人形机器人面部情感表达技术：表情机器人的结构设计与情感控制

人形机器人的面部凭借高拟真度特征与动态表情模拟能力，正逐步突破人机情感交互的技术边界，已经在医疗陪 护[1]、教育服务[2]和社交娱乐[3]等领域展现出重要的应用价 值，并成为人工智能与人机交互领域的前沿研究方向。本文在系统梳理国内外研究历程的基础上，重点综述了仿人表情机器人的结构设计与情感控制两大核心方面。Z后，结合多 学科融合的趋势，对未来技术挑战与发展方向做出展望，为提升人形机器人面部情感表达的自然度与社会融贯性研究提供 参考。

根据技术能力突破、交互模式演进与应用场景扩展3个核心标准，可将人形机器人面部情感表达技术的发展划分为 3个阶段。

D一阶段：基础情感交互阶段（20世纪末-2005年）。

此 阶段的核心技术标志是基础感知与计算情感模型的结合，其 目标是实现对人类社交信号的感知与响应，奠定了人机情感 交互的基础。研究重点在于通过集成摄像头、麦克风等基础 传感器，并构建初步的计算情感模型，使机器人能够对外部刺 激（如声音、运动）做出预设的表情反应。日本早稻田大学的 WE-3RII⁷] 能够展现6种基本表情并追踪目标；而麻省理工 学院的Kismet[5]机器人则是这一时期的里程碑，它能通过识 别并模仿看护者的情感线索，进行类似婴幼儿的社交互动，验 证了情感交互的可行性。

第二阶段：多模态融合与动态交互阶段（2005-2015 年）。

此阶段的核心技术标志是先进的多模态感知与动态内部状态模型的引入。随着传感器技术和计算能力的发 展，机器人开始具备更强的环境理解和主动交互能力。技 术重点从简单的刺激反应转向对多模态信息的深度融合。 例如，MIT 的 Nexi[8]机器人集成了3D 环境识别与触觉反 馈；早稻田大学的 WE-4RII⁹] 则引入混沌神经网络，试图 构建更智能的内部情感状态模型，实现主动交互。交互模 式从单向或简单的反应式，演变为有一定语境理解能力的 双向交流；应用场景也开始从实验室走向教育、医疗等领 域的初步探索。

第三阶段：AI 驱动的个性化共情阶段（2015年至今）。

此 阶段的核心技术标志是人工智能（特别是深度学习与大语言 模型）与先进仿生材料的深度融合。其目标是实现与人类的 情感共鸣和个性化、自适应的交互。 Hanson Robotics的 So- phia 机器人[10利用其专利皮肤材料“Frubber” 和先进的AI 算法，能够生成超过60种细腻的微表情。 Engineered Arts公 司的 Ameca 机器人[11]则以极其流畅、自然的表情和动作震 惊业界，展现了多模态 AI 与先进机电系统无缝集成的成果。 ZG的 EX-Robots 公司也推出了“小柒”等一系列超写实机 器人，集成了多模态大模型、智能表情系统和仿生皮肤技术， 实现了自然流畅的情感交互。在此阶段，交互模式进化为多 模态协同与情感共鸣，应用场景深化至孤d症干预[12]、高端 陪护[13]等对情感交互要求极高的社会服务领域。

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