公司融资与资金用途 - 无论科技完成数千万元Pre-A轮融资 本轮由包括滴滴战投在内的产业资本投资[6] - 融资资金将重点用于表情头标准化产品完善和情感交互模型升级迭代[6] - 云岫资本是该公司天使轮领投方 并担任本轮融资独家财务顾问[7] 公司技术与产品 - 公司致力于打造具备生命力的多模态交互机器人[8] - 已推出人形机器人高自由度头面部组件 共计34自由度 可实现拟人的具身表达 如与人类目光交互、声音唇部同步等[8] - 面部交互组件搭载多模态大模型和自研的情感生成小模型 以及多意图融合的运动规划系统 以实现与人类用户的情感交互体验[8] - 产品在头面部自由度、表情生成、声唇同步等功能上国内领先 在国际上可对标行业技术龙头Ameca[8] - 公司核心团队均毕业于中国科学技术大学 从事人机情感交互领域研究近10年 曾参与多项机器人领域国际赛事并获冠军[10] 商业化进展与规划 - 公司推出了交互型机器人提供具备丰富表情的头面部组件 应用于教育科研、营销接待、文娱电影等场景[8] - 已初步交付教育机器人 并形成了标准化产品 实现了机器人老师走进小学课堂的场景落地[10] - 预计2026年公司将实现成规模的标准化机器人头面部组件出货[4][10] - 公司推出的多模态情感交互机器人Anni曾于2025世界机器人大会、第27届高交会上亮相[9] 行业观点与前景 - 交互模式的创新是产品渗透率爆发的核心动力 机器人面部表情交互技术的成熟预计将成为机器人大范围普及的重要突破口[10] - 具身智能赛道已进入发展快车道 人机交互技术的革命正催生众多潜在的产品化场景 成熟的面部表情交互技术方案具备巨大的应用潜力[10]

公司融资与资金用途 - 无论科技完成数千万元人民币Pre-A轮融资 [1] - 本轮融资由包括滴滴战投在内的产业资本投资 [1] - 资金将重点用于表情头标准化产品完善和情感交互模型升级迭代 [1] - 云岫资本是公司天使轮领投方并担任本轮独家财务顾问 [2] 公司技术与产品 - 公司成立于2023年12月致力于打造具备生命力的多模态交互机器人 [3] - 已推出人形机器人高自由度头面部组件共计34自由度可实现拟人具身表达如目光交互声音唇部同步 [3] - 面部交互组件搭载多模态大模型和自研情感生成小模型以及多意图融合运动规划系统实现情感交互体验 [3] - 产品在头面部自由度表情生成声唇同步等功能上国内领先国际可对标行业技术龙头Ameca [4] - 核心团队均毕业于中国科学技术大学从事人机情感交互领域研究近10年曾参与多项机器人国际赛事并获冠军 [6] 商业化进展与规划 - 公司正在推动商业化落地推出交互型机器人头面部组件应用于教育科研营销接待文娱电影等场景 [4] - 已初步交付教育机器人形成标准化产品实现机器人老师走进小学课堂的场景落地 [5] - 预计2026年公司将实现成规模的标准化机器人头面部组件出货 [5] - 公司多模态情感交互机器人Anni曾在2025世界机器人大会第27届高交会上亮相 [4] 行业观点与前景 - 交互模式的创新是产品渗透率爆发的核心动力机器人面部表情交互技术成熟预计将成为机器人大范围普及的重要突破口 [5] - 具身智能赛道已进入发展快车道人机交互技术的革命正催生众多潜在产品化场景 [6] - 成熟的面部表情交互技术方案具备巨大的应用潜力 [6] - 公司已形成行业领先的全栈式机器人表情解决方案并在产品化探索上初见成效 [6]

