视觉-语言导航（Vision-and-Language Navigation, VLN）是具身智能领域的重要研究方向，旨在让智能体通过自然语言指令理解人类意图，同时在真实或虚拟环境中进行视觉感知与路径规划。这项技术要求智能体将连续的视觉观察（如房间布局、物体位置）与语言指令（如「请左转后拿起茶几上的遥控器」）进行跨模态对齐，最终完成从起点到目标位置的导航任务。不同于传统路径规划，VLN的核心挑战在于处理语言描述的模糊性和环境视觉的复杂性，这需要智能体具备多模态理解与实时决策能力。
在AI产品开发中，视觉-语言导航技术已应用于家庭服务机器人、AR导航助手等场景。例如扫地机器人可通过语音指令「清洁主卧角落」自主规划路径，而博物馆导览机器人则能根据游客的开放式提问（「印象派画作在哪里？」）结合实时视觉搜索展品位置。该技术的落地关键在于多模态模型的轻量化部署，以及指令-环境-动作的闭环验证机制设计。当前研究前沿包括基于大模型的zero-shot导航和人类反馈强化学习，相关进展可参考《Embodied Navigation at the Intersection of Vision and Language》（ECCV 2022）论文集。