机器人也能在酒店收衣、洗衣、送衣？大晓机器人首次展示“双脑协同”酒店服务

来源：上观新闻

从客房取衣，穿过走廊送到洗衣房，打开洗衣机、放入衣物，再烘干、装篮、送回客房——这套看似日常的酒店洗衣服务，对机器人来说却涉及认路、操作设备、搬运衣物和多步骤任务配合。大晓机器人近日将“双脑协同”架构带入上海徐汇区的一家酒店洗衣场景，首次集中展示世界模型、通用模型与具身智能RSI（递归自我改进）的协同应用。

先建一座“能动手”的数字酒店

机器人要在真实酒店干活，先得熟悉环境。大晓机器人利用开悟世界模型体系中的Mundo世界模型，根据房间、走廊、电梯和洗衣房的图片，重建出一个三维数字酒店。这个数字场景不仅能看、能走，还能“动手”：洗衣机、烘干机、衣篮等物体被纳入其中，物体的质量、摩擦等物理属性也参与计算，移动、接触和碰撞可通过物理引擎模拟。

这样一来，机器人可以在数字酒店里反复练习：从客房出发去洗衣房，在走廊、电梯口和狭窄区域规划路线；练习取衣、搬衣篮、开门、放衣、关门、按键、转移衣物等动作。文中称，这条“Real2Sim2Real”训练链路，让机器人在贴近真实的环境中练习和优化，再回到真实验证。

通用模型先“探路”，机器人再高效复用

酒店洗衣要求机器人理解复杂环境、规划长流程，还要完成抓篮子、取衣物、按按钮等精细操作。大晓机器人发挥GPT-Astra等通用模型的任务理解、推理和技能生成能力，让模型先探索有效做法，再把做法固化为机器人可高效执行的技能。

文中给出一个对比：第一次现场决策测试中，尚未接入Harness时，Astra首次完成某一新操作耗时30分15.64秒；将有效做法沉淀为技能后，机器人一轮执行耗时18.648秒，约提速97倍。团队还研发BotAgent，把洗衣场景训练的53个原子动作组织为导航到房间、取篮子、前往洗衣区等14个高层语义步骤，并可组合成超过200种场景动作，协调机器人、洗衣机、烘干机和暂存位等资源。

真机反馈让技能持续改进

机器人到了真实环境，还会遇到遮挡、定位偏差、衣物形变等问题。大晓机器人专为具身智能打造的RSI策略，让机器人根据真实任务中的观测、动作和物理反馈持续改进技能。例如，抓篮子时腕部相机离目标太近、标签易被遮挡，就改用头部相机并优化观察规则；烘干机取衣时裤腿仍拖在筒内，就调整抬起高度和指尖角度；按设备按钮时先验证识别和定位，发现位姿数据过期便拒绝按压。

据介绍，烘干机取衣技能约57小时完成165轮真机实验，形成37条改进提议和约80个版本，场景逐步扩展到牛仔裤、洗衣袋及混合衣物；后期单轮用时170至210秒，牛仔裤留在筒内的比例从平均48%降至32%，最好一次为19%。

从一间客房到一条完整服务流程，这次实践显示，机器人先在数字环境中训练，再进入真实酒店连续服务，并通过Astra与RSI持续改进。当场景能被重建、交互能被计算、策略能被反复训练，机器人就有机会从完成单个动作，走向承担完整工作。