公司融资与资金用途 - 公司完成数千万元Pre-A轮融资 由包括滴滴战投在内的产业资本投资[3] - 融资资金将重点用于表情头标准化产品完善和情感交互模型升级迭代[3] - 云岫资本是公司天使轮领投方 并担任本轮融资独家财务顾问[4] 公司产品与技术 - 公司致力于打造具备生命力的多模态交互机器人[5] - 已推出人形机器人高自由度头面部组件 共计34自由度 可实现拟人具身表达 如目光交互 声音唇部同步[5] - 面部交互组件搭载多模态大模型和自研情感生成小模型 以及多意图融合运动规划系统 实现情感交互体验[5] - 产品在头面部自由度 表情生成 声唇同步等功能上国内领先 可对标国际技术龙头Ameca[7] - 核心团队毕业于中国科学技术大学 从事人机情感交互领域研究近10年 曾获机器人领域国际赛事冠军[11] 商业化进展与应用场景 - 公司推出交互型机器人头面部组件 应用于教育科研 营销接待 文娱电影等场景[7] - 已初步交付教育机器人 形成标准化产品 实现机器人老师走进小学课堂的场景落地[10] - 多模态情感交互机器人Anni曾在2025世界机器人大会 第27届高交会上亮相[8] 未来规划与行业展望 - 预计2026年公司将实现成规模的标准化机器人头面部组件出货[2][11] - 创始人认为交互模式创新是产品渗透率爆发的核心动力 面部表情交互技术成熟将成为机器人大范围普及的重要突破口[11] - 云岫资本表示具身智能赛道进入发展快车道 人机交互技术革命催生众多潜在产品化场景 公司全栈式机器人表情解决方案行业领先[11]

公司融资与资金用途 - 无论科技近日完成数千万元Pre-A轮融资 本轮由包括滴滴战投在内的产业资本领投 云岫资本担任独家财务顾问并曾是其天使轮领投方 [2] - 本轮融资资金将重点用于表情头标准化产品的完善和情感交互模型的升级迭代 [2] - 融资后 公司将进一步加大在标准表情头等方面的研发投入 并着力优化情感交互模型 [3] 公司背景与技术实力 - 无论科技成立于2023年12月 致力于打造具备“生命力”的交互机器人 [2] - 公司核心团队毕业于中国科学技术大学 在仿生表情领域探索多年 从事人机交互领域研究近10年 核心成员曾获多项国际赛事冠军 [2] - 公司已形成软硬一体的人机情感交互方案 完成了超高自由度仿生面部硬件的标准化 [2] - 公司研发了“Animum多模态情感交互引擎”和“AniExpression表情生成算法” 在头面部自由度、表情生成、声唇同步等功能上国内领先 [2] - 公司在技术上对标英国Engineered Arts 是仿生表情领域的探索者 [2] 产品、商业化与市场前景 - 公司聚焦面对面情感人机交互领域 针对B/G端场景 可为交互型机器人提供具备丰富表情的头面部组件 [2][3] - 产品应用场景包括教育科研、营销接待、文娱电影等 [3] - 公司已初步交付教育机器人 形成标准化产品 实现了机器人老师走进小学课堂的场景落地 [3] - 公司预计2026年将实现成规模的标准化表情头批量出货 [3] - 公司创始人认为 机器人面部表情交互技术的成熟预计将成为机器人大范围普及的重要突破口 [3] - 云岫资本表示 具身智能赛道已进入发展快车道 成熟的面部表情交互技术方案具备巨大的应用潜力 [3] 行业与战略定位 - 公司持续探索AI陪伴产品的创新形态 旨在创造充满生命力的人机情感交互体验 [3] - 云岫资本认为 人机交互技术的革命正催生众多潜在的产品化场景 [3] - 无论科技团队已形成行业领先的全栈式机器人表情解决方案 并在产品化探索上初见成效 [3]

