9 月 3 日至 6 日，第二十一届中国国际中小企业博览会在广州举行。云蝶科技围绕酒店服务和能源运维设置“云蝶×云迹”“云蝶×领益”两组品牌联合展项，集中呈现系统级具身大脑、机器人本体、真实环境与行业流程的协同方式。
云迹长期深耕酒店服务机器人和场景运营，领益智造具备机器人核心部件、功能模组、整机组装与工业场景工程化能力。云蝶则以 RoboForge 系统级具身大脑、环境增强的世界模型和真实任务方法连接不同本体与业务流程。两组展项覆盖生活服务与工业运维，也呈现出三家公司在场景、技术和制造环节的互补空间。
云蝶×云迹，联合打造“机器人酒店”端到端解决方案
酒店是服务机器人商业化程度较高的场景，云迹已形成覆盖客房服务、公区清扫、流程管理、机器人零售等环节的服务智能体与运营体系，并在长期运行中积累了酒店空间、服务流程和设备协同经验。
要让机器人真正参与酒店运营，机器人除了需要与前厅、客房、公区等不同空间衔接，也要接入电梯、门禁、PMS 等业务系统，在迎宾、配送、巡检、客诉响应等任务之间实现连续协同。
基于这一需求，云蝶科技与云迹科技整合了各自在具身智能系统与机器人底盘领域的技术能力，联合打造“云蝶×云迹 机器人酒店解决方案”。该方案覆盖酒店前厅、客房、公区等场景，目标是形成从任务发起、机器人执行到结果反馈与运营管理的端到端服务闭环。
在本次展项中安排机器人完成两项连续任务：收拾洗漱台，以及把衣物放进洗衣机。机器人需要识别物品和目标位置，在狭窄客房中规划动作，处理软质物体与不同摆放状态，并完成多步骤操作。展项由此把酒店服务的讨论推进到客房内部的精细操作与任务闭环。
云迹的酒店场景网络、服务机器人体系与运营能力，与云蝶的系统级具身大脑和真实任务训练方法形成较强互补。双方后续将围绕三类方向加深合作：
• 完成具身大脑与机器人底盘的任务级联调（感知—推理—规划—技能执行—反馈自诊断）；
• 整合各自在具身智能系统与机器人底盘领域的技术优势，联合打造“机器人酒店”端到端解决方案；
• 在技术研发、产品集成、市场推广、项目落地等维度开展全方位合作。
双方将以苏适酒店作为首个示范项目，打造可复制、可推广的智慧酒店标杆样板，共同推动国内酒店行业的科技化转型与智慧化升级。
云蝶×领益，让具身智能进入复杂能源现场
领益智造长期服务 AI 终端与精密制造产业，机器人业务已经覆盖核心部件、功能模组、整机组装与硬件制造服务，并向工业应用开发延伸。围绕机器人业务，领益智造已将能力延伸至核心部件与总成研发、整机制造及工业应用开发，为机器人从样机验证走向稳定交付提供工程化基础。
能源运维对机器人提出了更严格的要求。变电站、火电厂以及化工、水务等场所通常设备密集、作业流程复杂，部分区域还存在高温、高压、有毒有害气体等风险，对机器人的环境适应能力、安全性、可靠性、连续运行能力和工程适配提出更高要求。
云蝶与领益智造的联合展项展示了“领跃”具身智能机器人和四足机器人。“领跃”具备多自由度运动、双臂协同操作、视觉引导和移动作业能力，可进一步承接设备操作、物品抓取及 EHS 合规检测等任务。四足机器人能够进入楼梯、通道及复杂地面，承担移动巡检、园区安防和设施检查等任务。云蝶的RoboForge系统级大脑可以对现场采集的信息进行分析，辅助识别设备异常、腐蚀迹象和人员作业风险。
领益智造的机器人本体、核心部件和规模化制造能力，与云蝶在模型、任务编排及场景系统方面的积累形成互补。双方后续将围绕三条路径继续推进：
• 开展 RoboForge 与四足机器人、“领跃”等机器人本体的接口适配和任务级联调；
• 围绕移动巡检、风险预警、EHS 检测和设备操作等任务，共同定义能源场景任务包、安全边界与验收指标；
• 打通场景测试、工程改进、部署运维与运行反馈，为后续复制提供产品和交付基础。
从两组展项走向两条产业合作线
酒店与能源，对机器人提出的是两套不同的要求。
酒店任务频次高，需要机器人与人员、空间设施及运营系统持续协同，检验的是任务衔接、服务稳定性和跨系统调度能力；能源现场环境复杂、安全要求严格，更关注机器人能否适应特殊地形、识别风险，并在明确的安全边界内连续运行。两类场景共同检验具身智能系统在任务理解、本体适配、持续运行和异常处理方面的能力。
沿着这两条合作线，云蝶希望形成一套跨本体、跨场景的任务系统：由 RoboForge 组织感知、推理、规划、技能调用和执行反馈，由环境增强的世界模型理解空间与任务变化，再由适配场景的机器人本体完成工作。云迹的酒店运营纵深与领益智造的制造工程能力，为这套系统进入更广泛的真实任务提供了重要产业接口。
下一阶段，酒店合作将以苏适酒店示范项目为起点，推进机器人、设施和业务系统的联合运行；能源合作则将围绕巡检、预警、EHS 检测和设备操作，继续完善本体适配、安全边界与验收标准。两条路径最终指向同一个目标：把不同场景中的任务流程、系统接口和运行反馈沉淀为可复用的能力，让机器人不只是完成一次演示，而是能够进入真实岗位，在持续运行中被检验、改进和复制。
