ロボットはついに「どこへ行っても道を覚えられる」汎用的なナビゲーションの脳を備えました。最近、銀河汎用チームは複数のトップ大学と協力し、世界で初めて本体を超えて全領域を広範囲にカバーするナビゲーション基礎大規模モデルであるNavFoM（Navigation Foundation Model）を正式に発表しました。このモデルは、事前のマッピングや環境適応が不要であり、ゼロサンプルでの全域ナビゲーション能力を初めて実現しました。これにより、従来のロボットが「場所を変えれば迷う」という技術的課題が完全に打ち破られました。

NavFoMの核心的な突破点は、本当の意味での全シナリオへの汎化能力です。騒がしいショッピングモール、構造が複雑な工場、あるいは一度も訪れたことがない屋外の街区であっても、このモデルを搭載すれば、ロボットは完全に陌生な環境でも即座にナビゲーションタスクを開始でき、SLAMマッピングやレーザー距離計の校正、または過去のデータ収集に頼る必要がありません。この能力はロボットの導入コストを大幅に低下させ、「即 plug and play（即插即用）」を現実にするでしょう。

さらに重要なのは、NavFoMが統一されたアーキテクチャにより多様なタイプのロボット本体に対応していることです。半メートルにも満たない家庭用サービスロボットから、何トンもある産業用AGVまで、同じモデル内で効率的に動作できます。開発者は異なるハードウェアのためにナビゲーションシステムを繰り返し開発する必要がなく、上位アプリケーションロジックに集中すればよく、実際に「一度訓練すれば、全域に展開できる」ことを実現します。

技術面では、チームはTVI Tokens（タスク・ビュー・インスタンストークン）とBATS（双方向適応タスクサンプリング）戦略を独創的に導入し、これまでで最大規模のクロストラスクナビゲーションデータセットを構築しました。トレーニングデータ量は従来モデルの2倍以上に達しています。このデータセットには、屋内・屋外、昼夜、晴天・雨天、混雑した人通りなど、さまざまな極端なシナリオが含まれており、モデルが現実世界での信頼性と適応性を確保することを保証します。

NavFoMの登場により、ロボットナビゲーションは「カスタマイズされた工学」から「基礎モデル駆動」の新規範式へと移行しています。以前は、各ロボットが特定の環境に対して個別にパラメータ調整が必要でした。しかし、今後は1つの汎用ナビゲーションベースがあれば、千行百業のスマート移動ニーズを支えることができます。

AIbaseによると、NavFoMのような基礎モデルが普及することで、サービスロボット、物流ロボット、さらには自動運転システムの実装コストは大きく低下し、商業的なスケーリングプロセスは加速すると考えられています。ロボットが実際に「人間レベル」の環境理解と経路計画能力を持つようになると、知的エージェントが日常生活に溶け込む最後の技術的な壁が取り除かれていきます。