ActOR：用环境AI编排器提升人形机器人在手术室的任务自主性

ActOR 提出用环境 AI 智能体编排器与人形机器人执行端耦合，为手术室中的人形机器人提供共享感知与执行反馈。系统将壁挂环境相机与机器人头部相机融合为物体级数字孪生，由大语言模型智能体在孪生上调用预编程的移动与操作技能进行规划，无需任务特定训练，执行中依据孪生更新和执行结果决定重试、换方案或重新规划。在两个由真实房间重建的仿真手术室的三项任务中，当目标初始不在机器人视野内时，环境感知把每次试验的探索调用从 1.05 降到 0.12；闭环反馈把标称执行成功率从 46.7% 提升到 83.3%，在注入导航、物体移位和抓取扰动时从 8.3% 提升到 51.7%。