首次进入陌生环境，无需进行精细建图，仅凭内在的空间认知能力并整合少量环境信息，就能实现自主导航——这种人类与动物天生具备的智能，被科学家称为“空间智能”。如何让机器人同样掌握这项能力，始终是全球具身智能研究领域的核心挑战。

近期，西北工业大学人机物融合智能计算团队在这一关键问题上取得突破性进展。他们创新提出的“类脑认知导航”框架，致力于让机器人模仿生物，在未知场景中理解空间结构、调用先验经验并做出灵活决策。该研究成果的综述论文，已被国际顶级期刊《自然》子刊《自然综述：电气工程》正式接收。

那么，这一框架究竟如何让机器人实现“智能觉醒”？其核心在于四个紧密衔接的技术环节。

多模态融合感知：提升机器人环境感知精度

首先，机器人需要准确定位自身位置。该框架通过融合运动、姿态、视觉等多源信号，使机器人能够更精确地判断其在空间中的实时状态，相当于为机器人构建了一套协同工作的“多模态感官系统”。

预测式表征：从实时定位到环境预判

仅知晓当前位置并不足够。框架引入了预测式表征学习技术，使机器人不仅能回答“我在哪里”，还能推断“前方可能有什么”。这种对环境的前瞻性预测，构成了智能导航与决策的关键基础。

记忆复用机制：实现跨场景知识迁移与举一反三

机器人探索过的路径应转化为可复用的经验。该框架将机器人的行进历史转化为分层、抽象的知识表征。这意味着当机器人进入新的陌生环境时，能够调用以往学习到的抽象空间模式进行推理，实现高效的“经验迁移”，而非每次从零开始探索。

分层规划策略：实现有策略的自主导航

最后是行动生成环节。框架采用分层任务规划策略，机器人先制定高层目标（例如“前往客厅”），再规划具体的运动路径与动作序列。这种“先全局后局部”的决策方式，使得机器人的移动不再是机械执行，而是“有策略的智能行动”。

研究团队表示，这四项技术协同工作，旨在推动机器人从“程序化执行”向“自主化思考”演进。目前，相关技术已与多家机构开展合作，正积极推进技术转化与产业应用落地。