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CEO锦囊·X计划｜当机器人学会表情管理，有多好玩？

晰数塔互联网快讯
2025-08-14 17:12

《CEO锦囊 · X计划》酷感上线！一个专属于科技产品的发布现场，CEO带着尖货登场。我们不聊空话，只聊那些已经成形、足够惊艳的科技单品。

AI交互进入“表情时代”，什么样的机器人才最像“人”？是能说会道，还是能读懂你的情绪？当AI从文字大脑走向具身表达，从硬件走向情绪交互，它将如何改变我们的陪伴方式与交互体验？8月7日 19:00，《CEO锦囊 · X系列》邀请到无论科技创始人&CEO曹荣昀、云岫资本董事郭皓，带你感受“会表情管理”的机器人有多好玩。

本次直播主要聚焦以下问题：

两位当初是如何相识的？如何看待学院派创业团队的潜力？ Anni这款机器人表情如何实现的，两位有哪些看好的AI产品？两位如何评价这类产品的产品形态方向，以及这类产品的价格区间，未来的竞争格局？两位如何看待表情头产品的技术难点和落地场景？曹博是如何开始创业的？为什么会用灰色皮肤？在两位看来，这个领域的未来赢家的核心优势是什么？如何判断什么是真AI项目？去年行业内有人说，人形机器人至少10年不会商业化。两位如何看待今年的形势？两位觉得未来的情感陪伴市场有多大？对正在具身智能这个赛道创业的朋友，有什么建议？

以下为嘉宾和36氪的对谈，部分内容经过整理编辑：

36氪：两位当初是如何相识的？如何看待学院派创业团队的潜力？

郭皓：我们最开始是在科大视频号上看到曹博士他们的产品，当时还是初版 Demo，简单模仿一些面部表情，当时觉得很有意思，便很快联系到曹博，希望参与、支持团队的企业孵化。云岫领投了种子轮的投资，并协助团队从小规模逐步发展为具备商业化能力的企业，共同推进项目，这个过程很有意义。

曹荣昀：我是在师兄的介绍下，和Neo一起吃个了烧烤，没有什么是一顿烧烤解决不了的。关于我们团队，是在中科大计算机学院机器人实验室相识，大家可以说是十八般武艺，样样精通。除了硬件设计和软件算法外，从拧螺丝到做机器人脸部的硅胶成型，大家在实验室基本什么事情都做。由于机器人研发是多学科融合的领域，大大小小的领域都需要非常了解。我认为大家的基础能力非常扎实，同时由于一起共事时间很久，大家的信任基础也很坚实。

36氪：Anni这款机器人表情如何实现的，两位有哪些看好的AI产品？

曹荣昀：首先，通过三个层面实现。一是硬件层面，需要先造出机器人，才具备做表情的能力。我们的表情头因电机数量最多，为复杂表情提供核心支撑。二是任务层面，这部分模型决定机器人在何种情境下该做什么表情。三是执行层面，比如如何做出 “开心” 的表情。

关于AI产品，我认为提升生产力或创造力的很重要，高质量的人生体验也同样重要，情绪价值带来的满足同样有实际意义。我最近印象深刻的是一款AI游戏产品，来自于蔡浩宇的《群星低语》，其背后的智力成本是关键。当前大模型浪潮下，多数交互产品难以避免轮次式、回合制交互的局限，与人与人之间实时连续的自然交互不同，这一技术难题较难解决。但这款游戏巧妙化解了技术短板。比如，它将故事背景设定在人与身处外星的角色的跨星球互动，利用物理世界中光速有限的Bug，合理化了AI交互的延迟和轮次感，用场景设定弥补了技术缺陷。这种设计非常聪明，我觉得任何一个好的产品，背后一定涉及大量的智力成本，我在这个游戏上看到了。

郭皓：AI产品不止于人形机器人，核心是能否真正省力、解决实际问题。软件方面，像AI Agent辅助编程工具已很成熟，朋友的软件公司用它显著提升开发效率、降低成本，进步明显；硬件方面，Plaud.AI的录音产品就很实用。陪伴类产品实用性和需求性不强，且价格偏高。不过也有一些有潜力的，比如用乐鑫ESP32做的桌面机器人类产品，BOM成本仅一两百元，他们自己也推出了相关套件，很有前景。因此我觉得，成本降低是这类产品落地和被接受的关键。

