近年来，机器人技术发展迅猛，多个研究方向呈现出不同态势。部分曾被广泛探讨的方向已提前完成技术收敛，而另一些则成为科研人员新的攻坚重点。当下，科研界和产业界都在思索，除世界模型与VLA外，机器人领域还有哪些更具确定性和研究价值的方向。
VLX体系正成为机器人感知与交互的核心突破口，它涵盖视觉语言导航（VLN）、视觉语言模型（VLM）以及视觉语言动作（VLA）。该体系旨在让机器人理解人类语言指令，看懂复杂视觉场景并做出精准动作反馈。在VLN赛道，研究人员致力于让机器人在开放环境中仅凭自然语言指令完成自主导航。经过近两年迭代，技术范式趋近收敛，短期内有望迎来阶段性解决方案。然而，大尺度开放世界导航任务仍面临数据挑战，城市级复杂场景的稳定导航需解决数据获取、标注及泛化问题，动态障碍物规避和突发路况响应依赖大规模真实场景数据，而现有采集手段成本高、标注效率低。
围绕VLX的研究延伸出诸多热门课题。如何规模化获取数据、从人类日常活动视频中学习技能、从现实世界连续试错数据中提炼有效经验，都是科研人员关注的焦点。其中，从人类视频迁移技能的技术，有望成为降低机器人训练成本的关键，缩短服务机器人从实验室到落地场景的周期。
人形机器人与灵巧操控是机器人研究中的难题。目前，产业中复杂操作末端研发，如人形机器人、移动上半身物体操控及多指手等，是热门研究方向。传统四足机器人和旋翼机在运动控制技术方案上已基本定型，经典实验场景和技术路径反复验证，后续研究多在技术设计和工程实现上打磨。这类机器人商业化落地加速，矿山巡检、电力运维等场景已出现可量产机型，但功能单一限制了市场规模扩张。它们缺乏物体操控能力，而复杂操控任务才是机器人迈向通用化的关键。多指手灵巧操作、全身协调物体交互等，面临数据获取利用难、观测和动作空间维度高、动力学模型复杂、仿真到真实世界迁移难等问题。操控技能与上游VLX技术如何无缝衔接尚无定论，解决这一问题将成为人形机器人从“玩具”变“工具”的分水岭。
移动操控被视为未来机器人领域重要发展方向，它是移动底盘搭配机械臂和灵巧手的组合，人形机器人是其典型代表。无论是全身控制规划还是高层级任务规划推理，移动操控都是核心。在农业、物流等场景的场地机器人和家庭场景的家用机器人中，移动操控技术是实现商业化的关键。仓储分拣场景中，搭载机械臂的移动机器人已开始替代人工，但面对不规则物体和复杂堆叠场景，作业效率仍有提升空间。这一方向受学术界和产业界重视，新晋高校副教授、教授将其作为重点研究课题，学术界与产业界合作紧密，高校实验室算法成果直接对接企业产品研发需求，加速技术转化。与之对比，前几年大火的一些机器人任务相关技术已基本收敛，后续研究多在现有框架细节优化，科研团队开始调整方向，从单一技术攻关转向多技术融合系统级研发。
在追求前沿技术突破的同时，系统验证和工程标准建立受到越来越多科研人员和产业从业者重视。过去，机器人研究依赖主观或直觉的端到端测试，易使科研工作浮躁。缺乏统一验证标准，不同团队成果难以横向对比，技术进展评估缺乏客观依据，企业采购机器人产品需投入大量资源定制化测试，增加商业化成本。建立完善的系统验证体系和工程标准，是机器人技术从实验室走向产业的必经之路，能筛选出实用技术方案，推动行业健康发展。
