智東西
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臺“硅聚變”、升級版“麗陽雨露”大模型平臺、家務機器人“麗陽小當家”。這家公司很多人并不熟悉，但它背后站著中國家政行業龍頭“陽光大姐”，后者深耕家政服務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、百度智能云戰略行業總經理。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。臺下大部分人選擇了：“能奮斗、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、拖地板那么簡單，而是一整套對抗生活熵增的系統：老人摔倒怎么辦？產婦恢復怎么安排？孩子成長如何陪伴？誰來處理夜間護理、衛生間清潔、醫療陪護這些又臟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臺“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？機器人什么時候能夠進家？這又將對行業從業者和我們的生活帶來什么樣的影響？

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”的創業范本。

一、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，憑借復雜場景、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里，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。

變化還來自于具身智能發展，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”——特斯拉路上跑著幾千萬輛車，每輛車都在為自動駕駛模型采集數據。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，每年有上萬人在這里進行實操訓練，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：“明年或者后年，人帶著進家。”當然，他強調不是機器替代人。而是人負責情感、判斷、監督，機器人負責臟活、累活、重復活。

二、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”，那么麗陽神州更像是在回答另一個問題：AI到底怎么干活？

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臺：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臺的升級方向，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里。

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、母乳喂養什么階段、身體什么狀況，對應的護理重點是什么。

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么做這些事，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參與前臺用戶溝通”。

李碩舉了個例子：一位90多歲的老人，經常摔倒，但又堅決不愿別人陪護，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，最后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咨詢，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、每種復雜情況，完成知識計算，給出合理建議。”

除此之外，麗陽雨露平臺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、硅聚變平臺：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臺”。

怎么做？從智東西實地考察可知，麗陽神州采用“動作雙采”方案。

比如老師在教服務員怎么疊衣服時，穿戴式設備和周邊攝像頭同時采集數據。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、前后一致性極強。

“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，包括融資金額首屈一指的廠商。“目前進場的有130多臺機器人本體，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：從臟活累活做起，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么簡單。“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”這些復雜情感交互，而是先干臟活、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，著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征，讀輸液進度和體征監測儀數據。后臺處理完后，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。

三、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。

麗陽神州成立于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、智能云戰略行業總經理。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質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，于是全面轉向“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“干活”。

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里。

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后正式對外發布。

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“從場景里長出來”。

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。目前融資都是小額的，不需要燒錢摸索。”李碩說。

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，占總人口的23%。2025年4月，商務部等九部門發布《關于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”的新范式正在形成：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于：它不是拿著AI錘子找釘子，而是從一個萬億級的、真實存在的、痛點明確的市場里長出來的。

基于這樣的出發點，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，用訓練平臺沉淀真實場景數據，再用機器人先從機構場景切入，逐步向家庭滲透。