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      36氪 17小時前

      當機器人學會表情管理,有多好玩?

      《CEO 錦囊 · X 計劃》酷感上線!一個專屬于科技產品的發布現場,CEO 帶著尖貨登場。我們不聊空話,只聊那些已經成形、足夠驚艷的科技單品。

      AI 交互進入 " 表情時代 ",什么樣的機器人才最像 " 人 "?是能說會道,還是能讀懂你的情緒?當 AI 從文字大腦走向具身表達,從硬件走向情緒交互,它將如何改變我們的陪伴方式與交互體驗?8 月 7 日 19:00,《CEO 錦囊 · X 系列》邀請到無論科技創始人 &CEO 曹榮昀、云岫資本董事郭皓,帶你感受 " 會表情管理 " 的機器人有多好玩。

      本次直播主要聚焦以下問題:

      兩位當初是如何相識的?如何看待學院派創業團隊的潛力?

      Anni 這款機器人表情如何實現的,兩位有哪些看好的 AI 產品?

      兩位如何評價這類產品的產品形態方向,以及這類產品的價格區間,未來的競爭格局?

      兩位如何看待表情頭產品的技術難點和落地場景?曹博是如何開始創業的?為什么會用灰色皮膚?

      在兩位看來,這個領域的未來贏家的核心優勢是什么?如何判斷什么是真 AI 項目?

      去年行業內有人說,人形機器人至少 10 年不會商業化。兩位如何看待今年的形勢?

      兩位覺得未來的情感陪伴市場有多大?對正在具身智能這個賽道創業的朋友,有什么建議?

      以下為嘉賓和 36 氪的對談,部分內容經過整理編輯:

      36 氪:兩位當初是如何相識的?如何看待學院派創業團隊的潛力?

      郭皓:我們最開始是在科大視頻號上看到曹博士他們的產品,當時還是初版 Demo,簡單模仿一些面部表情,當時覺得很有意思,便很快聯系到曹博,希望參與、支持團隊的企業孵化。云岫領投了種子輪的投資,并協助團隊從小規模逐步發展為具備商業化能力的企業,共同推進項目,這個過程很有意義。

      曹榮昀:我是在師兄的介紹下,和 Neo 一起吃個了燒烤,沒有什么是一頓燒烤解決不了的。關于我們團隊,是在中科大計算機學院機器人實驗室相識,大家可以說是十八般武藝,樣樣精通。除了硬件設計和軟件算法外,從擰螺絲到做機器人臉部的硅膠成型,大家在實驗室基本什么事情都做。由于機器人研發是多學科融合的領域,大大小小的領域都需要非常了解。我認為大家的基礎能力非常扎實,同時由于一起共事時間很久,大家的信任基礎也很堅實。

      36 氪:Anni 這款機器人表情如何實現的,兩位有哪些看好的 AI 產品?

      曹榮昀:首先,通過三個層面實現。一是硬件層面,需要先造出機器人,才具備做表情的能力。我們的表情頭因電機數量最多,為復雜表情提供核心支撐。二是任務層面,這部分模型決定機器人在何種情境下該做什么表情。三是執行層面,比如如何做出 " 開心 " 的表情。

      關于 AI 產品,我認為提升生產力或創造力的很重要,高質量的人生體驗也同樣重要,情緒價值帶來的滿足同樣有實際意義。我最近印象深刻的是一款 AI 游戲產品,來自于蔡浩宇的《群星低語》,其背后的智力成本是關鍵。當前大模型浪潮下,多數交互產品難以避免輪次式、回合制交互的局限,與人與人之間實時連續的自然交互不同,這一技術難題較難解決。但這款游戲巧妙化解了技術短板。比如,它將故事背景設定在人與身處外星的角色的跨星球互動,利用物理世界中光速有限的 Bug,合理化了 AI 交互的延遲和輪次感,用場景設定彌補了技術缺陷。這種設計非常聰明,我覺得任何一個好的產品,背后一定涉及大量的智力成本,我在這個游戲上看到了。

      郭皓:AI 產品不止于人形機器人,核心是能否真正省力、解決實際問題。軟件方面,像 AI Agent 輔助編程工具已很成熟,朋友的軟件公司用它顯著提升開發效率、降低成本,進步明顯;硬件方面,Plaud.AI 的錄音產品就很實用。陪伴類產品實用性和需求性不強,且價格偏高。不過也有一些有潛力的,比如用樂鑫 ESP32 做的桌面機器人類產品,BOM 成本僅一兩百元,他們自己也推出了相關套件,很有前景。因此我覺得,成本降低是這類產品落地和被接受的關鍵。

      36 氪:兩位如何評價這類產品的產品形態方向,產品的價格區間,未來的競爭格局?

