ຖະກັ້ງເຈົ້າຊາດ ຄົາເຖິງຕົ້ນລາຊາງ: DeepMirror ຈໍ່ກ້າທາງຕ້ອງ Unitree Robots

(SeaPRwire) –   ວັນ​ຈຸ​ໄຊ, ຮົງ​ກົງ, ວັນ​ທີ 03 ເດືອນ​ເມສາ ປີ 2026 — ໃນຂະນະທີ່ຕົວແທນ AI ກຳລັງເຮັດວຽກກັບວຽກດິຈິຕອນໄດ້ດີຂຶ້ນ, ຂໍ້ຈຳກັດໃໝ່ໄດ້ປາກົດຂຶ້ນຄື: ການເຮັດໃຫ້ພວກມັນຫັນປ່ຽນໄປສູ່ການປະຕິບັດຕົວຈິງໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງທີ່ເຮັດວຽກໄດ້

ນັ້ນແມ່ນຂໍ້ສະເໜີຂອງ DeepMirror, ສະຕາດອັບທີ່ຕັ້ງຕົນເອງເປັນຊັ້ນ runtime ສຳລັບ AI ທາງກາຍະພາບ. ບໍລິສັດກ່າວວ່າໄດ້ປະສົມປະສານ OpenClaw ເຂົ້າກັບຫຸ່ນຍົນ Unitree, ເຊິ່ງເປັນຂັ້ນຕອນຕົ້ນໃນການເຮັດໃຫ້ຕົວແທນສາມັນປະໂຫຍດກາຍເປັນລະບົບທີ່ສາມາດຮັບຮູ້, ເຄື່ອນຍ້າຍ, ປະຕິບັດ ແລະ ຟື້ນຕົວໃນສະພາບແວດລ້ອມໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງໄດ້.

ຂົວຜ່ານ “ຊ່ອງຫວ່າງຄວາມເປັນຈິງ”

ຄຳກ່າວນີ້ໃຫຍ່ກວ່າການສາທິດຫຸ່ນຍົນເຄື່ອງດຽວ. DeepMirror ໂຕ້ແຍ້ງວ່າ ຈຸດຄວບຄຸມທີ່ສຳຄັນຕໍ່ໄປໃນວິທະຍາສາດຫຸ່ນຍົນອາດຈະບໍ່ແມ່ນໂມເດລເອງ, ຫຼືແມ່ນແຕ່ຮາດແວ, ແຕ່ແມ່ນ runtime ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ສອງສິ່ງນີ້.

ໃນທັດສະນະຂອງມັນ, ຕົວແທນເຊັ່ນ OpenClaw ກຳລັງມີຄວາມສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນໃນການເຂົ້າໃຈເປົ້າໝາຍ, ວາງແຜນວຽກ, ແລະ ເອີ້ນໃຊ້ເຄື່ອງມື. ແຕ່ການຄິດນັ້ນບໍ່ໄດ້ແປງໄປສູ່ຄວາມສາມາດທາງກາຍະພາບໃນເຮືອນ, ຫ້ອງການ ຫຼືສະຖານທີ່ທາງກາຍະພາບອື່ນໆໂດຍທຳມະຊາດ. ຫຸ່ນຍົນໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງຕ້ອງຈັດການບັນຫາປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ. ມັນຕ້ອງຮູ້ວ່າມັນຢູ່ໃສ, ມັນເຫັນຫຍັງ, ວຽກໄດ້ສຳເລັດແທ້ຫຼືບໍ່, ມີຫຍັງປ່ຽນແປງໃນສະພາບແວດລ້ອມ, ແລະ ຄວນເຮັດແນວໃດເມື່ອມີສິ່ງຜິດພາດເກີດຂຶ້ນ. ມັນຕ້ອງຈັດການກັບຄົນທີ່ກຳລັງເຄື່ອນຍ້າຍ, ເສັ້ນທາງຖືກກີດຂວາງ, ຈັບບໍ່ໄດ້ວັດຖຸ, ແລະ ການກະທຳທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ.

ຕ່າງຈາກຊອບແວ, ການປະຕິບັດທາງກາຍະພາບບໍ່ມີປຸ່ມເພິ່ມຄືນໄດ້ງ່າຍໆ. ນັ້ນແມ່ນຊັ້ນທີ່ DeepMirror ກ່າວວ່າຕ້ອງການຄອບຄອງ.

