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創(chuàng)澤機器人
CHUANGZE ROBOT
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AI迎賓接待機器人的技術(shù)壁壘之情感智能

來源:國泰君安證券     編輯:創(chuàng)澤   時間:2025/1/10   主題:其他 [加盟]

AI迎賓接待機器人的核心是人機交互,在智能人機交互的研究中,對情感的識別、分析、理解、表達的能力是重點研發(fā)方向。情感計算作為人機交互技術(shù)的重要內(nèi)容之一,致力于通過計算機對人類的情感狀態(tài)進行識別和分析。 情感計算的核心在于利用機器學習和人工智能算法,從人類的語音、面部表 情、生理特征等多個維度捕捉情感信息,并對其進行分析和判別。

情感計算包括文本、語音、視覺三種形式

可以由3部分組成:文本信息采集、情感特征提取和情感信息分類。文本信息采集模塊通過文本抓取工具(如網(wǎng)頁爬蟲工具) 獲得情感評論文本,并傳遞到下一個情感特征提取模塊,然后對文本中自然語言文本轉(zhuǎn)化成計算機能夠識別和處理的形式,并 通過情感信息分類模塊得到計算結(jié)果。

(1)20世紀80年代末至90年代初期,麻省理工學院多媒體實驗室構(gòu)造了一個“情感編輯器”對外界各種情感信號進行采 集,綜合使用人體的生理信號、面部表情信號、語音信號來初步識別各種情感,并讓機器對各種情感做出適當?shù)暮唵畏磻?

(2)1999年,Moriyama提出語音和情感之間的線性關(guān)聯(lián)模型,并據(jù)此在電子商務系統(tǒng)中建造出能夠識別用戶情感的圖像采 集系統(tǒng)語音界面,實現(xiàn)了語音情感在電子商務中的初步應用。

(3)面部表情識別:到目前為止,面部表情識別模型都是將情感視為離散的,即將面部表情分成為數(shù)不多的類別,例如“高 興”,“悲傷”,“憤怒”等。1971年,Ekman和Friesen研究了6種基本表情(高興、悲傷、驚訝、恐懼、憤怒和厭惡),并系 統(tǒng)地建立了上千幅不同的人臉表情圖像庫。

(4)手勢識別:一個完整的手勢識別系統(tǒng)包括三個部分和三個過程,三個部分分別是采集部分、分類部分和識別部分;三個 過程分別是分割過程、跟蹤過程和識別過程。

頭部研發(fā)機構(gòu)皆聚焦于情感智能模型的研發(fā)。目前全球頂尖的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè) 與頭部科研院所皆有在情感智能大模型進行研發(fā)突破,例如META、 谷歌、 Hume AI,國內(nèi)的上海交通大學等科研機構(gòu)。主要研發(fā)項目在語音、表情、 聊天的識別于反饋上,隨著后續(xù)技術(shù)成熟,搭載了先進模型算法的表情陪伴 機器人將可以實現(xiàn)更精準的交流與深層次的情感溝通,進而給用戶提供情 緒價值。





AI智能交互陪伴機器人核心技術(shù):外觀設計、情感計算、表情控制

多模態(tài)感知技術(shù)讓機器人具備類似人類五感的多模態(tài)智能感知能力;通過表情識別、語音情感分析等技術(shù),讓機器人感知人 類情緒并做出相應情感回應,增加親和力和互動性

AI陪伴機器人-自然交互的陪伴機器人

AI陪伴機器人在外觀設計具備人類相似特征;在行為模式上模仿人類的行為,具備手眼協(xié)調(diào),動態(tài)足控制能力;在各個領(lǐng)域的實際應用和用途,協(xié)助人類完成各種復雜任務

新一代展廳指引服務機器人的機械手的特點:多個關(guān)節(jié)和多個自由度,具有很高的靈活性

機器人機械手有多個關(guān)節(jié)和多個自由度,具有很高的靈活性;配置了必要的傳感器,可以精確控制機械手的操作;微小的外形尺寸使得機械手具有很高的操作精度

