这项由腾讯AI实验室的王正成、林子川、杨艺君、傅浩波、叶德恒等研究人员共同完成的研究，发表于2024年12月的arXiv论文库星迈网，论文编号为arXiv:2512.02631v1。感兴趣的读者可以通过该编号查询完整论文内容。这项研究解决了一个我们日常生活中经常遇到的问题：如何让机器人像人类一样理解复杂的室内环境，并能够准确找到目标物品。
当你走进一个陌生的房间，需要找到某样东西时，你的大脑会自动进行一系列复杂的操作。首先，你的眼睛会扫描整个房间，识别各种物品和它们的位置关系。然后，你会结合别人给你的指示（比如"去拿厨房里的锅"），在脑海中规划一条最佳路线。最后，你会一步步移动，同时不断调整路线，直到找到目标。这个过程看似简单，但对机器人来说却是一个巨大的挑战。
现有的智能机器人在执行这类导航任务时经常会犯三种错误，就像一个迷路的游客一样手足无措。第一种是"看花了眼"的感知错误，机器人可能会声称看到了实际上不存在的物体，或者完全忽视眼前明显存在的目标物品。第二种是"想歪了"的推理错误，即使机器人正确识别了物体，它也可能搞错空间关系，明明目标在左边，却坚持往右走。第三种是"走错了路"的规划错误，机器人可能会选择完全不可行的行动，比如试图穿过墙壁或撞向障碍物。
腾讯研究团队开发的SeeNav-Agent系统就像给机器人配备了一副超级眼镜和一个智能导航助手。这个系统的核心创新在于两个方面：首先是一套名为"双视角视觉提示"的技术，让机器人能够同时从第一人称视角和鸟瞰视角观察环境，就像人类既能看到眼前的景象，又能在脑海中构建整个房间的平面图。其次是一种叫做"步骤奖励组策略优化"的训练方法，通过为机器人的每一个正确动作给予即时反馈，让它快速学会如何在复杂环境中做出最佳决策。
在实际测试中，这个系统的表现令人印象深刻。使用GPT-4.1作为核心大脑的SeeNav-Agent，在导航成功率上达到了86.7%，比目前最先进的系统提高了整整20个百分点。更为重要的是，经过特殊训练的Qwen2.5-VL-3B模型版本达到了72.3%的成功率，比之前最好的开源模型提高了5.6个百分点，而且在训练稳定性、收敛效率和泛化能力方面都表现出显著优势。
一、机器人导航的现实挑战：当AI迷失在室内空间
要理解这项研究的重要性，我们不妨回想一下自己初次到访陌生地方时的经历。当你拿着手机导航在商场里寻找某家店铺时，即使GPS信号微弱，你依然能够通过观察周围的标识、店铺布局和人流方向，结合导航提示找到目的地。这种看似轻松的能力，背后实际上涉及了复杂的视觉感知、空间推理和行动规划过程。
对于机器人来说，室内导航面临的挑战远比我们想象的复杂。传统的机器人导航系统通常将视觉感知、地图构建、路径规划等功能分别处理，就像让不同的专家分别负责看路、画地图和规划路线，然后再把结果拼凑在一起。这种方法在理想环境下可能工作得不错，但在真实世界的复杂场景中，各个模块之间的信息传递和协调往往出现问题。
近年来，大型视觉语言模型的出现为机器人导航带来了新的可能性。这些模型就像拥有了丰富知识和经验的智能助手，能够同时处理视觉信息和语言指令，并做出相应的决策。然而，即使是这些先进的模型，在实际应用中也经常出现令人困惑的错误。
研究团队通过大量实验发现，基于大型视觉语言模型的导航机器人主要存在三大类问题。感知层面的问题就像人出现幻觉一样，机器人可能会"看到"房间里并不存在的椅子，或者完全"视而不见"面前的桌子。推理层面的问题则表现为空间关系理解错误，比如明明需要向左转才能到达目标，机器人却坚持认为应该向右走。规划层面的问题最为直观，机器人可能会做出完全不合理的动作决策，比如试图穿越明显的障碍物。
