人工智能正以前所未有的速度滲透到各個行業，酒店行業，也面臨著服務智能體帶來的全新挑戰與機遇。

2025 ITValue Summit 的前瞻對話「AI落地指南特別篇」之一，聚焦于服務智能體如何重塑酒店服務這一關鍵議題。在本次對話中，我們邀請到了云跡科技副總裁謝云鵬，與鈦媒體聯合創始人劉湘明一同深入探討 AI 在酒店場景中的落地實踐與未來展望。

AI 技術的發展正推動著人工智能從認知智能走向行動智能，從數字世界走向物理世界。在今年的 WAIC 展館中，更多的企業和研究機構開始將關注點從機器人的運動能力轉向如何與實際生活場景中的需求相結合，特別是如何滿足千行百業普通百姓衣食住行的需求。這一轉變標志著 AI 技術正逐漸從理論研究走向實際應用，為酒店行業的服務創新提供了新的思路和方向。

云跡科技選擇酒店場景作為機器人應用的重點領域，并非偶然。酒店作為一個全服務時長場景，客人在房間內 24 小時都可能有需求，機器人的服務時長不受工作時間的限制，能夠在人不愿意工作的時間發揮更大的替代作用。同時，酒店的需求如配送、清掃等可以做到端到端的解決方案，從需求端觸發到服務端閉環，符合云跡科技的產品思路。

然而，服務智能體在酒店場景中的應用并非一帆風順。機器人和電梯的交互、人機協作時代的規則定義、人機沖突的優化調度等問題，都是云跡科技在發展過程中面臨的挑戰。但通過不斷的技術研發和實踐探索，云跡科技逐漸找到了解決問題的方法。

在本次前瞻對話中，我們將圍繞服務智能體如何重塑酒店服務這一核心問題，深入探討酒店機器人的技術發展、人機協作模式、未來規劃以及 AI 落地的關鍵問題。

附上本期直播時間軸，幫你快速跳轉感興趣的部分

06:36 如何為機器人選場景

13:18人機協作時代的新規則

18:06 好的機器人是在真實世界“摔打”出來的

28:22 人形機器人是必然么

以下為對話實錄，經鈦媒體APP整理：

劉湘明：各位觀眾朋友大家好，歡迎來到數字價值觀察室在世界人工智能大會的直播現場，我是主持人劉湘明。我們繼續討論一直以來關注的話題，AI落地場景。今天很高興邀請到云跡科技副總裁謝云鵬。請謝總做一個簡單介紹。

謝云鵬：數字價值觀察室的各位觀眾大家好。非常榮幸今天接受到邀請，跟大家一起共享一下我們的一些思考和觀察。云跡科技是一家專注于在多場景應用AI智能機器人的企業。我們會以軟硬件一體的方式，向客戶提供整體解決方案。

云跡科技成立于2014年，經過11年的打拼，我們在酒店場景的機器人應用，已經做到了相對非常成熟的一個狀態。從2024年的數據來看，我們已經服務了超過3萬家酒店和100多家的醫院，機器人服務已經超過了5億次，行走里程也超過了2000萬公里。如果用地球赤道來換算的話，機器人已經跑了五百多圈了。大家不管是出差，還是旅游的過程中，相信入住酒店的時候就會看到我們可愛的機器人同事，經常給大家奔忙送一些外賣和快遞。

劉湘明：WAIC場館有很多的機器人，對世界人工智能大會整個展館，您有什么印象特別深刻的地方？

謝云鵬：我自己是第五年來參加WAIC，跟這個平臺其實還是蠻有感情的，每年都能學到很多新的知識。今年其實我比較驚喜的是，開幕式提到了兩個走向：第一，人工智能從認知智能已經走向了行動智能；第二，人工智能從數字世界走向物理世界，人工智能不僅僅能夠在數字世界給大家提供一個答案，更多的是能夠通過各種機器人服務，把人們的需求直接轉化成智能化服務，滿足大家的需求。

