“我们的方式就是让环境变得聪明。”在2026年10月21日于成都举行的《财富》40U40创想会上，云蝶科技联合创始人、联席总裁余澜博士以这句话，解释云蝶如何围绕RoboForge系统级具身智能大脑，将环境信息纳入机器人的任务执行。此前余澜入选《财富》“2026年中国40岁以下最具潜力的商界精英榜”。

云蝶科技与新加坡南洋理工大学于今年世界机器人大会期间联合发布的RoboForge，是世界首个系统级具身智能大脑，统一组织感知、推理、规划和技能执行，并具备自诊断与能力更新机制。此次圆桌讨论中，余澜重点谈到，这套系统如何与真实场景中的设备、流程和任务配合。

让系统级大脑获得现场所需的信息

机器人进入工作现场，需要知道物品在哪里、还剩多少，以及哪些设备和条件可以调用。系统级大脑要完成任务，也需要理解现场发生了什么变化。

云蝶与北京大学联合提出具身环境智能EEI，将空间、设施与业务流程纳入感知、决策和执行。按照这一思路，电梯门禁、设备状态与业务系统提供的信息，以及任务权限和安全规则，都可以成为机器人安排工作的依据，帮助降低现场的不确定性。

环境增强世界模型则探索利用这些信息理解环境变化、预测行动结果，为训练和验证提供支持。对RoboForge面向真实岗位的应用而言，环境信息有助于系统在规划和执行任务时考虑现场条件。

余澜同时强调机器人、环境与人持续交互产生的数据，尤其是失败与人工接管记录。这些记录能够帮助识别任务在哪个环节出现问题，为后续模型训练与系统改进提供依据。

RoboForge的升级版RoboFoundry研究，进一步验证了系统改进的价值。该研究由南洋理工大学、北京航空航天大学、新加坡国立大学、上海交通大学与云蝶科技等机构的研究者共同完成。它是首个把智能体系统本身形式化为「自进化的系统即策略」（Self-Evolving System-as-Policy）的具身智能体框架，在保持基座模型参数冻结的条件下，通过执行轨迹诊断问题，改进上下文、记忆、技能组织与执行接口。在EmbodiedBench实验中，以GPT-5.5为基座的平均成功率由56.9%提升至72.7%，提高15.8个百分点。

围绕具体岗位组织大脑、本体与工作流

余澜将云蝶定位为具身智能行业的“场景派”：从客户的真实需求出发，组织系统级大脑与任务型本体，在工作中发现问题、积累数据。

在这一思路下，RoboForge负责系统层面的统筹，WING任务型本体与行业工作流相结合，让研发围绕具体岗位展开。机器人需要完成什么任务、调用哪些设备、何时需要人工接管，都与客户的业务流程有关。

据余澜介绍，云蝶目前重点关注酒店、物业、康养社区等泛生活场景，以及能源巡检场景。优先进入B端，一方面考虑现场可以设置约束、安排人工接管，另一方面也考虑业务流程标准化和后续复制的条件。

这些方向是公司当前关注的应用领域。机器人能否持续工作，还需要逐项落实客户流程、设备接口、安全责任与运维服务，不能仅凭模型理解任务就完成交付。

把任务反馈带回研发

据余澜介绍，云蝶自2019年成立以来，已服务全国数千家政企客户，积累了行业理解与工程交付经验。这些历史业务经验，为公司理解不同场景的需求提供了基础。

围绕具身智能研发，云蝶通过高校科研合作、联合实验室和训练场，让现场问题持续进入研究。任务执行中积累的技能、失败记录与异常处理经验，是后续改进的重要输入；这些经验能否帮助下一次部署缩短时间、降低成本，也需要在具体项目中检验。

余澜强调，垂直领域的高质量数据与具身系统级智能，需要长期建设。这也解释了云蝶为何把RoboForge与场景工作放在一起推进：系统级大脑需要组织模型和执行能力，现场工作则不断提出新的问题。

“定义真实世界具身智能，构筑下一代产业生产力”，云蝶希望以环境智能推动机器人进入更多生产与服务岗位，将技术进步转化为企业可以持续使用的能力，为人的创造与发展释放更多空间。