36氪：两位如何评价这类产品的产品形态方向，产品的价格区间，未来的竞争格局？

曹荣昀：首先，考虑到表情头这种产品确实存在恐怖谷问题，我们的ToC产品会更倾向卡通化路线。人们对有生命力事物的想象，已充分体现在电影、动画中，比如《汽车总动员》里的汽车、或其他影视作品里的玩具及猫狗等都有生动表情，这与现实世界截然不同。所以，我们正探索将异次元世界、影视游戏中的这类形象带到现实，让人们看到现实中也能有如此生动的存在。

另外，我认为交互产品，未来会是一个多元化的市场。因为陪伴产品与内容强绑定，比如生活中的短视频平台、游戏等都是陪伴产品，它们伴随着你的日常、和你共度时光。其中，游戏行业是很好的例子，大型公司能凭借人力和资源开发3A大作，而许多有创意的工作室甚至个人也能产出优秀作品。所以，我认为未来这个市场会非常有意思。

郭皓：首先，今年CES上有几款产品颇受关注，比如可挂在包上、能活动并给出反馈的产品Mirumi，还有很多不同价位的同类产品，品类很多。但这类陪伴产品能否实现良好且持续的实际销量，仍需市场验证。

其次，陪伴玩具终究难脱“玩具”的基本定义，其定价可参考主流游戏机价格的一半。比如，任天堂Nintendo Switch 2的定价499美元且销量很好，依托粉丝效应和凝聚力，其他产品难以比拟，其一半价格约220美元。因此，陪伴玩具若定价在200美元以下且实用性强，可能更有市场，价格过高则导致购买力难度加大。当然，这也受多种因素影响，比如刚提到的Nintendo Switch 2因有任天堂IP支持而畅销，陪伴玩具若有优质IP加持，同样能获得溢价。

最后，这类硬件产品难以形成高市场集聚度。一方面，技术门槛分散在多个技术点，产品形态不同，所需技术栈也完全不同。另一方面，硬件与软件差异较大，网格效应较弱，因此大厂会参与且产量较大，小创业公司也会不断尝试新品，一款产品爆红就可能成长为优秀企业。由此可见，这个市场会呈现群雄并起的格局，互联网大厂、有优质IP的成熟公司及创业公司都会参与其中，且短期内竞争格局难以改变。

36氪：两位如何看待表情头产品的技术难点和落地场景？曹博是如何开始创业的？为什么会用灰色皮肤？

郭皓：首先，从技术角度看，2023年是个好时机。大语言模型的出现衍生出很多可能性，这对交互领域很有价值。但从资本市场来看，时机不算最佳。2020—2021年时，一级市场热度很高，融资、上市都很活跃，之后的难度有所增加，各方面挑战更大。

其次，目前人工智能有两个方向备受关注：一方面是AI Agent，另一方面是具身智能Robotics AI。投资人都会问的一个问题，就是：“商业化场景是什么？怎么去落地？”，在这个方向上创业，本身寻找的就是商业化落地场景，大家已经把锤子准备好了，就找那个钉子准备锤下去。所以创业的过程也是寻找这个问题答案的过程，作为FA，我们也只能跟投资人朋友们说，我们设想中的场景可能有哪些，无论科技也在尝试地去做落地。

最后，行业内也一些标杆企业在落地场景上已有实践。比如英国Engineered Arts公司的Ameca机器人，去年在米兰时装周上与模特的互动表演很成功，表明机器人在演艺行业有落地场景。从国内来看，教育、导览、导购等场景也有望应用机器人。

曹荣昀：从团队经历上讲，我们早年在实验室做过很多能抓取物品、完成操作任务的实用机器人，但在2015、2016年，我们发现这类机器人真正做到实用的难度很大。当时没有大模型辅助任务规划，泛化性差。于是我关注到交互赛道。这个方向的成本更低，容错率较高，但也有其挑战。于是在2022年，我们核心团队决定创业，并获得学校创新创业经费的支持。2023年，我们认为时机成熟，为进入市场化竞争、面对更严苛考验，成立了公司。从在象牙塔里读书的学生转变为创业者，充满挑战却也有趣，我希望能借助这个过程尽快成长。其次，从这件事本身的价值上讲，人与人交互中，人的表情、手势、距离控制等占比超50%的非语言交互，常被忽略。机器人既然是人形，就应借鉴人类更自然的拟人交互方式，而面部表情是其中最关键的非语言交互部分，因此我们从表情头开始着手。