在展館里可以看到更多的同仁，大家都在往這個方向走，大家開始考慮的不再是機器人在行走或者運動上的專長，而是怎么和實際生活場景當中的需求，特別是千行百業普通百姓衣食住行的需求相結合，這是我印象最深的一個部分。

劉湘明：非常好。您也談到云跡科技成立于2014年，這些年人工智能包括機器人的技術發展非常快。為什么你們用機器人的硬件為依托，當年是怎么考慮的，這其實應該不是一個很容易做出來的決定。

謝云鵬：是的，其實我們剛剛在創業的時候，也思考如何才能在應用場景當中發揮價值和作用，這是云跡一直以來的整體產品思路。我們更多考量了黃金圈法則，先考慮我們為什么要做這件事情，然后再考慮怎么去做，最后再考慮去做什么。

所以，我們不是在考慮技術如何能成，而是先去考慮我們做這件事，如何滿足真實世界中的需求，然后從物理世界的需求出發，再倒推我們要去做哪些技術上的改良。

硬件實體一定能夠產生行動價值，從認知智能走向行動智能，這也是我們的初心，包括我們現在在做的就是離身智能和具身智能的結合，也是希望能夠從這個角度出發。

劉湘明：還是第一性原理在發揮作用。三萬多家酒店在用云跡機器人，為什么會選擇酒店這個行業？

當初一個朋友開始做飯店送餐機器人，他就跟我講，怎么跟飯店老板賣機器人，他就找個老板問，送餐員每個月工資多少，機器人可以節約多少錢，他就賣進去了。但是云跡并沒有把飯店的場景納入到你們的業務范疇里面，就選擇了酒店。這是為什么？

謝云鵬：您這個問題問得特別好。其實我們的思路是一樣的，也是考量到底替代了多少簡單重復的勞動，那它產生的價值也是可以被這么衡量。

我們當時之所以選擇酒店場景，首先，我們在空間和時間上做了深度的思考，酒店本身是一個全服務時長場景，住在酒店房間里的客人可能24小時有需求，機器人的服務時長不會因為下班或者工作時間的終止而終止，而且它的價值恰恰體現在那些人不愿意工作的時間里，它發揮的替代作用會比工作時間要更大。

第二，考慮任務的完成度，它到底產生什么價值，我們的想法是要做端到端。這個服務最終一定是由需求端觸發，到最后完成需求，是能夠端到端的整個全流程的解決方案。酒店的很多需求比如配送、清掃等需求，是可以做到端到端的。

當然我們當時也面臨著很多的困難和技術研發上的障礙。我們14年創業的時候，也會有很多質疑的聲音，說如果機器人不用上樓，技術會簡單很多，如果不用做物聯設備，機器人僅行走也會簡單很多。

但我們還是堅持端到端地交付，從需求端觸發到服務端閉環。

另外，我們覺得酒店其實是承載著人們幸福的一個場景。不管是出差還是旅游，機器人在這個場所下做的服務，也能夠照應我們自己的價值觀，我們希望機器人的出現能夠替代人類那些簡單、重復甚至危險的工作，能夠把人從簡單繁瑣的事情中解放出來，人可以做更多高價值的情感性質的工作。

劉湘明：追問一下，到底是什么原因讓你放棄了飯店這么大的一個市場？

謝云鵬：還是回到端到端這件事，相對來說，飯店服務是在不同角色的中間環節起到作用，它不是從需求端出發到最后的滿足，如果不能從一開始到最終做到整個價值鏈的閉環，我們認為飯店機器人還沒有辦法發揮那么大的作用。

當然我覺得技術日新月異，目前很多產品其實有潛力能夠讓機器人在新的場景中發揮價值，我們還是覺得酒店場景更能夠承載我們自己的期待。

劉湘明：您還談到了機器人上樓，機器人和電梯的交互看著很簡單，其實背后也是一套很復雜的體系，這是不是是一個比較大的技術難點？

謝云鵬：是的，因為電梯是一種特種設備，它承載著很多安全的需求。目前國家市場監督管理局也是把它當成一種特種設備在管理，機器人和電梯的物聯打通，在技術上存在一個難點。我們當時開始做這件事情的時候，就投入了很多的研發力量，目前我們也通過長時間的研發和穩定運行，已經獲取到了監管層面對于這件事情的認可。

