本报讯（记者李媛）西北工业大学教授於志文、郭斌团队从动物导航的生物学机制出发，提出了面向具身智能体的认知导航框架。该框架旨在赋予机器超越简单移动的能力，使其能像动物一样在未知环境中理解空间、调用经验并作出灵活决策。近日，相关成果发表于《自然综述：电气工程》。

机器人的导航方式大多遵循“建图-定位-规划-控制”的固定流程，这种导航方式在高度结构化的稳定场景中适用，一旦进入开放、动态、未知的真实世界，便会暴露出致命弱点：一是泛化能力差，即环境发生改变，机器人便会因为地图对不上而瞬间“失智”；二是为了维持高精度，需要消耗巨大的算力和能源，耗能耗时、响应迟钝。

研究团队从认知神经科学角度拆解动物导航机理，提出一套类脑具身认知导航框架。简单来说，就是给机器人装上一个“生物大脑”，让它们不再依赖外部的地图数据，而是通过内部的认知机制来理解空间，进而在动态环境中实时感知、灵活避障。

这一框架的核心可概括为四个关键词——多模态感知、预测式表征、记忆复用、分层规划。多模态感知打破了传统机器人“只靠眼睛看”的局限，使其能结合运动、姿态、环境信号，更精准地判断自己在环境中的状态；预测式表征不只知道“我在哪儿”，还能预判“前面会有什么”，提前作出反应；记忆复用把经验变成可迁移知识，使机器人快速适应陌生场景并“举一反三”；分层规划则先定大方向，再走小步子。由此，机器人导航不再是“执行指令”，而是真正“带着思考走路”。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s44287-026-00294-7