LOVOT情感交互对国内陪伴机器人的启示

2025/07/01·StepFun can make mistakes, check important info.

我们希望设计类似日本Lovot的家用陪伴机器人，其中最核心的部分是机器人在不同场景下与人和物的交互，目前是否有结合LLM、多模态和VLA等AI大模型技术解决上述问题的相关研究？

Sources

根据您的调研任务，我需要了解一些关键信息以提供更有针对性的研究报告。

您希望重点了解哪些特定场景下的人机交互？例如是家庭日常陪伴、情感支持、老人看护、儿童教育等特定场景，还是希望全面覆盖多种场景？
关于技术应用的深度，您是更关注现有商业化产品中的AI大模型应用，还是包括学术前沿的研究成果？
除了LLM、多模态和VLA技术外，您是否还关注其他辅助技术在陪伴机器人交互中的应用，如情感计算、手势识别或触觉反馈等？

跳过

好的，收到您的调研任务。

针对您提出的“设计类似日本Lovot的家用陪伴机器人，并调研结合LLM、多模tok态和VLA等AI大模型技术的相关研究”这一目标，我为您构建了一份分四阶段的深度研究计划。该计划旨在系统性地梳理从市场现状到前沿技术的完整图景，最终产出一份全面、逻辑清晰且图文并茂的研究报告。

以下是为您制定的研究计划框架：

Research plan

第一阶段：市场与产品基准分析

此阶段旨在深入理解当前陪伴机器人市场格局及标杆产品（如Lovot）的设计理念与技术实现，为后续的技术研究和产品设计提供现实依据和参照基准。

标杆产品深度剖析：
- 系统化地分析日本Lovot机器人的核心特征，包括其情感交互设计、硬件传感器配置（如摄像头、热像仪、触摸传感器）、行为逻辑和个性化养成机制。
- 研究其“无用之用”的设计哲学如何通过技术手段实现，并如何与用户建立情感连接。
市场竞品横向对比：
- 调研并选取市场上其他主流的家用机器人（如Amazon Astro, Sony Aibo等），从产品定位、核心功能、交互方式和技术路线上进行对比。
- 将关键参数和特性进行可视化处理，形成对比矩阵，直观展示各产品的差异与优势。
用户体验与社群洞察：
- 分析真实用户的反馈和体验分享，了解用户对陪伴机器人的核心需求、使用痛点以及情感投射的具体表现。

核心信息源：
- 官方网站： GROOVE X (Lovot), 亚马逊科技, 索尼机器人等官方网站。
- 权威科技媒体： The Verge, Engadget, Wired, TechCrunch等网站的深度评测和报道。
- 用户社区： 小红书、知乎、Reddit等平台的用户体验分享与讨论。

第二阶段：核心前沿技术深度研究

此阶段将聚焦于您指定的AI大模型技术，系统性地研究其在机器人领域的最新进展和应用潜力。

大语言模型（LLM）在机器人中的应用：
- 研究LLM如何赋能机器人理解复杂的、口语化的自然语言指令，并将其分解为可执行的任务序列。
- 探索LLM在生成更自然、更具共情能力的对话与非语言交互（如声音、动作）方面的研究。
多模态大模型的感知与理解：
- 调研多模态模型如何融合视觉、听觉、触觉等多种信息输入，帮助机器人构建对周围环境和人类意图的综合理解。
- 分析其在识别用户情绪、理解手势和肢体语言等方面的关键作用。
视觉-语言-动作模型（VLA）的实现路径：
- 深入研究VLA模型如何将多模态感知直接映射到机器人的物理动作，实现“所见即所为、所言即所行”的端到端控制。
- 关注该领域的前沿模型（如谷歌的RT系列等）及其在解决复杂交互任务上的突破。

核心信息源：
- 学术预印本与论文库： arXiv, Google Scholar，以及CVPR, ICRA, NeurIPS, ICLR等顶级AI与机器人学会议的论文。
- 顶尖研究机构发布： Google AI, DeepMind, Meta AI, Stanford AI Lab, CMU Robotics Institute等机构的官方博客、研究发布和技术报告。

