為什么物業公司都在用機器人？

使用機器人，不僅為了降本增效，物企還想把它賣出去賺錢

文 | 《財經》研究員 王文彤

編輯 | 楊立赟

“這么多腿圍著我，讓我透不過氣呢。我正準備好好清掃一下地面，請讓一下路呀！”

這話出自一個通體黑色、不足半米高的物業機器人——有鹿清掃機器人。近日，當《財經》在綠城服務管理的產業園見到它時，它正在園區內忙碌著。

有鹿清掃機器人正在園區內清掃。 攝影/王文彤

“它是個小話癆，也是個‘工作狂’。”綠城科技集團市場發展部經理戴海印介紹，這款清掃機器人五個小時可以清掃1.1萬平方米的地面，集通用具身大腦、視覺識別技術于一體，能夠精準識別垃圾和障礙物，同時進行巡邏和掃地。

《財經》走訪碧桂園服務、綠城服務、萬物云在管的園區了解到，物業企業們正在加速用機器人替代真人員工，處理重復性高、枯燥、環境惡劣的工作，這是物業降本增效的方式之一。根據克而瑞數據，在物企的成本中，人工成本占比通常在70%以上。

物企們或自研機器人，或投資入股機器人公司，或與機器人公司合作，以不同的方式進入機器人賽道。機器人幫助物企擺脫了“技術含量不高”的印象。

綠城服務集團數智建設部總經理林福榮對《財經》表示，公司運行的機器人都是與頭部機器人公司合作的，在經過前期測試后，會根據機器人的迭代速度、使用頻率等因素簽訂大量租賃或買賣合同。這也是行業中較為普遍的做法。

不過，行業共識是，物業機器人想要大規模商業化還有很長的路，甚至需要“重建”自己。

比如，應用場景多元化后，不同機器人之間如何配合、人機協作的SOP如何調整、如何構建新的數字化調度系統和組織分工等，都是物企們必須回答的問題。

而物企能為機器人提供落地運行的場景和真實的數據，是目前機器人公司主要的合作對象之一，如宇樹科技、高仙機器人、有鹿機器人等公司紛紛針對物業場景推出清掃、巡邏、送貨等類型的機器人。

據興業證券研報測算，當某類機器人的年出貨量從1000臺增至1萬臺時，硬件成本將下降20%-30%，軟件算法的邊際成本甚至趨近于零。該研報指出，2025年起，物業機器人有望迎來“奇點時刻”（指關鍵轉折點）。

中指研究院物業事業部研究副總監彭雨認為，當前物業機器人發展正在從試點探索階段進入規模化落地的推廣期，且初步形成了“人機協同”的運營模式。

物業機器人方向各異

物企入局機器人賽道，主要動因是成本和管理壓力。

彭雨指出，一方面，人力成本還在持續上漲，而技術已經逐漸成熟，零部件成本也在逐漸下探；另一方面，在房地產存量時代，物業行業需要構建差異化競爭力，機器人是物企們重塑服務流程、實現從勞動密集型向技術密集型轉型的關鍵。

目前，布局機器人賽道的物企大致可以分為兩類。

一是將機器人應用于自己管理的各種場景，以提高管理效率、降低成本、提升客戶滿意度。

例如碧桂園服務在2024年引入高仙清掃機器人后，2024年上半年保潔滿意度平均提升5.6%；2025年推出的清掃機器人“零號居民”4小時可以清掃20層樓，極大地提高了清掃效率。

二是做商業化輸出，將打磨好的人機協作模式、物業機器人和運營方案或租或賣，拓展業務增長點。這樣也可以提升企業的競爭力和市場估值，為物企增加科技屬性。

例如萬物云自主研發的多agent（智能體）協同AI體系（下稱“多agent體系”）已經全面覆蓋客服接待、維修處理、安防巡檢等物業高頻場景。截至2025年10月底，該系統已在全國4000多個項目成功落地，累計服務客戶超48萬人，AI工單量突破20萬，滿意度穩定在98%以上。

不同目的決定了物企不同的入局方式，大致可分為自研和合作兩條道路。

部分企業選擇了和機器人公司合作，由機器人公司提供機器人，在物業公司的場景中測試、磨合、改造升級。

以綠城服務為例，林福榮告訴《財經》，對于機器人公司來說，綠城服務相當于提供了開放的試驗田，“很多機器人公司最缺的就是實際場景跑出來的數據。物企的優勢在于熟悉應用場景，并在此前的應用中掌握了大量的數據。”