这些问题的根源在于现有模型在训练过程中主要接触的是静态图像和文本描述，缺乏对三维空间和动态环境的深入理解。就像一个只在书本上学过游泳的人突然被扔进游泳池一样，理论知识无法完全转化为实际操作能力。
二、双重视角的智慧：让机器人拥有全景认知能力
腾讯研究团队提出的解决方案的核心理念可以用一个简单的比喻来理解：当我们在一个复杂的地方寻找某样东西时，我们不仅会用眼睛观察眼前的景象，还会在脑海中构建一个整体的空间布局图。SeeNav-Agent的双视角视觉提示技术正是模拟了这种人类的认知方式。
传统的机器人导航系统通常只使用单一视角，要么是第一人称视角（就像人眼看到的景象），要么是鸟瞰视角（就像从上往下看的地图）。第一人称视角能够提供丰富的物体细节和纹理信息，但难以把握整体的空间关系。鸟瞰视角虽然能清晰展示空间布局，但物体在这种视角下的形状往往与我们日常认知中的样子差别很大，容易导致识别错误。
研究团队的创新之处在于让机器人同时使用这两种视角，就像给机器人装了一双能够自由切换焦距的智能眼睛。更重要的是，他们还设计了一套巧妙的视觉提示系统，帮助机器人更好地理解和利用这些视觉信息。
这套视觉提示系统包含了几个关键组件，每个组件都有其特定的作用。边界框标注就像用红色框圈出重要信息一样，帮助机器人快速识别目标物体的位置。当人类在复杂场景中寻找特定物品时，我们的注意力会自然聚焦在相关区域，边界框标注为机器人提供了类似的注意力引导机制。
导航线功能则借鉴了游戏中小地图的设计思路。在许多开放世界游戏中，玩家可以在小地图上看到从当前位置到目标位置的引导线，这条线帮助玩家在复杂的地形中保持正确的方向感。研究团队在机器人的视觉输入中也加入了类似的导航线，从机器人当前位置指向目标物体，让机器人能够直观地理解移动方向。
智能体标记是另一个重要的创新。在鸟瞰视图中，机器人用一个带箭头的圆圈来表示自己的位置和朝向，圆圈的不同颜色区域标识左右两侧，箭头指示前进方向。这种设计解决了机器人在理解空间方位时经常出现的左右混淆问题。想象一下，当你在使用导航应用时，如果地图上没有明确显示你的朝向，你很容易搞错东南西北的方向。
动作投影技术可能是整个系统中最巧妙的部分。传统的机器人需要从大量可能的动作中选择最合适的一个，这个过程就像在没有任何提示的情况下猜测正确答案。动作投影技术将所有可能的动作以箭头和编号的形式直接显示在图像上，将复杂的动作规划问题转换成了简单的选择题。机器人不再需要凭空想象每个动作的后果，而是可以直观地看到每个动作对应的移动方向或视角变化。
视角对齐功能确保了两个视角之间的一致性。在鸟瞰视图中，机器人可能面向任意方向，这会导致视角混乱。研究团队设计的对齐机制确保机器人在鸟瞰视图中始终朝向上方，与第一人称视角保持一致的方向感，就像确保地图上的指南针始终指向正确的方向一样。
三、智能训练新方法：步骤级奖励让学习更精准
如果说双视角视觉提示技术是给机器人配备了更好的"眼睛"，那么步骤奖励组策略优化（SRGPO）就是为机器人设计了更科学的"学习方法"。传统的机器人训练就像考试只看最终成绩，不管过程对错，这种方式在面对需要多步骤完成的复杂任务时效果很差。
在传统的强化学习训练中，机器人只有在完成整个导航任务后才能获得反馈：成功找到目标得1分，失败得0分。这就像让学生做一道复杂的数学题，只告诉他们最终答案对错，而不指出哪一步计算出了问题。对于需要走几十步才能完成的导航任务来说，这种稀疏的反馈信号让机器人很难判断每个具体动作的好坏。
