何必死磕人形,云迹科技押注复合多态机器人「UP」:让具身智能走进百姓生活
对最早布局商用服务机器人赛道的云迹科技来说,已在酒店业的这个市场攻下了擂台,让送物机器人成为我们日常生活里的 “伙伴”。在具身智能玩家们纷纷探索如何寻找场景落地、如何让产品持续发挥价值时,云迹科技再次探索出一个新的路径。“理想的 AI,应该是让机器像人一样思考,让产品像人一样工作,并结合具体场景应用,端到端解决实际问题,创造价值。AI + 具身智能进化的云迹科技机器人,已经做到了这点。其核心之一就是让机器人会使用工具,会理解推理、分配任务,实现了群体智能” 云迹科技 CTO 应甫臣说。
应甫臣具身智能应用需要针对场景开方,对症下药“具身智能也不是包治百病的灵丹妙药,需要针对场景开方,对症下药” 应甫臣说。在具身智能的应用上,云迹科技始终从需求出发,瞄准痛点解决问题。综合空间和时间两个维度选择酒店场景提供服务,24 小时营业、服务时长最长且服务距离足够。其次,是需求,综合发现酒店场景的迎宾需求并非最高,需求量大的是配送客需及外卖等,综合便有了酒店配送机器人的推出以及被广泛需要。
技术上,具身智能的应用存在两大难题,两个痛点:一是垂类高质量数据难,二是物理世界的数据少。所以场景和数据将是具身智能机器人赛道两个最为关键的资源和壁垒。
当前训练具身智能均通过仿真来做的,数据的多样性不能确保。从服务机器人角度来讲,通过仿真算法、模型来训练,无明确的优化目标。比如,训练机器人行走,明确目标是不摔倒。那么让机器人工作,不碰撞是基本前提,服务的效果如何好、如何不好?无标准服务定义。仿真解决了对真实世界的模拟,但模拟度的准确性、多样性仍存空间。
应用上,具身智能机器人的实现路径是一个从纯软件到硬件集成,再到特定行业应用的过程。这个过程中,技术的成熟度、市场需求、以及跨领域应用的能力是关键因素,也就是将 A 场景训练的经验,迁移到 B 场景同样可用、好用。云迹科技目前的优势是已经有大量的机器人在真实场景工作,运用真实的数据训练机器人更聪明,这个聪明取决于对需求的认知理解、对空间环境的感知和判断等等多个层次。目前,云迹科技累计为全球 3 万家酒店、几百家医院、工厂等场景提供机器人服务。
复合多态机器人:寻找当下在物理世界需求的最优解2023 年,云迹科技复合多态机器人 UP 完成全球首发,这个消息对于具身智能行业来说也颇具革新性,究其原因是它让机器人 “解耦” 了,也就是 “分体”。机器人为什么要分体?分体后的机器人到底有什么价值?
一年的时间过去了,我们看到中国酒店业无论是华住、锦江、如家排头兵对于智慧酒店的重视,还是外资高星、国企集团纷纷布局服务机器人,中国酒店业的数字化改造正在经历一场 AI 服务的 “焕新”。
过去需要人机合作的事情,正在陆续被机器人自闭环完成。例如过往,在酒店场景中,清扫、收垃圾、消杀等很多任务都是机器人与服务员共同完成,现在,机器人可以自主执行一个完整的任务。这一进步意味着更多人力被解放,可以做更多有价值的事情。
这相较于初代服务机器人有着很大不同。应甫臣介绍:复合多态机器人 UP 实现了 “一机多能、分时复用”, 让机器人 24 小时中全时段、跨场景做不同的工作,这就基于云迹科技为酒店提供的不单是具身智能本身,还有一整套的机器人自闭环服务方案 —— HDOS(Hospitality Digital Operation System),它从感知、认知、决策、执行、反馈形成了机器人的服务自闭环。
首先,在需求端,打通了电话、音响、电视等智能硬件将信息流可处理,在执行端,运用机器人完成全时段、跨场景、多功能的行动流,最后转化为可分析、可处理的服务流(工作流),这就实现了 AI 服务生命周期的全闭环。所有智能化工作及结果实现 All in calculation,All in AI,科学优化分配效率,让目标场景的管理 “有据可循”。目前这个方案酒店集团非常认可。
为了让机器人真正走进日常生活,实现人机和谐共处的场景智能,云迹科技在机器人技术架构上构建了具身智能技术基座。比如,率先运用 SLAM 技术实现实时建图、位置标注、自动测试功能,同时运用多传感器融合系统基于计算机视觉,使得机器人能够精准地识别和理解其运行环境。
云迹科技首创机器人生命管理系统,负责从机器人出生检测、岗位职责、自学习外,还可进行自诊断、自修复,目前可视化节点数量达 94 个。
此外,云迹科技结合视觉和大语言两个大模型,研发多模态特征地图系统 “YunMap”、“1+N” 舱应用系统,多机调度系统、告警回溯系统、量化跟踪系统实现 AI 服务体系下的端到端场景智能。
在云迹科技展区的实时数字大屏上,记者看到遍布全国的云迹机器人,大大小小不断跳动的光标,表示机器人实时任务及行走里程。目前,云迹科技也进入发展的 2.0 阶段,让机器人不断接近于人去工作。
“未来服务模型将具备两种能力:一种是利用现有大模型对自己的赋能,另一种是基于现在的机器人运行数据形成的空间智能的模型,最终形成场景智能 + 具身智能的组合优势。” 应甫臣说道。
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