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AI迎賓接待機(jī)器人的技術(shù)壁壘之情感智能

來源:國(guó)泰君安證券      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/1/10      主題:其他   [加盟]

AI迎賓接待機(jī)器人的核心是人機(jī)交互,在智能人機(jī)交互的研究中,對(duì)情感的識(shí)別、分析、理解、表達(dá)的能力是重點(diǎn)研發(fā)方向。情感計(jì)算作為人機(jī)交互技術(shù)的重要內(nèi)容之一,致力于通過計(jì)算機(jī)對(duì)人類的情感狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別和分析。 情感計(jì)算的核心在于利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法,從人類的語音、面部表 情、生理特征等多個(gè)維度捕捉情感信息,并對(duì)其進(jìn)行分析和判別。

情感計(jì)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(yè)爬蟲工具) 獲得情感評(píng)論文本,并傳遞到下一個(gè)情感特征提取模塊,然后對(duì)文本中自然語言文本轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別和處理的形式,并 通過情感信息分類模塊得到計(jì)算結(jié)果。

(1)20世紀(jì)80年代末至90年代初期,麻省理工學(xué)院多媒體實(shí)驗(yàn)室構(gòu)造了一個(gè)“情感編輯器”對(duì)外界各種情感信號(hào)進(jìn)行采 集,綜合使用人體的生理信號(hào)、面部表情信號(hào)、語音信號(hào)來初步識(shí)別各種情感,并讓機(jī)器對(duì)各種情感做出適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)單反應(yīng);

(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(wù)系統(tǒng)中建造出能夠識(shí)別用戶情感的圖像采 集系統(tǒng)語音界面,實(shí)現(xiàn)了語音情感在電子商務(wù)中的初步應(yīng)用。

(3)面部表情識(shí)別:到目前為止,面部表情識(shí)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“G 興”,“悲傷”,“憤怒”等。1971年,Ekman和Friesen研究了6種基本表情(G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(kù)。

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

頭部研發(fā)機(jī)構(gòu)皆聚焦于情感智能模型的研發(fā)。目前D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(jìn)行研發(fā)突破,例如META、 谷歌、 Hume AI,國(guó)內(nèi)的上海交通大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)。主要研發(fā)項(xiàng)目在語音、表情、 聊天的識(shí)別于反饋上,隨著后續(xù)技術(shù)成熟,搭載了先進(jìn)模型算法的表情陪伴 機(jī)器人將可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的交流與深層次的情感溝通,進(jìn)而給用戶提供情 緒價(jià)值。


  



AI智能交互陪伴機(jī)器人核心技術(shù):外觀設(shè)計(jì)、情感計(jì)算、表情控制

多模態(tài)感知技術(shù)讓機(jī)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(shí)別、語音情感分析等技術(shù),讓機(jī)器人感知人 類情緒并做出相應(yīng)情感回應(yīng),增加親和力和互動(dòng)性

AI陪伴機(jī)器人-自然交互的陪伴機(jī)器人

AI陪伴機(jī)器人在外觀設(shè)計(jì)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(dòng)態(tài)足控制能力;在各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用和用途,協(xié)助人類完成各種復(fù)雜任務(wù)

新一代展廳指引服務(wù)機(jī)器人的機(jī)械手的特點(diǎn):多個(gè)關(guān)節(jié)和多個(gè)自由度,具有很高的靈活性

機(jī)器人機(jī)械手有多個(gè)關(guān)節(jié)和多個(gè)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(jī)械手的操作;微小的外形尺寸使得機(jī)械手具有很高的操作精度

展廳迎賓機(jī)器人小腦技術(shù)的演進(jìn):視覺-語言模型進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)

展廳迎賓機(jī)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(xué)習(xí)的控制方法演進(jìn),視覺-語言模型為機(jī)器人學(xué)習(xí)復(fù)雜技能提供了新的范式,有很強(qiáng)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(jī)器人的小腦技術(shù)路線:兩種(基于模型、基于學(xué)習(xí))

基于模型的小腦技術(shù)路線控制方法有ZMP判據(jù)及預(yù)觀控制,混雜零動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學(xué)習(xí)的小腦技術(shù)路線控制方法有強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)

迎賓服務(wù)機(jī)器人的大腦發(fā)展方向:智能化和自主化發(fā)展

迎賓服務(wù)機(jī)器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機(jī)器人在復(fù)雜場(chǎng)景中做出更準(zhǔn)確的決策;結(jié)合聽覺和觸覺信息,機(jī)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(wù)機(jī)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(chǔ)模型)實(shí)現(xiàn)人機(jī)語言交互、任務(wù)理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的任務(wù)規(guī)劃和決策;VLA (視覺-語言-動(dòng)作模型)解決機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡決策問題

迎賓機(jī)器人的大腦需要具備的能力:實(shí)時(shí)交互 多模態(tài)感知

迎賓機(jī)器人需要具備與人類實(shí)時(shí)的任務(wù)級(jí)交互能力,快速理解人類通過語言,手勢(shì)等方式給出的指令,有效執(zhí)行;迎賓機(jī)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(wù)機(jī)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(zhǎng),不易損

餐飲酒店標(biāo)準(zhǔn)化高,服務(wù)機(jī)器人將體現(xiàn)獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)成本優(yōu)化

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

服務(wù)器人提供助力點(diǎn),解決餐飲快消業(yè)的企業(yè)端和顧客端痛點(diǎn)

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

僅部分企業(yè)部署了服務(wù)機(jī)器人,存在巨大的增量空間

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

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

醫(yī)療機(jī)器人已成為智慧養(yǎng)老模式下的首選養(yǎng)老設(shè)備,醫(yī)院中有繁雜的配送藥物或餐食的任務(wù),并且需在特定時(shí)間準(zhǔn)時(shí)送達(dá)
 
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服務(wù)機(jī)器人在展館迎賓講解
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