设备、数据成具身智能酒店应用难题,云迹科技首发酒店智能体
AI导读:
群体规模大、场景标准化程度高的酒店行业,正在成为具身智能规模化落地的场景之一。在近期落幕的上海国际酒店及商业空间博览会上,“机器人服务智能体第一股”云迹科技发布了行业首款“酒店智能体”解决方案。
群体规模大、场景标准化程度高的酒店行业,正在成为具身智能规模化落地的场景之一。在近期落幕的上海国际酒店及商业空间博览会上,“机器人服务智能体第一股”云迹科技发布了行业首款“酒店智能体”解决方案。
云迹科技CEO李全印在接受南都N视频记者采访时表示,目前在智慧酒店行业中,行业痛点主要集中在人力成本攀升、服务标准化难、智能设备碎片化、数据不通畅。针对这些痛点,云迹从不同的路径切入,打造了一套打通“入住-住中-离店”全链路、覆盖食、宿、娱、购全场景的智能服务生态。
推出全链路酒店智能体,定位为行业连接者
云迹科技成立于2014年,业务范围主要包括尖端机器人及智能体服务。2025年10月,云迹科技正式登陆港交所,成为“机器人服务智能体第一股”。最新财报显示,公司2025年营业收入达3亿元,同比增长23.1%。
李全印告诉南都记者,目前在智慧酒店行业中,行业痛点主要集中在人力成本攀升、服务标准化难、智能设备碎片化、数据不通畅。针对这些痛点,此次云迹科技发布的酒店智能体,通过酒店智能体的全流程、全场景服务方案,用AI替代重复性劳动,打通设备数据壁垒,实现服务标准化、运营轻量化。
据介绍,云迹科技发布的“酒店智能体”,本质上是一套打通“入住-住中-离店”全链路、覆盖食、宿、娱、购全场景的智能服务生态。在展会现场,云迹科技打造了一条沉浸式体验动线:从前台的无感入住,到智慧客房的AI语音交互;从云迹UP系列机器人基于“1+N”模式在不同时段灵活切换送物、清洁、分拣角色,到智慧洗衣、AI大厨烹饪及无人零售的无缝衔接,智能体将贯穿住客旅程的每一刻。在C端布局上,展会现场云迹还展出了一款AI伴宠玩偶,未来住客可以对玩偶发出指令,满足互动、帮忙购买零售产品的需求。
在酒店场景目前有以下几类玩家,除了云迹科技等深耕酒店场景的机器人企业,还有互联网大厂、科技公司,这类公司凭借AI模型和智能体优势也正在形成突破之势。例如今年3月,腾讯与华住共同打造的“华小AI”智能体管家就已经在华住3200多家门店规模化落地。
“我们将自己定位为行业连接者。升级后的酒店智能体,已经贯穿入住、住中、离店全流程,帮助酒店打通客房零售、服务加购等商业链路。”谈及云迹做智能体的优势,李全印透露,云迹选择的路径更为垂直。
据他介绍,首先云迹构建了一套“感知—认知—决策—执行—反馈”的服务闭环,打通了从AI语音接单、智能排班、自动派单,到机器人自主配送、任务销项的全流程,不仅能够理解需求,还能完成物理交付,并形成可追溯的服务闭环。其次,云迹拥有12年来对酒店动线优化、客需响应、布草流转、私域营销等具体场景的积累,将这些积累融入到产品中,可以让智能体真正融入酒店日常运营。
为什么不是人形或四足?“形式要服从于功能”
南都记者关注到,截至目前,云迹科技已经推出了三代机器人产品:包括单舱送物机器人“润”系列、双舱送物机器人“格格”系列以及复合多态机器人“UP”系列。其中“UP”系列复合型机器人于2023年推出,该款机器人是“1+N”模块化、可拓展、可兼容的自由组合模式设计,支持一机多能、分时复用,可自主切换送物、清洁、零售等功能,无需更换硬件就能适配多场景,大幅降低酒店采购和运维成本,设备利用率远超传统单一机器人。
目前在具身智能的探索中,行业普遍关注人形和四足形态。谈及未来会否发力四足机器人或人形形态机器人时,李全印向南都记者表示,目前云迹选择做轮式复合多态机器人,主要是因为该形态在服务场景中,移动效率、负载能力、环境适应性和商业落地速度等方面较为突出。“人形、机器狗、轮式,这些只是形态。我们真正关心的是:在真实场景里,什么形态最能解决实际问题?什么形态效率最高、最可靠、最有性价比?最能被客户接受?如果三头六臂的效率更高,我们就做三头六臂;像人类叠衣服只需要三根手指,那我们就研发三根手指的机械臂。我们做机器人研发始终遵循一个原则:形式要服从于功能。”
谈及今年的机器人企业上市潮,李全印表示,机器人赛道迎来上市潮是行业走向成熟的标志,他也不担心智慧酒店赛道是否会因玩家的增多而变得拥挤。“更多的参与者带来更多的资源、更高的关注度,以及良性的技术竞争和市场竞合,最终会让整个行业变得更好。欢迎更多同行一起把服务智能体这个蛋糕做大,在各自擅长的领域推动行业进步。”
南都记者也了解到,云迹在布局酒店场景的同时,将沉淀的酒店智能体解决方案复制到工厂、医疗、商业楼宇、零售等多元场景。数据显示,截至2025年12月,云迹已服务约200家医院,来自工厂场景与楼宇的收入都同比大增。
尽管云迹在酒店积累的感知、调度、执行、反馈的核心能力是通用的,但李全印表示,在不同的场景中,仍存在场景底层逻辑不能照搬、不同场景稳定性和容错率存在差异,以及新场景数字化基础需要磨合等方面的门槛。
(文章来源:南方都市报)
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