智能机器人的情感交互技术是当前人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使机器人能够感知、理解和回应人类的情感，从而实现更加自然、人性化的人机交互。以下是关于智能机器人情感交互技术研究进展的详细介绍：

情感交互理论的进展1

• 可进化心状态转移模型（EMSTM）的提出：2024 年，Ren 等提出了 EMSTM，旨在通过可观察行为和历史情感来模拟追踪自然人的心理状态转变过程。该模型拓展了 “心状态转移网络”，融合了模式识别方法，创新地定义了情感表达强度（EEE）这一概念，用以统一刻画不同模态情感外在表达，奠定了人机情感交互的可计算理论基础。
• 非言语线索与情感关联的研究：美国俄勒冈州立大学的 Sanchez 等关注了机器人手势与自然人情感在公共交互场景下的关联，发现交互中非言语线索对自然人的情绪有着显著影响。法国巴黎综合理工学院的 Bal 等则探索了如何从机器人自带的传感器中获取人类手臂的姿势和运动信息，以便在人机物理交互场景中区分人类的情感状态，其关注的 “力量” 维度与 EMSTM 模型中 EEE 概念高度契合。
• 交互场景的重视：2024 年 10 月，美国罗切斯特理工学院的 Xu 等针对工业场景，探讨了将增强现实技术融入人机协作以提高情境感受的可能性，这是对任福继 EMSTM 模型的自然扩展。

情感认知技术的发展1

• 情感量化模型的讨论：情感计算的基础是情感量化模型，主要分为离散模型与连续模型。2024 年，量化模型方面有重要进展，如 Colombetti 等讨论了效价和唤醒度之间的关系，Smith 等回顾了唤醒度在生理学中的起源，对其作为量化维度提出质疑。此外，如何优化、扩展量化模型以更好捕捉自然人与机器人交互新情境中的情感认知量化性质和规律，是一个基本挑战。
• 数据挖掘方法的应用：情感计算的主要计算手段是数据挖掘方法。单模态计算从人工定义特征结合传统机器学习方法，发展到以 CNN 与 LSTM 等为代表的特征自学习深度神经网络，再到 Transformer 架构的学习框架，近来还引入对比学习、迁移学习等无监督或半监督方法。多模态计算关注模态组合和融合机制，2024 年的趋势是多媒体社交网络使物理信号内部模态组合逐渐固定，融合机制从特征层 / 决策层融合过渡到模型层融合。

情感调节技术的探索

• 基于大语言模型的情感调节：以 ChatGPT 为代表的大语言模型在交互能力上的进步，为情感调节带来了新的思路。一些具有情感支撑能力的对话系统，如 Emohaa、MeChat 等，能够根据用户的情感状态提供相应的回应和调节1。
• 个性化情感调节策略：根据用户的个体差异，如人格类型、情绪偏好等，制定个性化的情感调节策略。例如，斯坦福大学人机交互实验室推出的第七代心理咨询 AI “EchoMind”，能够根据用户的 MBTI 类型自动调整交互策略4。

情感交互效果评估的研究

• 评估体系的建立：建立科学合理的情感交互效果评估体系，对于衡量机器人的情感交互能力至关重要。目前的评估指标主要包括情感识别准确率、情感表达自然度、用户满意度等。
• 可解释性评估的需求：随着情感交互技术的不断发展，对评估结果的可解释性要求也越来越高。研究人员正在探索如何使评估体系更加透明、可解释，以便更好地理解机器人的情感交互过程和性能。

硬件技术的支持

• 多模态感知系统的发展：智能机器人通过视觉、听觉、触觉等多模态感知系统，实时捕捉用户的微表情、声调变化、生理信号等情感信息2。例如，一些机器人能够通过摄像头捕捉面部血流变化，通过语音停顿模式分析识别多种微情绪状态4。
• 情感芯片的研发：数化智甄推出的情绪 AI 芯片，通过模拟人类情绪生成机制，让机器人具备 “情感开关”，能够精准识别多种情绪2。

应用场景的拓展3

• 家庭陪伴：单身经济与老龄化趋势推动了情感机器人在家庭陪伴领域的需求。独居老人可以通过机器人倾诉心事，机器人能够捕捉孤独感并播放老歌等进行情感陪伴。例如，汤姆猫 AI 情感陪伴机器人主要面向家庭用户群体，通过 AI 情感引擎识别用户情绪，并主动发起对话，为用户提供沉浸式陪伴体验。
• 医疗辅助：在医疗领域，情感智能机器人可以通过微表情识别抑郁症倾向，提供实时干预。例如，日本软银公司的 Pepper 机器人在养老院中的应用，不仅能够进行基础的护理工作，还可以与老人进行情感互动，提高老人的情感体验。
• 教育领域：在教育领域，虚拟教师通过情感智能技术，能够识别学生的情感状态，动态调整教学内容和方式。例如，当学生表现出困惑或疲倦时，虚拟教师可以通过增加互动环节或安排休息时间来激发学生的学习兴趣。

面临的挑战与未来展望

• 挑战3：一是多模态情绪感知能力有待提高，目前的机器人在多模态数据的高效融合、多源异构数据一致性和时间同步方面还存在挑战；二是个性化情智分析能力不足，人的情感表达具有个体差异，人工智能需要具备更精准的个性化分析能力；三是仿生化情感交互能力仍需提升，机器人与人类的情感交流仍显生硬，缺乏深度情感的表达。此外，情感数据的隐私保护和伦理问题也亟待解决。
• 未来展望2：随着技术的不断发展，未来机器人可能通过 “情感云脑” 实现跨设备情绪同步。例如，手机感知用户焦虑后，家中机器人自动准备热茶。到 2030 年，全球情感智能市场规模或达 2400 亿美元，情感智能技术有望在更多领域得到应用，进一步重塑人机关系。