经济日报刊文指出，推动智慧养老从"能用"走向"好用""常用"，接下来，需在技术、制度、场景、数据 等方面协同发力。应加强智慧养老标准体系建设，制定科学完善、协调统一的行业标准，明确算法透 明、数据安全、隐私保护等方面的具体要求，为情感交互产品划定伦理边界，使技术在安全框架内稳健 发展。还应加快关键核心技术迭代，推动具身智能、情感计算、方言识别、大模型嵌入等能力提升，提 高产品在复杂场景中的稳定性与适应性，让智能机器人更像人。依托大数据技术，逐步建立全国范围内 的老年人健康档案和需求数据库并推动相关数据公开，更好服务智慧养老产业发展。 ...

机器之心报道 机器之心编辑部 你是否也觉得，AI 配音的语调总是差了那么点 "人情味"？它能把台词念得字正腔圆，口型分秒不差，但角色的喜怒哀乐却总是难以触及灵魂深处。 创新之道：三步还原真实配音 "心流" 问题出在哪里？答案或许藏在配音棚里那些看不见的导演与演员的互动中。在真实的电影工业里，配音绝非演员的独角戏。导演会提供参考片段、解读角色情 绪，引导演员 "入戏"—— 这个过程，正是将文字转化为有生命声音的核心。然而，现有 AI 配音模型却模拟了一个 "简化版" 流程，让 AI "演员" 直接对着脚本和 画面硬说，完全跳过了这个至关重要的 "导戏" 与 "揣摩" 环节。 这缺失的一环，正是 AI 配音缺乏情感表现力的症结所在。 内蒙古大学计算机学院、 人工智 能学院刘瑞教授牵头的语音理解与生成团队 在 AAAI 2026 上发表的论文《Towards Authentic Movie Dubbing with Retrieve- Augmented Director-Actor Interaction Learning》正式回应了这一问题。研究团队提出了一种 全新的检索增强导演 - 演员交互学习框架 ——Au ...

AI监控技术在教育领域的应用 - AI家教通过视频监控实时纠正儿童学习姿势和专注度 例如提醒"别玩笔了"和"坐姿有点歪" [4] - 家长群体对AI带娃需求旺盛 出现《感谢AI让我彻底躺平》等育儿博主分享 反映市场接受度快速提升 [7][8] - 技术应用存在局限性 对缺乏学习动机的儿童效果有限 出现《把豆包惹生气了》等翻车案例 [9] 情感计算技术的发展历程 - 面部动作编码系统（FACS）将46个基础动作单元组合成可识别七种基本情绪的系统 [13] - 麻省理工学院团队开创情感计算 通过多模态信号（语音/心率/呼吸）量化情绪状态 [14] - 深度学习技术突破传统规则限制 卷积神经网络实现跨模态交叉验证 提升情绪识别精度 [16] AI监控在职场管理的落地场景 - 日本富士通开发专注度监测AI 帮助企业评估员工工作状态 [17] - 美国Cogito系统通过分析语气/音调等数百个参数 实时指导客服调整沟通方式 [17] - 技术应用从广告优化转向员工管理 覆盖金融/银行/护理等多个行业 [17] 监管技术与人类行为的博弈 - 学生发展出备用机/抬头走神等反监控策略 证明行为监管无法控制思想活动 [20][22] - 研究表明被监控组比自由组动机降低23% 显示监控会削弱内在驱动力 [23] - 过度监控导致能量消耗在伪装技巧上 形成"表演艺术家"与AI系统的对抗 [24]

