联合实验室观察｜云蝶科技田雪松：让AI在行业里真把事办成|云蝶科技|人工智能|机器人|田雪松|联合实验室

湾区AI 共建说

10月16日，粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室成果发布会将在广州举行。南方都市报、南都大数据研究院与备案大模型企业负责人深度对话，聆听湾区AI共建者的一线思考。

用两张H800显卡、15天训练周期，“蒸馏”出一个教研科研大模型——总部位于广州琶洲人工智能与数字经济试验区的云蝶科技，自研“行知大模型”是国内首个教研科研类大模型。

近日，云蝶科技创始人、总裁田雪松在接受南都采访时表示，大模型的价值不仅仅在于“什么都能答”，而在于“在一个行业里真把事办成”。他期待依托粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室（以下简称“联合实验室”），在具身系统安全评测、粤港澳AI安全结果互认等方面深化协同，让大模型和机器人能力更稳地走向更多真实场景。

小而专，精而强

“垂类大模型能深入业务流程，以更低算力、更低成本解决实际问题，形成数据壁垒和商业闭环。”

南方都市报（以下简称“南都”）：云蝶科技自研的“行知大模型”的技术特点和应用成效如何？

田雪松：依托“大模型+行业知识图谱”框架，有效规避通用大模型的幻觉问题，适配政企及实体产业算力现状，形成了小算力、低成本、高性能的落地优势。

我们摒弃通用大模型泛化问答的思路，专注深耕行业真实业务场景。依托可灵活迁移的垂类AI底座，将积累的各行业业务能力延伸至具身智能领域，赋能机器人适配康养、园区、商业服务、工业巡检等实景场景，让AI从线上智能服务，升级为线下机器人常态化上岗履职、落地办实事，实现多行业场景的规模化落地应用。

从“屏幕应答”到“岗位履职”，未来的人工智能，不是“什么都能答”，而是在一个行业内“真把事办成”

南都：云蝶坚持“小而专、精而强”的路线，在您看来，垂类大模型的价值在哪里？

田雪松：通用大模型竞争激烈，但行业痛点需要精准解决。垂类大模型能深入业务流程，以更低算力、更低成本解决实际问题，形成数据壁垒和商业闭环。

未来在数字时代，所有我们熟悉的医疗、教育、农业、零售领域的场景、流程、业务都可能会被重塑，模型将发挥不可或缺的作用。而各个行业场景都存在不确定性和复杂性，要让模型与场景深度融合，仅靠技术还远远不够。因此，真正能站稳脚跟的，是那些能切实解决行业痛点、拥有数据资源积累和技术壁垒，并快速将自身业务与算法相融合的数字服务商。云蝶科技，正朝这个方向坚持和努力。

不是“什么都能答”，而是“真把事办成”

“垂类大模型跨行业，不是‘什么都能答’，而是‘在一个行业里真把事办成’。”

南都：垂类大模型如何练就跨行业落地的能力？在选择新赛道时，云蝶的判断标准是什么？

田雪松：垂类大模型跨行业落地的能力，核心在于“底座可迁移、场景可适配”。行知大模型采用“大模型+知识图谱”框架，以知识蒸馏技术将通用能力压缩到垂类场景中。这意味着同一底座可以较低成本迁移到不同行业——教育场景做学情分析，医疗场景做名医Agent，政务场景做智能评审，本质上都是“底座不变、知识库和场景流程适配”。

在选择新赛道时，我们的判断标准是先看真实需求是否刚需、流程能否标准化，再思考规模经济账和数据价值账。垂类大模型跨行业，不是“什么都能答”，而是“在一个行业里真把事办成”，再带着数据飞轮和交付能力复制到下一个行业。

南方都市报（以下简称"南都"）：云蝶科技在具身智能上的技术特点和落地成效如何？

田雪松：行业AI真正的价值，从来不是“什么都能答”，而是“在一个行业里真把事办成”。今天我们把这套“懂行业、懂流程、懂业务”的垂类能力延伸到具身智能，让机器人不再是单纯的执行工具，而是能够适配行业规则、贴合岗位流程、承接真实工作任务的智能岗位员工。能够快速适配酒店物业、社区康养、园区巡检、矿山服务等复杂真实场景，实现从单次演示到常态化上岗、持续性办事的产业跃迁，真正让人工智能扎根实体场景、创造持续价值。

南都：在第二届广东省人工智能应用对接大会上，云蝶三个项目同时入选《广东省“人工智能+”应用案例集》，这份成绩单背后是怎样的技术积累和产品逻辑？

田雪松：云蝶自2019年起深耕教育、医疗、政务等垂直领域，积累了大模型、多模态识别和行业知识库能力。在此基础上，团队提出具身环境智能（EEI）范式，把环境升级为可感知、可调用的系统变量，并推出RoboForge系统级具身大脑，在EmbodiedBench和LaRA两项国际基准评测中全球登顶。产品逻辑上，云蝶选择的是任务清晰、流程可拆解、结果可评估的B端场景，让AI进入具体业务流程，而非停留在演示层面。

三个案例各有针对性。酒店机器人解决的是传统服务机器人无法与电梯、门禁、PMS系统协同的落地卡点，通过打通酒店基础设施，让机器人从“本体智能”走向“环境智能”；政务AI项目针对专项资金申报材料审核复杂等问题，形成“AI筛查+人工复核+专家评审”的协同机制；医学教育项目将大模型应用于临床实训，利用真实病例数据和AI学情研判推动医学教学向数字化、个性化升级，已获批多项国家级、省级医学教育重点课题。三个项目共同验证了“真实场景定义技术、技术反哺场景”的云蝶技术落地路径。

湾区协同：天时、地利、人和

“从营商环境改革到备案指导、资源对接，不画饼、解难题。”

南都：站在一家本土成长的垂类大模型企业视角，您如何评价广东当前的AI发展土壤？

田雪松：我们选择扎根粤港澳大湾区，正是看中了这里独特的“天时、地利、人和”。从“天时”看，我们成立之初，恰逢《粤港澳大湾区发展规划纲要》发布与广州琶洲人工智能与数字经济试验区规划建设，乘上了国家级战略与政策红利的东风；从“地利”看，广州作为“千年商都”，千行百业的丰富业态为AI技术提供了从教育到工业、医疗的真实落地土壤，让技术不再是空中楼阁；从“人和”看，这里既有高效的政务服务，让企业心无旁骛搞创新，又汇聚了完善的供应链、充沛的创投资本以及顶尖的高校科研资源。

云蝶受益最深的有三点：一是场景试验田，行知大模型、EEI具身智能在酒店、政务、校园真实打磨，迭代远快于实验室；二是产业链协同，与数据服务、研发企业快速合作，补强能力；三是政策务实，从营商环境改革到备案指导、资源对接，政府不画饼、解难题。

南都：作为联合实验室的理事单位，请您结合实践谈谈协同的效果？
田雪松：联合实验室成立一年来，发挥了“安全与发展并重”的枢纽作用。它以创新治理联合体模式，为企业高效提供备案辅导、安全评测、合规培训、政策宣贯等服务。同时，实验室推动安全治理力量下沉，让企业在家门口获得专业支持。

云蝶作为理事单位，深度参与标准制定与安全评估工作。这一合作让云蝶在合规发展上获得直接赋能，也得以将产业实践反馈到治理规则中，形成良性互动。