[Paper] NavAI：一种可泛化的 LLM 框架，用于虚拟现实环境中的导航任务

Source: arXiv - 2601.03251v1

请提供您希望翻译的具体文本内容，我将按照要求保留源链接并进行简体中文翻译。

Overview

本文介绍了 NavAI，一个利用大型语言模型（LLMs）在沉浸式虚拟现实（VR）世界中驱动导航代理的全新框架。通过将导航视为语言驱动的规划问题，NavAI 能够执行低层次的移动指令（例如 “turn left”、 “step forward”）以及更高层次的目标导向指令（例如 “find the nearest fire extinguisher”）。作者展示了这种以 LLM 为中心的方法能够在多个 VR 平台上工作，在面向目标的任务中实现了 89 % 的成功率——这对希望在 VR 体验中加入自主代理的开发者而言是一个令人鼓舞的信号。

关键贡献

• 基于 LLM 的导航核心 – 用提示驱动的 LLM 取代传统的图搜索或强化学习规划器，能够推理空间关系和动作序列。
• 可通用的接口 – 一个轻量级 API，将 LLM 输出映射到任何 VR 引擎（Unity、Unreal、WebXR 等）的原生动作集合。
• 多环境评估 – 在三种不同的 VR 场景（博物馆导览、救援模拟和开放世界探索）中对 NavAI 进行基准测试，涵盖目标导向任务和探索任务。
• 实证性能 – 在目标导向任务中实现了 89 % 的任务完成成功率，并展示了在无需任务特定微调的情况下的稳健探索行为。
• LLM 局限性分析 – 阐明了在环境需要快速、动态目标重新评估时的失效模式，指出了可能需要混合方法的场景。

方法论

1. Prompt Engineering – 作者构建了一个结构化提示，向大语言模型提供当前场景的简要描述（对象、布局、代理姿态）以及高层目标。
2. Action Decoding – 大语言模型生成由原始动作组成的文本计划（例如 MOVE_FORWARD 0.5m、TURN_RIGHT 30°）。轻量级解析器将这些标记转换为引擎特定的 API 调用。
3. Feedback Loop – 每执行一次动作后，VR 引擎返回更新后的状态快照（位置、可见对象）。该快照被重新放入提示中，使大语言模型能够迭代重新规划。
4. Environment Abstraction Layer – 一个薄包装层将不同的 VR 平台标准化为统一的“状态‑动作”模式，使 NavAI 能够在不同项目间即插即用。
5. Evaluation Protocol – 对于每个环境，作者定义了一组 goal‑oriented tasks（例如“到达红色门”）和 exploratory tasks（例如“绘制整层地图”）。成功度通过任务完成情况、路径效率以及重新规划次数来衡量。

结果与发现

• 高精度：NavAI 在没有任何特定环境训练的情况下始终能够到达目标。
• 高效规划：该大型语言模型常常生成近乎最优的路径，在静态布局中可与经典的 A* 规划器相媲美。
• 对视觉变化的鲁棒性：由于 LLM 基于抽象的对象描述符而非原始像素工作，它能够容忍光照或纹理的变化。
• 失败案例：在动态目标场景（例如移动目标、时间紧迫的救援）中，LLM 有时在重新评估优先级时出现延迟，导致成功率下降（约 65 %）。

实际意义

• 快速原型化 AI 代理 – 开发者只需在 Unity 或 Unreal 项目中加入几行代码即可使用 NavAI，免去为每个新关卡训练自定义强化学习策略的需求。
• 跨平台 VR 体验 – 抽象层意味着同一个 NavAI 实例可以在 WebXR、独立头显或桌面模拟器中驱动代理，减少重复工作。
• 增强用户交互 – 游戏设计师可以向玩家开放自然语言指令（“带我去厨房”），让大语言模型将其翻译为精确的导航步骤。
• 免训练内容生成 – 程序生成的世界（例如沙盒游戏）可以立即受益于 NavAI 的探索和制图能力，无需额外的数据收集。
• 混合模态代理的潜力 – 通过在提示中加入对话或工具使用指令，NavAI 可以成为更通用 VR 助手的基础（例如虚拟导览员、协作工作伙伴）。

限制与未来工作

• 动态目标处理 – 当前循环仅在每个离散动作后重新规划，这对于快速移动的目标可能过于缓慢。作者建议集成一个反应式控制器或短期运动规划器以补充 LLM。
• 提示的可扩展性 – 随着场景复杂度的提升，提示会变得更长，可能触及当前 LLM API 的 token 限制。未来工作可能探索层次化提示或检索增强生成。
• 对准确状态提取的依赖 – NavAI 假设环境有干净的符号化描述；噪声感知管道可能导致性能下降。
• 评估范围 – 仅测试了三个 VR 领域。要声称真正的通用性，需要将基准扩展到大规模多人世界和混合现实（AR）环境。

底线：NavAI 表明，精心构建的 LLM 可以作为 VR 代理的多功能导航大脑，为开发者提供即开即用、跨平台的高级语言优先接口。虽然纯 LLM 控制并非所有动态场景的灵丹妙药，但该框架为在沉浸式数字空间中实现更自然、可适应的 AI 伴侣开辟了有前景的道路。

作者

• Xue Qin
• Matthew DiGiovanni

论文信息

• arXiv ID: 2601.03251v1
• 分类: cs.SE
• 发表时间: 2026年1月6日
• PDF: 下载 PDF