现有的一些改进方法尝试为每个步骤设计奖励信号，但面临着状态匹配的难题。比如GiGPO方法要求将多个轨迹中的相同状态进行分组比较，但在连续的导航环境中，完全相同的状态极其罕见，这就像要求在不同的考试中找出完全相同的题目一样困难。为了获得足够的相同状态，系统需要运行大量的轨迹，计算成本极高。
SRGPO方法的突破性创新在于设计了一种"可验证的过程奖励"机制。这种奖励机制的核心思想是基于导航任务的本质特征：无论机器人处于什么具体位置，只要它的动作能让自己更接近目标，或者能让目标重新进入视野，这个动作就是好的。这种奖励设计巧妙地绕过了状态匹配的难题，因为它不依赖于具体的环境状态，而是基于动作效果的普遍性原则。
具体来说，这套奖励机制就像一个实时的导航教练。当机器人执行一个动作后，系统会立即检查两个关键指标：机器人是否离目标更近了星迈网，以及目标物体是否重新进入了视野。如果机器人向正确方向移动，缩短了与目标的距离，它会得到正面奖励。如果机器人通过转动视角让之前消失的目标重新出现在画面中，同样会获得奖励。相反，如果机器人尝试执行无效动作（比如撞到障碍物），就会受到惩罚。
在具体的训练过程中，SRGPO采用了一种巧妙的分组策略。传统方法需要将相同状态的步骤分在一组进行比较，而SRGPO可以随机将不同轨迹中的任意步骤分组。这就像从不同班级随机选取学生组成学习小组，每个小组内的学生通过比较彼此的表现来相互学习。由于奖励机制不依赖于具体状态，这种随机分组不仅可行，而且大大提高了训练效率。
研究团队还设计了一个巧妙的双层优势估计方法。在群体层面，系统会比较不同轨迹的整体表现，就像评估不同学生的期末成绩。在步骤层面，系统会评估每个具体动作的质量，就像评估学生解题过程中每一步的正确性。最终的训练信号结合了这两个层面的信息，确保机器人既能学会完成整体任务，又能掌握每个步骤的最佳策略。
四、实验验证：从理论到实践的完美转化
为了验证SeeNav-Agent系统的有效性，研究团队在EmbodiedBench Navigation基准测试平台上进行了全面的实验评估。这个测试平台就像机器人导航领域的标准化考试，包含60个独特的室内导航任务，涵盖了各种复杂的场景和挑战。
在这个测试环境中，机器人需要根据自然语言指令（比如"去厨房找到面包"）在三维室内环境中导航到指定目标。环境的设计非常贴近真实生活，包含各种家具、装饰品和日用品，机器人需要在这些复杂的物品中准确识别目标，并规划合理的路径到达目的地。成功的标准是机器人必须在规定步数内到达距离目标物体1米以内的位置。
测试结果令人印象深刻。使用GPT-4.1作为基础模型的SeeNav-Agent在加入双视角视觉提示技术后，导航成功率达到了86.7%，这比之前最好的闭源模型Claude-3.5-Sonnet的66.7%提高了整整20个百分点。这种改进幅度在人工智能领域是相当显著的，相当于学生的考试成绩从及格线提升到了优秀水平。
更令人兴奋的是开源模型的表现。经过完整训练的Qwen2.5-VL-3B模型在使用SeeNav-Agent技术后，成功率从原来的16.7%跃升至72.3%，提升幅度超过55个百分点。这种戏剧性的改进证明了该技术对不同规模和类型的模型都具有显著的增强效果。
研究团队还进行了详细的组件分析实验，就像医生逐一检查每个器官的功能一样。他们发现，仅仅添加双视角输入而不加入视觉提示模块，机器人的表现实际上会下降，这证明了视觉信息的正确处理和引导至关重要。边界框标注、动作投影和视角对齐是最关键的三个组件，移除其中任何一个都会导致性能显著下降。
在训练方法的比较中，SRGPO展现出了明显的优势。与传统的GRPO和GiGPO方法相比，SRGPO不仅收敛速度更快，训练过程也更加稳定。在训练曲线图中，SRGPO的性能提升呈现平滑上升趋势，而其他方法则表现出较大的波动性。这种稳定性对实际应用来说至关重要，因为它意味着系统的表现更可预测，训练成本也更低。
