从客房收取待洗衣物，穿过酒店的公共区域抵达洗衣房，完成洗衣机开关、衣物投放、洗涤烘干，再将洗净衣物送回客房。整套酒店洗衣服务过去高度依赖人工操作。近期，扎根徐汇的大晓机器人将双脑协同技术架构应用于该业务，实现全流程机器人自主作业，这也是世界模型、通用模型与具身智能迭代策略，在酒店真实洗衣业务场景的首次落地。
构建数字孪生场景
机器人完成仿真前置训练
机器人要在真实酒店稳定作业，不宜直接在现场反复试错。大晓机器人依托开悟世界模型体系中的Mundo世界模型，基于真实酒店实景数据，搭建高还原度的数字孪生仿真环境。该环境不仅复刻客房、走廊、洗衣房的空间布局，同时录入洗衣机、衣篮等物体物理属性。
在仿真环境内，机器人可以反复开展完整的业务演练，练习路径通行、设备开关、物品抓取投放等全套动作。大量试错、策略调优工作在虚拟空间完成，再迁移至真实酒店开展作业，有效缩短场景适配周期，降低现场调试成本。仿真训练沉淀的经验，也可复用到其他同类服务场景。
模型分工协同
平衡任务推理与作业效率
酒店洗衣属于长链条任务，既需要环境感知、路径规划，也包含抓取、按键等精细操作。
Mundo世界模型具备较强的任务理解能力，面对新场景能够自主探索解决方案，但如果每一步动作都依赖模型实时推理，作业耗时将难以满足酒店运营需求。实测数据显示，仅依靠模型临场推理完成全新操作，耗时约30分钟；将经过验证的操作逻辑固化为标准化技能之后，相同操作仅需18秒，效率提升约97倍。
项目采用分工协同模式：Mundo负责理解业务目标、探索可行方案；经过验证的操作沉淀为标准化技能，交由机器人本体快速执行。研发人员将洗衣业务拆解为数十项基础动作，组合形成十余项高层业务步骤，可适配两百余种现场工况。配套调度系统能够统筹多笔订单，协调机器人与洗衣设备资源，完整打通从取衣到回送的全业务链路。
基于真机反馈迭代
持续优化作业能力
现实场景中，衣物形变、视线遮挡、设备定位偏差等各类状况时有发生。大晓机器人建立真机反馈迭代机制：机器人现场执行任务后，系统完整留存视频、动作时序等数据；结合作业结果定位问题，形成优化方案；方案先通过历史样本完成离线验证，确认不破坏原有能力后，再更新部署至机器人。
实际调优案例包括：针对抓取衣篮时的视野遮挡调整观测机位；针对烘干机衣物残留问题优化机械臂抬升角度；增加按键操作前的识别校验逻辑。整套机制支持自主复位、结果复核与版本回退，减少人工干预。经过上百轮真机测试迭代，烘干机取衣环节牛仔裤残留筒内的比例得到明显改善，真实作业中的问题转化为机器人能力迭代的依据。
不断推进具身智能技术的商业化落地
本次酒店场景落地，验证了双脑协同技术方案的实用价值。通过仿真环境前置训练、大模型任务规划、真机反馈迭代，机器人已经可以承接完整服务业流程，而不再局限于单一的简单动作。
目前，大晓机器人已推出多套行业解决方案，覆盖酒店、零售、巡检等领域，持续推进具身智能技术的商业化落地。
大晓机器人核心团队汇聚一批AI领域科研人才，董事长王晓刚为商汤科技联合创始人，首席科学家由陶大程院士担任，团队延续了此前在计算机视觉、人工智能大模型领域积累的技术能力，独立聚焦具身智能赛道开展技术研发与商业化探索。依托区域人工智能产业生态开展技术攻关，大晓机器人已有多款机器人产品在徐汇西岸等本地公共场景完成试点部署，深度参与区域AI创新实践。
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记者：王永娟
编辑：宁平英
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