“在垂类大模型赛道，我们是国内跑得最快的企业之一。”近期，云蝶科技总裁田雪松在接受本报专访时自信地表示。成立6年来，这家国内垂类大模型领域的领跑者，已服务超4000家B端客户，覆盖教育、医疗、工业等领域，2024年营收突破4亿元。其自主研发的“行知大模型”通过低成本、轻量化技术路径，有效破解行业落地难题。田雪松透露，公司未来将继续深耕垂直领域，坚持“小而专、精而强”的技术路线，推动大模型向专业化、轻量化方向演进，持续提升核心竞争力。

创业初心：从“技术人”到“产业赋能者”

“我们5个‘广漂博士’凑在一起创业时，就明确了目标——要做真正解决问题的AI企业，做真正落地的AI技术。”谈及2019年创立云蝶科技的初衷，田雪松直言不讳。

彼时，国内人工智能的技术成果层出不穷，人工智能领域的资本也不断涌动。但是经过慎重考虑，云蝶科技选择了一条有自主特色的路径：从垂直场景切入，将算法研发与行业痛点深度绑定，专注解决行业实际问题。

“创业第一天，我们就想清楚，人工智能必须从底层算法出发，同时带着‘落地思维’——技术要解决什么行业问题？客户愿意为什么买单？”田雪松回忆道。团队凭借在文本处理、视觉识别等细分领域的技术积累，聚焦教育、医疗、工业等传统行业，逐步打磨出“行知大模型”这一垂类大模型核心产品。成立至今，云蝶已形成从AI垂类大模型、智能硬件到全场景应用的人工智能技术与解决方案，并逐步发展成为省内乃至国内技术创新和业绩增长均领先的人工智能企业。

“我们是技术探索者，更是产业价值的实践者。在垂类大模型赛道，我们不仅是国内跑得最快的企业之一，更是少数能跑出营收、实现盈利的AI公司。”田雪松自信地说。

技术路线：“小而专、精而强”，破解行业落地难题

“通用大模型像‘万金油’，垂类大模型则是‘手术刀’。”在田雪松看来，云蝶科技的核心竞争力在于“专注垂直场景的技术穿透力”。“小而专”是指通过深度绑定行业核心需求，在垂直领域建立不可替代的技术壁垒；“精而强”则强调以专业的技术能力将模型价值转化为真实生产力，赋能传统产业转型升级。

在教育领域，一直存在教研员/教师总体比例过低，基层教师难以得到高频指导的问题。云蝶推出的“AI教研助手”，通过自动分析课堂师生对话，自动给出课堂改进意见、自动实现区域范围内的课堂教学质量监测。目前在广州海珠区、番禺区、深圳都开展了试点，获得频频点赞。

在技术架构上，云蝶选择了一条“轻量化”路径。“我们的大部分客户都存在算力不足问题，因此我们是定位在用小算力训练大模型，实现低成本、高性能。例如，我们创新性地用两张H800显卡、15天训练周期，成功蒸馏出了教研科研领域大模型。”田雪松透露，这一技术路线与DeepSeek等通用大模型巨头“不谋而合”，“但我们的优势在于对垂直行业的深度理解——比如教育领域的10万节课堂数据，这些独特的行业知识库为模型的专业性提供了坚实支撑，模型的效率和精准度大大提高。”

田雪松也表示，云蝶的垂类大模型正是深入挖掘行业特性，与客户密切合作，了解他们在实际业务中面临的痛点和挑战。通过对行业数据的深度挖掘和分析，让垂直大模型拥有更精准的行业知识和更强的专业能力，“本质上，我们和通用大模型更多的不是竞争关系，而是彼此互补和配合。”他表示。

采访中，田雪松的一句话令记者印象深刻：“把一个东西做得便宜是一件非常伟大的事。”他解释道，“技术突破不一定是颠覆性创新，让原本高成本的技术实现普惠化，同样是突破。”他以云蝶科技的实践为例：“我们通过无数微小的创新，将AI技术从实验室带入课堂、医院和工厂，这正是技术落地的本质，也是小而专的具体表现。”

行业突围：垂类模型的“场景穿透力”

“AI能力不是用来作秀的，必须扎根行业，才能释放价值。”田雪松反复强调这一理念。云蝶科技的垂类大模型已在多个行业实现突破：

教育领域：除教研助手外，推出“AI智慧体育解决方案”，通过视觉识别与大模型分析，支持20余项体育运动，打造全场景的AI智慧体育校园应用，运动的动作矫正与训练优化，助力青少年体质提升。

医疗领域：与省内十余家三甲医院合作推出的“医学助手”，可将文献研读与论文撰写效率提升90%。“医生只需输入关键词，系统自动关联最新研究成果，甚至生成初步结论。”田雪松表示，下一步将探索AI诊疗助手与处方审核系统，“未来，AI或许能替代门诊中‘问诊博士生’的角色。”

工业领域：中标某国企的地铁设备维护项目，利用大模型进行微调，加上基于GraghRag的知识库，实现老旧设备维护方案的精准匹配。“过去员工查资料要花几小时，现在秒级响应。”

未来展望：从湾区走向世界

“垂类大模型的终局不是‘内卷’，而是‘共生’。”田雪松判断，未来行业将形成“1+N”生态——通用大模型提供基础能力，垂类模型深耕细分场景。“依托现有技术积累，我们将教育场景的成熟经验迁移至医疗（如病例分析与诊断辅助）、农业（如病虫害识别与精准决策）、工业（如质检流程自动化）等领域，我们的目标是持续深耕行业核心度需求，通过专业能力解决实际痛点，将继续坚持‘小而专、精而强’的技术路线，推动大模型向专业化、轻量化方向演进。”

市场拓展方面，云蝶科技将实施“立足湾区、辐射全国、走向国际”的战略，以技术输出与生态合作为核心抓手：国内市场：继续深耕教育领域，重点拓展医疗、工业等领域；国际布局：以中国澳门、中国香港为跳板，探索东南亚、中东等新兴市场的教育数字化转型需求；生态合作：深化与腾讯、移动、电信等行业巨头的合作，将行知大模型融入更广泛的产业体系。

技术创新是提升模型性能与拓展应用范围的关键。田雪松表示，云蝶持续跟踪最新的技术，消化并优化形成自己的特色技术。同时，产学研合作则是技术突破的关键。云蝶积极与清华大学、华南师范大学、香港科技大学等高校共建实验室和产学研项目合作，聚焦AI技术场景应用与轻量化部署，实现“技术研发-场景验证-商业化落地”闭环。“我们计划今年再引进一个顶级科研团队，将垂类大模型研发从‘体力活’升级为‘技术驱动’。”他透露。

当前，广州正加快建设国家人工智能创新应用先导区、国家新一代人工智能创新发展试验区。作为扎根广州的企业，田雪松对本地AI生态建设有着深刻思考。他认为，广州的产业优势在于“千行百业”的丰富场景，教育、医疗、工业、商贸……每个领域都能孵化出垂类大模型头部企业，进而广州打造新一代人工智能垂类模型之都，恰逢其时！对于未来，他呼吁广州“集中资源打造标杆场景”：选择教育、医疗等优势领域，每个场景重点支持一家企业，助力其发展成为行业标杆。待示范成功后，凭借其辐射带动作用，有望激发上下游产业链的协同发展，实现整个生态的繁荣，“我们期待与广州共同成长，真正成为城市‘合伙人’，为经济社会高质量发展注入新动能。”他表示。

文/广州日报新花城记者：张露

图片：受访者提供

广州日报新花城编辑：龙嘉丽