酒店行業復合多型機器人：如何使用工具並理解、拆解任務｜創新場景

圖片系AI生成

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麽簡單，感知、控制、互動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，中國企業數碼化的大趨勢不可逆，如何用機器人服務推動企業的數碼化革新至關重要。

以酒店行業為代表的數碼化已進入中場。這其中，OTA、PMS等第一階段的數碼化實踐，讓其完成了對行銷端、客流端、使用者轉化及黏性等資訊流獲取及資訊化管理的基礎設施建設。挑戰最難的是企業的營運管理數碼化，即解決營運管理中使用者體驗、服務反饋鏈路閉環等問題，這要基於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

雲跡科技復合多型機器人UP與數碼化服務方案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；另一面讓具身智能透過與環境互動，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。復合多型機器人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、互動感知能力，多功能、多模態、環境自適應力和AI排程的特點，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台，這對AI數碼化服務的套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埠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型感知能力。

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服務平台，以復合多型機器人為行動載體，讓目標場景中使用者需求、服務All-in AI。HDOS服務平台將使用者對於服務請求的行為納入數碼化系統中，進行數碼化的分析、跨場景執行、線上反饋處理，對接場景營運系統，實作使用者服務鏈路的閉環。

C端的服務需求可分為兩類，一類是基於咨詢為主的資訊流，另一類是以服務為主的行動流。HDOS透過感知（接觸）、認知（判斷）、決策、執行到反饋的每一個環節，將資訊流可處理、行動流可執行，並轉化為可分析、可處理的數據，進而最佳化決策並執行。

其一，讓資訊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型機器人UP使用工具（如：送物艙、智能貨櫃、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）

使用者需求透過數碼化分析得以更精準的需求，提高決策準確性及服務的效率。執行數碼化透過自動化執行任務，可以減少人為失誤，人為情緒降低摩擦系數，同時對反饋數碼化提供有效的幫助。在這一過程中，AI+具身智能是數碼化方案的最佳執行者，海量資訊處理、即時反饋、復雜多工自動執行，提高效率，並透過AI學習和適應不斷最佳化效能。

AI for Hospitality，酒店已成數碼化方案的最佳試驗場

AI是人、物、商業和環境的新型連結器，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內容的服務業、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，數碼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，提高工作質素、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，相當於人效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人化服務，可提升滿意度及好感度。機器人相關OTA評論帶圖35%是平台帶圖評論率的3.5倍。截至目前，雲跡科技機器人累計OTA好評600萬次。

「關於創新場景50」

場景不是案例，它更加精準、也更加抽象。數碼化就是創新場景的不斷疊加和叠代。