展廳迎賓機器人小腦技術(shù)的演進:視覺-語言模型進行模仿學習

展廳迎賓機器人的“小腦”核心技術(shù)正在從基于模型的控制方法向基于學習的控制方法演進,視覺-語言模型為機器人學習復雜技能提供了新的范式,有很強的泛化能力,能夠根據(jù)不同的指令組合技能

展廳迎賓講解機器人的小腦技術(shù)路線:兩種(基于模型、基于學習)

基于模型的小腦技術(shù)路線控制方法有ZMP判據(jù)及預觀控制,混雜零動態(tài)規(guī)劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術(shù)路線控制方法有強化學習和模仿學習

迎賓服務機器人的大腦發(fā)展方向:智能化和自主化發(fā)展

迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結(jié)合聽覺和觸覺信息,機器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態(tài)

智能迎賓服務機器人大模型多技術(shù)路線:四條(LLM,VLM,VLA,多模態(tài)大模型)

LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎模型)實現(xiàn)人機語言交互、任務理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實現(xiàn)更準確的任務規(guī)劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機器人運動軌跡決策問題

迎賓機器人的大腦需要具備的能力:實時交互 多模態(tài)感知

迎賓機器人需要具備與人類實時的任務級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執(zhí)行;迎賓機器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息

服務機器人的GPS-SLAM系統(tǒng)

LDS SLAM 與 VSLAM 各有優(yōu)劣,二者相容或成為行業(yè)主流發(fā)展方向之一;LDS SLAM 技術(shù)可視范圍廣,地圖精度更高;VSLAM技術(shù)成本更低,壽命長,不易損

餐飲酒店標準化高,服務機器人將體現(xiàn)獨特的優(yōu)勢實現(xiàn)成本優(yōu)化

將重復率較高,工作內(nèi)容較枯燥的工作交給服務機器人去做,可以使員工把更多的精力集中在服務客戶上面,并可以降低一定成本,可降低總成本的17%

僅部分企業(yè)部署了服務機器人,存在巨大的增量空間

送餐已經(jīng)可以通過機器人自主完成,員工可以把節(jié)省出來的時間和精力,投入在給客人慶生,涮菜涮肉等服務水平的提升上,機器人真正帶來了降本增效

服務器人提供助力點,解決醫(yī)療服務業(yè)的企業(yè)端和顧客端痛點

醫(yī)療機器人已成為智慧養(yǎng)老模式下的首選養(yǎng)老設備,醫(yī)院中有繁雜的配送藥物或餐食的任務,并且需在特定時間準時送達

服務器人提供助力點,解決餐飲快消業(yè)的企業(yè)端和顧客端痛點

送餐已經(jīng)可以通過機器人自主完成,員工可以把節(jié)省出來的時間和精力,投入在給客人慶生,涮菜涮肉等服務水平的提升上,機器人真正帶來了降本增效
資料獲取
迎賓機器人
== 最新資訊 ==
AI迎賓接待機器人的技術(shù)壁壘之情感智能
醫(yī)療場景陪伴機器人市場前景:潛在需求約3
青年陪伴機器人市場前景:潛在需求約500
深圳人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況:具有人形機器
珠三角人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況:全球人形機
長三角人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況:完整的機器
京津冀人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況:產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同
老人陪伴機器人市場前景:潛在需求約420
AI智能交互陪伴機器人核心技術(shù):外觀設計
AI陪伴機器人-自然交互的陪伴機器人
欠驅(qū)動機械手的優(yōu)缺點:節(jié)省空間和重量,不
全驅(qū)動機械手的優(yōu)缺點:適合功能性和精細操
新一代展廳指引服務機器人的機械手的特點:
機器人產(chǎn)業(yè)面臨的三個主要問題:行業(yè)內(nèi)卷無
2025年中國機器人應用發(fā)展趨勢:深度廣
== 機器人推薦 ==
迎賓講解服務機器人

服務機器人(迎賓、講解、導診...)

智能消毒機器人

智能消毒機器人

機器人開發(fā)平臺

機器人開發(fā)平臺


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