機(jī)器人前瞻（公眾號(hào)：robot_pro）
作者?|??許麗思
編輯?|??漠影
機(jī)器人前瞻11月5日?qǐng)?bào)道，今天，銀河通用聯(lián)合北京大學(xué)、阿德萊德大學(xué)、浙江大學(xué)等團(tuán)隊(duì)，推出了全球首個(gè)跨本體全域環(huán)視的導(dǎo)航基座大模型——NavFoM（Navigation Foundation Model）。
在今年6月，銀河通用發(fā)布端到端導(dǎo)航大模型TrackVLA，讓機(jī)器狗在未訓(xùn)練過的真實(shí)場(chǎng)景跟隨用戶，完成自主移動(dòng)、避障、轉(zhuǎn)向，并能聽懂語音語音指令。 而這次發(fā)布的NavFoM則是讓機(jī)器人具備了更強(qiáng)的自主性，在完全未知的環(huán)境中自己決定去哪、怎么走。
比如，在執(zhí)行送甜點(diǎn)的任務(wù)時(shí)，NavFoM能夠讓機(jī)器狗跟隨用戶行動(dòng)，遇到人流密集的情況，自主避開；而當(dāng)跟隨的人員從視線消失后，它可以自主分析尋找。
機(jī)器狗支持從跟隨模式切換至導(dǎo)航模式，自主規(guī)劃路線，知道過馬路要走斑馬線，避開可移動(dòng)物體，遵守交規(guī)；導(dǎo)航讓走過街天橋，機(jī)器狗也是說一不二，穩(wěn)妥地完成上樓梯、下樓梯，最終將物品送抵目的地。
一、模型支持適配多種不同本體，讓機(jī)器人學(xué)會(huì)自己找路，
NavFoM作為基座大模型，具有以下三大亮點(diǎn)：
全場(chǎng)景：同時(shí)支持室內(nèi)和室外場(chǎng)景，未見過的場(chǎng)景 Zero-Shot 運(yùn)行，無需建圖和額外采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)；
多任務(wù)：支持自然語言指令驅(qū)動(dòng)的目標(biāo)跟隨和自主導(dǎo)航等不同細(xì)分導(dǎo)航任務(wù)；
跨本體：可快速低成本適配機(jī)器狗、輪式人形、腿式人形、無人機(jī)、甚至汽車等不同尺寸的異構(gòu)本體。
除此之外，該模型允許開發(fā)人員以之為基座，通過后訓(xùn)練，進(jìn)一步進(jìn)化成滿足特定導(dǎo)航要求的應(yīng)用模型。
而這背后，是NavFoM重新定義了機(jī)器人導(dǎo)航的底層邏輯。過去，導(dǎo)航任務(wù)往往被拆分成識(shí)別、定位、規(guī)劃等獨(dú)立模塊，模型之間缺乏統(tǒng)一語言。
NavFoM則建立了一個(gè)新的通用范式：“視頻流 + 文本指令 → 動(dòng)作軌跡”。無論是“跟著那個(gè)人走”，還是“找到門口的紅車”，在 NavFoM 里都是同一種輸入輸出形式。模型不再依賴模塊化拼接，而是端到端地完成“看到—理解—行動(dòng)”的全過程。
NavFoM通過兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)建統(tǒng)一學(xué)習(xí)范式，讓機(jī)器人不僅看得懂、記得住、學(xué)得會(huì)，還能聯(lián)合利用不同本體、不同任務(wù)和不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享：
1、TVI Tokens（Temporal-Viewpoint-Indexed Tokens）——讓模型理解時(shí)間與方向
不同相機(jī)、不同角度、不同時(shí)間拍到的畫面，常常讓模型“迷失”。TVI Tokens 就像時(shí)間軸與方向羅盤，給每一幀畫面加上時(shí)間和視角的標(biāo)記，讓模型知道這幅圖像來自哪個(gè)角度、哪個(gè)時(shí)刻，從而理解空間的連續(xù)變化。它讓模型同時(shí)兼容單目、環(huán)視、無人機(jī)等多種視覺輸入方式，具備“世界在變化”的時(shí)空理解能力。
2、BATS 策略（Budget-Aware Token Sampling）——讓模型在算力受限下依然聰明
導(dǎo)航時(shí)的視頻數(shù)據(jù)極其龐大，不可能每一幀都處理。BATS 策略像人類的注意力系統(tǒng)，會(huì)動(dòng)態(tài)判斷哪些畫面是“關(guān)鍵幀”，哪些可以略過。越靠近當(dāng)前時(shí)刻、越重要的場(chǎng)景，采樣概率越高，從而節(jié)省算力又不損失判斷準(zhǔn)確性。這一機(jī)制讓 NavFoM，這一7B參數(shù)級(jí)別的基座模型也能在真實(shí)機(jī)器人上毫秒級(jí)響應(yīng)，兼顧實(shí)時(shí)性與精度。