所以我們也很驕傲地說，在全球范圍內，我們應該是在中國這方面具有領先優勢的一家企業，在整個機器人研發和電梯物聯的配合有比較大的貢獻。

劉湘明：現在我感覺酒店里的機器人、客人、酒店服務員，其實已經進入到一個新的協作狀態。你們怎么定義這種新的人機協作時代的規則？

謝云鵬：您這個問題特別有前瞻性。我們在自己內部分享的時候認為，現在已經進入到一種“碳基混合班組”的狀態，一部分是碳基人類，一部分是硅基人類，我們不管它叫機器人，未來我們認為是人機協作混合班組的形式。

有一句話說的特別好，機器人替代的不是jobs，不是替代工作崗位，替代的是tasks，替代的是那些簡單的任務。

我們認為機器人的出現，一定不是讓人類失業、讓人類沒有工作可以做，機器人做的事情是一些簡單重復低價值的工作，起碼在現階段是這樣，這樣才能夠更好地推動人機的協作和協同。

其實我們一直在思考的是，在數碼相機出現之前，大家都會覺得是不是數碼相機出現了畫家可能就不存在了，特別是畫素描的那些工作，照出來的一定比畫出來的效果要好，是不是畫家這個行業整體就被消滅了？其實并不是。

反而因為數碼相機的出現，一方面留給了大家很多美好的瞬間，但同時繪畫藝術和美術藝術也在不斷的躍遷和追求更高的精神境界。所以我們覺得這兩者其實并不沖突。

“碳硅混合班組”，未來會是一個長期演化的趨勢。越來越多的機器人，就像我們現在在酒店場景當中看到的機器人一樣，會在越來越多的場景中看到機器人在不斷工作、勞作，配合和協同人類更好地完成工作。

現在大家在酒店見到機器人已經不奇怪了，希望未來在更多的場景，比如說像醫院、社區這些場景中，都能夠看到新的人機協作模式出現。

劉湘明：那我再問一個極端的問題，有沒有出現機器人和員工指令沖突的時候，你們怎么去優化調度。首先有沒有這種情況，如果有的話，你們是怎么解決的呢？

謝云鵬：人機協同過程中還有很多挑戰。酒店是一個高度系統化的服務體，它最注重的就是服務，很多酒店都有非常嚴格的SOP，比如客人打電話的時候，后面到底是哪個部門在承接。

回到您的問題，在人機協同當中一定會遇到這種問題，因為機器人的出現或者說硅基生命的出現，相當于在整個SOP體系里面新加入了一個角色，這里面就會有一個沖突，如果完全按照碳基人類的方式排布整個工作的時候，就會有沖突，到底是誰來管理這個機器人？

我們認為，解決這個問題的方法就是一定不能把機器人當成是一個電器。它不是一個靠人類去觸發的行為，它應該變成一個有自主意識的智能體，這是現在的演進方向，它變成整個工作流程當中重要的一環，能夠根據需求直接去做一些相應的動作。它有自己的名稱，有自己的KPI，就能夠把人類和機器人的邊界分得更清晰一些，它的從屬作用或者輔助作用也能夠發揮。

現在在很多酒店里的機器人，經過幾年的應用之后，大家都覺得這個機器人是我的同事，甚至到了服役的期限，我們建議客戶換一個新的，大家都會覺得這個是我們同事，因為他搬走了，換來一個新的同事，我可能還需要適應期。

機器人一旦有了自己的身份，有了自己的崗位，有了自己的KPI之后，人機協作就會變成一件非常高效而美妙的事情。

劉湘明：下一個問題比較技術，現在大家都在談模型和智能體的訓練，我們在硅谷也見過一些機器人公司，其實整個硬件訓練跟軟件訓練差別非常大，也想請教一下，你們對現在的酒店機器人，包括可能還有其他機器人的訓練，有沒有什么值得跟大家分享的東西？

