“机器人员工”入职记（上）

　　去年8月，笔者所在的酒店来了一名新员工——迎宾送物机器人露娜。如今，露娜已经顺利通过“试用期”。在与她共同工作的这段时间里，机器人的稳定性和效率充分显现，与客人之间的互动效果可喜。不过，存在的问题也依稀可见。

　　露娜为酒店带来了什么

　　内置酒店全域导航图，通过店内WIFI信号及传感器的互动进行指令校准，再加上预先设计好的程序及反馈动作，露娜可以自己上电梯，自己行至客房门前，用内置的电话卡拨打客房电话呼叫客人开门，而后打开自己的储物箱，请客人取物并“给好评”。同时，露娜还可以在公共区域进行引领、巡游、向客人问好、做酒店区域介绍等服务，甚至还可以卖月饼和圣诞票。

　　露娜只是量产服务机器人中的普通一员，没有什么高精尖的智能，也没有更为深入的人机互动和机器学习。她最大的优点在于，“预先设想”的一系列功能都已经趋于稳定、安全、可靠。笔者认为，这是机器人应用于酒店场景中的最重要的先决条件。

　　机器人作为人的“辅助伙伴”加入工作，其实，最重要的并不是它能够做出什么让人叹为观止的“聪明事”，而是她（至少在现阶段）能够代替人们去做那些乏味的、重复的、缺乏创造力的工作。在当下，似乎这些工作已经失去了对员工的吸引力，并且随着每个单位时间内人工成本的不断飙升，这些岗位往往呈现出“急用人、工资低、招人难、在岗员工难达标”的“四愁怪圈”。要想破这个局，酒店要么狠下心来吸引“高配”人才，要么考虑运用可靠的机器来代替人工。

　　就拿客房送物这项工作来说，内容虽然简单，但是过程难控，结果重要。一名员工从服务中心将客人所要的物品送到房间，虽然只是一项点对点的工作，但过程之中却有诸多不可控的方面：员工是不是按指派的时间以最快的速度取物品，是不是以最快的时间送达，在与客人的互动中是不是交流得体进而留下美好印象。这些“不可控方面”，在员工情绪积极、工作压力较小的时候，或许可以被有效“保障”，但在业务比较繁忙时和员工个人情绪不稳定时便存在着很大变量。同时，客人的举止表现及主观表达也是不可忽视的变量。客人会不会存在某种个人情绪，沟通上是否存在障碍，甚至是否醉酒等，这些因素都会影响员工与客人的互动以及客人最终的主观体验评价。

　　然而，当机器人实施送物时，一项本来具有不可控性的服务就变成了一个绝对理性、全程可控的服务过程。机器人按照既定的程序招之即来，按照规定路线自动完成任务并归位，再加上预设的标准用语和行为动作。在整个过程中，客人对于这项服务的兑现或许不一定会产生惊喜，但基本不会由于“人际互动的不得当”引起失望及不满。

　　笔者认为，每位客人在酒店的服务体验就好像一连串有待点燃的灯。在酒店与客人的服务互动中，我们很难去点亮所有的灯，但要尽可能点亮那几盏重要的灯，而且尽量避免人为的灭灯。如果按这个思维方式去思考，或许应用机器人去完成那些简单的工作，提供可预期且结果可控的服务，应该有助于酒店保持“该亮的灯不灭”，而且也给酒店腾出更多空间去调动“服务资源”以点亮那些更重要的灯。就像在使用露娜进行送物服务的过程中，机器人承揽了那些简单可控的递送工作，比如客人想多要两瓶水、多要一条毛巾，而服务中心的员工则去解决更为复杂的客房问询及服务，并有空间和时间去创造更多的个性化服务内容。

　　是不是所有酒店都适合使用机器人

　　笔者所在的酒店是所处区域中较早使用机器人的，露娜上岗后，不少同行询问她的工作表现，经常问起的一个问题就是此类机器人是否适用于他们的酒店。

　　机器人是不是适合所有类型的酒店？答案应该是否定的。笔者认为，原因有两点：一是量产的机器人还没有达到真正的智能化；二是对于某些类型的酒店来说，人的服务互动是不可以用机器替代的。

