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赋能“中国智造”的安徽力量

埃夫特董事长兼总经理 游玮

机器人产业正在改变世界,但距离人们的期待还有多远?

尽管工业机器人已在汽车、电子等行业大显身手,全球市场规模却仍未突破千亿美元,距离万亿级的宏伟蓝图相去甚远。服务机器人虽已走进家庭,但大多功能单一,距离成为真正的智能助手仍有漫漫长路。“机器人目前仍是世界上最难用的产品之一,而智能化能力决定了机器人在制造业和生活中的渗透率。”埃夫特智能装备股份有限公司董事长兼总经理游玮博士一语道破行业痛点。

未来的机器人,必须像人类一样,能够自主感知、规划任务、持续学习,甚至具备自我学习的能力。尤其在服务机器人领域,只有具备广泛适应性和泛化能力的智能机器人,才能真正融入千家万户,彻底改变我们的生活方式。要实现这一愿景,关键在于提升机器人的智能化水平,降低其技能学习的成本。机器人产业的下一个爆发点,正等待着一次颠覆性的技术革命。谁能在这一领域率先突破,谁就将掌握未来的主动权。

智能机器人通用技术底座:破解碎片化场景的金钥匙

20245月,埃夫特智能装备股份有限公司(以下简称:埃夫特)联合国家先进制造产业投资基金、芜湖市科创集团,共同成立了启智(芜湖)智能机器人有限公司(以下简称:启智)。这家承载着行业期待的新企业,瞄准的是具身智能技术在智能制造、家居服务等领域的产业化浪潮——通过构建智能机器人通用技术底座,破解传统机器人依赖海量数据与算力的智能化困局。

与传统依赖大量数据和算力的端到端训练模式不同,启智选择了一条对算力和数据成本要求更低的技术路径——问题“封闭化”,即让机器人在特定作业域内完成任务。例如,钢结构的焊接、板式家具的喷涂或烹饪某种菜系等。通过这种方式,可以降低对数据质量和规模的要求,使工程实现更具经济性,也让系统更易于实现和推广。这种“问题封闭化”策略源于埃夫特多年积累的工业场景经验,使得机器人能够以更低成本高效掌握专项技能。

但现实中的细分场景数量庞大且高度碎片化,单一企业难以全面覆盖。为此,启智设计了一套独特的生态解决方案。通过自主研发的Openmind OS操作系统、墨斗IDE开发平台及大衍数据平台,构建起兼容多型机器人的开放性技术框架。这种“开发者生态”将为构建机器人领域的专属“应用商店”提供有力支撑——外部开发者可为特定场景开发专用技能APP,当这些APP叠加使用时,机器人便实现了跨场景的通用能力升级。这种模式与智能手机通过APP扩展功能的逻辑异曲同工,但技术实现上更强调工业场景的精准适配。

为了加速生态建设,启智在“第一届智能机器人通用技术底座开发者大会暨2025埃夫特合作伙伴大会”上与产业链上下游企业达成深度合作协议,签约名单中既有机器人知名终端用户、核心零部件供应商,还有本体厂商、行业及应用解决方案开发者等。这种跨界协作不仅缩短了技术落地的链条,更重要的是推动智能机器人在工业制造、服务领域等多场景的深度应用,加速行业智能化转型与升级,共同构建开放、共赢的智能机器人产业生态。

RaaS模式:重塑机器人商业逻辑

埃夫特推出的RaaSRobot as a Service)模式正在颠覆传统工业机器人行业的游戏规则。与简单的“租赁+信息管理”服务不同,其核心在于依托智能机器人通用技术底座,将设备标准化与制造柔性化深度耦合——这种技术架构的突破,让“以租代售”不再是单纯的财务方案,而是重构了机器人服务的本质逻辑。游玮博士指出:“RaaS模式直击离散制造行业中小企业的三大痛点——买不起、用不起、用不好。依托智能机器人通用技术底座,RaaS模式能够根据客户需求快速定制化部署,显著降低企业前期投入成本,在实现柔性化生产的同时提升生产效率。”

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以家具喷涂为例,环保压力与用工荒倒逼企业寻求自动化替代,但传统模式下动辄百万的设备投入和复杂运维让企业望而却步。RaaS模式以智能机器人通用技术底座为支撑,结合柔性化、标准化的机器人工作站,为企业提供了更灵活的选择。企业可以按喷涂件数付费,无需购买固定功能的设备,而是获得一个能够快速适配产线工艺的智能体。这种模式不仅降低了初始投入成本,还提升了生产的灵活性和效率,为企业提供了更具可行性的自动化升级路径。

RaaS模式不仅解决了企业的实际需求,还为机器人智能化能力的提升提供了高质量数据。由于设备的所有权归属于服务提供商,企业使用过程中产生的数据可以被合法采集并用于算法训练。这些数据经过脱敏处理后,仅用于提升机器人的智能化能力,例如提高喷涂质量、优化换产效率等。随着数据量的积累,机器人在不同场景下的适应性和精准度将不断提升,形成“使用-迭代-更好用”的良性闭环。

此外,RaaS模式还推动了设备的标准化和智能化。埃夫特计划将RaaS模式从喷涂领域扩展到焊接、打磨、抛光等多个工业场景,并逐步覆盖更多行业。同时,埃夫特也在探索服务类场景如养老院、医院等的高质量数据获取方式。游玮博士透露,尽管目前服务场景的数据采集成本较高,但埃夫特正在研发一种创新的数据获取模式,预计将在今年年中公布,这或将成为服务机器人领域的一个重要里程碑。

AI赋能:从“三脑协同”到终极突破

AI技术正成为机器人进化的核心驱动力。埃夫特在机器人技术与人工智能的结合上起步较早,自2016年起便与美国卡耐基梅隆大学合作进行相关研究,尽管当时深度学习技术刚刚兴起,埃夫特已敏锐地意识到AI在机器人领域的潜力。


游玮博士介绍,埃夫特提出了未来机器人的“云--端三脑协同”架构。云上超脑基于预训练大模型,赋予机器人感知和理解周围环境的能力;边缘大脑负责动作序列的规划与生成,例如路径规划和执行策略;端侧小脑则实现高速高精度的运动控制,将任务意图转化为具体的关节运动。这一架构已在实践中初现成效。例如,埃夫特智能焊接机器人通过强化学习优化焊接路径,成功开拓传统机器人难以渗透的非标钢结构增量市场,实现差异化技术突破。

未来,AI与大模型的结合将进一步提升机器人的自主性与适应性。例如,通过大模型技术,机器人可以理解自然语言指令,并根据环境变化自主调整任务。这将推动机器人从“工具”向“伙伴”进化,真正实现智能化。

结语

埃夫特的战略布局清晰指向三大关键词:智能、开放、落地。以“智能底座+开放生态”重构技术边界,以“RaaS模式+数据闭环”重塑商业逻辑,用“三脑协同+大模型进化”重写能力上限,最终将晦涩的实验室技术转化为工厂流水线的标配、家庭场景的助手。埃夫特不仅为行业提供了“从单点创新到系统落地”的标杆案例,更揭示了中国机器人产业突围的核心逻辑:真正的智能化必须扎根于真实需求,而开放生态才是规模化落地的土壤。

正如游玮博士所言:“机器人产业的未来不在于酷炫的外形,而在于解决实际问题的类人智能。”当全球产业陷入“技术军备竞赛”的迷雾时,埃夫特正在用中国制造业的实践智慧,为机器人进化指明一条更务实的道路——这或许正是中国智造从追赶者变为定义者的关键转折。


来源: 报道:焦恩泽
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