当行业还在讨论机器人的"大脑"够不够聪明时，云迹在WAIC上提出了一个新问题：机器人不仅要会干活，还要知道先干哪件。这套被命名为"人机共生世界价值模型"的系统，试图在服务机器人领域开辟一条从"执行"到"决策"的新路径。
01 / 从"能不能干活"到"先干哪件"
过去十余年，服务机器人行业的核心命题是"能不能稳定工作"——定位导航、避障、乘梯、自动充电，这些能力决定了机器人能否在酒店走廊、医院楼层和写字楼里长期运行。但当机器数量增加、接入的设备和任务变得更加复杂后，"单机能力"已经不够用了。
以酒店场景为例：同一时间可能有送水、送餐、送洗衣物、回收物品等多个需求同时涌入，而机器人数量有限，电梯和通道也可能处于占用状态。系统不仅要规划"怎么走"，还要判断"先做什么更值得"——这正是世界价值模型试图回答的核心问题。
云迹产品副总裁段炎彪明确表示，世界价值模型与世界模型并非同一概念。世界模型侧重理解和预测物理世界——预测一个动作执行后环境将如何变化；而世界价值模型不以模拟物理世界为目标，它是在世界模型、机器人控制系统和业务系统之上叠加的一层"价值决策层"，统筹人、机器人、设备和业务系统，根据任务优先级、用户体验和运营收益动态分配资源。
02 / T1-T4四层架构如何运转
云迹将世界价值模型拆分为T1至T4四层架构。T1负责场景理解，识别用户需求和现场状态；T2负责任务规划，将一个服务目标拆解为连续的任务流程；T3负责资源调度，决定任务是否执行、何时执行、由谁执行；T4负责原子执行，调用机器人、机械臂、电梯、门禁和业务系统完成具体动作，并将结果反馈回系统。
T1→T2→T3→T4
场景理解 → 任务规划 → 资源调度 → 原子执行
再以酒店洗衣场景为例：住客提出需求后，系统先识别衣物信息和取送时间，获取配送机器人、机械臂、洗衣机和电梯的实时状态，再将任务拆解为取衣、运输、交接、装载、洗涤、取出、送回等环节。执行过程中，若电梯拥堵、设备故障或新紧急任务出现，系统实时调整优先级或交由人工接管。这种处理方式与传统机器人按固定规则完成单一配送任务有本质区别——它处理的不仅是动作链条，还有任务冲突、资源变化和人工协作。
03 / 11亿次交互数据筑起的壁垒
这套模型之所以有可能成立，底层依赖的是云迹十余年积累的场景数据。目前云迹产品已进入全球超过4万家酒店和约200家医院，沉淀了11亿次服务交互数据。从最初的单一配送机器人，到覆盖酒店、医院、写字楼等多场景的服务机器人矩阵，云迹在真实运营中积累了大量关于任务冲突、资源瓶颈和异常处理的经验。这些数据不仅记录了"机器人做了什么"，更记录了"在什么条件下做了什么选择、结果如何"。
这些数据的价值在于其独特性——它们不是互联网上的文本或图像，而是来自真实运营场景的任务调度记录、设备调用日志、异常处理路径和人工接管信息。这意味着模型学到的不是"理论上该怎么做"，而是"实际中什么有效、什么会出问题"。在酒店、医院这类高度依赖服务连续性的场景中，这种经验数据构成了后来者难以复制的竞争壁垒。
当然，世界价值模型能否真正成立，最终还要看它能否在更多场景中持续做出更经济、更符合需求的决策。但至少，云迹已经为服务机器人行业指出了一个新方向——从"能不能做"进化到"值不值得做"，这或许是具身智能从demo走向规模化落地的关键一步。
"当机器人学会了判断'先做什么更值得'，它就不再只是工具，而是同事。"
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