#地平线#
数字环境中的大语言模型（LLM）智能体已形成成熟的执行范式——推理结构化状态、调用软件工具、检视反馈、修正动作。然而，将这一闭环迁移至物理机器人时，却面临本质性挑战：物理执行具有连续性、具身依赖性及不确定性，且受严格安全约束。现有具身智能系统虽在操作、空间理解、导航与类人运动控制上取得显著进展，但这些能力常以模块化或松散耦合的决策回路形式存在，缺乏统一的物理执行抽象。

地平线机器人（Horizon Robotics）联合D-Robotics提出的HoloAgent-0框架，以Embodied AgentOS为核心运行时，将语言指令转化为可执行技能图，并通过3D空间记忆与具身技能接口的三层耦合架构，首次系统性弥合了“数字智能体—物理机器人”间的具身鸿沟（Embodiment Gap），为长时程真实世界部署提供了可组合、可观测、可验证的闭环执行范式。

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