CleanLoop 商业清洁闭环

Pitch 56 · Human + Robot Cleaning OS

大楼不缺清洁机器人，缺的是能证明“哪里该清、谁做完、值不值”的操作系统。

CleanLoop 面向物业集团、保洁承包商、商场、机场、医院非临床区、园区和仓库，把人流、投诉、耗材、保洁员、清洁机器人、人工接管、SLA 和客户报告连成一条可调度、可验收、会改进的商业清洁闭环。

看结果闭环 比赛 Demo Ask

01 · Problem

甲方买的是干净和合规，承包商交付的却常常是工时表、巡检表和事后扯皮。

商业清洁仍按固定排班运行：空会议室被反复清洁，高人流洗手间等到投诉才响应。设施负责人、保洁承包商和一线主管每天被同一组问题拖住。

需求不可见

入口、洗手间、餐饮区、货架通道和地下车库的真实清洁需求随人流快速变化。

执行不可控

保洁员流动率高、夜班监督弱；机器人能跑地面路线，却处理不了垃圾、补给和异常。

结果不可证

续约、验收、SLA 争议和财务 review 需要 proof-of-clean，而不是微信群截图。

ROI 不闭环

机器人跑了多少、人工节省多少、投诉是否下降、合同是否更稳，常常没有统一口径。

02 · Why Now

清洁机器人进入部署期，但行业还没拿到机器人时代的运营层。

劳动力、利润、客户验收、智能物业和端侧 AI 同时把这个市场推到拐点。2026 年的问题不是“机器人会不会走路线”，而是如何把人、机器人和结果结算放进同一个系统。

2.4M BLS 统计美国 janitors/building cleaners 约 240 万岗位，并预计每年约 351,300 个岗位空缺。
68% ABM 2025 年报显示 direct labor 约占收入 68%，清洁/设施服务的利润被人工成本长期挤压。
40,000+ Brain Corp 称其 AMR fleet 超 40,000 台并覆盖 250B+ 平方英尺，机器人采购已成现实。
327亿㎡ 中国物业服务在管面积已达数百亿平方米，政策正推动智慧物业、一网统管和闭环治理。

03 · Insight

机器人会清地面，CleanLoop 让清洁服务变成可验证、可计价、可训练的结果。

这个行业真正缺的不是又一个排班软件，也不是又一台洗地机，而是一条可信作业事实链：需求信号 -> 人机执行 -> 质量验证 -> SLA/账单 -> 训练改进。

从卖工时到卖结果

承包商不再只交排班表，而是交覆盖率、响应时间、异常处理和客户可读的 proof pack。

从单机到人机系统

机器人负责重复地面覆盖，保洁员负责边角、垃圾、耗材、投诉和低置信异常。

从后台到学习闭环

每个堵路、漏扫、补做、人工接管和客户投诉都进入楼宇清洁图谱和 LeRobot HIL 数据集。

04 · Solution

CleanLoop 是商业清洁的人机协同结果操作系统。

它把楼层图、SLA、客流/耗材/投诉、机器人、保洁员、CMMS/BMS、异常和客户报告统一成一张运营图。主管不再追 20 个群消息，只看优先级、接管队列和证据报告。

  • Demand Layer：把人流、洗手间耗材、投诉、巡检、传感器和工单变成清洁优先级。
  • Human + Robot Dispatch：机器人做重复地面覆盖，保洁员处理细节、补给、异常和客户感知。
  • Proof-of-Clean：覆盖热力图、跳过区域、照片、时间戳、耗材、签核和 SLA 结论自动生成。
  • Learning Loop：堵路、湿滑牌、线缆、拥挤、漏扫和人工接管进入 LeRobot HIL 训练队列。
商业清洁塔台，清洁机器人在公共空间路线清扫，保洁员处理污渍，仪表盘显示热力图、任务队列、覆盖证据和报告