为了进一步验证系统的泛化能力，研究团队还在全新的环境中进行了测试。他们从AI2-THOR场景库中选择了60个全新的室内场景，这些场景在训练过程中从未出现过。即使在这种严格的泛化测试中，使用SRGPO训练的模型仍然保持了优异的性能，证明了该方法学到的不是简单的场景记忆，而是真正的导航策略和空间理解能力。
研究团队还展示了一个具体的案例分析，清晰地说明了视觉提示技术的作用机制。在这个案例中，机器人需要寻找房间中的保险箱，但目标物体暂时不在视野范围内。普通的GPT-4.1模型出现了典型的幻觉现象，错误地声称能看到保险箱，并试图向前移动，结果撞到了障碍物。而配备了双视角视觉提示的版本能够正确识别目标不在视野中的情况，通过导航线的指引判断出需要向右转动视角，最终成功找到目标。
五、技术细节的深度剖析：让AI真正理解空间
在SeeNav-Agent系统的技术实现中，有许多精巧的设计值得深入探讨。整个系统的输入处理机制就像一个精密的信息处理工厂，将复杂的多模态输入转换成机器人能够理解和处理的格式。
系统的状态空间定义非常精确。在每个时间步，机器人的输入状态包含四个核心组件：自然语言指令、人类给出的行动策略、当前环境的视觉观测，以及过去几步的行动历史。这种设计确保了机器人能够同时考虑任务目标、策略指导、当前状况和历史经验，就像人类在导航时会综合考虑这些因素一样。
动作历史的设计尤其巧妙。系统保留最近5步的行动记录，包括每个动作的具体内容和环境的反馈信息。这种短期记忆机制帮助机器人避免重复错误，比如如果某个方向的移动刚刚失败，机器人就不会立即重复尝试。同时，这种记忆窗口的长度经过精心调节，既能提供足够的上下文信息，又不会让系统承担过重的计算负担。
双视角图像的融合处理采用了简单而有效的拼接策略。系统将鸟瞰视图和第一人称视图水平拼接成一张图像，然后输入到视觉语言模型中。这种看似简单的处理方式实际上充分利用了现代视觉语言模型强大的多区域理解能力，让模型能够自然地关联两个视角中的信息。
在视觉提示的具体实现中，每个组件都有精确的参数设置。边界框使用醒目的红色绘制，确保在复杂背景中仍然清晰可见。导航线采用从机器人位置指向目标的直线箭头，在第一人称视图中起点设在画面底部中央，在鸟瞰视图中起点则是机器人的中心位置。动作投影使用蓝色箭头和清晰的数字标识，确保机器人能够准确关联每个箭头与对应的动作编号。
SRGPO算法的实现包含了许多技术细节。过程奖励的计算基于精确的几何计算，系统会实时计算机器人与目标之间的欧几里得距离，以及目标物体在当前视野中的可见性。奖励函数的设计考虑了动作的有效性，无效动作会受到0.1的惩罚，这个数值经过大量实验调节得出。
在分组策略的实现中，系统使用随机采样来构建步骤级的比较组。每个组包含16个随机选择的步骤，这个组大小在计算效率和统计可靠性之间取得了良好的平衡。优势计算使用标准的标准化方法，确保不同组之间的比较具有可比性。
训练过程中的超参数设置经过精心调节。学习率、批处理大小、训练轮数等关键参数都通过大量的消融实验确定。在域内训练中，系统训练150轮，在域外训练中训练100轮，这些数字反映了不同场景下收敛所需的时间。
系统还包含了多种安全机制和错误处理策略。当机器人连续执行无效动作时，系统会自动触发探索策略，鼓励机器人尝试旋转视角或改变移动方向。最大步数限制确保每个任务不会无限期运行，为实际应用提供了可靠的终止条件。
六、对比分析：为什么SeeNav-Agent独占鳌头
