自碧桂園服務切入B端服務起，關於對社群服務機器人專案的構思不停地在整個團隊腦海中激盪著。
2018年6、7月份開始進行行業摸底觀察和前期市場調研，彼時碧桂園服務在思考的是，有哪些場景可以巢狀這一產品？
緊接著碧桂園服務根據其實際的業務場景，於2018年底進行專案立案——“針對社群場景，以保潔機器人為主”，在此之後，碧桂園服務前前後後又對比、評測幾款其它廠商的產品，並在產品可行性和創新性方面做了相關研究。
在2018年年底時，碧桂園服務找到博智林，並明確了雙方所扮演的角色和任務。碧桂園服務&博智林社群服務機器人合作專案正式於2019年2月份啟動，於2019年6月份研發出I代機，於2019年10月份研發出II代機。短短一年不到，兩款產品投入試用。
從某種程度上來說，即將過去的2019年，極有可能是碧桂園服務後續進行大量規模量產社群服務機器人的一個起點。
談及與博智林機器人之間的合作，袁鴻凱表示，“碧桂園服務和博智林機器人之間是強強聯合，互取所長。碧桂園服務有足夠大的體量和足夠繁雜的場景，去給機器人研發提供充足的應用空間，在此基礎上，迭代週期會縮小很多，快速的產品化則是強耦合的結果證明，這是其它保潔機器人制造商所不具備的能力。”
如若不考慮市場因素，圍繞實際場景需求和解決相關技術問題是打造一個機器人兩個必要考量。
談及具體的應用場景，袁鴻凱告訴鈦媒體，“在室內、外一些清潔，包括草坪的修剪，這些工作十分適合機器人去做，外界將目光投向我們，加上碧桂園集團內部有機器人公司支撐，然後我們就咬定這個方向開始發力。”
面向的主要場景找到之後，接下來要面臨的是技術上的問題。社群服務機器人產品所應用的是主流的SLAM（即時定位與地圖構建）演算法，即將一個機器人放入未知環境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊移動一邊逐步描繪出此環境完全的地圖，所謂完全的地圖（a consistent map）是指不受障礙行進到房間可進入的每個角落。
但，這並不是一件易事。
碧桂園服務科技研發中心總監沈雷向鈦媒體剖析了其中的邏輯。“大體的演算法框架並無差距，關鍵點在於對細節的把控程度，如果細節做得不好，可能在一些指標上就很難達到預期的效果。舉個簡單例子，清潔時涉及到的單位時間對於單位面積的覆蓋率，這是一個非常硬性的指標，如果這個指標不達標的話，表現在結果上，就相當於機器人花費很多時間，但並不能將某個區域清潔乾淨，等於是一件無效的產品。”
而透過自研的相關演算法，在保持一定距離的情況下機器可以自動在牆角進行吹風操作，最終將邊邊角角打掃乾淨。也正是得益於這些演算法，清潔機器人可以將所規劃的路徑清掃覆蓋效率保持在一個很高的水平。
回到一開始的論點，社群服務機器人打造的出發點在於取代人工，這也是市場真實需求所在。關於這點，沈雷告訴鈦媒體，碧桂園社群服務機器人主要有以下兩方面優勢：
其一，機器人可以全時段工作，這是區別於人工的最大的不同。我們可以實時地控制機器人進行清掃或者設定固定時間段進行清掃操作。在封閉小空間，限於尺寸不能超過520mm，清潔一體機器人掃地及洗地的效果為“400m²/小時*10小時/天=4000m²”，這相當於2-3個純手工清潔人員的工作效果；
“目前在機器人行業，透過機器人取代繁雜、低價值的工作。對於物管行業，隨著機器人迭代更新，同時，AI+物聯網+5G社群場景的配合度會越來越高，或許我們在未來能夠做到完全取代重複性勞動，這將會進一步提升物業公司的運營效率。”袁鴻凱如是說。
