视觉SLAM第14讲：现在与未来

1 SLAM发展回顾

（1）经典阶段（2000s–2015）

       滤波器（EKF）和后端图优化（Graph SLAM）、稀疏特征（SIFT/ORB 等）为主，强调精确几何、实时性与有限状态估计。

（2）模块化成熟（2015–2020）

       视觉 SLAM（ORB-SLAM 系列）、视觉惯导（VIO）、LiDAR SLAM（LOAM 等）成为工程化解决方案，强调模块化（前端特征/匹配 + 后端优化）。
（3）学习介入（2020 起）

       深度学习用于特征（SuperPoint）、匹配（SuperGlue/LightGlue）、深度估计与端到端 VO/SLAM（如 DROID-SLAM），开始用学习改善鲁棒性与弱纹理场景。  

2 近5年发展主线

（1）学习增强的几何 SLAM（hybrid）

      不是完全抛弃几何求解，而是用学习模块提升特征、匹配、初始化与回环检测等模块鲁棒性；很多系统是“学习模块 + 优化引擎”的混合架构（效果好且更易部署）。（见 DROID-SLAM 和随后工作）。 
（2）隐式表示与高质量几何/渲染（NeRF、3D Gaussian Splatting）被引入 SLAM

       研究者把神经隐式场（NeRF）与在线相机轨迹估计结合，实现高质量场景重建与光度一致性优化（NeRF-SLAM / VI-NeRF-SLAM 等）。隐式映射能表示细节和外观，比传统稀疏/稠密点云更“丰富”。但目前实时性与长场景可扩展性仍是瓶颈。 
（3）语义化/开放世界 SLAM（Semantic SLAM）

       从几何地图转向“语义+几何”的地图：物体实例、可操作性（graspable）、语义标签、可变动态对象的模型，目标是让地图能直接支持任务规划与人机交互。越来越多综述和工作关注语义 SLAM。 
（4）多传感器深度融合与工业部署（LiDAR+Vision+IMU）

       在自动驾驶、室内服务机器人领域，传感器融合系统更鲁棒，且工程化成熟（时间同步、标定与低延迟流管线）。不少工业团队把深学习感知模块和成熟的几何里程计融合以提升安全性与冗余。 
（5）端到端 / 大尺度长期 SLAM 的研究增长

       研究关注长期地图维护、场景变化适配、在线更新与记忆机制（lifelong SLAM），同时针对大尺度环境的可扩展存储与压缩表达也在进展。

3 SLAM 与“大模型（LLM/VLM）+ 具身 AI”结合的现状与机会

       从 2023–2025，社区从“让模型理解语言”→“让大模型理解场景和动作”→“将其融入机器人决策/训练”逐步推进，有企业和学术案例证明可行（产业报道与综述）。

主要结合方向：
（1）语义地图 + 自然语言接口
大模型（尤其多模态模型）能把纯几何地图赋予“语义可查询”的能力：自然语言问答式地图查询（“厨房里的红色杯子在哪里？”），或给出高层任务分解（“去厨房取杯子——先规划路径，然后避开桌椅”）。这让 SLAM 的产物直接可被上层规划器/人类使用。相关综述与工程尝试在近年增长。 
（2）利用大模型作为几何/语义先验
大模型可以提供对场景常识、物体形状/功能先验（例如“冰箱通常在厨房且尺寸范围有多大”），把这些先验注入到在线映射或数据关联中，帮助解决遮挡或缺失观测的问题（—尤其在稀疏或动态场景中）。
（3）感知—计划—执行的闭环（具身 AI）
在具身 AI/仿真平台（如 Habitat）和物理机器人上，研究团队把 VLM/LLM 接入感知与策略模块，实现“视觉感知 + 语言理解 + 动作规划”的闭环：LLM 生成任务分解，SLAM/视觉提供环境几何与语义，低层控制执行并回馈。媒体与论文中已有 Waymo/自动驾驶团队和学术框架的探索报道。 
（4）训练与数据合成（大模型辅助）
大模型和合成引擎可用于生成丰富场景、语言指令与交互模拟，加速可扩展的模拟训练（sim-to-real）——这对稀有情形（复杂交互、长航迹）尤其重要。社区也在构建更大规模的合成场景数据集以训练具身模型。 

