한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
robot layanan tradisional menghadapi banyak masalah. misalnya, dalam skenario katering, proses penyajian setelah robot layanan mengantarkan makanan belum dibuka, dan intervensi manusia masih diperlukan; dalam skenario hotel, robot dapat menyelesaikan penyambutan dan pengantaran kamar, namun pembersihan dan room service di kamar masih perlu diandalkan. masalah-masalah ini membuat layanan loop tertutup tidak mungkin diselesaikan dan memengaruhi pengalaman pelanggan. pudu d7 mendobrak batasan ini. dilengkapi dengan cakar penjepit atau tangan cekatan yang dapat dengan bebas dan fleksibel menekan, menahan, mengambil dan menempatkan, serta menyelesaikan tugas seperti pengoperasian tombol elevator, menggesekkan kartu akses, dan menyajikan makanan dengan mengoperasikan lengan mekanis. fleksibilitas ini tidak hanya menyederhanakan proses layanan, namun juga secara efektif mewujudkan kecerdasan end-to-end.
keberhasilan pudu d7 erat kaitannya dengan kemampuan pembelajaran yang diwujudkan “scaling law”. itu dapat mengoptimalkan diri sendiri dan belajar berdasarkan informasi lingkungan dan kebutuhan pengguna untuk mencapai tugas yang lebih kompleks. pada saat yang sama, robot berdasarkan manipulator layanan memecahkan masalah generalisasi tugas. aplikasi lintas skenario semacam ini memungkinkan pudu d7 tidak hanya menyelesaikan proses pelayanan dalam skenario katering, tetapi juga menyelesaikan beberapa tugas seperti penyambutan, penanganan bagasi, layanan kamar, dll dalam manajemen hotel, serta menyelesaikan bongkar muat dan penyortiran. dalam produksi industri. untuk melaksanakan pekerjaan seperti transportasi dan pengiriman gudang.
di bawah kepemimpinan purdue robotics, robot humanoid akan memberdayakan katering, ritel, hotel, industri, perawatan medis, pendidikan, perawatan lansia, layanan publik, dan sub-sektor lainnya. robot layanan umum akan mengantarkan era baru komersialisasi yang cepat .
keberhasilan pudu d7 juga menyoroti tren perkembangan robot layanan: dari skenario tunggal hingga aplikasi multi-skenario, dari tugas sederhana hingga kolaborasi kompleks, robot layanan berkembang ke arah yang lebih cerdas dan efisien.