碧桂園服務集團副總裁、首席技術官趙曉光對《財經》舉例稱，碧桂園物業積累的項目數據可以幫助機器人持續優化、迭代。

此外，如果研發部門需要一些此前沒有積累過的數據，比如少見的瓷磚樣式，公司會進行懸賞，發動一線的員工幫忙收集、拍照，把得來的數據加入機器人的訓練集。

如何挑選合適的合作伙伴？

林福榮表示，一方面，機器人要能夠匹配公司的需求；另一方面，綠城服務更傾向于與戰略方向明確、技術儲備充足的公司合作，因為這些公司可以不斷地進行產品迭代。

“現在物業機器人還不夠成熟，需要公司下決心投入、經得住時間考驗，而有些小公司現在面臨的最大問題還是生存。”他表示。

目前，綠城服務跟杭州的近20家機器人廠商都建立了合作關系，形成了“短中長”三種方式的共創合作模式。

“短”指樣品短期試用，試用的內容既包括續航時長、充電時長、基礎的作業行進能力等，也包括作業的效果，比如清掃面積、清掃后是否留下水痕等。

林福榮提到，近期公司在試用一款新的地下車庫清掃機器人，但是他一看機器人的輪胎就發現，輪胎直徑太小，通過地下車庫的減速帶會有困難。該產品最終沒有通過試用。

“中”指至少半年的驗證期。樣品通過試用關后，綠城服務會繼續租用該產品至少半年，其間驗證樣品的可靠性、穩定性。最終通過測試的樣品會被綠城服務長期大規模采購或租用。

自研的物企也不少，根據他們自研的方向，可以分為自研機器人和自研機器人大腦兩條路。前者比如碧桂園服務的清掃機器人“零號居民”，后者比如萬物云的不動產配置質控大腦靈石3.0和多agent體系。

為了研發物業機器人，2021年初，碧桂園服務成立了集科研、生產、銷售于一體的全資子公司美房智高。2025年初，碧桂園服務又推出了首款居民樓內清掃機器人“零號居民”。

截至2025年11月，“零號居民”已在廣州、北京、上海等地的17個項目中投入使用超過130臺，涵蓋住宅、公寓、寫字樓等多種業態，預計年內落地數量將突破千臺，明年產量不低于1萬臺。滿足內部需求后，碧桂園服務也考慮將“零號居民”推向市場，銷售給其他物企。

趙曉光介紹，在硬件方面，公司自研了與物業場景緊密相關的零部件，比如齒輪和鋼絲繩之間的聯動裝置、水箱的設計、電機的驅動等，但是傳統的傳感器和執行器會由相應廠家提供。

以水箱為例，它既要滿足工作時的用水量，又不能過大、過重，這需要研發團隊充分理解場景的需求并做好平衡。

算法則完全由團隊自研。

趙曉光表示，樓內外環境的復雜性不同，算法也需要隨之調整。相比樓外，樓內更常見柔性物體，如繩子、電線、鐵絲等。每棟樓的樓道寬窄也不一樣，除了常見的快遞、雜物堆放，南方家庭多會在門口擺放佛龕，對機器人的避障能力、路線規劃能力要求更高。

在首鋼園碧桂園服務的展臺上，“零號居民”正在工作，這是它理想的工作環境。攝影/王文彤

萬物云則是專注于研發物業科技系統和機器人大腦。

萬物云董事長朱保全曾多次提到，從2012年起，萬物云的前身萬科物業就已啟動數字化轉型，每年會拿出收入的1%-2%投入到空間科技能力的建設。

據萬物云科技負責人介紹，萬物云的機器人研發先后經歷了三個階段：第一階段專注于社區的智能化提升，先后推出了針對人行和車行的“黑貓”通行門、24小時自助服務一體機“鳳梨”一號機等；第二階段轉向IOT（指物聯網），萬物云稱之為空間物聯，建立了攝像頭、傳感器等硬件的網絡和生態系統；第三階段轉向研發機器人大腦，先后推出了靈石大腦和多agent體系。