謝云鵬：這其實也是我們前一段時間的總結和思考。我們在看自己積累下來的一些核心能力的時候，也在看到底是哪些因素，就是像您說的硬件，它是怎么訓練才能夠達到一個比較好的階段。

技術是很重要的，但是更重要的可能是在真實物理世界當中碰到問題怎么去解決，才是真正的護城河。可能還真不是說我的thinking就是有多deeper，而是在你思考不到的地方，如果已經在實際場景當中應用了，在物理世界中遇到了很多問題，這些問題你是怎么解決的，在解決這種問題的過程中，積累到一些經驗和對于解決這個問題的思考，我們才覺得是硬件訓練最寶貴的部分。

這可能和大模型還不一樣，比如說機器人在行進當中遇到的一些障礙，到底如何區分這是不是障礙，如果這只是一個臨時設置的東西，是要讓開它，避開它走，還是繼續前行。遇到問題并且解決問題最寶貴的鑰匙，或者說是硬件訓練部分真正能夠積累下來的核心能力和優勢。

劉湘明：剛才您也談到，云跡開始考慮醫院等新的場景，包括可能在酒店里面新的場景，所以我下一個問題就是，你們對未來機器人或者硬件智能體的演進，有沒有自己的規劃？

謝云鵬：是這樣，我們下一步的規劃是希望能夠把離身智能和具身智結合起來。因為我們自己本身是軟硬件交付的整體方案。硬件更多承載的是執行，軟件部分就是AI，離身智能部分，我們更希望它作為需求的收集、效率提升的工具，我們希望能夠在未來從需求這一側實現智能化收集。

未來大家可能在進入酒店場景，拿起電話說需求的時候，就不光是人在接聽這些需求，而是由AI智能大腦在分析，把這些需求轉化成不同的工單之后，再找對應的角色和載體去完成服務。

比如咨詢服務，完全可以把這些咨詢服務讓大模型做直接回答。酒店里一個經常被問的問題就是WiFi密碼，可能一個酒店前臺人員一天要回答40次，這樣的問題完全沒必要讓人去回答。服務人員也會覺得這樣的工作對他沒價值，因為他在技能上沒有任何的提升。另外一些送物或者服務需求，也可以調機器人做。

在這樣的情況下，我們就會發現，需求是直接從客戶端出發，到最終的閉環之間盡量減少人工參與的環節。這樣一方面對酒店來說，降低了它的成本，另一方面，給客戶提供了一個即時送達和科技感很好的服務，這是第二部分。

第三部分，比較復雜的處理需求。比如有投訴，需要再轉給人類協作，我們希望把離身智能和具身智能結合起來。在這里我們抽象出一個鏈條，先是智能化收集需求，然后通過AI大腦進行需求和訂單轉化，再由訂單的轉化分配不同的角色完成，其中盡可能多地調用人工智能解決這些需求，最終實現一個完整閉環。

劉湘明：之前我們也跟很多投資人交流過，機器人替代人的一個路徑。最早就是剛才您談到的簡單重復的體力勞動。再高一層就是復雜的體力勞動，更復雜的就是像家用等更多場景應用的機器人，您覺得家用等更多場景的機器人會在什么時候真正能夠走到尋常百姓家？

謝云鵬：這也是我們一直在思考的問題。我們現在研發的新一代機器人，命名為復合多態機器人，我們也跟人工智能學會戴瓊海院士的團隊聯合發布了關于復合多態機器人的白皮書。

我們認為，復合多態機器人是非常重要的一個概念。它的概念就是說，機器人本體的運動部分和功能部分是可以分開的，在這種分開的情況下，能夠在不同的時間段做不同的任務，滿足不同的需要。同樣一個機器人，能夠有不同的的功能，發揮不同的價值。我們認為這樣的機器人非常符合家庭等更多場景使用的需要。

