《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。可從幾個方面判斷：

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，資本市場非常看好。與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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