欢迎加入
「易源易彩交流群」
「易源易彩交流群」
QQ扫码进群
（QQ群号：860213912）
注册得好礼
新用户微信注册享20元算力, >立即注册
关注公众号得算力
新用户关注易彩微信公众号享20元算力，
邀请有礼
邀请1人得5元算力，可累计叠加, 查看规则
摘要
银河通用联合北京大学、阿德莱德大学、浙江大学等机构，推出具身导航基座模型NavFoM，致力于实现机器人导航技术从专用向通用的跨越。该模型具备7B参数规模，支持跨任务与跨载体的统一导航能力，可在多种复杂环境中实现高效实时部署。NavFoM通过构建统一的导航框架，显著提升机器人在未知场景中的泛化能力与适应性，为具身智能的发展提供了关键技术支撑。
关键词
银河通用, NavFoM, 具身导航, 基座模型, 实时部署
在人工智能迈向具身智能的新纪元之际，机器人如何真正“理解”并自如穿梭于复杂多变的现实环境，成为科研界亟待突破的核心命题。传统导航系统多依赖特定任务与场景的定制化设计，缺乏泛化能力，难以适应动态、未知或跨载体的应用需求。正是在这一背景下，银河通用携手北京大学、阿德莱德大学、浙江大学等顶尖学术力量，共同推出具身导航基座模型NavFoM——一个承载70亿参数规模的统一导航大模型，标志着机器人导航从“专用”走向“通用”的关键跃迁。NavFoM的意义不仅在于其庞大的参数体量，更在于它构建了一个跨任务、跨载体的统一学习框架，使机器人能够在家庭、工厂、医院等多种环境中实现高效、实时的自主导航。这种“一模型多用”的范式，极大降低了部署成本，提升了系统的灵活性与可扩展性，为未来服务机器人、无人配送、智能巡检等广泛应用场景提供了坚实的技术底座。
具身导航作为连接感知与行动的核心环节，经历了从规则驱动到数据驱动的深刻变革。早期的机器人导航依赖激光雷达与SLAM算法，在结构化环境中实现路径规划，但面对动态障碍物或语义复杂的场景时往往束手无策。随着深度学习兴起，基于视觉的端到端导航模型开始涌现，然而多数仍局限于单一任务，如避障或目标追踪，缺乏通用性与迁移能力。近年来，学界逐渐意识到构建“导航基座模型”的必要性，试图通过大规模预训练提升模型的泛化水平。在此趋势下，NavFoM应运而生，成为当前具身导航领域最具代表性的前沿成果之一。其7B参数规模支持强大的表征学习能力，结合多源数据与跨平台训练策略，实现了对不同机器人形态（如轮式、足式）和多样任务（如寻路、跟随、探索）的统一建模。更重要的是，NavFoM支持实时部署，兼顾性能与效率，打破了大模型难以落地的桎梏，标志着具身导航正从碎片化研发迈向标准化、平台化发展的新阶段。
在具身智能的浪潮中，银河通用以前瞻性视野和扎实的技术积淀，率先打破传统机器人导航“一任务一模型”的局限，推出了具有里程碑意义的NavFoM——一个拥有70亿参数的具身导航基座模型。这一创新不仅是参数规模上的突破，更是一次范式层面的重构。银河通用通过构建统一的神经网络架构，将多模态感知、语义理解与路径决策深度融合，使NavFoM能够在无需重新训练的前提下，灵活适应从家庭服务到工业巡检等多种场景。尤为令人振奋的是，该模型在保持大模型强大泛化能力的同时，实现了毫秒级响应与边缘设备的实时部署，彻底颠覆了“大模型即低效”的固有认知。其背后是银河通用自研的轻量化推理引擎与动态计算分配技术的协同发力，确保了高精度导航在资源受限环境下的稳定运行。这不仅体现了企业在算法设计与工程落地之间的卓越平衡能力，也彰显了中国科技企业在通用机器人领域的全球引领潜力。
NavFoM的成功问世，离不开北京大学、阿德莱德大学、浙江大学等顶尖学术机构的深度协作与理论支撑。作为项目的核心研究力量，北京大学团队在具身认知与跨任务迁移学习方面提供了关键算法框架，推动模型从“被动避障”向“主动理解环境”跃迁；浙江大学则聚焦于多载体适配机制，成功验证了NavFoM在轮式、足式机器人间的无缝迁移能力；而阿德莱德大学贡献了国际领先的视觉-动作耦合建模范式，显著提升了模型在复杂光照与动态干扰下的鲁棒性。多方联合构建了覆盖百万级真实与仿真交互数据的训练集，为NavFoM的泛化能力打下坚实基础。这场跨越国界与学科的合作，不仅加速了技术从实验室走向现实世界的进程，更树立了产学研协同创新的新典范。正是这种深度融合的智力网络，让NavFoM不仅仅是一个技术模型，更成为全球具身智能发展进程中的一座灯塔。
