何必死磕人形，雲跡科技押注複合多態機器人「UP」：讓具身智慧走進百姓生活

對最早佈局商用服務機器人賽道的雲跡科技來說，已在酒店業的這個市場攻下了擂台，讓送物機器人成為我們日常生活裡的 「夥伴」。當具身智慧玩家們紛紛探索如何尋找場景落地、如何讓產品持續發揮價值時，雲跡科技再次探索出一個新的路徑。 「理想的AI，應該是讓機器像人一樣思考，讓產品像人一樣工作，並結合具體場景應用，端到端解決實際問題，創造價值。AI + 具身智能進化的雲跡科技機器人，已經做到了這一點。

應甫臣具身智能應用需要針對場景開方，對症下藥「具身智能也不是包治百病的靈丹妙藥，需要針對場景開方，對症下藥” 應甫臣說。在具身智能的應用上，雲跡科技始終從需求出發，瞄準痛點解決問題。綜合空間和時間兩個維度選擇飯店場景提供服務，24 小時營業、服務時長最長且服務距離足夠。其次，是需求，綜合發現飯店場景的迎賓需求並非最高，需求量大的是配送客需及外賣等，綜合便有了飯店配送機器人的推出以及被廣泛需要。
技術上，具身智能的應用存在兩大難題，兩個痛點：一是垂類高品質資料難，二是物理世界的資料少。所以場景和數據將是具身智慧機器人賽道兩個最關鍵的資源和障礙。
目前訓練具身智能皆透過模擬來做的，資料的多樣性不能確保。從服務機器人角度來講，透過模擬演算法、模型來訓練，無明確的最佳化目標。例如，訓練機器人行走，明確目標是不摔倒。那麼讓機器人運作，不碰撞是基本前提，服務的效果如何好、如何不好？無標準服務定義。模擬解決了對真實世界的模擬，但模擬度的準確性、多樣性仍存空間。
應用上，具身智慧機器人的實現路徑是一個從純軟體到硬體集成，再到特定行業應用的過程。在這個過程中，技術的成熟度、市場需求、以及跨領域應用的能力是關鍵因素，也就是將 A 場景訓​​練的經驗，遷移到 B 場景同樣可用、好用。雲跡科技目前的優勢是已經有大量的機器人在真實場景工作，運用真實的資料訓練機器人更聰明，這個聰明取決於對需求的認知理解、對空間環境的感知和判斷等等多個層次。目前，雲跡科技累計為全球 3 萬家飯店、幾百家醫院、工廠等場景提供機器人服務。
複合多態機器人：尋找當下在物理世界需求的最優解2023 年，雲跡科技複合多態機器人UP 完成全球首發，這個消息對於具身智能行業來說也頗具革新性，究其原因是它讓機器人「解耦」 了，也就是「分離」。機器人為什麼要分體？分體後的機器人到底有什麼價值？

雲跡科技首創複合多態性機器人「UP」及多功能艙##時間過去了，我們看到中國酒店業無論是華住、錦江、如家排頭兵對於智慧酒店的重視，還是外資高星、國企集團紛紛佈局服務機器人，中國酒店業的數字化改造正在經歷一場AI 服務的「煥新」。

過去需要人機合作的事情，正在陸續被機器人自閉環完成。例如過往，在飯店場景中，清掃、收垃圾、消殺等很多任務都是機器人與服務生共同完成，現在，機器人可以自主執行一個完整的任務。這項進步意味著更多人力被解放，可以做更多有價值的事情。

這相較於初代服務機器人有著很大不同。應甫臣介紹：複合多態性機器人UP 實現了「一機多能、分時復用」, 讓機器人24 小時中全時段、跨場景做不同的工作，這就基於雲跡科技為酒店提供的不單是具身智慧本身，還有一整套的機器人自閉環服務方案—— HDOS（Hospitality Digital Operation System），它從感知、認知、決策、執行、反饋形成了機器人的服務自閉環。

首先，在需求端，打通了電話、音響、電視等智慧硬體將資訊流可處理，在執行端，運用機器人完成全時段、跨場景、多功能的行動流，最後轉化為可分析、可處理的服務流程（工作流程），這就實現了AI 服務生命週期的全閉環。所有智慧化工作及結果實現 All in calculation，All in AI，科學優化分配效率，讓目標場景的管理 「有據可循」。目前這個方案酒店集團非常認可。

場景智能+ 具身智能是通往AGI 的主要路徑

為了讓機器人真正走進日常生活，實現人機和諧共處的場景智能，雲跡科技在機器人技術架構上構建了具身智能技術基座。例如，率先運用 SLAM 技術實現即時建圖、位置標註、自動測試功能，同時運用多感測器融合系統基於電腦視覺，使得機器人能夠精準地識別和理解其運作環境。

雲跡科技首創機器人生命管理系統，負責從機器人出生檢測、崗位職責、自學習外，還可進行自我診斷、自我修復，目前可視化節點數量達 94 個。

此外，雲跡科技結合視覺和大語言兩個大模型，研發多模態特徵地圖系統“YunMap”、“1+N” 艙應用系統，多機調度系統、告警回溯系統、量化跟踪系統實現AI 服務體系下的端對端場景智慧。

在雲跡科技展區的即時數位大螢幕上，記者看到遍布全國的雲跡機器人，大大小小不斷跳動的遊標，表示機器人即時任務及行走里程。目前，雲跡科技也進入發展的 2.0 階段，讓機器人持續接近人去工作。

「未來服務模型將具備兩種能力：一種是利用現有大模型對自己的賦能，另一種是基於現在的機器人運行數據形成的空間智能的模型，最終形成場景智能+ 具身智能的組合優勢。

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