2026年10月21日，云蝶科技联合创始人、联席总裁余澜博士出席在成都举行的《财富》40U40创想会，参与“机器人、灵巧手和聪明工厂”圆桌讨论，围绕系统级具身智能大脑RoboForge，分享如何将不断提升的模型能力转化为机器人的任务执行能力。
RoboForge由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，是世界首个系统级具身智能大脑。此次创想会上，余澜进一步阐述了这一技术路线：通过具身系统级智能统筹模型与执行模块，让机器人能够应对真实工作中的变化，并从任务反馈中持续改进。
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。本届创想会以“新引力场：智能时代的商业新秩序”为主题，机器人进入真实岗位所需的技术、数据与交付能力，是圆桌讨论的重要议题。
系统级大脑如何组织模型与执行
模型理解了任务，机器人仍可能因物品位置变化、设备故障或临时干预而停下来。哪些信息进入上下文、决策如何转化为动作、失败后怎样恢复，都需要系统协调。
“未来一定是快慢环的架构，慢环由通用大模型来做，快环则需要基于场景数据训练出来的各种模型。”余澜在圆桌上表示，面对真实场景中的客户需求，需要采用系统级的智能和能力，才能完成交付。
RoboForge通过Harness模块，即组织各类模型与执行环节的系统模块，统一协调感知、推理、规划和技能执行。在多层、多模型架构下，基础模型负责理解与推理，本地小模型和执行模块处理响应要求更高的任务，底层控制器负责动作执行。系统结合现场反馈调整安排，兼顾能力、速度与成本。
这套架构还具备自诊断与能力更新机制。云蝶希望通过系统层面的协调，让模型、技能和执行模块围绕同一项任务配合，并在出现问题后找到可改进的环节。
基座模型不变，系统仍有改进空间
RoboForge升级后的RoboFoundry，进一步探索了系统改进的作用。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。
据余澜介绍，RoboFoundry将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）。其含义是，将上下文、记忆、技能组织与执行接口等系统要素纳入改进范围：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，调整系统组织任务的方式。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。这一结果对应特定评测条件，展示了在基座模型之外，通过系统改进提升任务表现的空间。
对云蝶而言，系统级大脑的建设还需要与实际任务结合。余澜将公司定位为具身智能行业的“场景派”：从客户需求出发，让系统级大脑与任务型本体适配不同任务，在工作中发现问题、沉淀数据，再用于模型训练。
从RoboForge对感知、推理、规划和执行的统筹，到RoboFoundry对系统改进的探索，云蝶持续关注同一个问题：模型能力提升之后，怎样让机器人更好地完成具体工作。余澜认为，具身系统级智能与垂直场景的高质量数据，是具身智能企业需要长期建设的核心能力。