公司融资与资金用途 - 无论科技完成数千万元人民币Pre-A轮融资 本轮投资方包括滴滴战投在内的产业资本 [1] - 本轮融资资金将重点用于表情头标准化产品完善和情感交互模型升级迭代 [1] - 云岫资本是该公司天使轮领投方 并担任本轮融资独家财务顾问 [2] 公司技术与产品 - 公司致力于打造具备生命力的多模态交互机器人 [3] - 已推出人形机器人高自由度头面部组件 共计34自由度 可实现拟人具身表达 如目光交互、声音唇部同步 [3] - 面部交互组件搭载多模态大模型和自研情感生成小模型 以及多意图融合运动规划系统 实现与人类的情感交互体验 [3] - 产品在头面部自由度、表情生成、声唇同步等功能上国内领先 在国际上可对标行业技术龙头Ameca [4] - 公司核心团队均毕业于中国科学技术大学 从事人机情感交互领域研究近10年 曾参与多项机器人领域国际赛事并获冠军 [5] 商业化进展与规划 - 公司推出交互型机器人提供具备丰富表情的头面部组件 应用于教育科研、营销接待、文娱电影等场景 [4] - 已初步交付教育机器人并形成标准化产品 实现了机器人老师走进小学课堂的场景落地 [5] - 公司预计2026年将实现成规模的标准化机器人头面部组件出货 [5] - 公司推出的多模态情感交互机器人Anni曾在2025世界机器人大会、第27届高交会上亮相 [4] 行业观点与前景 - 交互模式的创新是产品渗透率爆发的核心动力 机器人面部表情交互技术的成熟预计将成为机器人大范围普及的重要突破口 [5] - 具身智能赛道已进入发展快车道 人机交互技术的革命正催生众多潜在的产品化场景 成熟的面部表情交互技术方案具备巨大的应用潜力 [5] - 无论科技团队已形成行业领先的全栈式机器人表情解决方案 并在产品化探索上初见成效 [5]

人形机器人行业发展 - 2024年被称为"人形机器人元年"，预测机器人大规模进入家居生活场景，人机情感交流将成为智能社会常态 [1] - 机器情感与AI陪伴概念引发跨学科研究热潮，涉及哲学、马克思主义理论、文学和人工智能等领域 [1] - 行业关注焦点包括人机交互影响、文化/性别视角分析、社会冲击评估及技术伦理应对方案 [1] 机器情感技术研究 - 建构主义理论提出机器情感发展的有限主义进路，从情感智能、人机互动三方面剖析建构性 [2] - 基于"以生命为核心"的意识理论，通过模拟生物体内稳态调节机制赋予机器情感能力，为通用AI提供新思路 [2] - AI复活技术催生新型人机情感交互形式，但存在情感依赖、异化等伦理风险，需制度规约与技术设计协同治理 [2] 情感计算技术进展 - 情感计算领域自1997年提出以来，致力于使计算机识别、理解、表达和调节人类情感 [4] - 当前技术面临数据集质量不足、情感表达机械化、动态重构困难等挑战，线性进步假设脱离实际 [6] - 主流研究聚焦情感状态实时分类，普遍忽视情感信息的长期记忆管理和遗忘机制建模 [7] 遗忘机制技术创新 - 提出类人遗忘神经计算模型(PHFNM)，整合自然衰退与主动遗忘机制，包含三层架构设计 [19][22] - 模型通过低维情感索引层模拟意识体验淡化特性，避免高维数据存储的计算过载 [23] - 引入情感稳固因子矩阵，量化记忆重要性差异，比单一衰减模型更符合心理学观察 [26][31] - 主动遗忘层基于伦理信号和全局情绪强度实现记忆动态调节，支持高级情感适应性行为 [25][31] 技术局限性 - 模型情感表示简化，低维向量难以捕捉复杂情感细微差别，未区分记忆类型内部结构 [32] - 离散时间步更新与线性假设简化了现实情感过程的连续性和非线性交互特性 [32][34] - 参数固定缺乏元学习机制，无法根据经验调整遗忘策略或对情绪信号的敏感度 [33]