靈石3.0是萬物云在睿見大會2025上推出的靈石機器人大腦最新版本。

靈石是一款邊緣計算服務器，指的是具備計算、存儲、網絡和安全等功能的小型計算機，部署在物聯網設備、傳感器或其他邊緣設備附近。

在前兩代靈石已經接入通行、消防、能源、攝像頭硬件，實現算法節能、工單調度、物業及資產數字化的基礎上，靈石3.0嘗試建立生態圈，為圈內業主提供物業、算力、資管、節能等服務。目前公司已經與云深處、優必選、寧德時代等公司共同發起成立“靈石生態聯盟”，并與中國鐵建、華住酒店集團、海康威視等21家企業達成合作。

在睿見大會上，朱保全介紹，借助生態圈，萬物云可以利用算法對能源進行調配，改變過去粗放的管理模式。以公司運營的大型商場成都天薈城為例，借助靈石3.0，該商場實現了巡檢人力成本下降20%，節能降耗19.6%。

機器人大腦的另一產品應用是多agent體系。Agent是指不需要人類親自操作，幫助人類利用AI規劃任務并執行的軟件系統。

這是一個由“leader agent”（具備更高級決策能力或協調能力的智能體，負責引導其他agent行為）統籌多個子業務agent組成的“數字員工團隊”，由傳統的單一agent技術升級而來。用戶遇到問題的時候只需詢問“leader agent”，它就會自動分析、分解問題給對應的agent，再把不同agent的回答整合起來提供給用戶。

萬物云技術負責人認為，多agent體系能更高效地為客戶提供針對性解答，“原來我們有很多細分的單個agent，但很多用戶可能不清楚某個問題該問誰。現在用戶只需詢問‘leader agent’，方便很多，也更加專業。”

平衡的藝術

大模型的風吹到物業行業后，給物業機器人帶來了新的加持。

林福榮對《財經》回憶，雖然兩三年前園區內也有機器人在試用，但那時的機器人尚屬半自動化狀態，需要人來啟動、定時查看、清掃。而今年視覺大模型和語言大模型的發展讓機器人的圖像識別能力、交互能力和對任務的理解能力得到了極大提升。

“我們能感覺到今年機器人的應用正在爆發。一方面出貨量猛增，另一方面消費者也習慣了機器人服務‘最后一公里’。物業機器人不僅應用在高檔小區和酒店，在一些老舊小區也有應用，價格也由幾年前的近20萬元降至5萬元以內。”他說。

不過，從初代產品到最終應用，物業機器人要走的路還有很長。

在投入使用的前一年，為了驗證機器人的穩定性、設計方案的科學性和零部件之間的協調性，“零號居民”的樣機幾乎跑遍了廣佛地區碧桂園所有的公寓和寫字樓。

趙曉光解釋，“零號居民”每天的工作時長比真人員工要長很多，至少要干10小時。而它在樣品測試階段，每天要接受17至18小時的極限跑，扛得住，才算過關，“每天除了充電就是跑。”

后續，“零號居民”也會在算法和算力上繼續升級，解決小概率的特殊情況。比如，準確識別花紋相似的瓷磚和地毯，以免遺漏打掃。

彭雨指出，受制于非標場景適配、數據互聯互通等瓶頸，物業行業仍需要處理好技術與場景打磨的平衡，也就是要完成兩個課題——功能平衡、場景復制。

功能平衡通常體現在細節處。

比如“零號居民”的清掃滾筒和機身的連接零件，擰得過緊會導致滾筒磨損，過松則會導致噪聲變大；零件的形狀和材質也有影響，研發團隊先后變換了六角形、橢圓形等多個形狀和304、306等多個材質，最終摸索出了合適的方案。

再以綠城服務的送貨機器人為例，團隊的出發點是推出一款解放業主雙手的機器人，首要任務是承重能力強，第一版試運行的機器人是個“大家伙”。

但是試運行一段時間后，林福榮發現，這個“大家伙”經常因為體型過大被卡在電梯口，沒法將貨物送到業主家門口。既要能承重300公斤，又要體型適中，還要能跟隨業主行動，送貨機器人才能大量投入使用。

綠城服務運行的送貨機器人。 攝影/王文彤

場景復制是單一場景跑通后的下一個關卡。

林福榮認為，不同的機器人其實都是“底盤+小腦+大腦”的模式，小腦控制動作，大腦控制決策，面向不同的場景更換不同的底盤，底層技術相通。

綠城服務目前投入使用的機器人有清掃型、探測型、送貨型、割草型等，其中率先投入使用的是地下車庫清掃機器人。

林福榮解釋，地下車庫清掃需要機器人具備清掃、爬坡、狹小空間內的移動、對汽車的判斷和避讓等能力，對能力的要求比較全面。同時，地下車庫的網絡信號較差、車流也更加密集，相比地面清掃難度也更大，這是一個一通百通的場景。