4 瓶颈与挑战

（1）实时性 vs 表示富度的权衡

       隐式表示（NeRF）或基于大模型的理解带来更丰富表示，但计算与内存开销大，难以在资源受限的移动机器人上实时部署。 
（2）长期鲁棒性与动态环境

       场景随时间变化（家具移动、人为干预），如何维护长期一致、可更新且不膨胀的地图仍是难题。
（3）跨模块信任与不确定性管理

       将 LLM/VLM 结果纳入定位/决策时，如何量化/传播不确定性、避免错误知识导致决策失误是关键。
（4）安全、隐私与可解释性

        SLAM 地图常包含个人隐私信息（室内布局、物品位置），与大模型结合后还可能引入训练数据偏差和难以解释的行为。
（5）标准化评价基准缺乏

       尤其是“语义/任务导向的 SLAM”缺乏统一 benchmark 去衡量地图对下游任务（比如抓取、长期导航）的真实价值。

5 未来走向

（1）短期（1–2 年）：混合化、模块化的“学习 + 优化”架构普及
实践中工程团队会更偏好“学习增强的几何 SLAM”（学习做感知、几何做精确位姿求解），因为它兼顾鲁棒性与可验证性。DROID-类与 ORB-类结合会更常见。 
（2）短中期（2–4 年）：语义化地图与自然语言接口变为产品级功能
具身系统（服务机器人、巡检机器人）将把 SLAM 产物转为可以被 LLM 查询的语义知识库，支持任务式调用与人机对话。平台级工具（Habitat、HomeRobot 等）推动仿真与数据标准化。 
（3）中期（3–5 年）：隐式/显式混合场景表示成为主流
在关键区域或兴趣物体上使用高质量的隐式表示（NeRF/3D-GS），在大范围使用压缩显式地图（图/稀疏点/语义拓扑），以取得“高质量渲染 + 可扩展导航”的平衡。已有研究在把 NeRF 与 SLAM 联合优化的可行性上取得进展，但需要解决效率和长期一致性问题。 
（4）中长期（3–6 年）：“大模型+SLAM”成为机器人智能中枢的一部分
LLM/VLM 将不再仅用于文本/指令解析，而会作为长期知识库、任务规划器与语义先验模块与 SLAM 紧密联动（例如把 SLAM 地图作为检索上下文让 LLM 生成具象计划），但对实时性与安全有严格要求（因此通常以边缘/云混合模式部署）。产业界（如 Waymo）在探索用大型多模态模型改进端到端感知/预测/规划。 
（5）长期（5+ 年）：持续学习的“终身 SLAM”与世界模型
机器人将拥有能跨任务、跨场景迁移、持续自我改进的映射系统：自动整合新观测、识别长期变化、并把世界模型以可压缩/可解释的方式存储。这个世界模型会融合几何、语义、动力学（物体如何移动）与功能属性（可开门/可抓取）。这一步需要大模型、元学习和可扩展存储/检索机制的协同。 

6 开发建议

（1）采用分层混合架构

      低层求解器（图优化、VIO）保证实时性和可验证性；学习模块用于感知和先验提供；上层用 VLM/LLM 做任务分解与人机交互。
（2）用模拟与合成数据扩大场景覆盖

      在 Habitat 等平台上做大规模长航迹、语言驱动的训练，降低现实世界采集成本。 

（3）量化不确定性

      把感知/语义输出与置信度配套返回，上层规划按置信度做鲁棒决策。
（4）边缘/云协同

       把重计算（NeRF 重建、LLM 复杂推理）放在云或近云端，移动体只做必要的在线推理与压缩表示。
（5）建立任务导向的评价指标

       除了 ATE/ATE（轨迹误差）和重建指标外，还要用“下游任务成功率”（抓取、取物、清扫等）衡量 SLAM 的实际价值。

7 总结

       SLAM 正从“仅仅解决定位和稠密地图”向“形成对世界的多模态、语义化、可用作任务推理的世界模型”转变；大模型和具身 AI 为 SLAM 提供语义先验、任务级接口与规模化训练能力，但要把两者有效结合，仍需解决实时性、长期一致性、不确定性量化与工程化部署这几大挑战。产业界与学界的多项成果与实验（包括把大模型用于驾驶/机器人训练的尝试）表明，这条路是可行且正在加速推进的。