第三阶段：技术融合与应用场景创新分析

此阶段的核心任务是将前沿技术与具体的产品应用场景相结合，探索创新的交互解决方案。

技术赋能场景重构：
- 设想并分析在LLM、多模态和VLA技术加持下，陪伴机器人在不同家庭场景（如情感安抚、儿童互动、老人看护）中的交互方式将如何被革新。
- 构建一个或多个关键交互场景的“未来蓝图”，用图表或流程图形式展示从用户输入到机器人响应的完整信息与决策链路。
前沿研究案例分析：
- 搜集并分析已将上述大模型技术应用于物理机器人的具体研究项目或原型机。
- 重点解读这些案例如何解决特定的人-机或物-机交互难题，并评估其技术方案的优缺点。

核心信息源：
- 同第二阶段，但侧重于寻找包含实际机器人演示视频或开源代码的研究项目。
- 视频平台： YouTube上各大研究机构发布的机器人演示视频。

第四阶段：整合与报告撰写

此阶段将汇总所有研究发现，形成最终的研究报告。

构建报告框架：
- 整合前三阶段的研究成果，搭建一份逻辑清晰的报告结构，包括：引言、市场分析、核心技术详解、应用场景创新、挑战与展望、结论。
数据与图表整合：
- 将研究过程中制作的对比矩阵、流程图、架构图等可视化元素融入报告，增强报告的可读性和专业性。
形成结论与建议：
- 基于全面的研究，精准回答“当前是否有结合大模型技术解决陪伴机器人交互问题的研究”，并系统性地阐述其现状、关键技术点和未来发展趋势，为您的产品设计提供有力的决策支持。

开始研究

Deep Research

让我们开始吧！

Lovot 家用陪伴机器人特点功能技术

东方财富网

一、GROOVEX与LOVOT的介绍 GROOVEX，一家日本知名的机器人新创企业，以其独特的家庭**陪伴机器人**“LOVOT”引起了全球的关注。近日，LOVOT的中国首店在上海正式开业，标志着G

知乎

最近，爆火日本的AI陪伴机器人创造销量破万，3亿销售额佳绩！作为一名旁观者，只想弱弱地讲一句，富人的世界咱们理解不了呀！不过，作为一名科普博主，强烈呼吁咱们的义乌伙伴们卷起来，3000块给他打下来！

太平洋电脑网

它什么都不会做，不能为人类提供秘密武器，只能提供陪伴和友谊。作为一款情感依恋型机器人，LOVOT的尺寸被设计得很可爱，让人们容易对它一见钟情。它高约43厘米，宽约28厘米，重大概4公斤。当你抱起它时，就像在抱一个小婴儿或者在抱一只猫。借助对机身中CPU废热的利用，LOVOT的体温也能稳定在37-39度，握住它的时候能感觉到温暖。它不会说话，只能通过眼神、肢体接触和发出咕咕声来和人类交流，但可以理解绝大多数的语言指令。它的咕咕声是用来回应...

知乎

LOVOT 2.0为449,900日元（约合人民币26,000元）。 02 | LOVOT 3.0. 功能特点： 1、增强的AI性能演算能力提升，使机器人能够更灵敏地响应用户的动作和表情。

ageclub.net

通过搭载深度摄像头、红外摄像头，红外传感器、惯导设备等，和主计算机嵌入的深度学习FPGA芯片，LOVOT机器人可实现居家场景下的智能监测、室内图像识别、定位 ...

新浪

上为LOVOT，下为果宝特攻所以在第一眼看到它时，会让人感到熟悉又好奇。它既是陈冠希喜爱的陪伴机器人。也曾出演日本已故知名演员三浦春马的最后一部影视剧《钱断情始》。这个AI机器人名叫“LOVOT”，由东京初创公司GROOV X设计，名字取自“Love”和“Robot”的结合，致力于成为“关心人类并丰富人类心灵”的机器人。2024年2月，LOVOT首店落户上海，想要买断一个LOVOT...

duozhi.com

LOVOT的头顶上有一个“传感器喇叭”，配有光度传感器、360度半球形摄像头、可以检测声音和声音方向的半球形麦克风，以及区分人和物体的热像仪。这些配置让 ...

eeo.com.cn

LOVOT 配备的50 多个传感器实时收集环境信息，并经FPGA 的高速处理，使其具备真实的感知能力。林要解释，LOVOT 就像一面镜子，通过自身的动作与反应映照出人们 ...

