推出全國首個家政具身平台，要讓機器人進家。

作者 | 李水青

編輯 | 心緣

智東西5月29日報道，5月27日，濟南，一場看似傳統家政行業的發布會，卻坐滿了AI和機器人從業者、高校科研學者及科技媒體。

當天，麗陽神州推出全國首個生活服務全場景具身智能訓練平台「硅聚變」、升級版「麗陽雨露」大模型平台、家務機器人「麗陽小當家」。這家公司很多人並不熟悉，但它背後站着中國家政行業龍頭「陽光大姐」，後者深耕家政服務20多年，培訓服務員數十萬人。

更值得一提的是掌舵人李碩——原百度副總裁、百度智能雲戰略行業總經理。如今，他把創業方向押在了「AI+家政」。

「你心中最理想的人生狀態？」李碩開場拋出一個哲學問題。台下大部分人選擇了：「能奮鬥、能躺平，自由切換。」李碩話鋒一轉：「理想和現實之間，差一套系統。」

這套系統，就是AI賦能的家政服務。它不只是擦桌子、拖地板那麼簡單，而是一整套對抗生活熵增的系統：老人摔倒怎麼辦？產婦恢復怎麼安排？孩子成長如何陪伴？誰來處理夜間護理、衛生間清潔、醫療陪護這些又髒又累又高度非標的工作？

過去這套系統主要依賴人，現在AI和機器人正在開始接管其中的一部分。

這家2018年創立的公司，AI鴻圖已不是停留在「講故事」階段。李碩在專訪中告訴智東西，其「AI工作清單」系統已覆蓋上萬名服務員，周訪問量達到7萬-10萬次；AI客服已開始獨立處理用戶需求；機器人已在濟南兩家三甲醫院承擔醫療垃圾分類等工作。

而本次亮相的具身智能訓練平台「硅聚變」，被李碩稱為「可能是唯一能給機器人提供真實高質量家政數據的訓練場。」

AI如何變革家政行業？機器人什麼時候能夠進家？這又將對行業從業者和我們的生活帶來什麼樣的影響？

本文通過對話李碩和實地考察，看一個技術出身的大廠高管，如何從行業長出來，打造一個「AI+家政」的創業範本。

01.

Agent落地400+家政門店

具身機器人或明年進家

2026年，Agent成為AI落地的主戰場。而家政行業，憑藉複雜場景、高頻動作和真實數據，成為最適合Agent和具身智能落地的行業之一。

「我們內部的工作幾乎全用OpenClaw（開源Agent架構）重做了。」李碩在專訪中告訴智東西。原本計劃擴招的開發團隊停了下來，他們的工程師只用了三天，就完成了一個AI崗位體系重構。

現在，AI已經深度參與客服、培訓、質檢、服務匹配等環節。

舉個例子，在陽光大姐的一家線下門店裏，一天40多個用戶需求，其中20多個完全由AI處理完成——從需求澄清、精準匹配到服務推薦，全程自動化。這套能力正在向全國近400家分支機構鋪開。

變化還來自於具身智能發展，家政行業正為具身智能提供訓練數據和落地場景。

李碩把家政服務員比作「特斯拉用來訓練自動駕駛的駕駛員」——特斯拉路上跑着幾千萬輛車，每輛車都在為自動駕駛模型採集數據。而具身智能行業呢？全中國能達到「特斯拉水準」的家政服務「駕駛員」，李碩估計不超過2000個。

家政服務員正在成為具身智能最稀缺的訓練資源。她們每天都在做真實的服務：開冰箱、拿瓶子、疊衣服、給老人翻身——這些動作，每一個都是機器人需要學習的「技能」。

而麗陽神州的培訓基地，每年有上萬人在這裏進行實操訓練，在李碩看來，這正是具身智能行業最缺的「數據油田」。

機器人進家，也不是科幻。

當智東西問及機器人進家的時間表，李碩的回答也比很多人想象得更激進：「明年或者後年，人帶着進家。」當然，他強調不是機器替代人。而是人負責情感、判斷、監督，機器人負責髒活、累活、重複活。

02.

