本文系统阐述惯性导航与人工智能的融合路径：以物理模型为主干、AI进行残差校正与质量评估，显著降低漂移并提升鲁棒性与实时性；在无人机、自动驾驶、机器人和端侧设备中，通过多传感器协同与闭环约束实现稳定定位；同时给出架构、算法对比、部署与评估方法，并强调合规与功能安全。未来将以边缘AI、自监督学习与标准化工具链推动更广泛的端侧落地。

本文系统阐述人工智能如何通过多源传感器融合、状态估计与地图语义实现稳定的方向辨别：以IMU为底座，磁力计与GNSS/高精地图提供绝对参考，视觉与雷达在遮挡与弱光环境下补位，通过EKF/UKF、SLAM/VIO与地图匹配抑制漂移并输出可靠航向；针对城市峡谷与磁扰等复杂场景，AI采用紧耦合融合与场景自适应维持鲁棒性；在车、机、端多应用中，方案选择取决于环境与预算；未来将迈向自监督融合、可验证AI与V2X协同，实现从几何定位到可解释认知导航的演进。