在他的想象中，下一代機器人可以直接響應業主的需求。

“現在我們定期給機器人布置任務，將來我們想讓業主直接在App上召喚機器人過來作業。比如上門回收垃圾、上門幫忙送貨等。”林福榮表示。

碧桂園服務也正在探索研發其他類型的機器人，幾個成熟方向都在考慮中，“最終選擇哪一款，取決于成本收益測算。”趙曉光表示。

在2025年8月舉行的半年報業績會上，碧桂園服務宣布，每年將投入4億至5億元用于數字化與人工智能領域技術研發。

而在機器人大腦方面，萬物云走在前列。

在睿見大會上，朱保全提到，靈石3.0開始具備物理形態，衍生出端側靈石——一個裝有7B左右大模型的、巴掌大小的黑色小盒子，并植入清掃型、巡邏型機器人體內。

技術負責人介紹，傳統的機器人大多遵循固定路線、在固定時間作業，而安裝了靈石3.0的機器人借助攝像頭能夠更準確地識別遠處物體、自行處理或發送工單調配其他人員處理，既可以周期性作業，又可以完成臨時性任務。目前，公司已與高仙機器人、中創機器人達成了初步合作。

此外，通過裝配靈石大腦，機器人還可以共享算法地圖，方便不同類型的機器人協同工作。

萬物云運行的掃地機器人，安裝了靈石3.0。 攝影/王文彤

深耕地產垂直場景下AI技術的深度智聯首席戰略官李琛對《財經》表示，在未來，由一個云端大腦統一調度、具備多技能的機器人集群將取代功能單一的設備孤島。除了安防、清潔場景，機器人的運行場景將擴展至高空作業、設備檢修乃至情感陪護。

“本質上，機器人將成為一個可承載不同軟件應用的移動物理平臺。”他說。

得SOP者得天下

多位行業人士指出，短時間內實現機器人全自動還不現實，現階段的核心任務之一是形成人機協作的SOP（標準操作流程），“得SOP者得天下。”

形成SOP，一方面需要建立新的數字化調度系統，另一方面也需要操作人員具有相應的能力。

構建新的數字化調度系統，通常的做法是將其與原本的業務系統融合。

比如碧桂園服務在原本的“碧有單”工單中臺接入了機器人工單系統；綠城服務在原本的“智慧園區”App中加入了機器人拍照采集和AI視覺模型分析功能，方便隨時搜集、反饋信息以及檢查機器人的工作成果。

轉崗和培訓則是提升操作人員能力、達成人機協作的重要道路。

林福榮認為，培訓保潔人員能夠加深他們對SOP的理解，一定程度上會改變他們原本的工作狀態，“比如原來上班的時候第一件事是去拿清掃工具，現在第一件事變成檢查機器、查天氣預報、為機器人設定工作流程。”他說。

趙曉光補充，在社區實踐中，“零號居民”進場后，圍繞著人機協作、機器人運營等新型生產關系，公司會對原有保潔崗位重新分工定崗，通過分級培訓、認證考核和激勵機制，培養“機器人管理員”等新角色。

萬物云則提出了“H+R+A”三類崗位的協同模式。

具體而言，H類為真人、R類為機器人、A類為智能體。萬物云希望，將來可以把標準化、重復性的工作交給R類、A類員工，H類員工可以做更多創造性工作。今年7月，萬物云首批6名“AI員工”已經正式入職。

