编辑丨 量子位 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区： 具身智能之心知识星球（戳我） ，这里包含所有你想要的! 让机器人听懂指令，精准导航再升级！ 深圳大学李坚强教授团队最近联合北京理工莫斯科大学等机构，提出视觉-语言导航 （ VLN ） 新框架—— UNeMo 。 通过 多模态世界模型 与 分层预测反馈机制 ，能够让导航智能体不仅可以看到当前环境，还能预测接下来可能看到的内容，并据此做出更聪 明的决策。 相比主流方法，UNeMo可大幅度降低资源消耗，在未见过的环境中导航成功率可达72.5%，尤其是在 长轨迹导航 中表现突出。 目前，该论文已入选AAAI2026。 以下是更多详细内容。 语言推理与视觉导航的"脱节困境" 作为Embodied AI的核心任务之一，视觉-语言导航要求智能体仅凭 视觉图像 和 自然语言 指令，在未知环境中自主完成目标导航。 而随着大语言模型 （ LLM ） 的兴起，基于LLM的导航方法虽取得进展，但仍面临两大关键瓶颈： 双模块协同打造"预判+决策"闭环 推理模态单一：现有方法仅 ...