要真正理解SeeNav-Agent的价值，我们需要将它与现有的其他方法进行详细比较。在机器人导航领域，目前主要有三类解决方案，每类都有其特定的优势和局限性。
第一类是传统的模块化导航系统。这类系统就像一个分工明确的工厂流水线，将导航任务分解为多个独立的模块：感知模块负责识别环境中的物体和障碍物，建图模块负责构建环境的空间表示，规划模块负责计算从当前位置到目标位置的最优路径，控制模块负责执行具体的移动动作。这种方法的优点是每个模块都可以独立优化，技术相对成熟。但问题在于模块之间的信息传递往往存在损失，而且难以处理动态变化的环境。
第二类是基于端到端深度学习的方法。这类系统试图用一个神经网络直接从原始传感器输入映射到控制输出，就像训练一个能直接开车的AI司机。这种方法的优势是能够学习到复杂的感知-动作映射关系，但缺点是缺乏可解释性，而且需要大量的训练数据。
第三类是基于大型语言模型的方法。这是最近兴起的研究方向，利用预训练的视觉语言模型来理解环境和指令，然后输出相应的动作。这类方法的优势是能够处理自然语言指令，具有较好的泛化能力，但在空间推理和长期规划方面存在明显不足。
SeeNav-Agent巧妙地结合了这些方法的优势，同时避免了它们的主要缺点。与传统模块化方法相比，SeeNav-Agent使用统一的视觉语言模型处理所有信息，避免了模块间信息传递的损失。与端到端深度学习方法相比，SeeNav-Agent的决策过程更加透明，通过视觉提示和结构化输出，我们可以清楚地了解系统的推理过程。与现有的基于大型语言模型的方法相比，SeeNav-Agent通过双视角输入和过程奖励机制显著增强了空间理解和长期规划能力。
在具体的性能比较中，SeeNav-Agent在多个关键指标上都表现出色。在成功率方面，它显著超越了所有对比方法。在训练效率方面，SRGPO算法比现有的强化学习方法收敛更快，需要的计算资源更少。在稳定性方面，SeeNav-Agent的训练过程表现出更好的一致性，减少了随机性对最终性能的影响。
特别值得注意的是，SeeNav-Agent在不同规模的模型上都表现出了一致的改进效果。无论是使用大型的GPT-4.1模型，还是相对较小的Qwen2.5-VL-3B模型，该方法都能带来显著的性能提升。这种一致性表明，该方法的核心思想具有普遍适用性，不依赖于特定模型的具体架构。
在泛化能力的测试中，SeeNav-Agent也表现出了明显的优势。当在完全未见过的环境中测试时，该系统仍能保持较高的性能水平，这表明它学到的是通用的导航策略，而不是对特定环境的记忆。
七、实际应用前景：从实验室到现实世界
SeeNav-Agent技术的成功不仅仅是学术上的突破，更重要的是它为实际应用开辟了广阔的前景。这项技术的潜在应用领域非常广泛，从家庭服务机器人到工业自动化，从医疗护理到物流配送，都可能因此而发生革命性的变化。
在家庭服务领域，配备了SeeNav-Agent技术的机器人可以成为真正有用的家庭助手。想象一下，你只需要对机器人说"去厨房帮我拿一下盐"，它就能准确理解指令，在复杂的厨房环境中找到调料架，识别出盐罐，并安全地将其取回。这种自然的人机交互方式将大大降低机器人的使用门槛，让更多普通家庭能够享受到智能化服务的便利。
在商业环境中，这项技术可以显著提升服务机器人的实用性。在大型超市或购物中心，导购机器人可以引导顾客找到特定的商品，即使在货架布局经常变化的情况下也能准确导航。在酒店行业，机器人可以为客人提供客房服务，在复杂的走廊和楼层中准确找到目标房间。
医疗护理领域也是一个重要的应用方向。在医院或养老院中，配备了这项技术的机器人可以帮助运送医疗用品、药物和文件，减轻护理人员的工作负担。特别是在需要严格消毒的环境中，机器人可以承担一些重复性的运输任务，降低人员感染的风险。