表情交互的难点，体现在以下几个方面。第一是硬件，表情的上限取决于硬件，人类面部有42块复杂肌肉驱动表情，机器人用电机模拟肌肉工作原理，驱动弹性皮肤。第二，决定何时做出何种表情与情绪，由两个模型共同完成。一个是反射式模型，类似人紧张时本能出现的紧张表情、姿势，无需大脑推理，是实时的、更底层的反应。另一个类似大脑的推理过程，由大模型负责逻辑判断与推理。

最后，很多人好奇我们为什么选择灰色面部。一方面是为了避免恐怖谷效应，减少不适感；另一方面，我们认为机器人不应与人类长得一模一样，否则未来可能产生伦理问题。我们希望探索出一张通用脸，无关性别、种族，能被全世界接受，而目前的灰色脸正是这一探索过程中的一步。

36氪：在两位看来，这个领域的未来赢家的核心优势是什么？如何判断什么是真AI项目？

郭皓：首先，判断硬件类产品，需关注其技术底层是否有特色、是否易被仿制。比如，表情生成技术，融合了机械结构、软件算法、生成式表情驱动等，其中有许多靠时间积累的核心技术也就是所谓的Know How，难以在短期内被破解或复制，这是项目的价值所在。

当下，许多偏软件的产品都想与AI绑定。可从几个方面判断：

第一，算法与模型能力。关键在于是否具备自主优化算法的能力，而非仅调用公开API，或调整Prompt来优化产品，两者差异巨大，算法优化能力是形成自身核心竞争力的基础。

第二，数据累积能力。对AI相关的垂类领域而言，数据至关重要。若没有新数据的生成能力，仅依赖公开数据库或爬虫获取数据，通常缺乏壁垒，与过去的做法并无本质区别。

第三，产品落地与进化能力。包括软件产品的应用落地场景、反馈实时性以及进化速度等，这些都是关键考量因素。

曹荣昀：首先，从技术底层和产品模态的角度看，大模型及一些软件类的AI产品、AI硬件产品的输出模态相对单一，我们想让输出模态更丰富、更有趣。这一点和自动驾驶很像，以我们的Anni为例，输入为机器人面前的音视频信息，输出则直接体现为机器人的表情、动作等，就像汽车的输入是道路环境信息，输出是方向转动、油门刹车控制，最终都反映在硬件自身的控制量上。对交互类产品来说，核心优势是怎么通过硬件平台和背后的算法，去实现真正生动的交互体验，而不只是大模型套个壳。

其次，国内具身智能公司创业是有优势的。以交互人形机器人为例，英国Engineered Arts公司的Ameca机器人至今仍是非常出色的交互人形机器人产品，也是我们的对标对象。但我认为在中国做机器人及软硬结合的产品，依托国内的供应链的广度、深度、速度与人才优势，未来很可能诞生极具惊艳感的产品，且发展会更快。

36氪：去年行业内有人说，人形机器人至少10年不会商业化。两位如何看待今年的形势？

郭皓：首先，我对人形机器人的看法与陪伴机器人一致。人形机器人核心要解决“为何必须是人形”，并且难以判断拐点何时出现的问题。比如工业场景中，多数需求可用成本更低的机械臂满足，无需人形机器人。过去20年机械替代人的过程也未依赖人形形态。从这个角度来看，人形机器人要迎来拐点，需满足两点：

第一，找到合适的落地场景，目前仍在探索中；

第二，持续降低成本，价格与渗透率呈反向关系，价格越低，渗透率越高。比如宇树的 R1价格已降至3.99万，降幅堪比芯片领域的摩尔定律。当人形机器人在成本上，接近甚至低于雇佣员工、且更好管理时，才可能迎来落地爆发。

其中，成本下降的关键在于量产和供应链成熟。产量越大，采购成本越低，进而推动更大规模生产，形成正向循环。目前已有零星场景支撑起基础需求量，比如宇树在教育科研领域销量可观，通过向学校、研究室供货，支撑了调试、教学等需求，其表现突出，成本也随之下降，而量大正是工业化的重要因素。目前很多非标件采用3D打印制作，不仅周期长、成本高，安装要求也高，还容易出现卡扣卡不上等各种小问题。而实现工业化后，就能进行大批量生产，行业成本下降空间很大，只要产量上去了，成本可以大幅降低。

另外，从应用场景看，教育科研领域确实是会最快落地的。无论是人形还是交互层面，相关订单已开始落地。其次是导购场景，比如在中国新能源汽车出海背景下，海外4S店的部分销售工作可用机器人完成，能减少语言培训等环节，便于整体输出。家庭场景落地不会太快。家庭养老、育儿等场景的容错率极低，人形机器人目前难以满足。家庭清洁场景中，扫地机器人已足够好用，无需人形产品。

