01
机器人云平台
先接入本体，让进化有稳定运行底座
把已经验证过的机器人本体纳入同一套云平台里，让每个自我进化能力都有在线状态、版本控制、训练发布和集群运营作为底座。
支持人形、四足 、轮式与桌面机器人本体
统一版本、策略、状态与集群管理
云上训练，端侧实时运行
机器人本体接入面板
统一接入 / 统一运营
Fourier GR-1
宇树 G1
睿尔曼
宇树 Go2
支撑机器人自我进化的四个核心系统
这不是四个孤立功能，而是一条自我进化链路：先把机器人本体纳入平台，再建立实时交互、持续培养和数据闭环，让机器人真正稳定上岗。
02
实时交互引擎 Stardust
用实时交互闭环承载自我进化
Stardust 捕捉自我进化机器人需要的现场信号：说话者变化、打断、上下文迁移、本地感知和动作反馈。
注视说话者，减少多人环境里的错接
支持打断续说与稳定的多轮上下文
本地语音、视觉与动作控制协同运行
Stardust
实时链路
说话者识别、本地语音处理、边缘视觉感知、上下文衔接与动作控制在同一条低延迟链路中完成。
说话者跟踪
本地语音处理
低延迟响应
边缘视觉协同
03
培养引擎
把反馈转化为自我进化的行为
它让一次性调参变成长期学习，让人设、偏好记忆、岗位技能和服务规范在持续带教里逐渐稳定下来。
用对话和示范塑造机器人的人设与表达方式
把偏好、关系和上下文沉淀为长期记忆
当岗位缺能力时，在下一轮运营中补齐或强化对应技能
培养引擎
培养而不是配置
你
把她设成 brand 接待机器人，记住重要客户偏好，接待时先问候、再确认来意、再联动会议流程。
培养引擎
已记录。人格、偏好记忆、接待礼仪和岗位技能会一起沉淀为这个机器人的稳定服务方式。
人设个性记忆技能礼仪岗位流程
生产锁定
表现稳定后冻结版本，避免心智持续漂移。
回滚与补齐
有偏差就回滚，缺能力就补技能，而不是整套重来。
04
数据闭环运营
让每一次线上交互都进入下一次进化
自我进化不是口号，而是把线上问题变成诊断、修正 、发布和下一次真实岗位验证的固定闭环。
实时掌握设备状态、事件流和异常波动
用回放和诊断定位表达、流程或工具问题
让修正、发布、再复盘形成固定节奏
运营控制台
监控 / 回放 / 诊断
在线状态
实时观察机器人与任务状态
回放诊断
回看真实服务过程并定位问题
质量指标
跟踪完成率、质量和异常率
再发布
把修正快速带回线上验证
实时交互引擎
自我进化机器人所需的核心能力
从记忆、感知到技能、安全围栏与多模型路由，Ticos 把机器人上线后持续进化所需的核心能力组织成一个平台。
人格与心智引擎
定义机器人的语气、专业度、亲和力与礼仪规范，让每个机器人都有独特的岗位个性。
人设对齐情绪价值表达规范
实时感知与动作
毫米级低延迟，让说话、注视、手势与表情自然同步，消除交互的“机器感”。
多模态意图识别
结合语音、视觉与上下文，准确判断说话者身份、位置与隐含意图。
毫秒级实时响应
全链路流式处理，支持即时打断与自然接话，适配高频互动的真实环境。
动态技能调度
根据对话流程动态调用导航、预约、查询等业务工具，实现交付结果的交互。
多模型路由
根据任务复杂度自动路由至最合适的 LLM/VLM 模型，平衡成本、速度与效果。
记住人和上下文
识别身份、沉淀偏好、保留互动历史，让每次服务都能改进下一次服务。
接上工具和业务系统
把模型回答、工具调用、导航执行和企业系统串成真正能交付结果的流程。
持续训练和运营优化
通过回放、反馈、监控和运维闭环，让机器人上线后继续进化，而不是停留在初始配置。
多模型协同架构
智能意图路由
根据上下文自动判断任务难度，灵活匹配轻量或超大模型。