工业自动化是另一个具有巨大潜力的应用领域。在大型仓库或工厂中，智能机器人可以根据语音指令或文字说明，在复杂的存储环境中快速找到特定的零件或产品。这种灵活的导航能力可以显著提高物流效率，减少人工操作的错误。
对于有特殊需求的人群，这项技术也具有重要的社会价值。视觉障碍者可以通过语音与机器人交流，让机器人帮助寻找家中的物品或协助完成日常任务。行动不便的老年人也可以借助机器人的帮助，在不依赖家人的情况下获取所需的物品。
当然，要将实验室的技术转化为实际可用的产品，还需要解决许多工程挑战。首先是计算资源的优化问题。目前的系统主要依赖大型的云端模型，但在实际应用中，机器人需要具备一定的本地处理能力，以应对网络连接不稳定的情况。研究团队正在探索模型压缩和边缘计算的解决方案，希望在保持性能的同时降低计算需求。
安全性和可靠性是另一个关键考虑因素。在实际应用中，机器人必须能够处理各种意外情况，比如突然出现的障碍物、光照变化、或者指令的歧义性。系统需要具备足够的鲁棒性，在面对这些挑战时仍能做出安全和合理的决策。
成本控制也是推广应用的重要因素。虽然目前的技术验证主要使用高端的传感器和计算设备，但在商业化过程中需要考虑如何在保证性能的前提下降低硬件成本，使普通消费者能够承受。
隐私保护是另一个不可忽视的问题。家用机器人会接触到用户的私人空间和日常生活信息，如何确保这些数据的安全和隐私保护，需要在技术设计和法规制定层面都给予充分考虑。
说到底，SeeNav-Agent技术代表了人工智能在理解和导航物理世界方面的重要进步。它不仅解决了现有技术的一些关键限制，更为未来的智能机器人应用奠定了坚实的基础。随着技术的不断完善和成本的逐步降低，我们有理由相信，在不远的将来，具备类人导航能力的智能机器人将成为我们生活中不可或缺的伙伴。
这项研究的意义远远超出了技术本身。它展示了如何通过深入理解人类认知过程来改进人工智能系统，这种以人为中心的设计理念将为未来的AI发展提供重要的指导思想。更重要的是，它证明了学术研究和实际应用之间的距离正在缩短，我们正在见证人工智能从实验室走向现实世界的关键时刻。
Q&A
Q1：什么是SeeNav-Agent的双视角视觉提示技术？
A：双视角视觉提示技术就像给机器人配备了一双超级眼镜，让它能同时从第一人称视角和鸟瞰视角观察环境。系统还会在图像中添加红色边界框标出目标物体、用导航线指示方向、用彩色标记显示机器人位置，并将所有可能的动作以蓝色箭头形式投影到图像上，让机器人能更准确地理解空间关系和做出导航决策。
Q2：SRGPO训练方法比传统方法好在哪里？
A：SRGPO最大的创新是为机器人的每个动作步骤都提供即时反馈，就像有个教练在旁边随时指导。传统方法只在任务结束时给出成功或失败的结果，而SRGPO会立即告诉机器人"这一步走得好，离目标更近了"或"这个转向让目标重新出现了"。这种密集的反馈让机器人学习更快、训练更稳定，就像学开车时有教练实时指导比只看最终考试结果要有效得多。
Q3：SeeNav-Agent在实际测试中表现如何？
A：测试结果相当impressive。使用GPT-4.1的版本达到了86.7%的导航成功率，比之前最好的系统提高了20个百分点。更重要的是，即使是较小的Qwen2.5-VL-3B模型也达到了72.3%的成功率，比原来提升了55个百分点。这意味着这项技术不仅在顶级模型上有效，在普通规模的模型上也能带来显著改进星迈网，为实际应用提供了更多可能性。
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