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大模型——NavFoM（Navigation Foundation Model），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TVI Tokens（Task-View-Instance Tokens）与BATS（Bidirectional Adaptive Task Sampling）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。
AIbase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，智能体融入日常生活的最后一道技术高墙，正在被推倒。