未來在機器人技術進一步成熟的時候，完全可以讓它走入家用等更多場景。比如做一些物資配送，老人行動不便，也可以讓機器人載他去指定的位置。同時還可以在空余時間做一些清掃。我們覺得，在商業層面，它的性價比是更容易走進家庭等更多場景。

還有一個很重要的點，如果機器人進入社區場景和家庭等場景，機器人和人類之間，在空間上的相互協同關系到底是什么樣的。

比如非機動車有非機動車道，但是機器人車道，目前還沒有這樣的規劃。現在機器人的運行和部分家庭等場景其實適配的，因為它本身只有樓梯，可能很難讓機器人運行。再一個就是設備的使用，機器人和人應該進行怎么樣的配合，我們覺得也是一個非常重要的方向。

劉湘明：我最早聽到說酒店有機器人的時候，我想的應該是人型，后來發現不是就覺得有點意外。我的問題是，您覺得下一代酒店機器人的演化，未來人形機器人會是必然的結果嗎？還是會根據功能，可能有特殊的形態。

謝云鵬：這是非常好的一個問題，還是回到我們的初心和原點，我們認為它的形態其實不重要，更重要的是它到底能夠通過這個形態去完成什么樣的使命，或者產生什么樣的價值。

我們認為，多種形態的機器人一定是必然，我們更多考慮的是功能的滿足和需求的的完成，而不是它具體是什么形態。如果有些部分是需要人形機器人，它是一個非常好的載體，最關鍵的不是形態或者技術，更多是它到底怎么完成這些任務。

劉湘明：說得特別好。因為去年我們邀請過波士頓動力的創始人、阿里云的創始人王堅博士，我們一起討論過這個問題，他們的結論跟您說的非常像，就是人形機器人最大的功用是提供情感上支持，因為你是在跟一個人交流，可能感覺就是完全不一樣的，可能其他的形態的機器人更適合完成它的工作，這是個很有意思的討論。

謝云鵬：機器人的出現能夠彌補人本身生理上的一些缺陷。比如我疊東西的時候，機器人六個手臂去疊，它一定要比兩個手疊的速度要快得多。機器人或者說具身智能豐富了很多的可能性。如果這個需求是需要雙臂完成，那雙臂是一個很好的解決方案，但如果需要多臂的話，人類做不到，機器人能做到，這是機器人的價值所在。

劉湘明：未來酒店行業的機器人還會有什么樣的驚喜，如果能透露的話。

謝云鵬：結合我們自己在酒店行業多年的深耕，酒店是一個非常好的場景，有很多需求是未被滿足的，而且我覺得隨著人類的生活半徑逐漸縮小，通過網購便利店就滿足了大部分的生活需求，在人類整個的生活范圍縮小的情況下，很多需求日益向自動化的方式轉化。

比如未來在酒店里面可能看到，機器人能夠洗衣服，目前的方式是人要把臟衣服拿到洗衣機里洗。等到一定時間，再拿出來烘干，未來我只需要向我的AI agent提出需求，后面的流程全部可以由機器人完成，很多非工作時間的需求，比如深夜想喝一碗熱粥，如果是人做的話，相對來說，不管是它的成本和對于人類勞動的使用上，可能都會是一個比較大的問題，這種情況完全就可以由具身智能解決。

隨著具身智能技術的進步和整個供應鏈成本的降低，可以實現很多以前希望做的事情，比如酒店場景內的萬物互聯，就是由機器人作為核心的萬物互聯，不需要等客人說缺水了，機器人可以直接送，就像這種場景，我們可以很驚喜地看到，可能機器人比您自己還要更懂您的需求，并且能夠提供非常適宜又不失邊界感的服務。

這是未來我們在酒店的很多暢想，這也是為什么我們會做復合多態機器人，就是希望它在卓越的運動能力的基礎上，還能疊加大家需要的各種各樣的需求。

劉湘明：我非常期待，未來云跡有沒有考慮進入到其他領域？因為我相信機器人一定會在各個領域全面開花。

謝云鵬：是的，理念是一致的。人類需求智能化收集，再通過智能大腦的處理，最終分配具身智能完成和執行動作，我們認為這是一個體系。這個體系不光在酒店里邊能夠發揮作用，在醫院、工廠以及在公寓等場景，同樣能夠產生很好的效果。