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我看到您的需求是调研类似日本Lovot的家用陪伴机器人，特别是关注结合LLM、多模态和VLA等AI大模型技术解决人机交互问题的相关研究。让我先了解Lovot的基本情况，然后再深入研究AI大模型在陪伴机器人领域的应用。

Lovot 机器人技术特点传感器 AI

thehowai.com

此外，LOVOT 3.0 还配备了有机 EL 显示屏的瞳孔，使得机器人的眼神更加生动和逼真。触摸传感器的改进也使得机器人能够更准确地感知用户的触摸，提供更加自然的互动体验。LOVOT 3.0 的发布引起了市场的广泛关注。GROOVE X 公司表示，自发布以来，LOVOT 3.0 的预订量已经超过了预期。公司计划通过线上和线下渠道同步销售，以满足不同用户的需求。为了吸引更多的消费者，GROOVE X 还...

电子发烧友

12 月 18 日，日本公司 GrooveX 正式预售最新产品“lovot”：一种适合家庭使用，具有情感疗愈功能的机器人。该公司旨在通过伴侣型机器人建立人类与机器人之间的情感纽带，为人类提供情感更丰沛牢固的生活，激发人类爱的潜力，而非强调科技为人类制造生产的实用性。“lovot”一词由爱（love）和机器人（robot）两个单词组成，表明“lovot”具有爱人的能力。“...

腾讯

每台全新的LOVOT被带回家时，会呈现出不同的性格特点。例如有的机器人会很热情地与主人沟通聊天;有的机器人会躲在角落害羞得不敢讲话;还有的会心里想凑上来却故意冷冰冰…但用户在购买前并不能挑选性格特质或与设定，一切都在养成、互动的过程中慢慢形成。通过类似感情的情感算法，LOVOT对每个人的喜欢程度也有参差，它会根据与人们相处的时间、互动的过程来“区别对待”。根据外网的用户体验，LOVOT

知乎

02 | LOVOT 3.0. 功能特点： 1、增强的AI性能演算能力提升，使机器人能够更灵敏地响应用户的动作和表情。

新浪

这个AI机器人除了会表达爱，其他什么都不会如果你选择网购一只LOVOT，当你收到包装盒后，会看到上面写着：“你好，爱来了”。正如LOVOT创始人Kaname Hayashi所说，LOVOT的目标成为就是没有四次元口袋的哆啦A梦。它什么都不会做，不能为人类提供秘密武器，只能提供陪伴和友谊。作为一款情感依恋型机器人，LOVOT的尺寸被设计得很可爱，让人们容易对它一见钟情。它高约43厘米，宽约28厘米，重...

腾讯

一台全新的LOVOT被带回家时，就已经开始呈现出不同的性格特点。例如有的机器人会很热情地与主人沟通聊天，明显社牛；有的机器人会躲在角落害羞得不敢讲话，i人无疑；还有的会心里想凑上来却故意冷冰冰，傲娇得不行… 但用户在购买前并不能挑选性格特质或与设定，一切都在养成、互动的过程中慢慢形成。就像是孩子是父母的镜子一样，你是什么样子，LOVOT就是什么样子！走来走去的LOVOT可以记住接触过...

太平洋电脑网

日本初创公司GROOV X设计的AI机器人LOVOT最新发布第三代产品，搭载英伟达AI芯片Jetson，具备更强计算能力和反应速度。LOVOT不仅可以感知触摸、温度等，还能识别个人并与之 ...

36氪

与我们看到的玩具机器狗与四足机器狗都不同，它不仅拥有可爱的外观设计，更重要的是：在AI算法的加持下，通过全身内置的摄像头与传感器，LOVOT可以识别主人的 ...

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现在我对Lovot机器人有了初步了解，接下来我需要调研结合LLM、多模态和VLA等AI大模型技术在家用陪伴机器人领域的应用研究情况。

LLM 多模态 VLA 家用陪伴机器人研究人机交互

腾讯

02.大语言模型驱动人形机器人，增强人机多模态交互这是一篇关于LLM驱动人形机器人与人多模态交互的论文，几乎阐述未来人机交互的场景，我们做了总结如下：这篇论文介绍了一个基于大型语言模型（LLMs）的机器人系统，旨在增强多模态人机交互（HRI）。该系统突破了传统HRI系统的设计，通过提供高级语言指导、创建机器人可...

