上海AI实验室联合中国科学技术大学、浙江大学及香港大学的研究团队，在计算机视觉与模式识别领域取得重要进展。他们开发的VL-LN基准测试平台，使机器人能够像人类一样通过主动提问解决模糊指令带来的导航难题。这项突破性成果通过论文编号arXiv:2512.22342v1对外公布，为智能机器人交互能力的发展开辟了新路径。
传统机器人导航系统如同机械执行者，必须依赖精确指令才能完成任务。当用户要求"找把椅子"时，若环境中存在多种同类物品，机器人便会陷入困境。研究团队将这种场景定义为"交互式实例对象导航"，通过构建虚拟训练环境，让机器人学会在不确定时主动询问关键信息，从而缩小搜索范围。这种创新模式使机器人从被动执行者转变为具备主动思考能力的智能助手。
研究团队打造的虚拟训练场包含90个不同风格的住宅模型，每个场景布置超过20000件物品。通过自动化数据收集系统，机器人可在虚拟环境中完成4万余次导航任务，每次任务都伴随完整的对话记录。这种训练方式让机器人掌握三种核心提问策略：属性确认（如颜色、材质）、路线指引（如方向、地标）和目标验证（如确认物品是否正确）。
技术实现层面，机器人配备RGB-D相机实现三维空间感知，搭载Qwen2.5-VL-7B-Instruct语言模型进行多模态信息处理。训练过程采用分层递进策略：首先掌握基础物体识别，继而学习复杂目标定位，最终实现智能对话交互。问题触发机制的设计尤为精妙，机器人会根据任务阶段自动选择最合适的提问类型，确保对话效率与任务进度相匹配。
实验数据显示，具备对话能力的机器人在交互式导航任务中成功率达20.2%，较传统方法提升近6个百分点。更值得关注的是，机器人展现出情境适应能力：在完全模糊指令下，对话使成功率提升12%；而在详细指令场景中，对话的辅助效果相对减弱。这表明智能提问在信息缺失时具有更高价值。
真人对比实验揭示了技术瓶颈所在。人类导航员在真人助手配合下可达93%成功率，而机器人与虚拟助手组合仅获17%成功率。进一步分析发现，73%的失败源于视觉识别误差，27%则与路径规划效率相关。这表明尽管对话系统已趋成熟，但感知层的技术突破仍是实现实用化的关键。
研究团队设计的虚拟助手系统颇具创新，它不仅能提供精确的空间信息，还能将坐标数据转化为自然语言指令。例如当机器人询问路线时，助手会描述"穿过走廊后左转，经过蓝色沙发到达目标区域"。这种人性化交互方式显著提升了系统可用性，为未来真实场景部署奠定基础。
该技术在家居服务领域具有广阔前景。想象这样的场景：行动不便的老人只需说"拿我的药"，机器人就能通过对话确认药品位置、规划最优路径，甚至在遇到障碍时主动请求协助。在商业场景中，智能导购机器人可根据顾客模糊描述，通过交互问答精准定位商品，提升购物体验。
当前研究仍面临多重挑战。真实环境中的光照变化、物品遮挡、视角差异等问题，对机器人的视觉识别系统提出更高要求。对话系统的自然性也需要提升，人类交流中常见的隐喻、省略等语言现象，仍是机器理解的技术难点。降低模型计算复杂度、优化能源消耗，也是实现家用设备部署必须解决的问题。
这项研究开创的"主动交互"范式，正在重塑机器人技术的发展轨迹。通过将对话能力深度融入导航系统，研究团队证明了人机协作可以显著提升任务完成效率。随着多模态大模型的持续进化，未来的智能机器人或将具备更强的环境理解能力，在更多复杂场景中提供自然流畅的交互服务。开源数据集的发布，也将推动整个研究领域形成新的技术生态。