05 · Product Workflow

一个清洁需求，从“洗手间投诉”走到可结算 proof pack。

第一版从高频、高投诉、可量化的区域切入：洗手间、入口、餐饮区、公共通道和硬地面夜班路线。

Sense

占用率、客流、耗材余量、投诉、巡检和机器人覆盖率进入 CleanLoop。

Prioritize

AI 判断哪些区域要立即处理，哪些可跳过，哪些必须人工复核。

Dispatch

系统把任务推给最近、最合适的保洁员或机器人，并保留 SLA 倒计时。

Verify

照片、QR/NFC、定位、覆盖轨迹、耗材和机器人日志形成 proof-of-clean。

Improve

楼宇清洁图谱持续学习污染模式、响应时间、人工接管和机器人利用率。

06 · Market Wedge

先打“洗手间闭环 + 夜班硬地面”，再扩到整栋楼和多站点。

第一客户不是普通小办公室，而是多站点 BSC、物业集团、机场/地铁、商场、医院公共区、大学、仓库和制造园区。它们已经有预算压力、服务验收压力和机器人部署基础。

洗手间闭环

投诉最多、耗材可测、客流明确、标准清晰，是最容易证明 ROI 的 wedge。

商场 / 零售

入口、餐饮区、卫生间、货架通道和客户投诉驱动动态清洁与服务报告。

仓库 / 制造园区

大面积硬地面、夜班、叉车/AMR 通道、安全审计和重复路线。

医院非临床区

低噪、避人、隐私、清洁频率和审计证据要求高。

高校 / 园区

多楼、多班次、多外包团队，需要统一服务标准和报告。

BSC / IFM

用 verified clean 和 labor ROI 赢固定价格合同、续约、RFP 和服务质量争议。

07 · Business Model

不是按座席卖软件，而是按站点结果、机器人运营和 proof-of-clean 收费。

投资人需要看到的是单位经济：软件毛利高，硬件通过合作伙伴融资，销售只进入 40k+ sq ft、每月可释放 40-50 小时重复劳动的站点。

Paid Pilot

海外 $8k-30k；中国 ¥5万-30万。2 周 baseline + 30 天试点 + 60-90 天生产 rollout。

Site SaaS

$250-750 / site / month 起，企业版按多站点、SLA 报告、CMMS/BMS 集成和客户门户扩张。

Robot Ops

$150-300 / robot / month，叠加多品牌 fleet、路线 proof、异常接管和模型 profile。

RaaS Partner

机器人由 OEM/租赁伙伴提供，CleanLoop 收软件和运营层费用，避免早期资产负债过重。

08 · Go-To-Market

像早期 Airbnb 一样，先手工跑深一个场景，再复制到多站点。

团队第一阶段要跟夜班 cleaner 一起跑楼，手工标注最痛的 20 个清洁事件，做出客户愿意转发给老板的 before/after 和 proof-of-clean 报告。

First Customer

一个城市 3-5 家 BSC / 物业客户，每家 5-20 个高流量站点。

First Workflow

洗手间闭环 + 一条夜班硬地面机器人路线 + 一个主管证据 dashboard。

Expansion

入口、餐饮区、仓库通道、停车场、多楼层、多品牌机器人和客户门户。

Channels

机器人 OEM、BSC/IFM 服务商、物业集团、商办运营商和 Qualcomm edge 生态。

09 · Competition

机器人厂商卖单机，保洁软件卖流程；CleanLoop 卖跨品牌结果闭环。

CleanLoop 不替代 Tennant、Brain、Pudu、高仙、科沃斯，也不替代 Swept、TEAM、Janitorial Manager。它站在它们上层，把需求、人员、机器人、证据和账单接起来。

Brain / Tennant

单机成熟、渠道强、规模大；CleanLoop 做跨品牌任务、proof 和客户 ROI 层。

Pudu / Gausium

中外部署强、产品迭代快；CleanLoop 统一多品牌 fleet 和人机交接。

ECOVACS / Keenon

中国 B2B 清洁和服务机器人渠道强；CleanLoop 做物业级服务质量闭环。

Kärcher / Nilfisk

传统设备渠道强；CleanLoop 提供 facility-level ROI、数据报告和 HIL 层。

Swept / TEAM / Otuvy

排班、检查、沟通强；CleanLoop 原生连接机器人、edge perception 和 proof pack。

ServiceNow / Maximo

工单和资产强；CleanLoop 做实时清洁执行层和 proof layer。

10 · Moat

壁垒不是某台机器人，而是每栋楼自己的清洁图谱和结果数据网络。

每个站点都会沉淀高风险区、堵点、投诉点、耗材规律、覆盖记录、接管策略、客户报告和模型 profile。时间越久，CleanLoop 越懂这栋楼该怎么清、怎么报价、怎么证明结果。

