当无人机在校园上空平稳飞过，执行快递投递或安全巡检任务时，我们或许很少思考：它如何精准地识别目标、绕开障碍并一丝不苟地完成任务？尤其是在没有GPS信号的复杂区域，这种自主飞行的“智慧”从何而来？这背后，正是一系列前沿导航技术在不懈探索中寻求的答案。

近日，王岩老师主持的国家自然科学基金青年项目“基于多层次跨模态对齐的无人机空中视觉语言导航方法研究”正是为了赋予无人机更强大的“眼睛”和“大脑”，并且取得了阶段性重要进展，为低空经济这一战略性新兴产业的发展注入了新的学术动能。学生记者对项目负责人王岩老师进行了专访，探寻他如何带领团队，将理论构想转化为破解现实难题的历程。

立足国家战略需求，直面技术挑战

任何有价值的科学研究，都源于对现实需求的深刻洞察与对关键问题的精准把握。谈及研究的起点，王岩老师首先将目光投向了宏大的国家战略布局与细微的具体行业痛点。他深刻地意识到，“做科研，尤其是应用基础研究，必须牢牢扎根于真实需求，这样产生的成果才具有生命力和价值。”宏观层面，低空经济的健康发展关乎新质生产力的培育与未来经济增长新空间的拓展。他用一个生动的比喻阐释了导航系统的基础性作用：“导航系统之于低空经济，恰似数字基石之于大厦，缺失则产业难立。”而在微观操作层面，诸如山区村落急需的医药配送、城市密集楼宇间的紧急物资投送以及灾害现场快速侦查与救援等具体场景中，无人机常常会陷入GPS信号被彻底遮挡或遭到恶意干扰（即GPS拒止环境）的困境。“如何让无人机在失去这一传统、单一的导航依赖后，依然能够像一位训练有素的飞行员一样，自主感知环境、理解任务、规划路径并安全高效地执行，这是我们团队决心攻克的核心挑战。”

然而，现有技术方案在应对复杂现实环境时仍显不足。王老师深入分析了目前的三大局限：一是视觉环境复杂，无人机“眼中”的目标繁多且杂乱，难以聚焦关键信息；二是空间关系错综，无人机需要理解自身与环境中各种物体之间的三维位置关系；三是遵循复杂指令困难，如何让无人机准确理解并执行诸如“绕过那栋楼，飞到第三个窗户旁边”这样的高阶指令，是智能化的一大瓶颈。正是这些局限，催生了他们寻求创新突破的决心。

创新跨模态对齐，突破导航瓶颈

面对挑战，王岩老师团队提出了“多层次跨模态对齐”这一核心概念，并将其视为实现无人机精准智能导航的关键。“简单来说，‘跨模态’是指让无人机能够融合理解不同形式的信息，比如人类下达的文本或语言指令，和它摄像头‘看到’的视觉场景等。‘对齐’就是在这两者之间建立准确、深刻的语义关联。”王老师解释道。

首先是“目标级对齐”。团队研发了自适应选择机制，让无人机能够从纷繁的视觉画面中，智能地筛选出与当前指令最相关的实体目标。例如“那栋红色的楼房”“那个闪烁的信号灯”并强化这些关键目标的视觉特征学习，从而为实现精准的航点预测打下基础。

其次是“动作级对齐”。为让无人机具备空间认知能力，团队引入三维场景图技术来构建环境的空间关系模型。这使得无人机不仅能识别物体，更能理解物体之间的方位、距离等关系，并将这种空间知识与其飞行动作决策（如上升、悬停、绕行）紧密关联，实现更智能、更安全的飞行动作预测。

最后是“轨迹级对齐”。为了实现更高效、更符合作业意图的飞行，团队着力于对飞行轨迹进行精细化建模并设计多任务辅助学习方法。其目的是捕捉指令与理想飞行轨迹之间更深层次的跨模态一致性语义，确保无人机不仅能到达目标点，更能以合理的路径去完成任务。“这三个层次由点到线，由局部到全局，共同构成了无人机从‘感知’到‘认知’再到‘决策’的完整智能闭环。”王岩老师总结道。这一研究促使无人机导航领域的技术路线，从依赖单一GPS信号的传统模式，向感知、认知、决策一体化的真正智能导航转变。

聚焦关键技术突破，科创实干聚力强校

以核心概念为锚点，团队在技术创新的实践探索中取得了稳步突破。在目标级层面，通过增强关键视觉目标的显著性表示，有效提升了航点预测的精准度。在动作级层面，基于三维场景图的空间关系感知与推理能力，使无人机初步具备了类似人类的“空间感”。在轨迹级层面，子轨迹时空高效建模方法则大幅提升了无人机对复杂导航指令的遵循效率。

