ActOR用环境AI编排人形机器人手术室任务

Han Zhang等作者提出ActOR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。 作者称，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%。 在物理模拟手术室中，人形机器人完成20次单物体处置试验中的14次，并展示了场景变化后的重新规划。上述结果来自作者自评，属预印本，未经同行评议或独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。