宸境科技完成 OpenClaw 与宇树机器人系统整合，提升机器人自主决策能力

近日，中国物理AI公司宸境科技（DeepMirror）宣布将OpenClaw融入其核心物理AI产品，并接入宇树科技（Unitree）的机器人软件中间件。此次技术融合旨在增强机器人在复杂场景中的自主决策与任务规划能力，加速其在商业场景中的落地应用。

打通推理能力与底层控制系统

近年来，机器人硬件能力持续提升，在运动控制、平衡算法及复杂地形适应方面取得突破。然而，在非人类遥控情况下，如何实现更高水平的自主决策，仍是行业面临的重要挑战。

宸境科技此次通过软件基础设施方式，将 OpenClaw 的推理能力接入机器人控制体系，实现“感知—理解—规划—执行”的闭环。整合完成后，机器人可基于实时环境信息进行任务拆解与路径优化，并通过底层控制系统完成动作执行与反馈。

提升商业场景适配能力

据宸境科技介绍，该系统重点面向园区巡检、安防管理、仓储协作等场景。在实际应用中，机器人可根据时间、环境变化及历史数据动态调整工作路径和优先级，提高运行效率与稳定性。

例如在园区巡检的机器狗，它不再需要人类的明确指令“去巡逻，发现异常就报警”，而是可以自主思考如何根据实际情况灵活地完成工作内容“这片园区是我的工作范围。现在是下午3点，人流量低，我应该优先去检查B区的消防通道是否被占用。如果通道畅通，我回到A栋大厅提供问询服务。”

宸境科技表示，此次整合的核心目标是通过软件层能力提升机器人在真实环境中的适应能力，推动其从单一执行工具向智能服务终端升级。

构建可扩展的技能体系

OpenClaw 具备模块化与可扩展特性。宸境计划通过技能模块（Skills）机制，持续拓展机器人在不同场景中的应用能力，并探索开放生态合作模式。

业内人士认为，物理AI的关键在于系统级整合能力。通过打通推理与执行层，机器人在复杂场景中的应用边界有望成为自主的物理智能体。它能在仓库里盘点货物并自主报告异常，能在社区里巡逻并提供咨询服务，甚至能在灾难现场根据环境变化实时调整搜救策略，并评估幸存者的优先级——这一切都是为了完成一个终极目标：创造物理世界的经济价值。

宸境科技的创始人胡闻表示：“硅谷一直在寻找AI的‘杀手级应用’，宸境科技将OpenClaw和宇树结合，给出了一条清晰的路径——AI最大的杀手级应用，就是物理世界本身。当机器人不再需要人类手把手地教导，而是能像真正的员工一样，理解任务、执行任务并为自己创造‘收入’时，我们迎来的将不仅仅是机器人产业的爆发，而是劳动力定义的根本性变革。”

随着物理AI逐步从技术探索走向产业应用，宸境科技将持续深化物理AI与实体机器人系统的融合探索，提升机器人在真实环境中的自主运行能力，加速商业场景的规模化应用，推动智能系统在现实世界中释放更大的生产力价值。