技术的生命力在于应用。王岩老师向我们描绘了这项研究广阔的应用前景：在物流领域，它有助于攻克城市末端和偏远地区“最后一公里”的精准配送难题，提升效率与可靠性。在工业巡检与设施运维场景，它能使无人机自主完成对高压输电线路、风力发电机组、大型桥梁隧道等高空、高危结构的精细化巡检与监测，替代人工完成危险作业，提升安全性与巡检质量。在应急救援与公共安全领域，系统的快速环境建模与目标定位能力，可在灾害发生后迅速规划出安全救援通道、定位被困人员或评估灾情，为救援决策争取宝贵时间，提升救援成功率与安全性。“我们的目标，就是为这些场景的自主化、智能化升级提供核心的导航技术支持。”王老师强调道。

此项研究的影响，不止于解决当下具体问题，更在于其可能催生的行业变革与新业态。王老师分析道，它正在促使无人机导航领域的主流技术路线，从过去以“定位”为核心的单点技术，向以“感知———认知———决策”为核心的集成化、智能化系统转变。在低空经济的大图景下，这种智能导航能力如同一种“使能技术”，将催生众多前所未有的应用场景与商业模式。除了前述的物流、巡检、应急管理，未来还可能深刻影响精准农业、城市立体交通甚至大众消费领域等。“技术路线的进步，往往会打开新的应用想象空间，我们很高兴能为这场变革贡献一份基础性的力量。”

作为济南大学青年教师，王老师始终牢记学校科技强校发展使命，主动承担学院人工智能学科建设相关工作，将本次国自然项目积累的前沿科研成果、产业一线实践经验融入学科发展规划与专业内涵建设，以国家级科研项目为抓手带动特色研究方向培育，引导前沿低空智能导航技术转化为学科发展核心竞争力，以自主科研创新助力学院人工智能专业特色塑造，用实实在在的科研产出践行青年教师服务学校高质量发展、科技强校的责任担当。

放眼未来持续深耕，教研并举立德树人

在深耕科研攻关之外，王老师始终坚守立德树人根本任务，坚持教学科研同向同行。作为《人工智能导论》通识课程授课教师，王老师承担体育学院六个班级的教学工作，结合体育专业学生知识背景与发展需求，将人工智能和无人机视觉语言导航前沿创新成果融入课堂案例在讲解人工智能技术的同时，深度解读人工智能和低空经济的国家战略，引导学生树立科技自立自强意识，厚植投身科技报国的家国情怀，把思政教育润物无声地融入专业教学全过程。同时，王老师担任人工智能2501班班主任，日常主动挖掘、培育具备科创潜力的青年学生，牵头组建本科生科创实践小组，带领学生深度参与无人机视觉导航相关课题实践，以国家级科研项目为育人载体，引导学生把个人科创理想融入国家低空产业发展大局，在科研实操中锤炼学生求真务实、勇攀高峰的科学品格，真正做到以研育人、以行树人。

科研成果的取得非一夕之功。回顾科研历程，王岩老师将其概括为“理论结合实践，在攻克难题中成长”。理论研究阶段，团队深耕于跨模态表征对齐交互学习与导航策略探索，为系统构建打下坚实的理论根基。进入实际部署与测试阶段，挑战则转向算法的实时性、与无人机硬件平台的适配性，以及应对真实环境中光线变化、动态障碍、信号干扰等不确定性。“我们经历了无数次的参数调整、算法优化和测试，才逐步提升了模型的稳定性和环境适应性。”这份务实与坚持，正是科研工作者最可贵的品质。

展望未来，王岩老师团队计划从两方面持续拓展：一是提升系统鲁棒性，通过优化算法架构、引入激光雷达等多传感器融合技术，增强系统在极端复杂环境下的适应能力；二是增强系统可解释性，通过研究模型决策过程的解释方法，让操作人员更能理解无人机的“思考”逻辑，从而建立更深厚的信任，这对于未来人机协同至关重要。

采访最后，他结合自身经历，向有志于科研的同学们分享了宝贵经验：首先要筑牢理论基础，深入掌握人工智能、多模态学习及本领域的核心知识，而且要注重动手实践，通过参与实际项目积累真知，洞察现实需求；其次要培养跨学科思维，主动融合计算机、控制、航空航天等多领域知识；另外，要紧跟前沿动态，保持学习热情，及时将新理念、新技术融入自己的研究。“科研之路，始于兴趣，成于坚持，贵在脚踏实地，勇于探索未知。”

此次专访，不仅揭开了一项前沿科研工作的神秘面纱，更让我们看到了一位青年学者及其团队的担当、智慧与情怀。他们的探索，正是我校服务国家创新驱动发展战略、积极投身新兴领域科技攻坚的生动缩影。我们期待，在王岩老师及其团队的持续耕耘下，为无人机在更复杂场景中的大规模可靠应用扫清障碍，最终让技术创新成果更广泛地惠及社会生产与人民生活。