回望过去一年，那些曾被广泛讨论的机器人研究方向，有的已经提前完成技术收敛，而另一部分则成为新一 代科研人员的攻坚阵地。很多人都在思考2026年机器人的主要研究方向到底在哪里？除了世界模型与VLA之 外，还有哪些领域更具确定性，也更有研究价值？ 01. VLX 机器人感知与交互的核心抓手 VLX，囊括视觉语言导航（VLN）、视觉语言模型（VLM）以及视觉语言动作（VLA），已经成为机器人 感知与交互的核心突破口。该技术体系的目标，是让机器人真正理解人类语言指令，看懂复杂的视觉场景， 进而做出精准的动作反馈。 在VLN的赛道上，研究人员正在攻克的难题，是让机器人在开放环境中，仅凭人类的自然语言指令就能完成 自主导航。经过近两年的快速迭代，这一方向的技术范式已经趋近收敛，短期内大概率会迎来阶段性的解决 方案。 不过，大尺度开放世界的导航任务，依然存在数据层面的挑战。想要让机器人在城市级别的复杂场景中实现 稳定导航，还需要解决数据获取、数据标注以及数据泛化的问题。这类场景下的动态障碍物规避、突发路况 响应，都需要大规模真实场景数据做支撑，而现有采集手段的成本居高不下，标注效率也难以匹配模型训练 需求。 围绕VLX的相 ...