▲左為給定 Token 上限，在不同幀數(shù)下的采樣分布；右為給定視頻幀數(shù)，在不同Token上限下的采樣分布
二、以千萬級(jí)高質(zhì)量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，一個(gè)模型驅(qū)動(dòng)所有形態(tài)
銀河通用構(gòu)建了一個(gè)跨任務(wù)數(shù)據(jù)集：包含八百萬條跨任務(wù)、跨本體導(dǎo)航數(shù)據(jù)，覆蓋視覺語言導(dǎo)航，目標(biāo)導(dǎo)航，目標(biāo)跟蹤，自動(dòng)駕駛，網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航數(shù)據(jù)等多種任務(wù)；以及四百萬條開放問答數(shù)據(jù)，讓模型具備語言與空間之間的語義理解能力，這一訓(xùn)練量約為以往工作的兩倍左右。
▲訓(xùn)練數(shù)據(jù)量對(duì)比
為降低訓(xùn)練對(duì)硬件的需求并支持更大規(guī)模訓(xùn)練，團(tuán)隊(duì)還對(duì)圖像數(shù)據(jù)采用了視覺特征緩存（cache）機(jī)制，從而減少在線計(jì)算開銷、提升訓(xùn)練效率，這些數(shù)據(jù)覆蓋了四足、人形、輪式、無人機(jī)等多種機(jī)器人形態(tài)。
▲數(shù)據(jù)預(yù)處理
NavFoM?在多個(gè)國(guó)際公開基準(zhǔn)上均達(dá)到或刷新?SOTA?水平：在?VLN-CE、HM3D-OVON、NavSim?等任務(wù)中表現(xiàn)領(lǐng)先；在目標(biāo)搜索、視覺語言導(dǎo)航、自動(dòng)駕駛等任務(wù)上均展現(xiàn)強(qiáng)大的跨任務(wù)泛化能力。更重要的是，它能在真實(shí)機(jī)器人上直接部署，無需針對(duì)任務(wù)微調(diào)，只需修改自然語言指令或相機(jī)配置即可。
在實(shí)測(cè)中，NavFoM?能夠驅(qū)動(dòng)多種形態(tài)機(jī)器人執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)：四足機(jī)器人長(zhǎng)程自主跟隨、輪式機(jī)器人室內(nèi)外混合導(dǎo)航、無人機(jī)復(fù)雜地形規(guī)劃飛行、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的路徑推理與避障決策。
三、針對(duì)不同場(chǎng)景需求，已發(fā)布三個(gè)應(yīng)用模型
以 NavFoM 的統(tǒng)一架構(gòu)為基石，銀河通用針對(duì)不同的落地需求，訓(xùn)練并發(fā)布了三個(gè)的應(yīng)用模型：
TrackVLA++?：其能力相對(duì)于TrackVLA顯著升級(jí)，能實(shí)現(xiàn) 30 分鐘以上穩(wěn)定的長(zhǎng)程自主跟隨，室內(nèi)和室外均不在話下、并能適應(yīng)多種更復(fù)雜路況和地形。
UrbanVLA：針對(duì)室外場(chǎng)景應(yīng)用需求，和 第三方地圖軟件打通，可根據(jù)地圖指引，自主規(guī)劃最優(yōu)路線并行至目的地，在街道、天橋、單元樓等各種環(huán)境中穿梭自如。
MM-Nav：?支持 360° 無死角厘米級(jí)純視覺避障，解決了躲避玻璃、細(xì)線等難題。
結(jié)語：機(jī)器人具有方向感，是未來具身智能大規(guī)模落地的關(guān)鍵
像 NavFoM 這樣的基座模型的出現(xiàn)，讓機(jī)器人具備理解空間、適應(yīng)變化、自主行走的能力，是未來具身智能大規(guī)模落地的關(guān)鍵。
當(dāng)機(jī)器人能夠在陌生街區(qū)中找路、在人群中穿行、在復(fù)雜空間中預(yù)測(cè)障礙，擁有了像人類一樣的方向感時(shí)，就能進(jìn)一步突破固定場(chǎng)景作業(yè)的限制，融入更多核心應(yīng)用領(lǐng)域，加速人機(jī)協(xié)同時(shí)代的到來。
