问题：在制造、家用与医疗等场景中，机器人不仅要“看见”正在发生的动作，还要回答“任务完成到哪一步”“还差多少”等关键问题。以装配线为例，机械臂需要判断装配是否已达到可进入下一工位的阈值；在家庭清洁中，设备要根据进度动态调整路径与功率；在高风险作业中，系统更需实时掌握阶段性完成度，降低误操作概率。长期以来，对应的视觉模型多停留在对视频内容的描述与识别层面，难以稳定、可解释地给出量化进度结论，制约了机器人从“执行者”向“自我监控者”升级。
机器人真正进入千行百业，关键不在于能复述世界，而在于能对过程作出可靠判断并支撑决策。将“进度可量化、状态可追踪、风险可预警”纳入机器人能力体系，有助于推动智能装备从单点展示走向可复制、可监管、可落地的规模应用。