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場景痛點

機器人領域企業百花齊放，大模型為其發展添了一把火。機器人創業的難度已經不再是傳統機器人那么簡單，感知、控制、交互等各個領域的學科交叉，使得機器人在走向具身智能的過程中面臨非常大的挑戰。

一方面，機器人在人類物理場景的落地是核心難點；另一方面，中國企業數字化的大趨勢不可逆，如何用機器人服務推動企業的數字化革新至關重要。

以酒店行業為代表的數字化已進入中場。這其中，OTA、PMS等第一階段的數字化實踐，讓其完成了對營銷端、客流端、用戶轉化及粘性等信息流獲取及信息化管理的基礎設施建設。挑戰最難的是企業的運營管理數字化，即解決運營管理中用戶體驗、服務反饋鏈路閉環等問題，這要基于更全面的行動流展開。

解決方案及成效

大模型操作小模型，行為數據訓練AI更靠譜

云跡科技復合多態機器人UP與數字化服務方案HDOS（Hospitality Digital Opration System）一面運用了語言大模型，結合了AI大腦的算力，為需求提供智能決策支持以及處理復雜數據和邏輯；另一面讓具身智能通過與環境互動，執行物理任務，形成服務閉環。

穩定、高效、低成本是機器人服務三要素。復合多態機器人UP具有三個特點：會使用工具、會理解拆解任務、群體智能。它同人形機器人一樣具有360度的視覺、交互感知能力，多功能、多模態、環境自適應性和AI調度的特點，可迅速進入更多場景提供服務，構建了機器人的群體智能服務平臺，這對AI數字化服務的應用落地和發展意義重大。

目前，累計30000萬家酒店、幾百家醫院、工廠、樓宇服務的超150萬次日活、100余個API端口開放連通的行為數據訓練，讓其具備超出純文本訓練更強的場景的復合多態感知能力。

AI+具身智能，讓B端服務、C端體驗All-in AI

運用AI大腦+具身智能模式打造的HDOS服務平臺，以復合多態機器人為行動載體，讓目標場景中用戶需求、服務All-in AI。HDOS服務平臺將用戶對于服務請求的行為納入數字化系統中，進行數字化的分析、跨場景執行、線上反饋處理，對接場景運營系統，實現用戶服務鏈路的閉環。

C端的服務需求可分為兩類，一類是基于咨詢為主的信息流，另一類是以服務為主的行動流。HDOS通過感知（接觸）、認知（判斷）、決策、執行到反饋的每一個環節，將信息流可處理、行動流可執行，并轉化為可分析、可處理的數據，進而優化決策并執行。

其一，讓信息流需求可以直接調動系統本身的AI大腦，即ChatAI直接回答，無需人工參與；

其二，讓行動流需求直接調動復合多態機器人UP使用工具（如：送物艙、智能貨柜、清潔艙等）自動化執行服務需求，無需人工參與；

其三，當需要人工協調時，系統會明確轉人工進行人機協同工作（如：分單派單、客訴預警、HotelGPT）

用戶需求通過數字化分析得以更精準的需求，提高決策準確性及服務的效率。執行數字化通過自動化執行任務，可以減少人為失誤，人為情緒降低摩擦系數，同時對反饋數字化提供有效的幫助。在這一過程中，AI+具身智能是數字化方案的最佳執行者，海量信息處理、實時反饋、復雜多任務自動執行，提高效率，并通過AI學習和適應不斷優化性能。

AI for Hospitality，酒店已成數字化方案的最佳試驗場

AI是人、物、商業和環境的新型鏈接器，場景和數據將是具身智能機器人賽道兩個最為關鍵的資源和壁壘，AI+具身智能在垂類場景蘊藏了更多機會。

以作為人類生活的“第四空間”的酒店行業為例，是Hospitality屬性的服務業、服務空間、服務場景的典型代表。隨著時代的發展，其具有7*24小時全時段、多元化服務的場景特點，數字化轉型的核心驅動力是內生的需求，而“增收”、“降本”、“效率提升”和“滿意度提升”衡量成效的重要指標。

HDOS系統服務數據顯示，在單一酒店的機器人月任務數超過4000次，其中有800+送物需求來自AI語音電話，占總電話需求的80%。對酒店而言，HDOS系統可以幫助酒店提供增值服務、增加非房收入；服務員運用機器人輔助工作，可減輕負擔，提高工作質量、縮短服務響應時間。

UP機器人單日最高任務180次，平均節約10-12小時/天，相當于人效1.25人；對C端客戶而言，獲得及時準確的服務、潛在需求被滿足的個性化服務，可提升滿意度及好感度。機器人相關OTA評論帶圖35%是平臺帶圖評論率的3.5倍。截至目前，云跡科技機器人累計OTA好評600萬次。