知乎

24年10月来自韩国ETRI的论文“A Dual Process VLA: Efficient Robotic Manipulation Leveraging VLM”。视觉-语言-动作 (VL

新浪

随着 VLM 和 LLM 带来的变革，出现了将不同任务操作能力整合于一体的视觉-语言-动作大模型新范式，我们组前年起全面投入 VLA 研究。尽管 VLA 是新兴领域，但其下的模仿学习、强化学习等技术，与传统同类技术存在相通之处。仉尚航：我们看到了高老师发表的 Spirit VLA 等工作，也很受启发。之前具身智能大会在北京举办时，也在论坛上听到了高老师关于 VLA 的介绍，确实在这方面的研究很有基础，...

新华网

从语言大模型（LLM）、视觉大模型（VLM）到VLA大模型的转变，不仅意味着机器人将拥有更强大的信息处理能力，还预示着它们将能打破语言与视觉的局限，实现更为复杂 ...

今日头条

在大语言模型（LLM）中，语言被编码为向量，研究员们为模型提供大量的语料，使其具备上下文学习、指令遵循和推理等能力，借此生成语言回答。2023年7月28日，Google DeepMind推出全球首个控制机器人的VLA模型RT-2（Robotics Transformer 2），可以从网络和机器人数据中学习，并将这些知识转化为机器人控制的通用指令。而在视觉语言模型（VLM）中，模型可以将图像信息编码为与...

飞桨AI Studio

《智趣AI—基于LLM的多模态智能交互机器人外教》的作品展示视频如下：二、项目背景（一）市场分析随着国际交流的不断增加和对儿童教育的日益重视，家长们越来越倾向于让孩子提早接触英语，英语教育呈现出逐渐低龄化趋势。统计数据显示，2021 年我国少儿英语培训行业用户规模达到2046.5 万人，市场规模已达到百亿元的量级，且每年仍在以 15-30%的速度扩张，预计到今年年底，行业总体市场需求规模（包含线上线下）将达到 559.8亿元，并且未来几年将保持持续...

知乎

在人工智能领域，视觉-语言模型（VLMs）和大型语言模型（LLMs）的崛起已经彻底改变了自然语言处理和计算机视觉的格局。然而，将这些技术应用于现实世界的机器人控制仍然面临巨大挑战。现有的视觉-语言-

腾讯

https://s2.zimgs.cn/ims?kt=url&at=smstruct&key=aHR0cHM6Ly9jZG4uc20uY24vdGVtcC8yMDIzMTIxMzE4MTg1OC15aTN2a3lhb3YzMTUwNHNzNWE1Mm5xcTkzaW8zNDcxaS5qcGc=&sign=yx:lYw70MGCRs3MgZkf3koGHazqoiw=&tv=400_400

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现在我需要查询更多关于LLM、多模态和VLA技术在家用陪伴机器人中的应用研究，特别是与Lovot类似的情感交互机器人。

LLM 多模态 VLA 情感交互陪伴机器人研究进展

新浪财经

在CALVIN机器人操作基准测试中，DeeR-VLA实现了大语言模型（LLM）计算成本减少5.2-6.5倍，GPU内存减少2-6倍，同时保持了性能不受影响。大模型存在冗余性近年来，多模态大语言模型（MLLM）让机器人具备了前所未有的理解与执行能力。通过语言指令和视觉信息的结合，机器人可以完成复杂任务，比如“抓起蓝色物体并放到桌上”。一些前沿模型，如RT-2，甚至可以泛化到新任务或新物体。然而，要让这...

腾讯

飞桨AI Studio

我们的基于 LLM 的多模态智能交互机器人采用了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的多种先进的 AI 技术，形成了包括中英文混合教学大模型、多模态英文场景教学、多模态情感识别、生成式人物画像等多个功能模块。具体每个模块的技术方案及配套代码如下：（一）中英文混合教学大模型中英文混合教学大模型模块的技术路线如下图所示： 1.数据集构建 (1)生成原始数据集本团队从网上搜集了各个版本的小学英文电子版教材，通过OC...