行业概览与市场动态 - AI恋爱助手产品正以惊人速度收割年轻用户，例如Lovekey键盘上线一年即获得3100多万元收入，月活用户超过200万[1] - 同类产品蜜小语上线仅8个月就实现了逾越2000万元的收入[1] - 行业从2024年开始随着大语言模型流行而兴起，创业者试图让AI超越简单的消息代回，实现更贴心的关系分析与约会指导[1] 产品类型与商业模式 - 恋爱键盘类产品本质是输入法插件，核心流程为用户复制对话后切换至AI键盘选择回复风格一键生成高情商回复[2] - 产品支持基于用户回复进行润色，并允许用户定制聊天人设以适配不同社交角色[2] - 商业模式成功挑战AI应用付费难瓶颈，通过高单价订阅制实现收入，例如Lovekey键盘终身会员定价128元[2] 产品功能演进与差异化 - 新一代AI恋爱军师产品致力于超越消息代回，提供建档分析、关系进展评估及实用约会攻略等功能[2] - 相较于DeepSeek等通用模型，专门化产品训练了情感语料库，用户可上传心仪对象信息建档并生成可视化关系报告[3] - 产品通过导入聊天记录、填写量表等方式用图表标注暧昧升温节点、矛盾导火索等关键信息[3] 商业化挑战与困境 - 功能更齐全的AI恋爱助手类产品面临商业化困境，高昂的模型成本与有限用户付费意愿导致先行者折戟[1][5] - 赛道内首个做出APP的Lumi已经下架，团队坦言大模型支出较高且商业化动作较慢导致项目终止[5] - 若想盈利产品定价需在100元左右买断制或30-40元/月订阅制，但用户付费意愿难以支撑[6] 技术局限与发展方向 - 仅靠文本分析无法真正理解人类情感复杂性，情感表达涉及语音语调、面部表情等多模态信息[8] - 情感计算领域在基础情绪识别上准确率可达95%以上，但真实场景中因光照、噪音等干扰实际表现不理想[9] - 未来方向是通过音频、视频乃至触觉、嗅觉采集实现实时准确的情感识别，即"普适心理计算"[8][9] 未来发展趋势与生态定位 - 独立产品需在细分场景做出差异化，更多以SDK/插件形态嵌入平台生态，例如赋能Facebook Dating、Tinder等B端平台[7] - 通用大模型将统合大部分通用能力，独立新产品应聚焦跨文化沟通、婚后关系等细分人群形成壁垒[7] - AI可能成为约会基础设施，通过提供底层智能与角色能力赋能大型社交平台[7]

大会概况 - 中国中文信息学会将于2025年10月28日至29日在北京举办第二届中国大模型大会（CIPS & CLM 2025）[2] - 大会旨在延续首届会议精神，聚焦大模型的理论突破、技术前沿、产业落地与生态共建，致力于打造更具技术深度与行业影响力的AI盛会[2] - 会议汇聚百余名国内NLP领域顶尖学者与技术专家，参会规模逾千人[2] 核心议程与特邀报告 - 大会荣幸邀请到管晓宏院士和方滨兴院士等多位知名专家作特邀报告[3] - 管晓宏院士（西安交通大学）将作题为“人工智能的奖励函数意味着什么”的报告[5][17] - 方滨兴院士（广州大学）将探讨“伦理与安全驱动的大模型关键技术研究”[5][18][20] - 文继荣教授（中国人民大学）将介绍扩散大语言模型新范式LLaDA，挑战自回归范式的地位[5][30] - 邱锡鹏教授（复旦大学）将提出“情境智能”作为补全AGI的关键拼图，以突破算力与数据瓶颈[6][33] 专题论坛与技术方向 - 大会将组织13场高端专题论坛，覆盖生成式AI、知识图谱、具身智能、情感计算等热点技术方向[3][7] - 专题论坛主题包括大模型与AIGC协同创新、大模型时代具身智能、大模型安全与隐私计算、大模型与民族语言等[7][8][10] - 具体技术议题涵盖智能体革命、大小模型协同、大模型高级推理、长上下文能力构建、多模态具身机器人等前沿领域[8][9][10] 产学研结合与产业应用 - 多个专题论坛聚焦产业落地，如“大模型时代语音技术的产学研协同”论坛将探讨学界和工业界如何协同发展[14] - 产业界代表将分享实践，包括阿里国际数字商业集团骆卫华博士探讨工业级大模型应用的挑战，字节跳动吴烨博士介绍大模型隐私保护推理，中国电信李杰博士分享星辰语音大模型研发应用[10][11][14] - 智慧医疗论坛将探讨AI全科医生构建、多模态医学数据分析、心电大模型等临床应用前景[11][16]

