全球首个跨本体导航大模型 NavFoM 发布!机器人 「走到哪都能认路」,零样本导航时代来临

机器人终于拥有了 「走到哪都能认路」 的通用导航大脑。近日,银河通用团队联合多所顶尖高校,正式发布全球首个跨本体全域环视导航基础——NavFoM(NavigationFoundationModel),首次实现无需预先建图、无需环境适配的零样本全域导航能力,彻底打破传统机器人 「换个地方就迷路」 的技术瓶颈。

NavFoM 的核心突破在于其真正的全场景泛化能力。无论是嘈杂的商场、结构复杂的工厂,还是从未踏足的户外街区,只要搭载该模型,机器人即可在完全陌生的环境中即时启动导航任务,无需依赖 SLAM 建图、激光雷达标定或历史数据采集。这一能力将大幅降低机器人部署门槛,让 「即插即用」 成为现实。

更关键的是,NavFoM 采用统一架构支持多类型机器人本体——从不足半米高的家庭服务机器人,到数吨重的工业 AGV,均可在同一模型下高效运行。开发者无需为不同硬件重复开发导航系统,只需聚焦上层应用逻辑,真正实现 「一次训练,全域部署」。

技术层面,团队创新性引入 TVITokens(Task-View-InstanceTokens) 与 BATS(BidirectionalAdaptiveTaskSampling) 策略,构建了迄今规模最大的跨任务导航数据集,训练数据量达以往模型的两倍以上。该数据集涵盖室内外、昼夜、晴雨、人流密集等多种极端场景,确保模型在真实世界中的鲁棒性与适应性。

NavFoM 的诞生,标志着机器人导航正从 「定制化工程」 迈向 「基础模型驱动」 的新范式。过去,每台机器人需为特定环境单独调参;未来,一个通用导航基座即可支撑千行百业的智能移动需求。

认为,随着 NavFoM 这类基础模型的普及,服务机器人、物流机器人乃至自动驾驶系统的落地成本将显著下降,商业规模化进程有望加速。当机器人真正具备 「人类级」 的环境理解与路径规划能力,融入日常生活的最后一道技术高墙,正在被推倒。

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