【项目直击】为具身智能开发AI大脑：云锦OS_

🔸项目名片🔸

项目名称：云锦 O S

行业标签：人工智能/具身智能

路演场次：上海天使会路演系列活动第15期

项目亮点：

-专注大模型的小型化与边缘计算应用

- “三级火箭”商业模式

12月20日下午，上海天使会路演系列活动第15期成功举行，云壶智能和云锦OS两家分别来自软件和人工智能领域创业项目亮相现场。

宁波云锦微智能科技有限公司（以下简称“云锦OS”）成立于2024年，专注大模型的小型化以及在边缘侧的普惠级具身AI计算和应用，为千万家中小企业客户与集成商提供低成本的一站式具身AI边缘计算方案。

公司创始人兼CEO王文艺，作为操作系统、芯片与人工智能领域的资深研发人员及连续创业者，详细分享了关于市场机会、行业挑战、产品价值以及公司未来规划等方面的思考。领投机构恒砥资本副总裁韩悦从市场痛点和经营绩效两方面分析了云锦OS的投资价值。

云锦OS解决的核心问题是什么？

王文艺：

公司的核心产品与服务，是为下游AI和具身智能应用开发者提供低成本的边缘计算终端、高可用性的具身智能操作系统、高完备性的模型服务平台和免开发的算法生成工具软件，帮助他们零门槛与低成本地在边缘侧构建具身智能应用。

拿现在市场常见的大模型Tokens竞价和算力券推广做对比的话，我们提供的价值就是让客户彻底获得Tokens Free，实现推理计算免费和大模型部署自由，客户不用再操心操作系统和软件栈架构的手搓难度，不用再操心算力的供应链成本和服务，不用再操心数据和模型的加工交付，可以完全聚焦在自己场景的具身智能本体与应用的开发上。

云锦OS创始人兼CEO王文艺

为什么要专注边缘计算？

王文艺：

首先，预训练模型似乎已经达到了瓶颈。规模定律的效力正在减弱或放缓，原因在于AI大模型所需的数据原料在互联网上已经趋于枯竭。因此，我们需要思考新的数据来源在哪里。没有新的数据原料，就不会产生新的大模型。

接下来，我们需要关注的是，AI能够解决什么问题。一个产业要想做大，必须进入创造用户价值的阶段，这是第二个核心点。

基于以上两个点，我认为数据原料会从互联网的数字世界转向物理世界，并且从集中式的网络计算转向分布式的边缘计算以及云边协同。企业，将不全依赖于互联网提供的预训练模型，而会更倾向于利用互联网之外、企业自己的私有化物理世界数据，来训练微调融合自己的垂类私有化模型，并基于此构建具身智能应用。而由于成本和私有化的必要性，这里发生的训练和推理都更多会发生在边缘，这就是我们专注的具身AI边缘计算市场。

您对物理世界的AI、具身智能的定义是什么？

王文艺：

我们现在看到的问答、内容生成、换脸换装，都是属于数字世界。作为一个相对的定义，我们认为具身智能是大模型和设备的结合，并不只是人形机器人。只要和物理设备产生交互，能够从环境当中吸收信号并且可以输出反馈给环境，就是具身智能。这里“物理设备”的范围非常广，我们常见的各种传感器、交互设备、计算设备、控制设备、显示设备、连接设备，都存在运行大模型，被智能化改造成具身智能的可能性，成为物理世界的AI计算的载体。小的可能是一个pin、一个眼镜、一个音箱，大的可能是机床、机组、各种重型装备。

延伸到需求来看，中国有完整的制造业，工业是我们国之根基，存在非常大的数字化升级的需要，无数设备会通过智能化成为具身智能设备，并构成新的工业互联网，与城市、居民的数字化升级需求协同到一起，这些分布式的场景构成了我们需要面对的AI物理世界。

把AI应用在物理世界，难度大吗？

王文艺：

AI走向物理世界时面临着一个巨大挑战，我们将其称为“不可能三角”，即效果要准、速度要快、成本要降。这个“不可能三角”，在数字世界已经是存在并且非常可见的，比如你和机器人聊天时可能会有“幻觉”问题，这就是优先满足速度和成本要求的情况下，在效果上做出了妥协。而进入物理世界时，这种难度至少会放大100倍，因为多了一个很高的设备门槛，需要重新调整系统架构，并且涉及的物理世界数据量、物理世界计算量都会几何级增加。比如，一个大模型如果要私有化的方式落地到工厂或自动化场景里，市场主流供应水平来看，投入小于100万人民币是根本无法交付的。所以在当前市场上，我们只能看到像巨头企业，一年投入亿级的资金去做像港口自动化这样的项目。

但，不管是中小企业还是大企业，都有数字化、自动化升级的需求。其中挑战很大，同时蕴含着巨大的机会点。谁先解决或者优化物理世界的“不可能三角”，谁就能获得更多的市场回报。

你们是怎么做的呢？

王文艺：

我们目前的客户主要分为三类：一是中小企业的数字化转型；二是城市管网类的自动化项目；三是各种矿山、机械等领域的具身机器人应用。

在服务这三类客户的过程中，我们发现计算成本、操作系统可用性、模型服务完备性和工具软件便利性这几点最为重要。所以针对这些不同类型的客户需求，我们打磨出了一套完整的一站式具身AI边缘计算方案，把客户对边缘计算终端、具身智能操作系统、模型服务平台和算法生成工具软件的需求一次性满足。

我们的方案可以服务多样的泛化场景，包括安防、工业、企业居家、机器人等各种存在具身AI计算的行业。当这些行业的客户，要用AI、要开发物理世界的具身智能应用时，就会用到我们提供的三个基本能力：免费的推理计算、免开发的模型服务和算法工具、低成本的边缘终端。我们的商业化公式是“三级火箭模型”，对客户提供从零门槛入门到深度垂直孵化的多级阶梯式服务，这也帮助我们自己完成客单营收从千元到百万元的提升转化。

作为围绕数字经济板块的投资公司，恒砥资本为什么选择了云锦OS？

恒砥资本副总裁韩悦

韩悦：

我讲一些比较实在的东西。如果你用一些公开的大模型，想在边缘端进行部署的话，那么算力成本是非常高的，一般的制造业企业不愿意支付。在这一点上，云锦微通过创新架构把算力成本降低，这个是它的一个非常大的亮点。

目前，大模型在工业端应用的另外一个难点是，没有任何一个预训练的模型能够直接用于在某个工厂或园区解决所有问题，这是不可能的。这一目标必须要经过一些数据重新训练才可以实现，但如果要再训练、再迭代，又是非常大的交付成本。云锦微拥有核心技术具身VLA多模态大模型、MaM模型合成引擎和分布式计算框架VT-Transformer，并围绕核心技术打造了一站式的具身智能操作系统和模型工具平台，使得客户在被赋能时，既可以用到融合的多个预训练开源模型，又可以在私有化环境里去部署和使用不输给OpenAI GPT性能的本地化模型服务平台，去微调训练自己的专家级模型算法矩阵，非常好的解决了后训练、再训练问题。

我觉得，云锦微可以帮助客户真正地在自己场景、在边缘侧实现AI完备性，形成健康可控的训推交付循环，这是云锦微最大的亮点。并且，它的“三级火箭”商业模式也能够促使客户主动共享数据，实现数据飞轮运转和迭代。