地平线×地瓜机器人发布HoloAgent-0：具身AgentOS框架，统一3D空间记忆+技能调度+反馈闭环

【论文解读】HoloAgent-0: A Unified Embodied Agent Framework with 3D Spatial Memory ■ 来源机构：地平线机器人 / D-Robotics ■ 发表日期：2026-06-22 ■ 项目链接：https://github.com/HorizonRobotics/HoloAgent ■ 核心要点： 地平线和地瓜机器人联合提出 HoloAgent-0——一个统一的具身智能体框架，核心思路是把语言指令→可执行技能图→3D空间记忆→状态反馈→重新规划串成完整闭环，被业界称为机器人AgentOS。 ■ 四大模块： 1. 具身AgentOS：将语言指令拆解为带顺序、前置条件和恢复依赖的技能图，持续循环观察→检索记忆→调度技能→监控结果→更新计划 2. 3D空间记忆：分层多模态场景图（楼层→房间→视角→物体），用SAM2+SigLIP构建开放词表3D语义地图，支持局部增量更新 3. 具身技能层：HoloNavi（导航+主动探索）、HoloBrain（操作类VLA后端：抓取/放置/打开/递交等）、HoloMotion（人形全身运动跟踪/速度控制/姿态恢复） 4. 监控验证：技能执行报告进度/成功/失败模式/置信度/延迟/可恢复性，失败成为下次规划的证据 ■ 实验亮点： - 部署平台：Unitree G1人形、R1人形、轮式双臂移动操作平台 - HM3D-ObjNav模拟基准：成功率82.6%，SPL加权42.8%（对比MSGNav 74.1%/33.4%） - 真实公寓导航：Top-1@1.0m成功率97.70%，Top-5@1.0m成功率98.90% - ScanNet语义建图：31.58 mIoU / 45.54 mAcc - 真实演示：短程动作控制、主动找咖啡机、多机器人协同跳舞、洗衣篮搬运、衣物折叠 ■ 关联实体：地平线(hailuo)、地瓜机器人(digua)、宇树(unitree_robot) ■ 关键词：AgentOS、3D空间记忆、技能图、VLA、Sim2Real、具身智能