近年來，機器人技術發展迅猛，多個研究方向呈現出不同態勢。部分曾被廣泛探討的方向已提前完成技術收斂，而另一些則成為科研人員新的攻堅重點。當下，科研界和產業界都在思索，除世界模型與VLA外，機器人領域還有哪些更具確定性和研究價值的方向。

VLX體系正成為機器人感知與交互的核心突破口，它涵蓋視覺語言導航（VLN）、視覺語言模型（VLM）以及視覺語言動作（VLA）。該體系旨在讓機器人理解人類語言指令，看懂復雜視覺場景并做出精準動作反饋。在VLN賽道，研究人員致力于讓機器人在開放環境中僅憑自然語言指令完成自主導航。經過近兩年迭代，技術范式趨近收斂，短期內有望迎來階段性解決方案。然而，大尺度開放世界導航任務仍面臨數據挑戰，城市級復雜場景的穩定導航需解決數據獲取、標注及泛化問題，動態障礙物規避和突發路況響應依賴大規模真實場景數據，而現有采集手段成本高、標注效率低。

圍繞VLX的研究延伸出諸多熱門課題。如何規模化獲取數據、從人類日常活動視頻中學習技能、從現實世界連續試錯數據中提煉有效經驗，都是科研人員關注的焦點。其中，從人類視頻遷移技能的技術，有望成為降低機器人訓練成本的關鍵，縮短服務機器人從實驗室到落地場景的周期。

人形機器人與靈巧操控是機器人研究中的難題。目前，產業中復雜操作末端研發，如人形機器人、移動上半身物體操控及多指手等，是熱門研究方向。傳統四足機器人和旋翼機在運動控制技術方案上已基本定型，經典實驗場景和技術路徑反復驗證，后續研究多在技術設計和工程實現上打磨。這類機器人商業化落地加速，礦山巡檢、電力運維等場景已出現可量產機型，但功能單一限制了市場規模擴張。它們缺乏物體操控能力，而復雜操控任務才是機器人邁向通用化的關鍵。多指手靈巧操作、全身協調物體交互等，面臨數據獲取利用難、觀測和動作空間維度高、動力學模型復雜、仿真到真實世界遷移難等問題。操控技能與上游VLX技術如何無縫銜接尚無定論，解決這一問題將成為人形機器人從“玩具”變“工具”的分水嶺。

移動操控被視為未來機器人領域重要發展方向，它是移動底盤搭配機械臂和靈巧手的組合，人形機器人是其典型代表。無論是全身控制規劃還是高層級任務規劃推理，移動操控都是核心。在農業、物流等場景的場地機器人和家庭場景的家用機器人中，移動操控技術是實現商業化的關鍵。倉儲分揀場景中，搭載機械臂的移動機器人已開始替代人工，但面對不規則物體和復雜堆疊場景，作業效率仍有提升空間。這一方向受學術界和產業界重視，新晉高校副教授、教授將其作為重點研究課題，學術界與產業界合作緊密，高校實驗室算法成果直接對接企業產品研發需求，加速技術轉化。與之對比，前幾年大火的一些機器人任務相關技術已基本收斂，后續研究多在現有框架細節優化，科研團隊開始調整方向，從單一技術攻關轉向多技術融合系統級研發。

在追求前沿技術突破的同時，系統驗證和工程標準建立受到越來越多科研人員和產業從業者重視。過去，機器人研究依賴主觀或直覺的端到端測試，易使科研工作浮躁。缺乏統一驗證標準，不同團隊成果難以橫向對比，技術進展評估缺乏客觀依據，企業采購機器人產品需投入大量資源定制化測試，增加商業化成本。建立完善的系統驗證體系和工程標準，是機器人技術從實驗室走向產業的必經之路，能篩選出實用技術方案，推動行業健康發展。