在机器人与智能体领域，一个长期的挑战是：当你给机器人一个「去客厅把沙发上的书拿来」或者「沿着楼道走到门口，再右转」这一类指令时，机器人能不能 不仅「看见环境」，还能「理解指令」、「规划路径」、然后「准确执行动作」？ 之前的许多方法表面上看起来也能完成导航任务，但它们往往有这样的问题：推理（reasoning）的过程不够连贯、不够稳定；真实环境中路径规划与即时控制之间 难以兼顾；在新的环境里泛化能力弱等。 Nav-R1 出场：什么是 Nav-R1？ 这篇题为《Nav-R1: Reasoning and Navigation in Embodied Scenes》的新论文，提出了一个新的「身体体现式（embodied）基础模型」（foundation model），旨在让 机器人或智能体在 3D 环境中能够更好地结合「感知 + 推理 + 行动」。简单说，它不仅「看到 + 听到＋开动马达」，还加入清晰的中间「思考」环节。 核心创新 1.Nav-CoT-110K：推理轨迹的冷启动（cold-start）基础 在强化学习阶段，Nav-R1 不只是简单地奖励「到达目的地」，它引入了三种互补的奖励机制，使得行为更精准、更有 ...