人工智能辅助的人形机器人头部柔性电子设备，用于实现自然真实的面部表情
人工智能辅助的人形机器人头部柔性电子设备，用于实现自然真实的面部表情
人形机器人面部表情的发展历程、实现自然面部表情的技术挑战、应用场景与伦理考量等多个方面。文章引用了多个具体的研究案例和数据，具有较高的学术价值和参考价值。
人类可以产生数千种不同的面部表情来传达无数微妙的情绪状态，如果人形机器人能够展现丰富的三维面部表情，它们就可以增强沟通能力，有利于与人类建立信任关系。本文旨在提供人形机器人面部表情的发展新视角，推动跨学科合作，实现更自然真实的人机交互。
人形机器人面部表情的发展历程
人工智能的快速发展，特别是ChatGPT这样的大语言模型的出现，将人形机器人从机械实体转变为了情感互动对象。1928年，W.H.Richards创造了第一个人形机器人，标志着机器人发展史上的里程碑突破。20世纪末，人形机器人系统取得了显著进展，如本田的ASIMO和软银的NAO机器人，展示了运动控制和人机交互的进步。21世纪初，具有先进机动性和智能的人形机器人成为机器人研究的焦点，波士顿动力公司和特斯拉等行业领导者推动了这一领域的进步。波士顿动力公司的Atlas机器人表现出了非凡的敏捷性，能够执行跑酷和后空翻等复杂动作，而特斯拉的Optimus则展示了其在家庭和工业环境中的应用潜力。尽管在美学和移动性方面有了显著改善，但在人形机器人中实现拟人化的面部表情仍然是一个长期挑战。通常，根据情绪表达能力，人形机器人可以分为三个级别：在第一个层次上，人形机器人具有基本的人形外观，能够产生六种基本表情，并表现出有限的交互功能，如Kismet和WE-4R；在第二个层次上，具有增强的类人特征的人形机器人可以产生更广泛的面部表情，利用“Frubber”等合成皮肤材料来产生面部皱纹的细微变化，如人形机器人Albert HUBO；在第三个层次上，人形机器人展现出高度逼真的外观和复杂的面部表情，采用复杂的情感模型来促进更自然和真实的人机交互，如Sophia和Ameca。尽管取得了这些令人鼓舞的进步，但人形机器人头部在实现自然和真实的面部表情方面仍然面临着重大挑战，应对这些挑战需要来自运动学、柔性电子、计算机科学、社会心理学等领域研究人员和工程师的共同努力（见图1）。
图1 设计具有自然真实面部表情人形机器人头部方案
实现自然面部表情的技术挑战
多模态传感与情感计算
人类面部表情的自然性源于多种感官的综合反馈，包括视觉、听觉和触觉。为了实现这一点，人形机器人需要具备类似功能的多模态传感器。嵌入式柔性电子设备为集成温度感知、触觉反馈和运动控制提供了可能。例如，结合形状记忆合金或电活性聚合物的人造肌肉可以有效减少机器人头部的重量，同时提升表情的真实性。另一方面，情感计算模型对于机器人理解和表达人类情感至关重要。卷积神经网络和长短期记忆网络等人工智能算法使机器人能够从图像、音频等多模态数据中识别人类情感。近期，像ChatGPT这样的大语言模型进一步提升了机器人通过语音和文本解读情感的能力。这些技术的发展，使人形机器人能够实时生成丰富动态的情感表达。
人造皮肤与生物力学设计
柔性电子技术的进步使智能人造皮肤成为可能。这些智能皮肤不仅能精确控制面部皱纹的变形，还能通过颜色和温度的变化模拟情绪反应，如脸红表示害羞，流汗表示紧张。未来，整合多模态传感器和致动器的智能皮肤将进一步提升人形机器人面部表情表达的细腻程度。此外，紧凑的机械设计对于实现自然表情至关重要。当前大多数机器人头部采用伺服电机驱动，但其体积和重量限制了表情的复杂性。仿生肌肉纤维或其他新型致动器的研究，有望突破这一瓶颈，打造更轻便且高效的表情生成机制。
应用场景与伦理考量
具有自然表情的人形机器人在多个领域具有巨大潜力。在服务业，它们能够通过生动的情感交流提升客户体验；在教育中，它们可以作为陪伴机器人帮助学生管理情绪；在心理治疗中，它们有望为患者提供更高效的情感支持。然而，随着这些技术的普及，潜在的伦理问题不容忽视。首先，在人形机器人广泛应用过程中，个人信息泄露和隐私侵犯是不可忽视的潜在风险。有效的缓解策略包括采用强大的数据加密和开发不依赖个人数据进行训练的人工智能模型。此外，人形机器人表达和应对情绪的能力可能会促进用户的情绪依赖或操纵。为了应对这种情况，需要对用户进行教育，强调人形机器人情感表达的虚拟性和有限性。最后，人形机器人的情感表达可能会误导用户或造成情感伤害。当人形机器人造成伤害时，我们应该明确设计师、制造商和用户的责任。
总结与展望
实现自然真实面部表情的人形机器人头部是机器人学迈向情感智能化的重要一步。未来的研究应重点关注以下几个方面：
- 智能皮肤和仿生肌肉的开发，突破机械设计的瓶颈。
- 将大语言模型与多模态感知相结合，提升情感计算的广度与深度。
- 建立跨文化情感数据集，支持情感表达的多样化与个性化。
- 制定完善的伦理与法律框架，保障技术发展与社会接受度的平衡。
随着这些领域的突破，人形机器人将在服务、医疗、教育等多个场景带来深远的社会影响。当我们拥抱这些技术带来的便利时，也应始终警惕潜在的问题，谨慎推动技术创新。
本文内容来自The Innovation 第六卷第二期发表的Perspective文章“AI-assisted flexible electronics in humanoid robot heads for natural and authentic facial expressions”
参考文献：
Dai N., Zhang K., Zhang F., et al. (2025). AI-assisted flexible electronics in humanoid robot heads for natural and authentic facial expressions.The Innovation 6: 100752.
作者简介：
钟俊文 澳门大学科技学院机电工程系/人工智能与机器人中心助理教授，博导，独立课题负责人。2011年本科与2016年博士毕业于华中科技大学，后在加州大学伯克利分校(2016-2019)和日本理化学研究所/东京大学(2019-2020)开展研究工作。主要研究方向为柔性传感/执行一体化可穿戴系统、智能化小型机器人等，近年在国际知名杂志发表学术论文90余篇，主要成果发表在Science Robotics (2篇)，Nature Communications, eScience，Advanced Materials, ACS Nano等知名期刊，总引用超过8500次，H指数为40。
黄永安 华中科技大学教授，智能制造装备与技术全国重点实验室副主任，国家杰出青年科学基金获得者，“科学探索奖”获得者，国家重点研发专项首席科学家。从事柔性电子的器件设计、工艺原理与制造装备等研究，发表SCI论文150余篇，出版著作4部，授权国家发明专利约120项，美国专利4项，实现成果转化；提出电流体喷印原理与装备、激光剥离/巨量转移技术与装备等，用于柔性显示、飞行器智能蒙皮、机器人电子皮肤等。获得湖北省自然科学一等奖、湖北省技术发明一等奖等。兼任Soft Science期刊主编，以及Sci. China Tech Sci.、Inter. J. of Extreme Manufact.等期刊编委，以及中国微米纳米技术学会微纳米制造及装备分会/微纳执行器与微系统分会副理事长。