　　研发界流传着一句话，“现在市面上量产的服务机器人，只能算是机器，还算不上是机器人”。实际上，“真正的机器人”早已不再是执行预设程序，而是必须具备一定的人工智能（AI）属性，而人工智能至少要具备两个特点：深度的人机互动和机器学习。

　　深度的人机互动，意味着机器能够识别来自人的各种表达，比如语音命令，并且能够较为准确地把握其中的主观意图。其实，诸如此类的技术已经进入了应用阶段。在今年的百度AI开发者大会上，笔者看到，一些酒店集团已经开始尝试使用“智能音箱”来整合客房内的各种电器设备。要知道，当客人用语音命令通过智能音箱来操控灯光、窗帘、电视等设备的时候，人工智能已经可以通过AI平台的运算，克服口音、口误以及表达意向不清晰等多种互动问题，并实施迅捷的动作信号反馈。而这种深度互动，目前在量产的服务机器人中体现的还很少。也就是说，目前我们看到的服务机器人在互动交流这点上，恐怕多数还没有智能音箱“聪明”。

　　另一个方面是机器学习，机器学习的厉害之处就如金庸笔下的“吸星大法”。它意味着在每一次的人机互动中，机器都可以自动积累并总结互动中的经验，提高自身处理问题的能力。就像著名的AlphaGo，它并不是一开始就能“席卷”所有棋手，而是越与强手对弈，越能吸取对手的精华变得更强，而这种学习是24小时不间断的。但是，机器学习这一点在量产的服务机器人中，也还没有得到很好的体现。

　　既然眼下的机器人还只局限在“机器”的范畴，那我们或许可以在目前的节点上判断，机器人还不能胜任深度的人机服务互动，它的使用也还局限在满足“基础而简单”的服务上。如此一来，对于那些“客人期待其提供极度精致且体现特殊尊崇”的酒店而言，现有的服务机器人是明显不适用的。

　　比如，对丽思卡尔顿之类的奢华型酒店来说，用机器人做迎宾及送物服务便是不合适的，因为奢华型酒店的服务体验必须如奢侈品般突出用户体验的“稀缺性”和“尊崇感”，而这种“稀缺性”和“尊崇感”的塑造，除了空间、场景和用具以外，很大一部分是要依靠员工的特殊气质和人际互动来实现的。只有真正的绅士与淑女，搭配华贵的殿堂，才能给客人绅士与淑女的“情境”。而在这个过程中，机器明显帮不上忙。

　　除此之外，高端商务型酒店在选择使用机器人时也需要慎重，因为商旅客人出门在外本就有情感上的“孤独感”，他们中的许多人是希望在与酒店员工进行温暖而有情的互动中来缓解长途奔波的寂寞与苍凉。而在这样的期待中，不曾预期的“机器人驾到”，或许也不是什么令人欣赏的事情。

　　但是，对于高端度假型酒店，机器人应该是个不错的选择。笔者在选用机器人时曾有这样的分析：来到度假酒店的客人多半是与亲友同行，所以少有孤独感，对人际互动的需求并不迫切；度假客人由于旅行气氛轻松，所以对新科技及新玩法的体验具有开放性；度假客人多注重私密性，很多人希望尽量减少与亲友以外的人进行互动，除非必要的互动；孩子们天生喜爱有趣的机器。最后，实践验证，以上的分析基本没有“跑题”，露娜的出现总体来说还是迎来了持续的好评。

　　同样，对于一些中端酒店而言，因为针对的客群相对年轻，且客人对于服务的预期大都限定在相对清晰的边界之内。所以，使用机器人进行服务，给客人带来的应该是更多的积极感受，甚至是惊喜体验。

　　（作者单位：天津亿豪山水郡国际度假酒店）