行业与公司 * 行业聚焦于AI陪伴机器人赛道，涵盖硬件级AI陪伴机器人、AI玩具及核心零部件舵机市场[1] * 涉及公司包括海外厂商如英国Energy Arts（MEKA机器人）、日本索尼（仿真宠物狗、猫）、软银（Pepper机器人），以及国内厂商如EX机器人（硅胶皮肤技术）、兆威机电、伟创电气等舵机供应商[3][5][11][12] 核心观点与论据 * **AI陪伴机器人成为重要发展方向**：因社会存在严重社交困境，AI社交软件（如豆包、逐梦岛、猫箱）已初步满足部分陪伴需求，但硬件级机器人将提供更真实丰富的互动体验[2] * **表情级陪伴机器人是未来重点**：具备仿真人头部面部表情（上百种表情）、人形基础及正常沟通能力，是应用市场最大领域[3] * **老年市场需求巨大**：中国65岁以上人口占比15.4%（2023年），假设未来老龄化比例达30%，以5%渗透率估算，潜在需求约4,200亿元[5] * **青年市场需求潜力显著**：15-34岁人口占比26%，基于互动性强AI硬件接受度高，以7%渗透率和2万元单价估算，潜在需求约5,000亿元[6][8] * **青年客群规模约5,000万人**：基于潮玩客（4,900万人）和宠物饲养人群（90后与00后占比66%）推算[7] * **AI玩具市场涵盖陪伴与教育**：自闭症儿童是全球重要应用对象，5岁以下患者约60万人，年均花费6万美元，潜在需求36亿-39亿美元[9] * **技术壁垒集中在三方面**：情感计算（文本、语言、视觉）、感知（仿生皮肤如硅胶/高分子/FAIfiber）、控制（微特电机驱动面部表情）[4][10] * **舵机驱动可能成为主流**：因高控制精度和较低价格，中国舵机市场规模预计达690亿美元（2023年为105亿美元），市场由日德企业主导（如日本电产），国内企业参与竞争[10][11] 其他重要内容 * **陪伴机器人分类**：包括桌宠级（小型、基本交互）、宠物级（情感寄托如索尼产品）、表情级（最大市场）[3] * **仿生皮肤技术路径**：硅胶皮肤、高分子皮肤及FAIfiber复合材料[10] * **国内外厂商研发进度同步**：均聚焦面部表情控制与情感感知算法，如Energy Arts实现60多种情绪表达[12]

文章核心观点 - 人工智能已从技术展示转向商业化落地 成为推动社会经济发展的新基建 [1] - 人机共生新时代加速到来 AI正从工具转变为协同伙伴 [2][17][18] - 中国AI应用未来三到五年将领跑全球 原生创新企业迎来爆发期 [47][48][50] 人形机器人和具身智能 - 人形机器人从静态展示转向实际应用 去年18家企业中能自主行走的寥寥无几 今年已能执行打螺丝、打麻将等精密操作 [5][6][7] - 麻将机器人实现多模态识别、规则理解与肢体控制深度协同 展示视觉识别与规则引擎突破 [9][11] - 具身智能开启万亿级市场 预测将出现机器人操作系统和应用商店 类似手机时代的安卓生态 [11] AI智能体应用 - AI智能体从概念层面发展为自主执行任务的数字同事 核心能力从回答问题升级为解决问题 [13][14] - 通用智能体如manus具备跨场景适应能力 可同时处理邮件分类、日程管理、会议纪要等多项任务 [16] - 人机协作关系重塑 提出"AI领导力"概念 管理者需同时领导碳基员工与硅基智能体 [17][18] 终端设备与场景应用 - 智能眼镜成为新风口 阿里、小米、华为等企业纷纷进入 实现数字世界无缝连接 [19][21] - AI耳机专注会议场景 提供记录、速记、翻译功能 语音交互不分散注意力且能长期伴随用户 [24] - 游戏领域实现AI实时生成场景交互 工业领域用大模型结合传统AI技术解决视觉识别个性化落地问题 [26] 基础模型技术进展 - 中国企业引领开源潮流 阿里通义、DeepSeek等开源模型推动基础能力建设 [30] - 多模态成为商业化大模型标准配置 AI能同时处理语言、动作和场景理解 [30] - 垂直化发展趋势明显 行业大模型集中爆发 "算法即行业Know-How"成为新理念 [30][31] 多模态交互与人机协作 - AI协作方式趋近人类 从被动接收指令转向主动参与创造关键工作要素 [32] - 情感计算成为新蓝海 1-7月132个路演项目中15%涉及情感计算领域 [35] - 产品设计注重情感价值 具身机器人设计转向温暖风格（如"大白"形象） [37][38] 算力成本趋势 - 算力瓶颈取得突破 通过新技术解决功耗、内存墙和通信墙问题 [40] - 国产算力崛起 华为昇腾等国产芯片研发趋于成熟顺畅 [42] - 算力成本持续降低 产能溢出使AI技术渗透至更多服务领域和产品领域 [43] 行业应用前景 - AI应用覆盖制造业、金融业、能源业、交通业、医疗、教育、气象等众多领域 [45] - 中国工程师展现强大工程化能力 能在原型确定后快速解决成本控制和系统稳定性问题 [47] - 创业者通过"开辟式创新"用AI解决社会问题 在创造社会价值的同时实现商业价值 [47]

