VLNVerse“宇宙降临”：吴琦团队交出2025具身导航最终答卷

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文章摘要

吴琦团队正式推出全栈式具身导航平台VLNVerse，旨在解决视觉语言导航（VLN）领域长期存在的任务碎片化、实机部署难和仿真差距大等核心问题。该平台构建了从场景生成、物理模拟到跨本体部署的完整技术链条，标志着VLN向具身智能导航（Embodied VLN）的跨越式演进。

具身智能导航的本质被定义为”看、说、听、想、动加本体”的六维能力体系。不同于将具身智能简单等同于机器人技术，该定义强调智能体需要融合多模态感知、语言理解、空间推理和物理运动等综合能力。在导航领域，核心挑战集中于前端的感知与推理环节，这为模拟器技术路线提供了理论依据。研究指出，物理仿真的高保真场景数据能有效训练空间理解能力，而本体控制则可通过成熟算法解决。

VLNVerse平台包含四大核心技术模块：InteriorAnything场景生成系统支持多模态输入创建可交互的3D环境；基于Isaac Sim的高保真模拟器提供263个物理场景和五大统一任务基准；NavFoM跨本体基础模型实现单一参数架构适配不同机器人形态；Sim2Real部署方案通过Multi-view Transformer等技术解决视角差异和计算效率问题。平台特别设计了状态自适应的专家混合模型（SAME），在ICCV 2025上展示出统一处理多粒度导航任务的能力。

实验数据揭示，传统VLN方法在物理仿真环境中面临严峻挑战。序列到序列模型（Seq2Seq）因无法处理碰撞导致性能骤降40%，未优化的大语言模型代理（如Qwen-VL）在严格物理约束下失败率高达78%。相比之下，VLNVerse提供的标准化接口和物理感知控制显著提升了模型迁移性，其MiniVLN蒸馏模型以1/7参数量达到原模型97%的准确率。

该研究对领域发展具有系统性意义：首次统一细粒度导航、视觉参考导航等五大任务类型，终结了长期存在的基准分裂局面；提出的Real2Sim2Rea技术路径为具身导航提供了可扩展的研究框架。团队宣布将全面开源平台代码和训练数据，并计划扩展移动操作、多智能体导航等新任务场景，推动VLN从实验室仿真向真实世界应用转化。