      曹榮昀:首先,考慮到表情頭這種產品確實存在恐怖谷問題,我們的 ToC 產品會更傾向卡通化路線。人們對有生命力事物的想象,已充分體現在電影、動畫中,比如《汽車總動員》里的汽車、或其他影視作品里的玩具及貓狗等都有生動表情,這與現實世界截然不同。所以,我們正探索將異次元世界、影視游戲中的這類形象帶到現實,讓人們看到現實中也能有如此生動的存在。

      另外,我認為交互產品,未來會是一個多元化的市場。因為陪伴產品與內容強綁定,比如生活中的短視頻平臺、游戲等都是陪伴產品,它們伴隨著你的日常、和你共度時光。其中,游戲行業是很好的例子,大型公司能憑借人力和資源開發 3A 大作,而許多有創意的工作室甚至個人也能產出優秀作品。所以,我認為未來這個市場會非常有意思。

      郭皓:首先,今年 CES 上有幾款產品頗受關注,比如可掛在包上、能活動并給出反饋的產品 Mirumi,還有很多不同價位的同類產品,品類很多。但這類陪伴產品能否實現良好且持續的實際銷量,仍需市場驗證。

      其次,陪伴玩具終究難脫 " 玩具 " 的基本定義,其定價可參考主流游戲機價格的一半。比如,任天堂 Nintendo Switch 2 的定價 499 美元且銷量很好,依托粉絲效應和凝聚力,其他產品難以比擬,其一半價格約 220 美元。因此,陪伴玩具若定價在 200 美元以下且實用性強,可能更有市場,價格過高則導致購買力難度加大。當然,這也受多種因素影響,比如剛提到的 Nintendo Switch 2 因有任天堂 IP 支持而暢銷,陪伴玩具若有優質 IP 加持,同樣能獲得溢價。

      最后,這類硬件產品難以形成高市場集聚度。一方面,技術門檻分散在多個技術點,產品形態不同,所需技術棧也完全不同。另一方面,硬件與軟件差異較大,網格效應較弱,因此大廠會參與且產量較大,小創業公司也會不斷嘗試新品,一款產品爆紅就可能成長為優秀企業。由此可見,這個市場會呈現群雄并起的格局,互聯網大廠、有優質 IP 的成熟公司及創業公司都會參與其中,且短期內競爭格局難以改變。

      36 氪:兩位如何看待表情頭產品的技術難點和落地場景?曹博是如何開始創業的?為什么會用灰色皮膚?

      郭皓:首先,從技術角度看,2023 年是個好時機。大語言模型的出現衍生出很多可能性,這對交互領域很有價值。但從資本市場來看,時機不算最佳。2020 — 2021 年時,一級市場熱度很高,融資、上市都很活躍,之后的難度有所增加,各方面挑戰更大。

      其次,目前人工智能有兩個方向備受關注:一方面是 AI Agent,另一方面是具身智能 Robotics AI。投資人都會問的一個問題,就是:" 商業化場景是什么?怎么去落地?",在這個方向上創業,本身尋找的就是商業化落地場景,大家已經把錘子準備好了,就找那個釘子準備錘下去。所以創業的過程也是尋找這個問題答案的過程,作為 FA,我們也只能跟投資人朋友們說,我們設想中的場景可能有哪些,無論科技也在嘗試地去做落地。

      最后,行業內也一些標桿企業在落地場景上已有實踐。比如英國 Engineered Arts 公司的 Ameca 機器人,去年在米蘭時裝周上與模特的互動表演很成功,表明機器人在演藝行業有落地場景。從國內來看,教育、導覽、導購等場景也有望應用機器人。

      曹榮昀:從團隊經歷上講,我們早年在實驗室做過很多能抓取物品、完成操作任務的實用機器人,但在 2015、2016 年,我們發現這類機器人真正做到實用的難度很大。當時沒有大模型輔助任務規劃,泛化性差。于是我關注到交互賽道。這個方向的成本更低,容錯率較高,但也有其挑戰。于是在 2022 年,我們核心團隊決定創業,并獲得學校創新創業經費的支持。2023 年,我們認為時機成熟,為進入市場化競爭、面對更嚴苛考驗,成立了公司。從在象牙塔里讀書的學生轉變為創業者,充滿挑戰卻也有趣,我希望能借助這個過程盡快成長。其次,從這件事本身的價值上講,人與人交互中,人的表情、手勢、距離控制等占比超 50% 的非語言交互,常被忽略。機器人既然是人形,就應借鑒人類更自然的擬人交互方式,而面部表情是其中最關鍵的非語言交互部分,因此我們從表情頭開始著手。