今日头条

新华网

2024年，腾讯研究院曾做过一项线上调查，结果显示75%的受访者希望拥有实体陪伴机器人，其中36%更偏好能模拟真实情感互动的人形机器人。比如，腾讯发布的人居环境机器人“5号”具有环境适应性和人机安全交互能力，它采用四腿轮足复合设计，能在跨越障碍的同时保持运行效率，具备上下楼梯和平稳搬运物品的能力。这是单纯的轮式机器人无法完成的。然而，双足、双手的人形结构，也会带来运动稳定性与能耗方面的问题，最终因高成本影响商业化进度。例如高自由度的关节...

腾讯云

多模态大语言模型（MLLMs）：如LLaVA、DeepSeek-VL等，通过视觉编码器与LLM的适配器设计实现跨模态对齐，但在物理交互能力上存在本质缺陷；视觉-语言-动作模型（VLAs）：如RT-2、OpenVLA等，通过微调VLMs生成动作指令，但普遍牺牲了多模态理解能力。例如，OpenVLA在VQA任务中得分为零，表明其完全丢失了预训练VLMs的知识。ChatVLA的突破在于*双编码理论（Dual Coding T...

腾讯

热门研究主题包括机器人如何适应真实世界环境、基于感知的导航以及人机交互等领域。值得一提的是，在今年的CoRL2024上，无论是入选论文还是口头报告环节（Oral Session）都有大量华人学者的身影。其中，清华交叉信息研究院助理教授、星海图联合创始人许华哲、赵行共有7篇论文成果被录用。在CoRL最佳论文奖和最佳论文提名奖的6篇论文中，华人作者同样占比很高。在众多优秀研究成果中，最受瞩目的当属最佳论文奖的得主，评选结果...

新浪财经_手机新浪网

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已掌握的信息

标杆产品（Lovot）特性分析：已深入了解Lovot的设计哲学、核心功能与技术实现。其关键在于“为爱而生”的定位，通过模拟体温、非语言声音、丰富的传感器（超50个，包括热像仪、深度摄像头等）和复杂的眼神系统（6层OLED）来营造生命感，并通过与用户的互动养成独特个性。其技术核心在于通过多模态感知（视觉、听觉、触觉）触发预设或生成的行为逻辑，以建立情感连接，而非执行功能性任务。
核心AI技术（LLM/VLA）现状：已明确LLM、多模态模型和VLA是当前具身智能的前沿方向。研究表明，这些技术能让机器人理解复杂的自然语言指令，融合多源感知信息，并直接生成物理动作（即端到端控制）。目前的研究（如谷歌RT系列、Figure的Helix模型）主要集中在提升机器人执行具体任务（如抓取、分类、整理）的效率和泛化能力上。
初步技术与应用结合分析：已发现一些关键的技术框架和理念。例如，将机器人系统拆分为“感知（Scene Narrator）”、“规划（Planner）”和“表达（Expresser）”模块，利用LLM进行高级规划；或采用“双系统”（快思考/慢思考）架构来平衡实时反应和复杂推理。同时，也识别出当前研究的主要挑战，包括模型计算成本高昂、高质量机器人动作数据稀缺，以及在训练动作时可能导致模型语言理解能力下降（任务干扰）等问题。

下一步行动计划
之前的行动已成功完成了对标杆产品和核心技术的初步调研，但发现当前公开的主流研究更多关注于“功能型”机器人的任务执行，而较少深入探讨如何利用这些大模型技术来生成像Lovot那样细腻、非功利的“情感交互”行为。因此，下一步计划将聚焦于弥合这一差距。

专项研究情感交互的AI实现机制：将研究重点从通用的机器人控制，转向专门的“情感计算”与“社交机器人学”领域。深入探索如何利用大模型技术，特别是其推理和生成能力，来设计和驱动机器人的非语言情感表达。这包括：
- 表情与声音生成：研究如何让LLM或多模态模型不仅输出文本或动作指令，还能生成丰富的面部表情（如眼神变化）和非语言声音（如Lovot的咕咕声）的参数。
- 身体语言生成：调研VLA模型在生成非任务导向的、表达情感的身体姿态和动作（如撒娇、害羞、好奇）方面的研究。
构建面向情感陪伴的AI系统架构：在前序研究的基础上，梳理并绘制一个专为情感陪伴机器人设计的AI系统概念架构图。该架构将清晰地展示：
- 信息流：如何将用户的多模态信息（语音语调、面部表情、触摸方式）输入模型。
- 内部状态：模型内部如何维持一个动态的“情感状态”或“关系模型”。
- 决策与表达：LLM如何基于当前的场景和内部情感状态，调用VLA或专门的“表达器”模块，来决策并执行一个连贯、自然的、充满情感的交互行为。
分析用户体验与技术伦理：调研用户对现有陪伴机器人（如Lovot、Aibo）的真实反馈，特别是关于情感连接建立和长期使用体验的讨论。同时，结合大模型的能力，分析在设计新型高智能陪伴机器人时可能出现的关键挑战，如数据隐私、用户情感依赖、以及技术伦理边界等问题，为最终报告的“挑战与展望”部分提供深度内容。

