酒店行業復合多態機器人:如何使用工具并理解、拆解任務

創投圈
2024
07/27
20:29
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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么簡單,感知、控制、交互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,中國企業數字化的大趨勢不可逆,如何用機器人服務推動企業的數字化革新至關重要。

以酒店行業為代表的數字化已進入中場。這其中,OTA、PMS 等第一階段的數字化實踐,讓其完成了對營銷端、客流端、用戶轉化及粘性等信息流獲取及信息化管理的基礎設施建設。挑戰最難的是企業的運營管理數字化,即解決運營管理中用戶體驗、服務反饋鏈路閉環等問題,這要基于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

云跡科技復合多態機器人 UP 與數字化服務方案 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;另一面讓具身智能通過與環境互動,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。復合多態機器人 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、交互感知能力,多功能、多模態、環境自適應性和 AI 調度的特點,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臺,這對 AI 數字化服務的應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 端口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態感知能力。

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 服務平臺,以復合多態機器人為行動載體,讓目標場景中用戶需求、服務 All-in AI。HDOS 服務平臺將用戶對于服務請求的行為納入數字化系統中,進行數字化的分析、跨場景執行、線上反饋處理,對接場景運營系統,實現用戶服務鏈路的閉環。

C 端的服務需求可分為兩類,一類是基于咨詢為主的信息流,另一類是以服務為主的行動流。HDOS 通過感知(接觸)、認知(判斷)、決策、執行到反饋的每一個環節,將信息流可處理、行動流可執行,并轉化為可分析、可處理的數據,進而優化決策并執行。

其一,讓信息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態機器人 UP 使用工具(如:送物艙、智能貨柜、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)

用戶需求通過數字化分析得以更精準的需求,提高決策準確性及服務的效率。執行數字化通過自動化執行任務,可以減少人為失誤,人為情緒降低摩擦系數,同時對反饋數字化提供有效的幫助。在這一過程中,AI+ 具身智能是數字化方案的最佳執行者,海量信息處理、實時反饋、復雜多任務自動執行,提高效率,并通過 AI 學習和適應不斷優化性能。

AI for Hospitality,酒店已成數字化方案的最佳試驗場

AI 是人、物、商業和環境的新型鏈接器,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 屬性的服務業、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,數字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,提高工作質量、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,相當于人效 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性化服務,可提升滿意度及好感度。機器人相關 OTA 評論帶圖 35% 是平臺帶圖評論率的 3.5 倍。截至目前,云跡科技機器人累計 OTA 好評 600 萬次。

來源:鈦媒體

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