當一臺機器人穿梭于酒店走廊、完成一次送物任務,它留下的不僅是服務痕跡,更是一份珍貴的“成長筆記”。從成立至今,云跡機器人服務智能體已累計完成11億次任務,總行程超9000萬公里,日均用戶交互達數百萬次。在全球20多個國家和地區、超4萬家酒店的服務網絡中,云跡科技正用海量真實場景數據,為具身智能架起一座從物理世界通往數字世界的橋梁。
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從“工具”到“智能體”:數據驅動的進化之路
在服務機器人領域,一個顛覆性的轉變正在發生:機器人不再是被動執行“從A點到B點”物理移動指令的工具,而是在“思考”如何更好地服務人類的智能體。
云跡科技的商業閉環,本質上是具身智能(機器人)與離身智能(AI數字化系統)的協同自閉環。云跡智能體系統的工作邏輯分為三步:前端利用AI語音大模型感知、接收、理解住客需求;中端自動分析、決策并分發工單;從需求生成到任務完成,全流程信息都會沉淀到系統后臺,形成可視化報表,方便管理者進行針對性改進。
在搭載了HDOS(云跡科技自研AI數字化系統)后,機器人開始作為物理空間數字化服務的調度節點發揮作用。AI與大模型構筑了智能“大腦”,具身智能則賦予物理“身體”,使其能在真實環境中感知、交互與執行。
真實場景數據正是這一進化的燃料。云跡科技憑借全球20多個國家和地區、超4萬家酒店的服務網絡,構建了行業最豐富的真實場景數據池,為“預測性服務”的落地提供了堅實保障。
云跡科技CTO段炎彪對此有著清晰的判斷:“未來,人機協同將成為常態,智能體將逐步接管重復性工作,釋放人類創造力,讓人類專注于價值與情感服務。”
9000萬公里的“訓練教材”:大模型時代的數據價值
2025年初,“具身智能”被納入國家五年規劃體系,與量子科技、腦機接口等前沿領域并列,成為驅動新質生產力的關鍵賽道。在整個行業從實驗室走向商業落地的關鍵階段,真實場景數據的價值正在被重新定義。
對于具身智能而言,9000萬公里的總行程,是機器人服務智能體的“行走日記”,更是大模型訓練的珍貴“教科書”。與傳統機器人依賴預設路徑和規則不同,云跡的智能體系統通過HDOS——“感知-認知-決策-執行-反饋”的完整服務閉環,實現從“指令響應”到“主動預判”的技術躍遷。
這一能力在真實場景中得到了充分驗證。2026年春節假期,云跡機器人智能體累計服務超958萬人次,服務次數達去年同期的2.2倍。五一假期期間,云跡機器人智能體累計服務數百萬人次,環比節前增長約72%,AI智能語音管家接聽電話量環比大增126.3%。一次又一次的服務高峰,不僅考驗著系統的穩定性,更以真實數據反哺算法訓練,形成持續進化的正向循環。
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云跡科技副總裁謝云鵬對此解釋:“過去,機器人僅執行送物任務,現在通過HDOS系統與機器人協同,聯動運營管理系統,自主調度電梯、設備、員工等酒店資源,提高服務質量、提升運營效率,甚至能夠預測需求,例如高峰時段補貨等。”
泛化能力的指數級增長:從垂直深耕到橫向跨越
具身智能的真正魅力,在于模型在面對陌生環境時的“泛化能力”——能否將在A場景習得的能力遷移到B場景,并做出合理應對。
云跡科技選擇了一條務實的路徑:以酒店場景為試驗場,打磨“空間智能體”技術,最終實現市場份額第一的突破。這一“先垂直、再橫向”的策略有其深刻邏輯——垂直場景的“高頻需求”為技術迭代提供了充足數據,而跨行業復制則驗證了技術的泛化能力。
當積累的數據量足夠龐大,機器人智能體的“經驗積累”就會產生質變。從高標準的酒店服務場景起步,云跡科技將已驗證的技術架構向工廠、醫院、政務大廳、商超、機場等核心場景復制延伸。
數據印證了這一路線的有效性:2025年,云跡科技智能體應用收入同比增長194.1%,HDOS訂閱客戶數增長925%,總收入達3.01億元。在多元化場景拓展方面,工廠場景同比增長高達393.0%,技術場景同比增長160.4%。
據IDC專家觀察,協作、復合、商用服務等多種形態與AI深度融合,正共建具身智能能力體系,提升跨場景適應力。正如云跡科技CEO李全印所言:“我們將繼續以高效、穩定、低成本的運力為基礎,將各個B端場景整合起來,致力于在數字世界與物理世界之間搭建一座互通的橋梁。”
連接物理世界與數字世界:具身智能的中國樣本
在2026年聯想香港創新科技大會上,云跡科技的UP送物機器人與聯想數字孿生系統實現深度聯動——機器人實時運行軌跡、任務狀態、調度與作業進度同步投射至3D大屏,完成具身智能與數字世界的毫秒級打通。這一展示生動詮釋了云跡科技“連接者”的定位。
作為港股18C特專科技上市企業,云跡科技的“硬件+軟件+服務”訂閱經濟模式正在改寫行業規則。從傳統機器人企業的“一次性硬件銷售”,轉向可持續增長的訂閱模式,其AI數字化系統收入占比提升至29.2%,訂閱客戶數同比增長925%,為服務機器人行業提供了一種可參考的營收范式。
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從“新奇的科技體驗”到“實質性的降本增效”,云跡科技用9000萬公里的真實里程證明:具身智能的商業化落地,歸根結底是一場以數據為燃料、以算法為核心、以閉環服務為驗證的長跑。當11億次任務的真實場景數據持續反哺模型訓練,當指數級增長的泛化能力不斷拓展應用邊界,中國具身智能正從“跟隨者”邁向“定義者”的角色。
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