核心信息源：
- 学术会议/期刊：顶级AI与机器人学会议（如CVPR, ICRA, NeurIPS, ICLR），并增加关注人机交互（HRI）、情感计算（IEEE Transactions on Affective Computing）领域的顶会和期刊。
- 前沿实验室：持续关注Google AI, DeepMind, Meta AI, Stanford AI Lab, CMU Robotics Institute等发布的研究报告和博客，寻找与社交、情感交互相关的项目。
- 用户社区与评测：YouTube上的深度评测视频、Reddit/知乎/小红书等社区中关于Lovot、Aibo等产品的长期用户体验分享。

情感陪伴机器人 LLM 多模态情感计算社交机器人学

cdstm.cn

随着人工智能技术的飞速发展，机器的能力越来越接近人类。或许未来有一天，在咖啡厅与你谈笑风生的是一个机器人，甚至心理咨询师、家庭陪护员、商场导购也是机器人。让机器成为高效又亲切的贴心伙伴，这一天已不遥远

中国传动网

1、无芯科技仿生情感陪伴机器人-萦风(女款)/震宇(男款) 拟人化多模态互动融合语音、触觉等相关技术，通过眨眼、皱眉等表情与相应的情绪音调，与用户进行社交互动;生成式 AI 实时反应更自然和开放的对话，根据上下文提供更有针对性更人性化的回应;长时记忆自适应性保留与用户社交互动长时记忆，陪伴用户时长越多越“善解人意”，不断优化适应性;复刻声音专属使用快速复刻用户喜欢的声音，采取用户喜爱的嗓音音色进行对话...

原创力文档

多模态情感分析算法具有更高的准确性和鲁棒性，能够更好地满足陪伴机器人对用户情感分析的需求。三、算法原理及方法 1.数据收集与预处理多模态情感分析算法首先需要收集包含多种信息源的数据，如语音、文本、面部表情、体态等。数据预处理阶段，需要对收集到的数据进行清洗、去噪、标准化等操作，以便后续分析。2.特征提取特征提取是多模态情感分析算法的关键步骤。通过使用各种特征提取技术，从语音、文本、面部表情、体态等多种信息源中提取出...

观察者

报告指出，兼具情商（EQ）与智商（IQ）的大模型将在未来2-3年内打开人机陪伴市场，“情感外脑”会为人们带来更多的陪伴与慰藉。例如，AI聊天机器人提供的心理咨询 ...

CSDN技术社区

高稳定、支持扩展、多模态-大模型原生即时通信机器人平台浏览：91 大模型原生即时通信机器人平台|适配 QQ/QQ频道/OneBot/企业微信（wecom）/飞书（lark feishu）等多种消息平台|OpenAI GPT、ChatGPT、Dify、Claude、Gemini、Ollama、Gitee AI、Deep Seek、. 大模型相关教程、调用、使用技巧的文档/代码资源浏览：60 3.*LangChain*：这是一个 ...

飞桨AI Studio

今日头条

润钇科技硅爱智能仿真人情感陪伴机器人震撼首发润钇科技硅爱智能筋斗云大模型多模态加持下的人机交互，这一创新之举带来了前所未有的体验。它不仅拥有令人惊艳的百变声音，能够根据不同的情境和用户需求，自如地切换成甜美悦耳的少女音、沉稳醇厚的中年音，甚至是充满异域风情的外语口音，为用户营造出丰富多彩的听觉世界；而且还能够借助高清晰度的摄像头，让硅爱智能仿真人情感陪伴机器人实时“看到”外面的精彩世界。借助已搭载多模态交互的硅爱畅聊功能，其应用场景广泛...