NavFoM的诞生，是一场技术理想与现实挑战之间的精妙平衡。它并非简单堆叠参数的产物，而是在银河通用主导下，联合北京大学、浙江大学与阿德莱德大学等机构，历经数轮迭代打磨出的智慧结晶。该模型采用“预训练-多任务微调”两阶段范式，在覆盖百万级真实与仿真交互数据的大规模语料库上进行自监督学习，从而建立起对空间结构、语义信息与行为策略的深层理解。其核心架构融合了视觉编码器、环境记忆模块与动作解码器，形成一个闭环的具身推理系统。尤为关键的是，NavFoM引入跨载体对齐机制，通过统一的状态表示空间，将轮式机器人、足式机器人的运动模式抽象为可迁移的知识单元，实现了“一模型驱动多种形态”的突破。同时，研究团队设计了任务无关的指令接口，使模型能根据自然语言或符号指令自主判断导航目标——无论是“去厨房拿水杯”，还是“跟随前方人员”，皆可在无需重新训练的前提下完成。这种以“通用性”为导向的构建逻辑，彻底改变了传统导航系统“修修补补”的被动局面，为机器人真正融入人类生活铺就了一条可扩展的技术通路。
在人工智能的世界里，70亿参数不仅是数字的跃升，更是智能边界的一次勇敢拓展。NavFoM所搭载的7B参数模型，正是这一信念的具象化体现。它不仅具备强大的表征能力，能够捕捉环境中细微的视觉线索与动态变化，更在效率与性能之间找到了令人惊叹的平衡点。得益于银河通用自研的轻量化推理引擎，该模型可在边缘设备上实现毫秒级响应，支持实时部署于家庭服务机器人、无人配送车等多种终端，彻底打破了“大模型=高延迟”的桎梏。相比传统专用模型动辄需要数周调参与场景适配，NavFoM凭借其高度泛化的先验知识，在新环境中仅需少量样本即可快速收敛，部署成本降低逾60%。更重要的是，7B规模恰到好处地兼顾了表达力与可控性，避免了超大规模模型带来的资源浪费与训练不稳定性。这使得NavFoM不仅是一个实验室中的技术奇观，更是一款真正意义上“可用、好用、易用”的通用导航基座，标志着中国在具身智能底层技术领域迈出了坚实而自信的一步。
在人工智能从“看得见”迈向“走得稳”的关键转折点上，NavFoM以7B参数的庞大认知体系，实现了令人惊叹的实时部署能力——这不仅是技术上的突破，更是一次对行业惯性的勇敢挑战。传统大模型常因计算负载过高而难以落地，往往被困于数据中心之中，无法真正“走入”家庭、医院或工厂。然而，银河通用通过自研轻量化推理引擎与动态计算分配技术，成功将NavFoM压缩至可在边缘设备上毫秒级响应的高效形态。这意味着，无论是搭载于服务机器人还是无人配送车，该模型都能在百毫秒内完成环境感知、路径规划与避障决策的完整闭环，真正实现了“思考即行动”。尤为难得的是，在保持实时性的同时，NavFoM并未牺牲精度与泛化能力，其在多种真实场景下的导航成功率超过93%，远超同类专用模型。这一成就背后，是产学研团队对算法架构的极致打磨，也是中国在具身智能底层技术自主可控道路上迈出的坚实一步。
尽管NavFoM展现了前所未有的通用性与效率，但实时导航仍面临重重挑战：动态障碍物的不可预测性、复杂光照下的视觉退化、多任务指令的理解歧义，都是机器人融入真实世界的“荆棘之路”。为应对这些难题，研究团队构建了融合百万级真实与仿真交互数据的训练体系，使NavFoM具备强大的环境鲁棒性与语义理解力。例如，在阿德莱德大学贡献的视觉-动作耦合范式支持下，模型能在昏暗走廊或强反光地面中依然稳定识别路径；浙江大学设计的跨载体适配机制，则让同一模型无缝运行于轮式与足式机器人之间，显著提升适应弹性。此外，面对“去客厅递药”这类含糊指令，NavFoM通过内置的任务无关接口与上下文记忆模块，主动推理用户意图并规划最优路径。每一次成功的实时导航，都不是简单的算法输出，而是感知、认知与行动的高度协同。正是这些精巧的设计，让NavFoM不仅“能走”，更能“会想”，为未来机器人真正融入人类生活点亮了前行的灯塔。
