由清华大学、北京通用人工智能研究院等机构联合提出的SimulAct框架，通过双系统架构实现机器人的高效指令操作。该系统将机器人控制分为慢思考的规划系统和快响应的执行系统，前者负责语义理解和任务规划，后者则根据预设的经验库和实时感知快速执行动作，从而显著提升机器人在复杂场景下的操作效率。

实验结果显示，SimulAct在真实世界和仿真环境中均表现出优于现有方法的性能，尤其在长程任务中成功率提升明显。该研究为机器人具身智能的发展提供了新的技术路径，相关论文和代码已公开。