這些成效已經獲得驗證，云跡的一些合作方認為機器人已經成為了好幫手。以前需要推著小車做的事情，現在可以通過簡單的指令實現意圖，就像我們現在直接用DeepSeek問問題，不需要再做大量網頁檢索。

我們認為這就是AI agent未來的魅力所在，它一定是行動派，在從認知走向行動的關鍵環節，帶來更大可能性和想象空間，我們還將拓展新的使用場景，也希望這一套理念能夠在更多場景中發揮實際作用。

劉湘明：太好了。剛才我們又談到了行業，還有個更大的市場就是海外，你們在海外會有什么規劃？

謝云鵬：這也是我們正在著力做的事情。在國內和在海外，機器人替代簡單人類勞動的價值有所區別，國外特別是發達國家，人工會更貴一些，在這種情況下，機器人替代產生的價值一定會更大，這是基本認知點，所以我們也在努力拓展海外市場的需求。

去年我們在香港設立了云跡國際總部，希望能夠在香港探索出適宜更廣泛海外市場使用需求的產品和服務，我們和香港理工大學建立了聯合實驗室，目前聚焦酒店場景，觀察海外客戶在酒店使用機器人的需求和期待是什么。另外，我們希望能夠研發出更多可能性，把我們在國內場景探索的經驗和成果，進一步擴展服務更多場景，這會讓我們很興奮。

劉湘明：還有兩個技術性的問題。一個就是，現在機器人發展得很快，您覺得具身智能機器人的瓶頸，它是在硬件還是在軟件上面，哪個是更主要的瓶頸呢？

謝云鵬：在具身智能的發展里，有一個很明顯的趨勢——硬件技術的迭代速度比以前快，但這部分還不是最核心的痛點，更大的痛點是：如何理解這個世界，讓機器人建立更好的世界模型，能夠認知感知整個社會。

我們在酒店場景也會遇到這種問題，比如很多人抱怨說我們機器人比較霸道，它上電梯一定站在C位，我們考慮到它要避讓人類，如果人站在機器人前面，可能機器人跟著上四五趟，都不一定下得了電梯。包括我們的機器人為什么不選擇按門鈴，而是選擇打電話通知客人，是因為如果按門鈴的時候，客人從貓眼看到外面什么也沒有，而門鈴在響，這會讓客人覺得很恐怖。

這些是我們給機器人設置的規則，這些規則是經由場景來觸發。但這到底是不是機器人對世界的理解，有沒有更好的方式，能夠在減少大家抱怨的情況下，更好地做人機協同或者人機共生，機器人應該如何理解世界，它跟人之間的互動關系應該怎么確認。我們覺得這才是制約大規模人機互動的關鍵因素。

現場大家也都在說，具身智能的數量一定會超過人類，因為現在“制造”一個人的成本遠遠大于制造一個機器人，但在這之前，我們要考慮機器人到底該如何認知這個世界，并且如何跟人類共存共生。

劉湘明：非常有啟發，最后一個問題，我們最近也在做一個大規模的調研。就像剛才您談到的一樣，AI落地到底哪些問題是真正重要的問題？

謝云鵬：最重要的問題還是價值，在此不贅述了，還值得注意的是人的認知，人對事情本身有自己的認知和期待，比如家庭機器人，人對它的期待到底是什么？如果人的期待是用機器人替代保姆，那它實際產生的價值和人的期待之間會產生巨大的落差。

首先是人的認知，人對機器人的價值和認知是什么，再看機器人能夠產生的價值，與人對它的期待之間的落差到底是什么關系。我覺得這是目前AI落地過程中非常大的障礙，人類希望機器人無所不不能、無所不為，但在商業、成本、支付意愿的實際情況下，最終是否能夠達成期望，這是落地過程中需要跨越的鴻溝