近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展，例如生成的预训练的跨前者（GPT），由于它们在各种实际应用中的潜力而引起了人们的关注。LLM与体现智能的应用已成为重点的重要领域。在LLM的无数应用中，导航任务特别值得注意，因为它们要求对环境和快速，准确的决策有深刻的了解。llms可以增强具有复杂的环境感知和决策支持的体现的智能系统，利用其强大的语言和图像处理能力。本文提供了详尽的摘要，内容涉及LLMS与体现智能之间的共生，重点是导航。它回顾了最先进的模型，研究方法，并评估了现有体现导航模型和数据集的优势和缺点。最后，本文阐明了基于当前研究的LLM在具体智能中的作用，并预测了该领域的未来方向。本调查中的全面研究列表可在https://github.com/rongtao-xu/awsome-llm-en上找到。