Site Semantics

高风险区、堵点、投诉点、湿滑点、频率、班次和人工接管历史。

Coverage Data

路线、覆盖足迹、跳过区域、耗材、缺水、低电和堵塞原因。

Proof Network

before/after、QR/NFC、客户报告模板、SLA 争议记录和合同续约证据。

Integrations

机器人 adapters、CMMS、BMS、门禁、电梯、保洁软件和报告系统。

Privacy Playbook

视频最小化、模糊化、保留周期、本地数据平面和审计策略。

Edge Profiles

LeRobot HIL 数据集、Qualcomm edge profile、shadow validation、canary 和 rollback。

11 · Product Architecture

CMMS/BMS 触发，Open-RMF 派单，Nav2 执行，Qualcomm edge 验证，LeRobot HIL 学习。

架构目标很简单：需求进来，任务派出去，现场安全执行，结果可验收，失败能进入训练，而学习策略不能越过安全边界。

Facility Systems

CMMS、工单、BMS/BACnet、门禁、电梯、客流、耗材和投诉入口。

Orchestration

SLA engine、Open-RMF fleet adapter、facility map、zone graph、ticket closer。

Robot Edge

RGB/depth、LiDAR/ToF、IMU、ROS 2、Nav2、coverage planner、safety supervisor。

Privacy

端侧识别人、障碍、污渍、湿滑牌、线缆和漏扫，默认上传事件、mask、heatmap。

Learning

MCAP/rosbag -> LeRobotDataset -> HIL training -> AI Hub/QNN/QAIRT -> shadow/canary OTA。

12 · Competition Demo

演示不是机器人跑一圈，而是从设施事件到客户可读 proof pack。

比赛 demo 要证明 CleanLoop 能感知需求、调度 fleet、安全执行、捕获证据、关闭工单，并把失败片段放进 HIL 队列。

Trigger

Mock CMMS/BMS 创建 `Lobby spill, Zone A, SLA 10 min` 设施事件。

Dispatch

Open-RMF 把任务分配给 Robot 1，Robot 2 显示充电或不可用。

Edge AI

Qualcomm edge 断网状态下识别人、污渍、湿滑牌、障碍和低置信区域。

Proof

Dashboard 生成 before/during/after、coverage heatmap、耗材、签名和 SLA 结论。

Train

异常物体触发人工接管，片段导出为 LeRobotDataset，进入 shadow validation。

13 · Why Qualcomm

CleanLoop 是 Qualcomm 在智能物业和公共空间 robotics 里的高频样板。

商业清洁发生在公共空间，视频和传感器数据不适合全量上云。Qualcomm 的价值不是“提供一块板”，而是把端侧 AI、连接、模型部署和机器人生态变成可复制的设施级解决方案。

Edge Vision

障碍、污渍、湿滑牌、人群、漏扫和低置信度事件在现场判断。

Connectivity

Wi-Fi 6E / private 5G、弱网缓存、电梯/门禁/BMS 对接。

Runtime

AI Hub、QNN、QAIRT、ONNX Runtime QNN EP 形成可 profile、可回滚 artifact。

Hardware Path

RB3 Gen 2 做比赛原型，RB5/RB6 或 Dragonwing IQ10 做多摄像头生产路线。

LeRobot HIL

保洁员接管和场地异常成为下一轮机器人恢复能力。

14 · Ask

90 天交付一个 Qualcomm-powered CleanLoop Edge Kit 和真实站点 proof。

比赛阶段需要一个能从需求、派单、执行、接管、证据到训练的端到端 demo，并把它包装成中国版智慧物业和海外版 BSC/IFM 都能理解的商业方案。

Dev Kit

RB3 Gen 2 / RB6 + Vision Kit 或等价 Qualcomm edge dev kit。

Partner

一个清洁机器人 OEM、BSC/IFM 服务商、物业集团或园区/商场试点伙伴。

Data

真实楼层图、2 周匿名清洁运营数据、洗手间/入口任务流和 mock CMMS/BMS API。

CleanLoop 的一句话 pitch：机器人清洁地面，CleanLoop 闭环商业清洁服务。

Facility Management Market Cleaning Services Market Janitorial Services Market BLS Janitors ABM 2025 10-K ISSA Robotics Brain Floor Care BrainOS Clean Brain Scale Tennant 10,000 Tennant Brain SoftBank Robotics Connect Pudu Denner Pudu Growth Gausium Roadmap Gausium Interclean ECOVACS Commercial ECOVACS Metro China Property Market China Satisfaction Smart City Policy Gausium Property Pudu China GB/T 46495 GB/T 45502 PIPL Data Export Open-RMF Nav2 Coverage MCAP BACnet Qualcomm RB3 Qualcomm RB5 Qualcomm RB6 Qualcomm IQ10 AI Hub QNN / QAIRT Qualcomm Robotics ROS LeRobot HIL LeRobotDataset