场景上下文引擎
维护多轮对话状态与场景知识，确保服务过程逻辑连贯。
插件化技能架构
通过标准协议快速扩展机器人技能，对接各类企业业务系统。
生产级安全围栏
多层安全审核与表现锁定，确保机器人在真实岗位上言行合规稳定。
典型落地场景
把自我进化智能落到真实岗位上
不是只会聊天，而是结合记忆、技能成长与场景规范，在真实服务流程里持续变好。
专业导览
展馆 · 展厅 · 体验中心
兴趣记忆路线引导深度讲解
不只是介绍展品，还能记住访客兴趣，动态调整讲解深度与参观路线，让互动更像一对一接待。
真实岗位中的持续培养结果
了解更多
商务接待
前台 · 会客区 · 品牌空间
客户识别预约同步流程闭环
识别来访客户，回溯历史记录，并通过技能编排完成会 议室预约、通知对接人和接待流程同步。
真实岗位中的持续培养结果
了解更多
康养陪伴
养老院 · 康复中心 · 居家场景
长期陪伴提醒服务情感关怀
记住长者习惯与沟通偏好，提供更自然的提醒、陪伴与日常协助，让服务更有温度也更有连续性。
真实岗位中的持续培养结果
了解更多
广泛的机器人生态支持
不论是领先的人形平台，还是轻巧的桌面机器人，都能通过 Ticos 获得智力。
已支持的主流本体
深度优化主流硬件控制链路，确保模型指令能够精准、实时转化为物理动作。
人形机器人
全尺寸或紧凑型人形平台，具备全身协调与高交互性。
典型代表
G1, GR-1, GR-2, H1
四足机器人
稳定跨越复杂地形，适用于巡检、导盲与户外随行。
典型代表
Unitree Go2, Go1, A1, B2
轮式/复合机器人
高性价比的室内服务平台，适用于送餐、引导与仓储。
典型代表
TurtleBot, Tracer, Bunsen
桌面/创意机器人
桌面陪伴、教育编程或智能座舱等非移动交互场景。
典型代表
桌面陪伴, 教育机器人, 情感交互器
算力平台与核心模块
如果您正在自研本体，我们也支持在核心算力板卡上直接运行 Ticos 运行时。
NVIDIA Jetson
Raspberry Pi
ESP32
Android Board
RTK
机器人如何实现自我进化？
连接运行底座，带教岗位能力，再把真实反馈变成下一版更安全、更好用的行为。
自我进化闭环
带教、观察、再进化
通过对话、示范、回放复盘、配置修正和诊断反馈，让机器人在持续运营中形成更稳定的岗位能力。
为心智持续带教
通过持续对话形成机器人的心智与表达方式
你
"你是 Ticos 展厅的接待机器人。请记住王总偏好多机器人协作话题。说话专业、亲切、有分寸，先问候，再确认来意，再根据她的历史兴趣继续交流。"
Ticos
明白。之后我会以稳定、专业的方式接待来访者，并记住重要客户的兴趣与上下文，让交流更连贯、更像同一个服务角色。
结果：人设、语气、礼仪、偏好记忆与上下文理解，一起构成机器人的心智。
部署与采购问题
常见问题
关于“培养机器人”的几个核心问题。
技能和知识库有什么区别？
知识库解决“知道什么”，技能解决“能做什么”。前者让机器人回答更准确， 后者让机器人真正完成接待、讲解、预约、通知等具体动作。
为什么强调“自我进化”，而不是一次性配置？
真实岗位上线后还会不断变化。机器人需要从互动、回放、反馈和运营数据中学习，让记忆、技能与服务表现持续进化。
机器人上线后，如何越用越懂您？
通过远程监控、对话回放、问题诊断与持续优化，Ticos 帮助您把真实运行 中的反馈沉淀成更好的表达、流程和服务能力。
Ticos 适合哪些角色使用？
无论您是机器人厂商、系统集成商还是最终客户，Ticos 都能帮助您更快把 机器人培养成真正能上岗、懂业务、有记忆的服务角色。