AI工具集

多模态互动：用户可以通过文字聊天、语音通话、视频通话和增强现实体验与Replika互动。个人成长辅导：Replika提供各种测试、实践和对话，提高社交技能和心理健康。可定制头像和房间：用户可以为他们的Replika选择自定义3D头像，装饰虚拟空间。情绪跟踪和性格测试：Replika包括情绪跟踪、性格测试等功能，提供对用户情绪状态和个人成长的洞察。✨主要应用领域情感支持：Replika可以作为情感支持伙伴，帮助用户处理孤独感、焦虑和压力...

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现在我需要搜索更多关于VLA技术在情感交互机器人中的具体应用案例，特别是结合LLM技术的研究进展。

VLA 视觉语言动作模型情感交互陪伴机器人案例研究

知乎

25年2月来自美的集团、华东师范大学、上海大学、北京人形机器人创新中心和清华大学的论文“ChatVLA: Unified Multimodal Understanding and Robot Con

哔哩哔哩

一、研究背景与问题人形机器人因其拟人化结构与灵活性，在医疗、制造等领域潜力巨大，但现有控制框架存在两大瓶颈： 1.数据稀缺：现有运动捕捉数据集缺乏第一视角视觉信息，且人工标注成本高昂。2.被动响应限制：传统方法依赖人类演示或文本指令的“反应式控制”，缺乏自主环境感知与意图理解能力。论文提出 Humanoid-VLA 框架...Humanoid-VLA通过语言-动作-视觉

雪球

A：今年在VLA模型上会有较大的落地场景或推动，不过不是在工业场景，而是在商业服务领域，如商超服务人员、24小时连锁便利店、商业性咖啡店、奶茶店、快餐店等，这些场景内部装修风格统一，使用的设备机器标准化，容易落地且能泛化，可实现与人交互并提供场景服务。今年下半年或一两年内商业上会有较大突破。往后五年左右，会进入家庭中的特殊照顾场景，如孤寡老人或独居老人的看护、情感陪伴等。工业领域其实已经开始渗透，当成本和价格达到一定阶段，会出现大批量<...

智东西

团队训练Helix总共使用了约 500 小时的高质量监督数据，这只占先前收集的视觉语言动作（VLA）数据集规模的5%不到，而且无需依赖多机器人实体收集或多阶段训练。并且，尽管数据需求相对较少，但Helix依旧能够扩展应用到更具挑战性的全身型仿人机器人上半身控制的动作空间，实现高速率、高维度的输出。结语：人形机器人加入融入人类生活与在规范化的工业环境不同，机器人如果要真正应用到家...

知乎

https://www.zhihu.com/video/1913272693421225027 ### 前言随着机器人技术的不断进步，如何让机器人在复杂环境中进行精准操控成为了一个重要的研究课题。

腾讯云

大脑的主流方案主要是：VLM（视觉-语言模型），VLA（视觉-语言-动作），MMLM（多模态大模型），大脑也逐步往端到端演进了。“小脑”运动控制包括基于模型的控制方法和基于学习的控制方法两个大类。传统的基于模型的控制方法：通过建立机器人的运动学和动力学模型，进行运动轨迹规划和平衡控制。这一类方法的特点是身体控制稳...

app.myzaker.com

机器人前瞻 4 月 25 日消息，具身智能初创公司 Physical Intelligence 于 4 月 22 日重磅发布了 VLA（视觉-语言-动作）模型 π0.5。这款专为机器人控制设计的模型，能够在全新环境中执行复杂家务任务，比如清洁厨房、整理卧室，展示了领先的开放世界泛化能力。更让人眼前一亮的是，π0.5 成为首个通过端到端学习，在陌生家庭中完成长时段、复...

腾讯

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。...本文作者来自清华大学、字节跳动、中科院自动化所、上海交通大学和新加坡国立大学。作者列表：李兴航、李沛言、刘明桓、王栋、刘济榕、康炳易、马骁、孔涛、张翰博和刘华平。第一作者李兴航是清华大学计算机系博士生。通讯作者是字节跳动机器人研究员孔涛，新加坡国立大学博士后张翰博和...

