语言模型和LLM进行指令拆解，编码器设计需解决多模态表征空间投影问题 [2] - 序列决策通过隐式端到端(隐变量)或显式端到端(拓扑图/BEV语义地图)方法实现环境建模 [2] - 策略学习从标注数据转向LLM知识蒸馏，数据增强是关键 [3] 目标导航技术突破 - 需在陌生环境中仅凭目标描述自主完成探索与路径规划，涉及语义解析、环境建模、动态决策 [4][6] - 需整合计算机视觉、强化学习与3D语义理解技术，实现从被动执行到主动决策的跃迁 [6] 商业应用现状 - 美团无人配送车、Starship Technologies园区机器人实现动态环境配送 [8] - 嘉楠科技、云迹科技、擎朗智能的医疗/酒店机器人完成药品/餐食自主配送 [8] - 人形机器人领域：宇树科技Unitree系列、智元工业机器人、特斯拉Optimus集成目标导航模块 [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 [10] - 知识碎片化且论文数量庞大，跨领域学习路径困难 [10] 专业课程内容 - VLN课程覆盖仿真环境、端到端方法、数据增强策略及实战，培养1年从业经验 [13][15][16] - 目标导航课程包含Habitat仿真、LLM/VLM驱动系统、Sim2Real部署等，实现零样本导航能力 [16][17]