      表情交互的難點,體現在以下幾個方面。第一是硬件,表情的上限取決于硬件,人類面部有 42 塊復雜肌肉驅動表情,機器人用電機模擬肌肉工作原理,驅動彈性皮膚。第二,決定何時做出何種表情與情緒,由兩個模型共同完成。一個是反射式模型,類似人緊張時本能出現的緊張表情、姿勢,無需大腦推理,是實時的、更底層的反應。另一個類似大腦的推理過程,由大模型負責邏輯判斷與推理。

      最后,很多人好奇我們為什么選擇灰色面部。一方面是為了避免恐怖谷效應,減少不適感;另一方面,我們認為機器人不應與人類長得一模一樣,否則未來可能產生倫理問題。我們希望探索出一張通用臉,無關性別、種族,能被全世界接受,而目前的灰色臉正是這一探索過程中的一步。

      36 氪:在兩位看來,這個領域的未來贏家的核心優勢是什么?如何判斷什么是真 AI 項目?

      郭皓:首先,判斷硬件類產品,需關注其技術底層是否有特色、是否易被仿制。比如,表情生成技術,融合了機械結構、軟件算法、生成式表情驅動等,其中有許多靠時間積累的核心技術也就是所謂的 Know How,難以在短期內被破解或復制,這是項目的價值所在。

      當下,許多偏軟件的產品都想與 AI 綁定??蓮膸讉€方面判斷:

      第一,算法與模型能力。關鍵在于是否具備自主優化算法的能力,而非僅調用公開 API,或調整 Prompt 來優化產品,兩者差異巨大,算法優化能力是形成自身核心競爭力的基礎。

      第二,數據累積能力。對 AI 相關的垂類領域而言,數據至關重要。若沒有新數據的生成能力,僅依賴公開數據庫或爬蟲獲取數據,通常缺乏壁壘,與過去的做法并無本質區別。

      第三,產品落地與進化能力。包括軟件產品的應用落地場景、反饋實時性以及進化速度等,這些都是關鍵考量因素。

      曹榮昀:首先,從技術底層和產品模態的角度看,大模型及一些軟件類的 AI 產品、AI 硬件產品的輸出模態相對單一,我們想讓輸出模態更豐富、更有趣。這一點和自動駕駛很像,以我們的 Anni 為例,輸入為機器人面前的音視頻信息,輸出則直接體現為機器人的表情、動作等,就像汽車的輸入是道路環境信息,輸出是方向轉動、油門剎車控制,最終都反映在硬件自身的控制量上。對交互類產品來說,核心優勢是怎么通過硬件平臺和背后的算法,去實現真正生動的交互體驗,而不只是大模型套個殼。

      其次,國內具身智能公司創業是有優勢的。以交互人形機器人為例,英國 Engineered Arts 公司的 Ameca 機器人至今仍是非常出色的交互人形機器人產品,也是我們的對標對象。但我認為在中國做機器人及軟硬結合的產品,依托國內的供應鏈的廣度、深度、速度與人才優勢,未來很可能誕生極具驚艷感的產品,且發展會更快。

      36 氪:去年行業內有人說,人形機器人至少 10 年不會商業化。兩位如何看待今年的形勢?

      郭皓:首先,我對人形機器人的看法與陪伴機器人一致。人形機器人核心要解決 " 為何必須是人形 ",并且難以判斷拐點何時出現的問題。比如工業場景中,多數需求可用成本更低的機械臂滿足,無需人形機器人。過去 20 年機械替代人的過程也未依賴人形形態。從這個角度來看,人形機器人要迎來拐點,需滿足兩點:

      第一,找到合適的落地場景,目前仍在探索中;

      第二,持續降低成本,價格與滲透率呈反向關系,價格越低,滲透率越高。比如宇樹的 R1 價格已降至 3.99 萬,降幅堪比芯片領域的摩爾定律。當人形機器人在成本上,接近甚至低于雇傭員工、且更好管理時,才可能迎來落地爆發。

      其中,成本下降的關鍵在于量產和供應鏈成熟。產量越大,采購成本越低,進而推動更大規模生產,形成正向循環。目前已有零星場景支撐起基礎需求量,比如宇樹在教育科研領域銷量可觀,通過向學校、研究室供貨,支撐了調試、教學等需求,其表現突出,成本也隨之下降,而量大正是工業化的重要因素。目前很多非標件采用 3D 打印制作,不僅周期長、成本高,安裝要求也高,還容易出現卡扣卡不上等各種小問題。而實現工業化后,就能進行大批量生產,行業成本下降空間很大,只要產量上去了,成本可以大幅降低。

      另外,從應用場景看,教育科研領域確實是會最快落地的。無論是人形還是交互層面,相關訂單已開始落地。其次是導購場景,比如在中國新能源汽車出海背景下,海外 4S 店的部分銷售工作可用機器人完成,能減少語言培訓等環節,便于整體輸出。家庭場景落地不會太快。家庭養老、育兒等場景的容錯率極低,人形機器人目前難以滿足。家庭清潔場景中,掃地機器人已足夠好用,無需人形產品。