自碧桂園服務切入B端服務起，關於對社群服務機器人專案的構思不停地在整個團隊腦海中激盪著。
2018年6、7月份開始進行行業摸底觀察和前期市場調研，彼時碧桂園服務在思考的是，有哪些場景可以巢狀這一產品？
緊接著碧桂園服務根據其實際的業務場景，於2018年底進行專案立案——“針對社群場景，以保潔機器人為主”，在此之後，碧桂園服務前前後後又對比、評測幾款其它廠商的產品，並在產品可行性和創新性方面做了相關研究。
在2018年年底時，碧桂園服務找到博智林，並明確了雙方所扮演的角色和任務。碧桂園服務&博智林社群服務機器人合作專案正式於2019年2月份啟動，於2019年6月份研發出I代機，於2019年10月份研發出II代機。短短一年不到，兩款產品投入試用。
從某種程度上來說，即將過去的2019年，極有可能是碧桂園服務後續進行大量規模量產社群服務機器人的一個起點。
談及與博智林機器人之間的合作，袁鴻凱表示，“碧桂園服務和博智林機器人之間是強強聯合，互取所長。碧桂園服務有足夠大的體量和足夠繁雜的場景，去給機器人研發提供充足的應用空間，在此基礎上，迭代週期會縮小很多，快速的產品化則是強耦合的結果證明，這是其它保潔機器人制造商所不具備的能力。”
如若不考慮市場因素，圍繞實際場景需求和解決相關技術問題是打造一個機器人兩個必要考量。
談及具體的應用場景，袁鴻凱告訴鈦媒體，“在室內、外一些清潔，包括草坪的修剪，這些工作十分適合機器人去做，外界將目光投向我們，加上碧桂園集團內部有機器人公司支撐，然後我們就咬定這個方向開始發力。”
面向的主要場景找到之後，接下來要面臨的是技術上的問題。社群服務機器人產品所應用的是主流的SLAM（即時定位與地圖構建）演算法，即將一個機器人放入未知環境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊移動一邊逐步描繪出此環境完全的地圖，所謂完全的地圖（a consistent map）是指不受障礙行進到房間可進入的每個角落。
但，這並不是一件易事。
碧桂園服務科技研發中心總監沈雷向鈦媒體剖析了其中的邏輯。“大體的演算法框架並無差距，關鍵點在於對細節的把控程度，如果細節做得不好，可能在一些指標上就很難達到預期的效果。舉個簡單例子，清潔時涉及到的單位時間對於單位面積的覆蓋率，這是一個非常硬性的指標，如果這個指標不達標的話，表現在結果上，就相當於機器人花費很多時間，但並不能將某個區域清潔乾淨，等於是一件無效的產品。”
而透過自研的相關演算法，在保持一定距離的情況下機器可以自動在牆角進行吹風操作，最終將邊邊角角打掃乾淨。也正是得益於這些演算法，清潔機器人可以將所規劃的路徑清掃覆蓋效率保持在一個很高的水平。
回到一開始的論點，社群服務機器人打造的出發點在於取代人工，這也是市場真實需求所在。關於這點，沈雷告訴鈦媒體，碧桂園社群服務機器人主要有以下兩方面優勢：
其一，機器人可以全時段工作，這是區別於人工的最大的不同。我們可以實時地控制機器人進行清掃或者設定固定時間段進行清掃操作。在封閉小空間，限於尺寸不能超過520mm，清潔一體機器人掃地及洗地的效果為“400m²/小時*10小時/天=4000m²”，這相當於2-3個純手工清潔人員的工作效果；
“目前在機器人行業，透過機器人取代繁雜、低價值的工作。對於物管行業，隨著機器人迭代更新，同時，AI+物聯網+5G社群場景的配合度會越來越高，或許我們在未來能夠做到完全取代重複性勞動，這將會進一步提升物業公司的運營效率。”袁鴻凱如是說。