達成三類崗位的協同，既需要建立崗位知識庫，又需要做好H類員工的轉崗、培訓。

崗位知識庫是萬物云最大的護城河之一，知識庫積累得越豐富，崗位的工作標準越明確，A類、R類員工執行得就越精準。

梳理的難處在于，此前很多崗位標準僅停留在員工之間的“口耳相傳”，標準化程度較低，需要重新定義他們的工作職責、工作目標和工作標準并不斷驗證、完善。

此外，梳理知識庫需要較多跨部門協作，短時間內又無法獲得大量收益，提高員工的積極性也是難題。這就需要先跑通一個崗位，為其他員工打個樣。

在萬物云技術負責人看來，在AI大模型的加持下，人機協作已經是大勢所趨，誰越早擁抱，誰就越有競爭力。

“就像當年使用電腦一樣，只有用過了才知道它的能力邊界在哪、人該如何跟它共處。只在門外看、聽別人說跟真正使用過是不一樣的。”他說。

機器人可以替代部分保潔人員，但保潔人員需要幫機器人“兜底”。

以“零號居民”為例，每個樓宇會配有一個基站，用于機器人的補水、排水、清掃、充電等，而保潔人員需要進行巡掃、補充清潔，來細化、協同機器人的工作。

此外，出于省錢和提高工作效率的考慮，機器人從一棟樓轉移到另一棟樓，也需要保潔人員用特制小車協助轉場。

“我們希望最終能夠向物業市場輸出一套完整的解決方案。”趙曉光稱，物企在使用機器人的過程中會產生諸多問題，需要一整套管理系統來適配，“比如在一個小區中，人機配比要達到什么程度，收益可以最大化”。

人機協作的最終走向，可能是管理模式、組織形態的變化。

前述萬物云技術負責人表示，擁有崗位知識庫的機器人，泛能力會越來越強，將代替原本的垂直分工，管理模式和組織形態也會隨之改變，“如何讓原本組織的員工接受這個變化是最困難的。”

商業化難題

長期觀察機器人公司的昆仲資本創始合伙人姚海波在今年初曾表示，機器人行業的嘗鮮期就在近一兩年，政府的政策扶持和補貼為早期應用提供了機會窗口。機器人公司現階段的重點是盡快進行垂類場景的應用，物業場景就是一個很好的切入點。

但現實情況是，物業機器人的商業化路徑看似清晰，實則充滿了挑戰。

多位行業人士判斷，出售或出租幾臺產品、幾套系統做小規模的示范性商務運營，在短時間內就能實現，但如果是大規模民用化、商用化，可能還需要很長時間。

一條顯而易見的商業化路徑是售賣實體機器人和它背后的人機協作系統。不過這套方案目前還處在內部試用、打磨的階段，真正大規模投入市場大概還需要兩到三年。

林福榮指出，當前的重點是建立新的人機協作SOP，還需要解決機器人跟場景的適配問題、讓不同標準的機器人之間有序作業、提高業主的接受度，“這個階段還不能鋪量，機器人的穩定性還需要驗證。”

另一條路徑則是發揮物企的傳統優勢，售賣運營解決方案，其中的典型企業是萬物云。

當前，萬物云在商業化道路上走得較為靠前，靈石3.0和多agent體系都已進入商業化階段。

靈石3.0的商務相關負責人告訴《財經》，該產品目前在近800個項目落地，主要是大型醫院、連鎖酒店、產業園、學校等資產持有方。

“目前萬物云在全國持有四個商場、三棟寫字樓和一棟酒店。當我們成為業主后，我們更能理解業主的痛。”朱保全在睿見大會上表示。

借助靈石3.0，萬物云希望能解決服務行業存在的管理粗放、運營團隊和業主斷聯的問題，并提供了一套方案，由萬物云提供大腦、感知層算法，其他合作伙伴提供其他硬件設備、機器人等，“這樣可以給客戶提供最有性價比的方案。只要客戶能算過來賬，就會選擇我們。”

靈石3.0解決方案包含核心產品、技術能力及終端系統。 圖源/萬物云官網

不過對于萬物云來說，現在的客戶量還太少，要達到至少幾萬臺的應用規模才能實現盈利。

而面向未來，更大的商機可能是搭建機器人服務平臺。

一位頭部物企技術負責人對《財經》舉例，未來機器人的服務完全可以按次收費，誰建立了機器人服務平臺、掌握著機器人調配的權力，誰就掌握了主動權。此外，機器人的注冊、檢修、路權也都是商機。當然，這些商機還處于假設階段。

“真正的商機不在一買一賣本身，而在買賣背后的平臺、體系。如果我們不做、被其他公司搶了先，將來我們的業務也會被蠶食。”他說。

李琛也認為，未來的商業模式將是“機器人即服務”（指RaaS，即按結果收費）和數據增值服務，而非硬件銷售，掌握物業領域的機器人操作系統和路權、注冊權是核心。難點在于統一不同廠商的硬件標準，并構建一個能平衡各方利益的開放平臺。

不過彭雨指出，行業目前發展的關鍵因素仍是能否做好基礎服務，而非過度追求企業利潤最大化。“機器人概念過熱會激發資本的‘嗜血’性，如果處理不好，可能有礙行業的可持續發展，損害行業的民生屬性。”他說。