擎朗智能_XMAN-R1香格里拉智慧酒店
应用场景：以上海虹桥香格里拉盛贸酒店为样板，用‘人形机器人干精细活+专用机器人跑腿’的组合覆盖迎宾、送物、行李、清洁全流程
投稿方：loki · 服务商：擎朗智能 · 收录时间：2026/10/13
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案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
消费零售 · 全系产品累计出货超10万台，覆盖全球60多个国家和地区；IDC数据2025年商用服务机器人出货量全球第一
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
前台迎宾、客房送物、行李搬运、公区清洁等环节高度依赖人力，排班紧张且高峰期响应慢
5. AI 介入在哪一步
AI将商业服务场景拆解为独立工作模块，每个模块对应单一标准化岗位：XMAN-R1承担迎宾岗，W3负责客房配送，S100负责行李搬运，C40负责公区清洁，T10/T3负责餐厅餐食配送
6. 模型与架构
自研VLA模型KOM2.0构成通用智能基础，垂域模型KEENON ProS针对酒店场景深度优化；采用‘机器人岗位化’设计理念，建立‘机器人-岗位’精准对应关系
7. 数据基础（必填项）
基于海量真实服务场景数据积淀，覆盖酒店、餐饮等商用场景的语音交互语料、动线数据与服务流程数据
8. 效果
服务响应时效提升40% → 现值；重复性劳动人力需求减少30% → 现值；统计口径为酒店全流程服务环节；XMAN-R1在前台迎宾场景中AI交互采纳率未明确，准确率未提及
9. 投入
按‘机器人租赁+运营服务’交付，酒店侧无需一次性重资产投入；擎朗规模效应显著摊薄硬件成本；人力、预算档位、周期、推理成本均未明确
10. 坑
服务机器人难点在于‘岗位边界’不清晰导致多机协同时任务冲突与空跑；人形机器人在酒店场景价值偏形象与交互，跑腿类任务由专用机器人执行更高效低成本
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