不过，家庭场景可能会有其他形态的产品切入，比如桌面玩具、情感陪护类设备，关键是要找到合适的产品形态，若有好的产品定义，渗透率会逐步提升。当前家庭场景市场较空白，缺乏优质产品，但已有不少尝试。例如一款球形产品，可远程遥控逗猫、查看猫咪状态，不过价格偏高，且功能可通过扫地机器人加装摄像头实现。因此，产品定义、形态设计与成本控制同样重要。

曹荣昀：首先，目前机器人创业公司普遍面临量产压力。以我们的Anni产品为例，这一代表情头已经用到34个电机，很快还会增加，且内部包含大量非标件。以一个熟练工为例，从零到一组装一个头大约需要两天，人力成本很高，这也体现了产品的高复杂度。所以量产肯定是一个可预见的挑战，我们正致力于解决这一问题，希望推出标准化产品。

另外，从商业落地和拐点来看，我更看好C端落地方向。目前我们的技术栈已足够支撑不错的AI陪伴产品，而且市场缺好产品。AI玩具同质化严重，外观相似且价格不低。以游戏行业的《黑悟空：神话》为例，此前中国游戏市场缺乏优质大作，而该作品推出后，连不怎么玩游戏的人都开始关注、购买和尝试。所以，我认为满足情绪价值的产品，打动人很关键，说不定何时就会出现真正能打动人的产品。

另外，人形机器人行业类似20世纪的汽车初期。比如，那时汽车可能随时抛锚，现在机器人可能摔倒，行业初期会让人疑惑其价值，但我们则坚信。而说到一类新产品的大规模普及，我认为可以参考电脑或者手机，电脑从大型机到PC的关键节点，是图形化界面的发明。此前需专业培训、敲命令，而图形化界面让操作直观。另外移动互联网的开端，源于iPhone带来的交互革命，颠覆了操作方式。无论是PC还是iPhone，交互方式的革新都是关键，这才催生了互联网和移动互联网时代。人形机器人要开启新时代，同样需要一场适配自身的交互方式革命。

36氪：两位觉得未来的情感陪伴市场有多大？对正在具身智能这个赛道创业的朋友，有什么建议？

郭皓：首先，从市场规模来看，若不区分软硬件，以AI陪伴类产品为例，未来将是千亿美元级市场，产品形态会百花齐放。成瘾性可类比游戏行业，规模会非常大。竞争者方面，互联网中成熟IP和软件优势的大厂、硬件领域发展较好的创业企业会参与，市场竞争会很活跃。

其次，AI陪伴产品的成瘾性源于三点：

一是及时反馈，能快速响应情感需求，避免沟通延迟带来的不良体验；

二是记忆累积，生成式模型会记住用户对话并持续互动，增强趣味性；

三是情绪定制化，可打造特定人设，满足个性化需求，比如，马斯克的AI女友，就推出了三个形态，未来他们也会开放更多付费模式。

另外，从用户角度看，千禧一代成长于无AI时代，对这类产品的依赖度相对有限。2020年后出生的“AI一代”，从小就接触AI，他们长大后可能会对这类产品产生更强的依赖。

最后，大模型领域今年已经很难进入了，但垂类应用领域目前很火，资本市场非常看好。与具身相关的领域今年仍有诸多尝试机会，市场才刚起步。应用方面，像Agent编程这类就很不错。总之，希望这个领域能不断发展，也期待有意向或已在该领域创业的人多交流。

曹荣昀：首先，我觉得人很会寻找乐趣，满足情绪价值的产品种类繁多。软件和内容层面有游戏、电影、动画等，硬件层面则包括玩具、游戏机，甚至赛车、运动飞机也可归入此类。这个市场规模极大，难以估量。我认为，产品形态或人机交互方式的每一次创新，都会带来新机会。

另外，从我的角度来说，谈不上对他人的建议，但可以说一说想法，跟大家共勉。当我第一次深刻感受到世界上有很多事物是不可知、不可控的，这对我冲击很大。从宇宙诞生到我们出生，世界经历了漫长而复杂的演化，我们在世上的存在只是短暂一瞬，之后又会归于不存在，任由宇宙继续演化。所以，我们希望能在这短暂的人生中，找到一件自己觉得酷的事，坚持做下去，先让自己相信，再让所有人相信。

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