從三款產品

看AI和機器人如何落地家政行業

如果說很多公司還在講「AI改變世界」，那麼麗陽神州更像是在回答另一個問題：AI到底怎麼幹活？

他們這次發布的三款產品，對應了家政行業重要的三件事：AI理解人、機器人學習人、人機開始協同。

1、麗陽雨露大模型服務平台：自研家政大模型，AI嵌入工作流

當下，很多行業大模型產品還停留在「你問我答」的階段，但李碩發現這條路在家政行業走不通。

「這個行業很多人連搜索引擎都不會用。」所以麗陽雨露大模型服務平台的升級方向，不是做一個更聰明的聊天機器人，而是把AI塞進服務員每天的工作流裏。

李碩告訴智東西，目前最火爆的一款應用，就是「智能工作清單生成」。

比如月嫂每天服務寶媽時，系統會自動生成當天工作安排：飲食、護理、觀察指標、溝通重點全部結構化輸出——今天產婦處在產褥期第幾天、母乳餵養什麼階段、身體什麼狀況，對應的護理重點是什麼。

這份清單不僅是給服務員看的，更是給寶媽看的。寶媽看完知道服務員為什麼做這些事，減少溝通成本，還能反向監督。

這套功能目前向一萬多名服務員開放，每周訪問量7-10萬次，平均每個服務員一天至少用6回。「過去家政行業最大的問題，是高度依賴個人經驗，現在，AI開始改變行業標準化能力。」李碩告訴智東西。

另一個有潛力的殺手級應用，是「AI參與前台用戶溝通」。

李碩舉了個例子：一位90多歲的老人，經常摔倒，但又堅決不願別人陪護，家人陷入焦慮。普通客服可能只會推薦養老院或護工，但麗陽神州的專業服務人員卻從摔倒時間、藥物情況、步態、衛生間環境、小推車高度等角度，一步步拆解問題。最終給出的方案，包括感應燈、防滑墊、扶手設計、步態評估、定點陪走等，最後建議去醫院做步態和平衡評估。

家政客戶需要的是專業護理諮詢，這也是AI可以學習的養料。「現在我們要用AI把這些知識萃取出來。」李碩說，「讓AI能針對每個人、每種複雜情況，完成知識計算，給出合理建議。」

除此之外，麗陽雨露平台還更新了智能刷題系統應用，落地了陽光大姐旗下培訓系統及濟南三甲醫院護士培訓場景。今年晚些時候，麗陽神州還將推出AI家政服務匹配、AI面試機器人插件、法務知識服務等應用。

2、硅聚變平台：給機器人提供真實世界，家政服務員就像「駕駛員」

相比大模型，「硅聚變」更像一個具身智能基礎設施。它被定義為「碳基人類與硅基智能共同的學習平台」。

怎麼做？從智東西實地考察可知，麗陽神州採用「動作雙採」方案。

比如老師在教服務員怎麼疊衣服時，穿戴式設備和周邊攝像頭同時採集數據。服務員練習時也一樣。一套動作產生的數據，既給人用作培訓教材，也給機器用作3D建模、機器人訓練數據。

這套模式解決了具身智能行業一大痛點——缺乏高質量、低成本、連續穩定的訓練數據。

李碩向智東西算了一筆賬：北上廣深的機器人訓練場，人員流動性差不多三個月換一撥人，數據成本高、質量不理想。而麗陽神州的培訓基地有130多畝，常年有上千名學員在培訓，一年上萬人的實操數據，標準化程度高、前後一致性極強。

「常規場景需要上萬條數據才能訓練一個任務，用我們的數據，可能一萬到三萬條就夠了。」李碩告訴智東西。

目前，多家頭部本體企業已經或即將與麗陽神州達成合作，包括孖展金額首屈一指的廠商。「目前進場的有130多台機器人本體，四款最新型號。」李碩說，「我們可能是唯一能給機器人提供真實高質量家政數據訓練場的公司。」

3、麗陽小當家機器人：從髒活累活做起，醫療垃圾分類、夜間巡檢

「麗陽小當家」已經在2026杭州國際具身機器人場景應用大賽上亮過相——連續運轉超過16個小時，派出了上萬份把子肉，五項指標綜合評分第一。

但李碩很清楚，機器人進家還遠沒那麼簡單。「我要測多少東西才確保他進家不揍你？」這句玩笑話表明，安全認證是進家的硬門檻。麗陽神州正在跟上海機器人研究院、上電科機器人認證中心等多家機構合作解決這個問題。

