(SeaPRwire) –   中国香港，湾区，2026年4月3日 — 随着AI智能体在处理数字任务方面表现得越来越出色，一个新的瓶颈正逐渐显现：如何实现它们向功能性、现实世界执行能力的过渡。

这正是DeepMirror的核心理念，这家初创公司将自己定位为物理AI的运行时层（runtime layer）。该公司表示，已将OpenClaw集成到Unitree机器人中，这标志着向将通用智能体转化为能够在现实环境中感知、移动、行动并进行自我恢复的系统迈出了重要一步。

弥合“现实鸿沟”

这一声明的意义远不止于一个单一的机器人演示。DeepMirror认为，机器人技术中下一个重要的控制点可能不是模型本身，甚至不是硬件，而是连接两者的运行时。

在他们看来，像OpenClaw这样的智能体在理解目标、规划任务和调用工具方面正变得越来越强大。但这种推理能力并不能自然地转化为家庭、办公室或其他物理环境中的物理能力。现实世界中的机器人必须处理完全不同类别的难题。它需要知道自己身在何处、看到了什么、任务是否真正完成、环境发生了什么变化，以及当出现问题时该怎么做。它必须应对移动的人群、受阻的路径、抓取失败以及未完成的动作。

与软件不同，物理执行没有简单的“撤销”按钮。这正是DeepMirror希望掌控的层面。

从数字工作流到物理执行

OpenClaw通过将智能体从终端移出，进入更熟悉的对话式工作流，帮助推广了一种不同的智能体接口。该系统不再表现得像一个开发工具，而是可以用自然语言下达任务，长时间运行，保持上下文，持续监控作业，并主动反馈结果。

但这种智能体架构大多仍停留在数字世界。DeepMirror的赌注是：为了让物理AI能够大规模应用，智能体需要一个能够将高层意图转化为闭环物理执行的运行时。

该公司不要求上层管理运动、感知、运动规划或特定于硬件的控制逻辑，而是希望智能体发出一个目标，由运行时处理其余部分。在实际操作中，这意味着上层智能体应该能够发出诸如“去检查炉子是否关了”或“把桌子上的物品拿给我”之类的指令，而无需在硬件层面理解SLAM、传感器融合、里程计或动作排序。

执行的四个抽象层

DeepMirror将其架构描述为智能体运行时之下的堆栈。顶层是OpenClaw，负责处理意图、规划、编排和工具使用。底层是DeepMirror的物理运行时，负责在现实世界中执行。该公司将该执行层分为四个抽象：

• 语义理解：将自然语言意图转化为可操作的机器目标。

• 空间移动：在有移动障碍物的动态环境中进行导航。

• 动态动作生成：实时处理物体操纵。
• 跨形态支持：允许相同的智能体逻辑在不同的机器人硬件（从四足机器人到人形机器人）上运行。

换句话说，它希望让一套上层智能体逻辑能够在多种机器人上运行，而不必强迫开发者为每个硬件平台重建整个系统。如果成功，这将使运行时层具有战略重要性。

可靠性与记忆

当今许多机器人软件仍然与特定的机器、特定的传感器或狭窄的任务流程紧密耦合。DeepMirror正试图使该层更具通用性。该公司表示，其运行时旨在使物理执行可观察、可中断且可恢复，同时在任务完成过程中保持状态和安全约束。

它还强调了记忆功能。据该公司称，其系统结合了实时认知层、空间记忆和时间记忆。其理念是为智能体提供不仅仅是单次感知管道的能力。系统不仅能在单帧中识别物体，还能跟踪物体的位置、任务早期发生了什么、之前的动作为何失败，以及当前环境与之前尝试的关联。

这一点至关重要，因为导致机器人系统崩溃的往往不是第一个动作，而是环境变化后发生的一切。

智能体原生控制协议

在控制层面，DeepMirror表示已经构建了所谓的“智能体原生机器人控制协议”（Agent-Native Robot Control Protocol）。该公司将其定义为一种目标驱动的执行系统，而非直接命令系统。智能体不是从顶部发送原始电机指令，而是发送意图、约束和上下文，运行时将其解析为技能、模块和硬件动作，同时维护反馈回路和回滚路径。

战略中间层

随着越来越多的AI公司开始将目光投向浏览器自动化和编码助手之外，转向机器人、设备和其他现实世界系统，这种架构框架变得越来越重要。

更广泛的市场问题是，物理AI中的制胜层究竟是基础模型、机器人制造商，还是中间的执行堆栈。DeepMirror显然押注于第三种选择。该公司与Unitree的集成尚处于早期阶段，但这指向了一个更大的雄心：成为让通用智能体能够在物理世界中可靠运行的运行时，无论其底层是何种机器人本体。

如果AI智能体要从有用的软件转变为实用的物理操作者，那么这个中间层最终可能会变得至关重要。

联系人：YAN QINRUI
qinrui.yan@looper-robotics.com