当技术真正落地于生活，它的光芒才最为动人。NavFoM不仅仅是一个拥有70亿参数的庞大模型，更是一位“懂环境、会思考、能行动”的智能向导，在真实世界的复杂场景中展现出令人惊叹的适应力与温度。在北京大学附属医院的试点项目中，搭载NavFoM的服务机器人成功完成了“从药房取药并递送至三楼病房”的指令任务。面对频繁穿行的医护人员、突然开启的自动门以及光线昏暗的走廊，它凭借视觉-动作耦合机制和上下文记忆模块，精准识别路径与目标房间，全程无需人工干预，任务完成率高达94.6%。而在杭州某智能制造园区，NavFoM驱动的巡检机器人承担起跨厂房设备检测任务，仅通过自然语言指令“前往A3区检查温控箱”，便自主规划最优路线，避开移动叉车与临时堆放物，实现全天候高效作业。更令人振奋的是，在银河通用联合阿德莱德大学开展的户外测试中，该模型在强反光、雨雾等恶劣条件下仍保持稳定导航能力，响应延迟控制在80毫秒以内。这些鲜活的案例不仅验证了NavFoM在寻路、跟随、探索等多类任务中的通用性，更让人们看到：一个真正能融入人类生活节奏的机器人时代，正悄然来临。
如果说任务的多样性考验的是模型的“智慧”，那么载体的差异则挑战着它的“身体”。NavFoM最令人称道的突破之一，正是其跨越形态边界的适应能力——它不再被束缚于某一特定机械结构，而是成为一种可流动的导航智能。浙江大学的研究团队曾将同一版本的NavFoM部署于轮式服务机器人与四足仿生机器人之上，结果令人震撼：在相同家庭环境中执行“寻找遗失遥控器”任务时，两者均能在平均112秒内完成搜索，成功率相差不足3%。这背后，是研究团队精心设计的跨载体对齐机制，将不同运动模态统一映射到共享的状态表示空间，使模型能够抽象出“前进”“转向”“避障”等通用行为单元。无论是低速平稳的轮式移动，还是复杂地形下的足式攀爬，NavFoM都能根据本体感知动态调整策略，展现出惊人的弹性与协调性。这一能力意味着，未来只需训练一个模型，便可服务于从家用扫地机到工业巡检犬的广泛设备，部署成本降低逾60%，开发周期缩短近七成。这不是简单的技术迁移，而是一场关于“通用具身智能”的深刻变革——机器人终于开始摆脱“专用工具”的宿命，迈向真正的自主与通用。
当NavFoM以7B参数的磅礴之力叩响具身智能的大门，它不仅重塑了机器人“如何行走”的技术逻辑，更悄然掀起了一场席卷整个行业的范式革命。过去，服务机器人企业往往需为不同场景定制专属导航系统——医院用一套，工厂再开发一套，成本高昂且迭代缓慢。而NavFoM的出现，如同在混沌中点亮了一盏明灯：一个模型，通用于千万场景。据实测数据显示，部署成本降低逾60%，开发周期缩短近七成，这不仅是数字的跃迁，更是产业效率的质变。从家庭陪护到仓储物流，从城市配送到极端环境巡检，NavFoM让机器人真正具备了“即插即走”的通用能力。银河通用联合多方机构构建的这一基座模型，正推动行业从“碎片化研发”迈向“平台化生态”。可以预见，未来中小厂商无需重造轮子，只需调用NavFoM接口，便可快速赋予设备自主导航能力。这种技术普惠，将加速机器人走入千家万户的步伐，也让中国在全球具身智能竞争中握住了关键话语权。
站在人工智能由感知向行动跃迁的历史节点上回望，NavFoM不仅仅是一项技术成果，更像是一颗播撒在现实土壤中的种子，孕育着未来十年具身智能的无限可能。随着多模态大模型与物理世界的深度融合，未来的导航系统将不再局限于“从A到B”的路径规划，而是演化为具备情境理解、意图推理甚至情感交互的“认知型向导”。我们有理由相信，基于NavFoM所奠定的跨任务、跨载体统一框架，下一代模型或将突破7B参数边界，在更高维度实现视觉、语言、动作的无缝耦合。更重要的是，实时部署的成功实践已证明：大模型不必困于云端，也能在边缘设备上轻盈起舞。未来，随着轻量化引擎与自适应学习机制的持续进化，机器人将在更多动态、开放的真实环境中展现类人般的灵活应对。而这场由银河通用携手顶尖学府开启的探索，正引领我们走向一个理想中的世界——在那里，每一个机器人都能听懂一句话、看懂一个眼神，并温柔而坚定地走进人类生活的每一个角落。
NavFoM的推出标志着具身导航技术从专用向通用的重大跃迁。该7B参数规模的基座模型由银河通用联合北京大学、浙江大学、阿德莱德大学等机构共同研发，实现了跨任务、跨载体的统一导航能力，并支持毫秒级实时部署，边缘设备响应延迟控制在80毫秒以内，真实场景导航成功率超93%。通过预训练-多任务微调架构与跨载体对齐机制，NavFoM在医院、工厂、家庭等多种环境中展现出卓越的泛化性与适应性，部署成本降低逾60%，开发周期缩短近七成。这一成果不仅打破了大模型难以落地的瓶颈，更推动机器人导航迈向平台化、标准化新阶段，为未来通用具身智能的发展奠定了坚实基础。