中的渗透率约为4%，大概每万名产业工人的机器人保有量为400台。”游玮认为，传统工业机器人的设计思路是适用于产品规格相对单一，需要大批量生产的标准化流水线，如汽车制造中的冲压、焊接、涂装，以及电子制造中的搬运上下料流程。尤其是生产过程中一些环境恶劣、枯燥繁重且危险的场景，对机器人的需求会快速增加。   但是在多品种小批量生产场景，机器人的应用仍存在较大挑战。“如家具喷涂、非标焊接、五金打磨等，因其柔性需求高、作业模式差异大，反而对机器人智能化水平提出更高要求。机器人需要具备自主规划、自主执行甚至自主学习的能力。”游玮表示，此类企业大部分是中小型企业，在人力、资金、时间、标准化建设等方面能力有限。   为应对上述挑战，埃夫特通过打造智能机器人通用技术底座这一开放性的集成化开发平台，将数据采集、模型训练、行业经验、配置方案、模拟仿真等一系列机器人应用开发难点转化为清晰的标准化流程，形成开放、共享的行业生态。如钢结构焊接与船舶中厚板焊接的场景任务具有相似性，开发者与普通用户可复用此前的程序模版，提升机器人跨场景迁移执行任务的能力。   “在更多的柔性作业场景，我们的机器人正逐步地批量落地。智能化水平提升后，机器人在通用制造业的整体渗透率预计达到20%甚至更高，工业机器人市场规模也会有数量级增长。”游玮说。   随着智能化水平不断提升，机器人未来有望进入任务复杂度更高的家庭服务场景。“到那时，我们希望一个厨师能在两小时内教会机器人炒一盘鱼香肉丝，一个中医师能在两小时内教机器人完成按摩程序的开发。让人人会用机器人，人人会开发机器人，让机器人的应用赋能千行百业。”游玮预计，要实现机器人在家庭等更复杂、非结构化环境中的普及，还需5至10年时间。   标准与数据短板待补   游玮认为，我国发展机器人产业具备明显优势。“一方面，完善的制造业门类、丰富的制造业场景，带来大量高质量数据，构成机器人产业发展的基础；另一方面，大量优秀的工程师资源可以针对不同应用场景，快速完成机器人应用程序的开发。”   但是当前机器人行业缺乏统一的产品评估标准，例如能耗、精度、智能化水平等关键性能指标，均缺少统一测试方法，致使不同品牌间缺乏可比性，导致客户更多以价格作为主要判断依据，影响行业健康发展。他建议，应从国家或行业层面推进评估标准的制定与执行，推动已有各类标准的更新、清理、合并和落地实施。在机器人密
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