在云迹科技近日举办的“点亮科技花火，共创智能未来”主题分享会上，明略科技集团创始人、CEO兼CTO吴明辉围绕人工智能领域通用与专用技术的平衡发展展开深度探讨。作为HAO人工智能框架理论的主要创立者之一，他结合企业级服务实践提出，与其强求机器人适应人类环境，不如通过环境改造实现机器人功能的精准化。
针对具身智能领域备受关注的人形机器人发展路径，吴明辉指出当前技术面临的核心矛盾：灵巧手等关键部件要么通用性不足，要么生产成本过高。以酒店场景为例，全球连锁品牌完全可以通过标准化改造为专用机器人创造适配环境，这种“环境适配机器人”的思路较之“机器人适配环境”更具可行性。他特别提到，未来火星探索等极端场景可能成为专用机器人的重要应用方向。
在模型架构创新方面，明略科技近期推出的Mano专业模型引发行业关注。该模型以7B参数规模在BUA、CUA全球权威榜单中登顶专业模型领域，其核心优势在于支持离线部署与高效运行。吴明辉解释称，企业级服务场景中，80%以上的任务可通过专用小模型完成，仅少数复杂任务需要调用大模型。这种需求分化促使团队研发出基于MoA（Mixture of Agents）架构的多智能体平台DeepMiner。
相较于传统MoE架构的强耦合特性，MoA架构采用分布式协作模式，允许不同专业模型团队独立开发并并行训练。在DeepMiner平台上，复杂任务会被分解为多个子任务，由operator agent分配给sub agent执行。这种架构不仅提升了研发效率，还为企业间合作创造了可能——每个参与者可专注开发自身领域的专用模型，形成技术生态的协同效应。
“我们坚信未来不会存在单一形态的机器人或模型。”吴明辉以云迹科技在服务机器人领域的探索为例，强调技术多元化对人类社会的重要意义。他透露，明略科技正在通过专用模型优化提升服务效率，例如在酒店场景中，通过环境改造与机器人功能定制相结合，已实现服务响应速度提升40%的实践效果。
在谈及技术伦理时，吴明辉特别提到模型安全部署的重要性。明略科技的专业模型通过本地化部署方案，既保障了数据隐私，又使客户设备在离线状态下仍能保持90%以上的功能可用性。这种设计思路在医疗、金融等对数据安全要求极高的领域具有显著优势，目前已有超过200家企业采用该方案进行数字化转型。