      不過,家庭場景可能會有其他形態的產品切入,比如桌面玩具、情感陪護類設備,關鍵是要找到合適的產品形態,若有好的產品定義,滲透率會逐步提升。當前家庭場景市場較空白,缺乏優質產品,但已有不少嘗試。例如一款球形產品,可遠程遙控逗貓、查看貓咪狀態,不過價格偏高,且功能可通過掃地機器人加裝攝像頭實現。因此,產品定義、形態設計與成本控制同樣重要。

      曹榮昀:首先,目前機器人創業公司普遍面臨量產壓力。以我們的 Anni 產品為例,這一代表情頭已經用到 34 個電機,很快還會增加,且內部包含大量非標件。以一個熟練工為例,從零到一組裝一個頭大約需要兩天,人力成本很高,這也體現了產品的高復雜度。所以量產肯定是一個可預見的挑戰,我們正致力于解決這一問題,希望推出標準化產品。

      另外,從商業落地和拐點來看,我更看好 C 端落地方向。目前我們的技術棧已足夠支撐不錯的 AI 陪伴產品,而且市場缺好產品。AI 玩具同質化嚴重,外觀相似且價格不低。以游戲行業的《黑悟空:神話》為例,此前中國游戲市場缺乏優質大作,而該作品推出后,連不怎么玩游戲的人都開始關注、購買和嘗試。所以,我認為滿足情緒價值的產品,打動人很關鍵,說不定何時就會出現真正能打動人的產品。

      另外,人形機器人行業類似 20 世紀的汽車初期。比如,那時汽車可能隨時拋錨,現在機器人可能摔倒,行業初期會讓人疑惑其價值,但我們則堅信。而說到一類新產品的大規模普及,我認為可以參考電腦或者手機,電腦從大型機到 PC 的關鍵節點,是圖形化界面的發明。此前需專業培訓、敲命令,而圖形化界面讓操作直觀。另外移動互聯網的開端,源于 iPhone 帶來的交互革命,顛覆了操作方式。無論是 PC 還是 iPhone,交互方式的革新都是關鍵,這才催生了互聯網和移動互聯網時代。人形機器人要開啟新時代,同樣需要一場適配自身的交互方式革命。

      36 氪:兩位覺得未來的情感陪伴市場有多大?對正在具身智能這個賽道創業的朋友,有什么建議?

      郭皓:首先,從市場規模來看,若不區分軟硬件,以 AI 陪伴類產品為例,未來將是千億美元級市場,產品形態會百花齊放。成癮性可類比游戲行業,規模會非常大。競爭者方面,互聯網中成熟 IP 和軟件優勢的大廠、硬件領域發展較好的創業企業會參與,市場競爭會很活躍。

      其次,AI 陪伴產品的成癮性源于三點:

      一是及時反饋,能快速響應情感需求,避免溝通延遲帶來的不良體驗;

      二是記憶累積,生成式模型會記住用戶對話并持續互動,增強趣味性;

      三是情緒定制化,可打造特定人設,滿足個性化需求,比如,馬斯克的 AI 女友,就推出了三個形態,未來他們也會開放更多付費模式。

      另外,從用戶角度看,千禧一代成長于無 AI 時代,對這類產品的依賴度相對有限。2020 年后出生的 "AI 一代 ",從小就接觸 AI,他們長大后可能會對這類產品產生更強的依賴。

      最后,大模型領域今年已經很難進入了,但垂類應用領域目前很火,資本市場非??春谩Ec具身相關的領域今年仍有諸多嘗試機會,市場才剛起步。應用方面,像 Agent 編程這類就很不錯。總之,希望這個領域能不斷發展,也期待有意向或已在該領域創業的人多交流。

      曹榮昀:首先,我覺得人很會尋找樂趣,滿足情緒價值的產品種類繁多。軟件和內容層面有游戲、電影、動畫等,硬件層面則包括玩具、游戲機,甚至賽車、運動飛機也可歸入此類。這個市場規模極大,難以估量。我認為,產品形態或人機交互方式的每一次創新,都會帶來新機會。

      另外,從我的角度來說,談不上對他人的建議,但可以說一說想法,跟大家共勉。當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,這對我沖擊很大。從宇宙誕生到我們出生,世界經歷了漫長而復雜的演化,我們在世上的存在只是短暫一瞬,之后又會歸于不存在,任由宇宙繼續演化。所以,我們希望能在這短暫的人生中,找到一件自己覺得酷的事,堅持做下去,先讓自己相信,再讓所有人相信。

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      下一期主角,會是你嗎?

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