瞻观前沿

据《 中国科学报》报道，美国纽约哥伦比亚大学的Hod Lipson和他的团队最近创造了一款名为Emo的机器人，它能够预测人们的微笑并作出相应的回应。这项技术的研究成果最近发表在《科学-机器人》杂志上。

Emo机器人利用AI模型和高分辨率相机来预测人们的面部表情，并尝试模仿它们。它能够提前大约0.9秒预测某人是否会微笑，并且能够及时做出回应。这意味着Emo可以更加真实地与人类进行互动，使得人机交互更加自然。

研究人员介绍说，Emo的眼睛中装有摄像头，而其由柔性塑料塑造的脸部皮肤下则埋有23个通过磁铁连接的独立电机。这些电机使得Emo能够模仿人类的面部表情，包括微笑和其他表情。

除了摄像头和电机，Emo还配备了两个神经网络，用来观察人脸并预测表情的神经网络，以及用来研究如何产生表情的神经网络。前者利用社交媒体上发布的人们做鬼脸的视频进行训练，后者则通过让机器人在实时摄像机上观看自己做的鬼脸来进行训练。这些神经网络使得Emo能够更好地理解人类的面部表情，并作出相应的回应。

Hod Lipson解释说：“当它拉伸所有肌肉时，会知道自己的脸是什么样子，就像人照镜子一样。即使你闭上眼睛微笑，也知道自己的脸会是什么样子。”这表明Emo机器人能够更加准确地模仿人类的面部表情，使得其与人类进行互动时更加自然。

这项研究的成果将为机器人技术的发展带来新的可能性，使得机器人能够更加真实地与人类进行互动。未来，这项技术有望被应用到各个领域，包括医疗、教育和娱乐等，为人们带来更加丰富和有趣的体验。

(图片来源：摄图网)

技术价值观察

人形机器人产业链主要包括上游的核心零部件，例如无框力矩电机、空心杯电机、传感器、专用芯片等;中游为机器人本体制造，包括设计、制造、测试三大环节;下游为人形机器人应用领域，包括工业制造、仓储物流、医疗服务、商业服务、家庭使用等。

美国纽约哥伦比亚大学的Hod Lipson和他的团队创造能够预测人们的微笑并作出相应的机器人，处于人形机器人产业链的下游环节。

宏观市场观察

决策：人形机器人行为规划难度较高

人形机器人决策难度更高：决策层依据感知层获取的信息进行决策判断，来控制机器人身体做出动作规划并下发指令。特斯拉人形机器人与FSD底层模块打通，一定程度上算法可复用，但人形机器人需完成人类各种动作，动作连续复杂、需频繁的物理交互且操作因果性多，算法难度远高于自动驾驶。

随着人工智能大模型的快速发展，ChatGPT能够助力人形机器人拆解任务。大语言模型擅长推断语言条件，并利用其代码编写能力，拆分任务，给出运动规划的目标函数。

芯片技术的创新和进步推动人形机器人发展

人形机器人需要集成多种传感器、执行器、计算机视觉、语音识别和控制系统等设备，并且需要进行复杂的运动规划和控制算法的设计。这些设备和算法都需要计算能力强、功耗低、体积小、集成度高的芯片来实现。因此，芯片作为人形机器人的核心组件，直接决定了机器人的性能和功能。除此之外，芯片还可以通过硬件加速、神经网络运算等方式来提高机器人的性能和效率，实现更高级别的功能，如人脸识别、语音翻译、情感分析等。因此，芯片技术的创新和进步，将推动人形机器人行业的发展。

行星滚柱丝杠、空心杯电机、惯导国产替代空间大

从单机价值量占比来看，无框力矩电机、减速器和力传感器价值量占比较高;从降本空间来看，空心杯电机、无框力矩电机等降本空间较大;而从国产替代空间来看，行星滚柱丝杠、空心杯电机、惯导等国产化率较低，国产替代空间大。

中国人形机器人技术赛道热力图

根据前瞻产业热力图显示，目前人形机器人关键技术强相关的城市集群主要集中在华中地区和粤港澳大湾区，尤其是广东省成为重点发展区域。这些城市群已投入大量政策、资金、环境和人才资源用于人形机器人研发，成为潜在的人形机器人技术发展中心。根据热力图的分布，粤港澳大湾区有极大的可能性成为人形机器人技术的先导区域。重点关注广东省深圳市龙岗区、广东省广州市南沙区、湖南省长沙市芙蓉区等地的相关企业，以及这些地方对人形机器人产业发展的投资环境和潜力市场。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人形机器人（仿生人）行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

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