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酒店行业复合多态机器人:如何使用工具并理解、拆解任务

来源:互联网    时间:2024-07-28 10:31:43

  场景痛点

  机器人领域企业百花齐放,大模型为其发展添了一把火。机器人创业的难度已经不再是传统机器人那么简单,感知、控制、交互等各个领域的学科交叉,使得机器人在走向具身智能的过程中面临非常大的挑战。

  一方面,机器人在人类物理场景的落地是核心难点;另一方面,中国企业数字化的大趋势不可逆,如何用机器人服务推动企业的数字化革新至关重要。

  以酒店行业为代表的数字化已进入中场。这其中,OTA、PMS 等第一阶段的数字化实践,让其完成了对营销端、客流端、用户转化及粘性等信息流获取及信息化管理的基础设施建设。挑战最难的是企业的运营管理数字化,即解决运营管理中用户体验、服务反馈链路闭环等问题,这要基于更全面的行动流展开。

  解决方案及成效

  大模型操作小模型,行为数据训练 AI 更靠谱

  云迹科技复合多态机器人 UP 与数字化服务方案 HDOS(Hospitality Digital Opration System)一面运用了语言大模型,结合了 AI 大脑的算力,为需求提供智能决策支持以及处理复杂数据和逻辑;另一面让具身智能通过与环境互动,执行物理任务,形成服务闭环。

  稳定、高效、低成本是机器人服务三要素。复合多态机器人 UP 具有三个特点:会使用工具、会理解拆解任务、群体智能。它同人形机器人一样具有 360 度的视觉、交互感知能力,多功能、多模态、环境自适应性和 AI 调度的特点,可迅速进入更多场景提供服务,构建了机器人的群体智能服务平台,这对 AI 数字化服务的应用落地和发展意义重大。

  目前,累计 30000 万家酒店、几百家医院、工厂、楼宇服务的超 150 万次日活、100 余个 API 端口开放连通的行为数据训练,让其具备超出纯文本训练更强的场景的复合多态感知能力。

  AI+ 具身智能,让 B 端服务、C 端体验 All-in AI

  运用 AI 大脑 + 具身智能模式打造的 HDOS 服务平台,以复合多态机器人为行动载体,让目标场景中用户需求、服务 All-in AI。HDOS 服务平台将用户对于服务请求的行为纳入数字化系统中,进行数字化的分析、跨场景执行、线上反馈处理,对接场景运营系统,实现用户服务链路的闭环。

  C 端的服务需求可分为两类,一类是基于咨询为主的信息流,另一类是以服务为主的行动流。HDOS 通过感知(接触)、认知(判断)、决策、执行到反馈的每一个环节,将信息流可处理、行动流可执行,并转化为可分析、可处理的数据,进而优化决策并执行。

  其一,让信息流需求可以直接调动系统本身的 AI 大脑,即 ChatAI 直接回答,无需人工参与;

  其二,让行动流需求直接调动复合多态机器人 UP 使用工具(如:送物舱、智能货柜、清洁舱等)自动化执行服务需求,无需人工参与;

  其三,当需要人工协调时,系统会明确转人工进行人机协同工作(如:分单派单、客诉预警、HotelGPT)

  用户需求通过数字化分析得以更精准的需求,提高决策准确性及服务的效率。执行数字化通过自动化执行任务,可以减少人为失误,人为情绪降低摩擦系数,同时对反馈数字化提供有效的帮助。在这一过程中,AI+ 具身智能是数字化方案的最佳执行者,海量信息处理、实时反馈、复杂多任务自动执行,提高效率,并通过 AI 学习和适应不断优化性能。

  AI for Hospitality,酒店已成数字化方案的最佳试验场

  AI 是人、物、商业和环境的新型链接器,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,AI+ 具身智能在垂类场景蕴藏了更多机会。

  以作为人类生活的 " 第四空间 " 的酒店行业为例,是 Hospitality 属性的服务业、服务空间、服务场景的典型代表。随着时代的发展,其具有 7*24 小时全时段、多元化服务的场景特点,数字化转型的核心驱动力是内生的需求,而 " 增收 "、" 降本 "、" 效率提升 " 和 " 满意度提升 " 衡量成效的重要指标。

  HDOS 系统服务数据显示,在单一酒店的机器人月任务数超过 4000 次,其中有 800+ 送物需求来自 AI 语音电话,占总电话需求的 80%。对酒店而言,HDOS 系统可以帮助酒店提供增值服务、增加非房收入;服务员运用机器人辅助工作,可减轻负担,提高工作质量、缩短服务响应时间。

  UP 机器人单日最高任务 180 次,平均节约 10-12 小时 / 天,相当于人效 1.25 人;对 C 端客户而言,获得及时准确的服务、潜在需求被满足的个性化服务,可提升满意度及好感度。机器人相关 OTA 评论带图 35% 是平台带图评论率的 3.5 倍。截至目前,云迹科技机器人累计 OTA 好评 600 万次。

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