ຈາກຂະບວນການເຮັດວຽກດິຈິຕອນເຖິງການປະຕິບັດທາງກາຍະພາບ

OpenClaw ຊ່ວຍເຜີຍແຜ່ອິນເຕີເຟດທີ່ແຕກຕ່າງສຳລັບຕົວແທນ ໂດຍການເຄື່ອນຍ້າຍພວກມັນອອກຈາກເທີມິນອນໄປສູ່ຂະບວນການເຮັດວຽກສົນທະນາທີ່ຄຸ້ນເຄີຍກວ່າ. ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕົວຄືກັບເຄື່ອງມືຂອງນັກພັດທະນາ, ລະບົບນີ້ສາມາດຮັບມອບໝາຍວຽກດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດ, ແລ່ນໄດ້ດົນນານ, ຮັກສາບໍລິບົດ, ຕິດຕາມກວດກາວຽກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະ ສົ່ງຜົນໄດ້ກັບມາແບບຕັ້ງໜ້າ.

ແຕ່ສະຖາປັດຕະຍະກຳຕົວແທນປະເພດນີ້ສ່ວນໃຫຍ່ຍັງຢູ່ໃນໂລກດິຈິຕອນ. ການພະນັນຂອງ DeepMirror ແມ່ນວ່າ ເພື່ອໃຫ້ AI ທາງກາຍະພາບມີປະໂຫຍດໃນຂະໜາດໃຫຍ່, ຕົວແທນຕ້ອງການ runtime ທີ່ສາມາດແປງຄວາມຕັ້ງໃຈລະດັບສູງໄປເປັນ ການປະຕິບັດທາງກາຍະພາບວົງປິດ.

ແທນທີ່ຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຊັ້ນເທິງຈັດການການເຄື່ອນທີ່, ການຮັບຮູ້, ການວາງແຜນການເຄື່ອນໄຫວ, ຫຼື ຕຶກຕາມຄວບຄຸມສະເພາະຮາດແວ, ບໍລິສັດຕ້ອງການໃຫ້ຕົວແທນອອກເປົ້າໝາຍ ແລະ ໃຫ້ runtime ຈັດການສ່ວນທີ່ເຫຼືອ. ໃນແງ່ປະຕິບັດ, ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າ ຕົວແທນຊັ້ນເທິງຄວນຈະສາມາດເວົ້າສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ “ໄປກວດເບິ່ງວ່າເຕົາອົບປິດແລ້ວຫຼືບໍ່”, ຫຼື “ເອົາສິ່ງຂອງທີ່ຢູ່ເທິງໂຕະມາໃຫ້ຂ້ອຍ”, ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈ SLAM, ການປະສົມເຊັນເຊີ, ໂອໂດມິຕຣີ, ຫຼື ການຈັດລໍາດັບການກະທຳໃນລະດັບຮາດແວ.

ສີ່ນາມມະນີຂອງການປະຕິບັດ

DeepMirror ອະທິບາຍສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງຕົນວ່າເປັນ a stack beneath the agent runtime. ຢູ່ຊັ້ນເທິງສຸດແມ່ນ OpenClaw, ເຊິ່ງຈັດການຄວາມຕັ້ງໃຈ, ການວາງແຜນ, ການຈັດລະບຽບ, ແລະ ການໃຊ້ເຄື່ອງມື. ຢູ່ໃຕ້ແມ່ນ runtime ທາງກາຍະພາບຂອງ DeepMirror, ເຊິ່ງຈັດການການປະຕິບັດໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ. ບໍລິສັດໄດ້ແບ່ງຊັ້ນການປະຕິບັດນີ້ອອກເປັນສີ່ນາມມະນີ:

• ຄວາມເຂົ້າໃຈທາງ semantic: ແປງຄວາມຕັ້ງໃຈພາສາທຳມະຊາດໄປເປັນເປົ້າໝາຍເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້.

• ການເຄື່ອນຍ້າຍທາງພື້ນທີ່: ນຳທາງໃນສະພາບແວດລ້ອມແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ມີສິ່ງກີດຂວາງເຄື່ອນຍ້າຍ.

• ການສ້າງການກະທຳແບບເຄື່ອນໄຫວ: ຈັດການສະກັດວັດຖຸໃນເວລາຈິງ.
• ການສະໜັບສະໜູນຂ້າມຕົວຫຸ່ນ: ອະນຸຍາດໃຫ້ຕຶກຕາມຕົວແທນດຽວກັນແລ່ນຜ່ານຮາດແວຫຸ່ນຍົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຈາກສີ່ຂາເຖິງມະນຸດຍົນ.

ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ມັນຕ້ອງການໃຫ້ຕຶກຕາມຕົວແທນຊັ້ນເທິງໜຶ່ງດຽວແລ່ນຜ່ານຫຸ່ນຍົນຫຼາຍປະເພດ ໂດຍບໍ່ບັງຄັບໃຫ້ນັກພັດທະນາສ້າງລະບົບທັງໝົດຄືນໃໝ່ສຳລັບແຕ່ລະແພລດຟອມຮາດແວ. ຖ້າສິ່ງນີ້ເຮັດວຽກໄດ້, ມັນຈະເຮັດໃຫ້ຊັ້ນ runtime ມີຄວາມສຳຄັນທາງຍຸດທະສາດ.

ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ໜ່ວຍຄວາມຈຳ

ຊອບແວຫຸ່ນຍົນໃນປະຈຸບັນຫຼາຍອັນຍັງຜູກພັນແໜ້ນກັບເຄື່ອງຈັກສະເພາະ, ເຊັນເຊີສະເພາະ, ຫຼື ຂະບວນການວຽກແຄບ. DeepMirror ກຳລັງພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ຊັ້ນນີ້ມີລັກສະນະສາມັນປະໂຫຍດຫຼາຍຂຶ້ນ. ບໍລິສັດກ່າວວ່າ runtime ຂອງຕົນຖືກອອກແບບເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດທາງກາຍະພາບ ສາມາດສັງເກດໄດ້, ຂັດຈັງຫວະໄດ້, ແລະ ຟື້ນຕົວໄດ້, ພ້ອມທັງຮັກສາສະຖານະ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານຄວາມປອດໄພໃນລະຫວ່າງການເຮັດສຳເລັດວຽກ.

ມັນຍັງເນັ້ນໜັກເຖິງໜ່ວຍຄວາມຈຳ. ອີງຕາມບໍລິສັດ, ລະບົບຂອງຕົນປະສົມປະສານຊັ້ນສະຕິປັນຍາສົດ, ໜ່ວຍຄວາມຈຳທາງພື້ນທີ່, ແລະ ໜ່ວຍຄວາມຈຳທາງເວລາ. ແນວຄິດນີ້ແມ່ນເພື່ອໃຫ້ຕົວແທນມີຫຼາຍກວ່າທໍ່ການຮັບຮູ້ຄັ້ງດຽວ. ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຮັບຮູ້ວັດຖຸໃນເຟຣມດຽວ, ລະບົບຕິດຕາມວ່າວັດຖຸຢູ່ໃສ, ມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນກ່ອນໜ້ານີ້ໃນວຽກ, ເປັນຫຍັງການກະທຳກ່ອນໜ້າລົ້ມເຫລວ, ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມປັດຈຸບັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການພະຍາຍາມກ່ອນໜ້າແນວໃດ.

ສິ່ງນີ້ສຳຄັນເພາະວ່າ ສິ່ງທີ່ທຳລາຍລະບົບຫຸ່ນຍົນສ່ວນຫຼາຍບໍ່ແມ່ນການກະທຳຄັ້ງທຳອິດ. ມັນແມ່ນທຸກສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນຫຼັງຈາກສະພາບແວດລ້ອມປ່ຽນແປງ.

ໂປຣໂຕຄອນຄວບຄຸມພື້ນເມືອງຂອງຕົວແທນ

ໃນລະດັບຄວບຄຸມ, DeepMirror ກ່າວວ່າໄດ້ສ້າງສິ່ງທີ່ມັນເອີ້ນວ່າ “Agent-Native Robot Control Protocol.” ບໍລິສັດກຳນົດມັນວ່າເປັນລະບົບປະຕິບັດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍເປົ້າໝາຍ ແທນທີ່ຈະເປັນລະບົບຄຳສັ່ງໂດຍກົງ. ແທນທີ່ຈະສົ່ງຄຳແນະນຳມໍເຕີດິບຈາກຊັ້ນເທິງ, ຕົວແທນສົ່ງຄວາມຕັ້ງໃຈ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ແລະ ບໍລິບົດ, ແລະ runtime ແກ້ໄຂສິ່ງນັ້ນໄປເປັນທັກສະ, ໂມດູນ, ແລະ ການກະທຳຮາດແວ ພ້ອມທັງຮັກສາວົງການປ້ອນຂໍ້ມູນຄືນ ແລະ ເສັ້ນທາງເພິ່ມຄືນ.

ຊັ້ນກາງຍຸດທະສາດ

ກອບແນວຄິດນີ້ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງເພີ່ມຂຶ້ນ ເມື່ອບໍລິສັດ AI ຫຼາຍແຫ່ງເລີ່ມເບິ່ງໄປເກີນກວ່າອັດຕະໂນມັດບຣາວເຊີ ແລະ ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນບລັອກ ໄປສູ່ຫຸ່ນຍົນ, ອຸປະກອນ, ແລະ