技术突破 - 机器人从"机械响应"进化到"主动演绎"，能同步分析语音停顿、面部肌肉变化、手势幅度并生成复合情绪如"强颜欢笑" [7] - 傅利叶GR-3人形机器人采用柔肤软包覆材质，内置多模态感知系统和Affective Computing模型，可实时回应人类情感需求 [4] - 百度NOVA数字人技术实现10分钟克隆个体、打破内容创作边界、智能体军团协同作战三大颠覆性变革 [6] 行业应用 AI+娱乐 - 魔珐科技展示生成式AI驱动的3D数字人，可实时调整表情动作，降低视频制作成本，拥有数千款多风格角色及影视级3D场景 [11][13] - 技术应用于政法领域智能化服务窗口和沉浸式法治教育 [13] AI+教育 - 学而思"九章大模型"具备智能学习系统和拆题讲思路功能，能检测学生走神并切换生动讲解方式 [14] - AI教育平台从"教学工具"升级为拟人化"学习伙伴"，增强学习过程的人性关怀 [14] AI+医疗 - 阿里达摩院推出"平扫CT+AI"系统实现多病种筛查，蓝想数科用数字孪生提升急危重症诊疗水平，蚂蚁集团整合3600家医院资源提供全流程服务 [16] - 30余项创新成果展示包括药物研发周期优化方案和医学影像AI分析云平台 [16] 市场趋势 - 情感计算和拟人化交互市场年均增速35%，预计2026年规模超500亿美元，医疗/教育/客服领域增长最显著 [17] - AI技术正推动医疗健康服务向精准化、个性化、智能化升级 [16] 社会价值 - 《AI赋能可持续发展倡议》明确AI需助力绿色转型、医疗普惠、教育公平，中国气象局"妈祖"AI预警系统已在吉布提/蒙古国落地 [19] - 华为AI光视联动平台在南非预防铁路安全事故，体现技术对公共安全的赋能 [19]

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]

人形机器人行业发展 - 2024年被称为"人形机器人元年"，机器人大规模进入家居生活场景将推动人机情感交互成为常态 [1] - 行业正探索通过模拟生物体内稳态调节机制赋予机器人情感能力，为通用人工智能发展提供新思路 [2] - 日本软银Pepper机器人已实现通过面部与语音识别判断用户情绪并做出亲切回应，应用于商场迎宾、养老陪护等领域 [5] 核心技术路径 - 情感计算是机器情感实现的主流技术，通过多模态数据采集、算法建模实现情感识别与响应 [7] - 技术包含三个层面：语言层面（自然语言处理）、身体层面（生理信号感知）及二者协调层面 [7] - 日本Lovot机器人通过加热外壳模拟体温、调整电机振动频率模拟抚摸行为，提升交互真实感 [7] 商业化应用现状 - 营利导向产品如虚拟恋爱AI侧重打造"暖男""知心姐姐"人设，通过订阅制解锁深度模式实现变现 [9] - 医疗领域应用如Woebot聊天机器人基于临床心理对话语料训练，可精准识别抑郁/焦虑情绪并提供CBT疗法引导 [11] - 政务场景产品聚焦愤怒/不满等风险情绪识别，采用模板化语言快速响应以提升群众满意度 [11] 产品功能边界 - 当前技术仅能实现情感识别与表达，无法复制情感体验与控制能力 [12] - 情感AI需明确区分功能性共情（如电子客服标准化回应）与深度情感模拟（如养老陪伴）的应用场景 [19][21] - 行业建议建立情感能力分级认证制度，禁止具备高级情感能力的产品流入市场 [19] 行业规范建议 - 企业需在产品界面标注"情感模拟程序"等声明，保障用户知情权 [20] - 媒体宣传应使用"拟情表达"等术语，避免"机器有情"等误导性表述 [20] - 监管部门需审查宣传中的拟人化过度问题，建立违规企业信用记录与处罚制度 [20]