El perro robot Tutu, desarrollado por Amap —la plataforma de mapas y navegación de Alibaba—, ya está patrullando de forma rutinaria el campus Xixi de la compañía en Hangzhou. Pero el dato interesante no es el robot en sí: es lo que hay debajo. Amap no fabrica hardware propio ni se hace cargo de la operación del campus; aporta inteligencia espacial y ejecución de tareas: llama a un cuerpo robótico para moverse y se conecta hacia arriba con los sistemas de tareas y operaciones del campus.
El caso se presentó durante la Conferencia Qincheng 2026 de Alibaba, donde el equipo de IA encarnada (embodied AI) de Amap dio a conocer un estudio de caso de campus inteligente junto con la solución conjunta armada con el departamento de asuntos generales del grupo y la unidad de servicios de campus Qincheng Zhihui. El detalle llegó vía un informe del medio chino especializado en robótica Robot Qianzhan, publicado en Tencent News.
ABot: el stack en tres capas
El software detrás de Tutu es el sistema ABot de Amap, organizado en tres capas:
- Capa de datos: ABot-World y ABot-Earth proveen un modelo del mundo y una base de datos espaciales para simulación y comprensión del entorno.
- Capa de modelos: incluye el modelo fundacional de navegación ABot-N1 y el modelo de manipulación ABot-M0.5.
- Capa de agentes: ABot-AgentOS y ABot-ER se encargan de la planificación, ejecución y memoria de tareas, y rastrean estados de objetos y relaciones espaciales.
El movimiento usa un diseño de dos velocidades: la nube hace la planificación de alto nivel a partir de datos de tareas y mapas, mientras que el robot genera su trayectoria en el dispositivo a partir de la entrada en vivo de las cámaras. Así puede esquivar pasillos angostos, multitudes y obstáculos temporales en lugar de detenerse.
La novedad de Xixi: el circuito de órdenes de trabajo
Lo nuevo en Xixi es el circuito de órdenes de trabajo. La solución conjunta convierte un catálogo de servicios, objetivos de inspección, frecuencias y estándares de aceptación en tareas ejecutables, y luego las conecta con mapas, permisos de acceso, instalaciones del campus y órdenes de trabajo.
El ejemplo que ilustra el sistema: para una puerta cortafuegos, el robot debe llegar al punto correcto, ajustar su ángulo de visión para que la foto cumpla con el requisito de inspección y enviar la evidencia para que el personal la revise y actúe en consecuencia. Los casos difíciles son revisados y etiquetados por personas, y luego realimentados a la evaluación y prueba de los modelos. Los trabajos ad hoc —como verificar una obra temporal— pueden insertarse en la ruta, y el robot después retoma su recorrido habitual.
Cuatro roles, una división clara
La repartición de responsabilidades queda dividida en cuatro:
- El equipo de asuntos generales de Alibaba define las tareas reales y los estándares.
- Qincheng Zhihui opera los servicios y hace la aceptación.
- Amap aporta navegación y ejecución de múltiples pasos.
- Los profesionales del campus toman las decisiones finales.
En los últimos meses, Tutu fue probado en guía de personas con discapacidad visual, recorridos turísticos, asistencia en compras, inspección y entrega de última milla. La patrulla de seguridad es el primer caso de uso en producción, con entrega liviana, recorridos de recepción y apoyo en seguridad contra incendios planificados como próximos pasos.
La pregunta abierta, según el propio informe, es si este mismo stack puede reutilizarse en otros campus manteniendo los estándares de cada tarea y las líneas de responsabilidad. Vale recordar que Amap también viene moviendo piezas en abierto: la compañía abrió el código de Lambda-0 y lanzó ABot-Earth 0.7. Si el circuito de Xixi escala, la discusión deja de ser si los robots patrullan, y pasa a ser quién responde cuando la evidencia llega sola a la orden de trabajo.
Fuente: Pandaily (China AI)