因此，「麗陽小當家」沒有先去挑戰「端茶倒水」、「陪聊天」這些複雜情感交互，而是先幹髒活、累活、危險活。

比如醫療垃圾分類。目前，「麗陽小當家」已經在濟南兩家三甲醫院落地，着手兩層樓的醫療垃圾處理。

還比如醫院夜間巡檢：機器人每個房間走一遍，用紅外判斷老人的呼吸體徵，讀輸液進度和體徵監測儀數據。後台處理完後，再決定是讓護工還是護士介入。

還有一個具有代表性的場景是公共衛生間，他們已經在濟南郊區部署機器人清掃路邊衛生間。

03.

前百度副總裁創業

做一家從行業里長出的AI公司

過去兩年，大模型創業最常見的路徑，是「先有技術，再找場景」。

而麗陽神州，恰恰相反。

麗陽神州成立於2018年，李碩在2023年入駐麗陽神州擔任董事長。在此之前，他是百度副總裁、智能雲戰略行業總經理。從大廠高管到創業公司操盤手，李碩趕上了兩個關鍵時間節點。

第一個節點是2023年底，在ChatGPT引爆大模型浪潮期間，麗陽神州發布了全國首款家庭服務產業大模型。第二個節點是2025年3月，在DeepSeek、Qwen等開源模型實現突破時，這個大模型成為首個獲得開放運營資格的生活服務領域垂直大模型。

但一個關鍵的轉折點，發生在2024年。他們發現，傳統問答模式根本不適合家政行業，於是全面轉向「工作清單制」，把AI嵌入工作流。這一變化，讓AI第一次真正開始「幹活」。

但李碩告訴智東西，最大的難點從來不是技術，而是知識。

當下，一些廠商做醫療大模型，醫療知識庫已經積累了上百年，醫生評職稱要寫論文，知識是現成的、文檔化的。但護理知識呢？護士不寫論文，經驗都在資深護士長的腦袋裏。

麗陽神州的做法是「自己生產數據」——和三甲醫院的護士長、博士們一起，把護理經驗一條條文檔化。目前其已經做了全國第一個醫療級護理知識庫，預計今年9月完成國家標準院評測後正式對外發布。

第二個難點，是把專業術語變成一線服務員能聽懂的話。

「褥瘡」在不同地方有不同叫法，「地瓜」在四川和山東指的不是一個東西。麗陽神州在底層基座模型基礎上加了一個「口語層」，把專業知識翻譯成中專水平能理解的語言。「動輒輸出上千字，對護理從業者而言就是天書。」李碩說，「你得接受這個差異。」

與大模型技術切入的創業公司相比，麗陽神州的最大優勢是「從場景裏長出來」。

陽光大姐有20多年的行業積累，有數十萬服務員的實踐數據，有成熟的商業模式，擁有真實訂單、真實用戶和真實利潤。

「我們把成熟的商業模式的利潤拿來做研發，研發成果又讓商業模式運轉得更好。目前孖展都是小額的，不需要燒錢摸索。」李碩說。

04.

結語：人機協同進家

不再是科幻

AI正在加速落地家政，人機協同進家不再是科幻。

國家統計局數據顯示，截至2025年末，我國60歲及以上人口數達3.2億，佔總人口的23%。2025年4月，商務部等九部門發布《關於促進家政服務消費擴容升級若干措施的通知》，明確加快家政數字化，拓展AI與機器人應用場景。

產業深層痛點，包括服務標準、培訓效率、匹配質量，正被大模型和具身智能逐一破解，但數據化門檻和安全認證仍是瓶頸。家政與科技公司「場景反哺技術」的新範式正在形成：傳統企業提供場景與渠道，科技公司提供算法，效率遠超實驗室擺拍。

麗陽神州的故事有意思的地方在於：它不是拿着AI錘子找釘子，而是從一個萬億級的、真實存在的、痛點明確的市場裏長出來的。

基於這樣的出發點，其也為產業提供了一條可行路徑：用大模型提升匹配與培訓效率，用訓練平台沉澱真實場景數據，再用機器人先從機構場景切入，逐步向家庭滲透。