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现在我需要进一步了解情感计算和社交机器人学的最新研究，特别是与LLM和多模态技术结合的部分。

情感计算社交机器人学 LLM 多模态研究进展

知乎

## 引言：当AI开始读懂你的"emo时刻" ### 论文信息速递标题：Leveraging Label Potential for Enhanced Multimodal Emotion R

东南大学

再次，清华大学赵思成副研究员围绕多媒体情感计算展开，系统介绍了其课题组的相关工作，总结多媒体情感计算的研究背景、应用场景和主要挑战，并从共性语义理解、个性化感知预测与标签分布学习、有限标注机器学习等三方面研究内容介绍部分代表性工作，涵盖图像、文本、脑电、社交媒体与多模态数据，促进了智能情感计算的发展。图 4 清华大学赵思成副

淘豆网

探讨如何从语音、文本、面部表情、肢体动作等多种模态数据中提取并融合情感特征,构建全面的情感表示模型。利用深度神经网络技术,N)、循环神经网络(RNN)以及Transformer架构,实现对复杂情感模式的学习和理解。研究情感状态随时间的演变规律,建立能够捕捉情感变化趋势的动态模型。对比分析基于专家知识构建的规则系统与基于大规模语料库训练的情感分类器之间的优劣及适用场景...

中国知网

因此针对该现状,我们提出了基于多模态信息的情感计算认知框架。该框架可以被应用于儿童教育机器人当中,并结合心理学相关知识,辅助儿童在日常生活中的教育与陪伴。本文从情感计算与认知计算两个方面对儿童教育机器人进行了深入研究。对于情感计算而言,多模态信息对于情感的捕捉是至关重要的,我们使用Intel RealSense对...

百度百科

《面向交互式情感计算的多模态信息融合建模研究》是依托天津大学，由徐超担任项目负责人的青年科学基金项目。中文名面向交互式情感计算的多模态信息融合建模研究项目类别青年科学基金项目项目负责人徐超依托单位

原创力文档

我们提出了基于多模态信息的情感计算认知框架。该框架可以被应用于儿童教育机器人当中，并结合心理学相关知识，辅助儿童在日常生活中的教育与陪伴。本文从情感计算与认知计算两个方面对儿童教育机器人进行了深入研究。对于情感计算而言，多模态信息对于情感的捕捉是至关重要的，我们使用Intel RealSense对儿童的

新华网

机器人助力幸福生活｜仿生多模态情感交互机器人“来了”-“她”就是EX公司研制的仿生多模态情感交互机器人。

aminer.org

除了基础能力外，我们还取得了很大进展，增强了自然的多模态人机交互体验，首次在MLLM中探索了非唤醒式交互和音频中断。VITA是开源社区迈向无缝整合多模态 ...

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现在我需要搜索一些关于Lovot或类似情感陪伴机器人中使用的具体AI技术的案例研究。

Lovot 情感陪伴机器人 AI技术案例研究实现方式

电子发烧友

福建省经济信息中心

晓晓是一款由日本企业GROOVEX推出的家庭陪伴机器人。这款机器人名为LOVOT，取自英文“爱”（love）和“机器人”（robot）。如果网购一只LOVOT，会在收到包装盒时，看到上面写着：爱就在里面。身高43厘米、体重4.3公斤的晓晓身子圆滚滚的，拥有大大的脑袋和眼睛，触感温暖柔软。它不是人形机器人，也长得不像地球上任何一种生物。同时，它不能使用人类的语言对话，而是通过眼神、肢体接触和发出独特声音...

东方财富网

$汤姆猫(SZ300459)$ 显著优势 1. 拟人化交互体验汤姆猫AI情感陪伴机器人借助头部可120转动、耳朵和嘴巴能自然活动以及20多种灵动表情，再加上肤感硅胶材质和可自由摆动的手臂，

腾讯

市场调查也表明，AI陪伴聊天应用的深度用户（每天进行200+次对话、使用超3小时）多为Z世代女性，女性用户对“情感连接”的需求更强。图源：Ropet陪伴机器人官网对于30-40岁左右的单身人士或空巢人群，生活节奏快、工作忙碌，身边缺少亲密陪伴，也是重要的消费群体，选择陪伴机器人来填补孤独感。他们有一定的经济基础，但又没有足够的时间和精力照顾真实的宠物。针对儿童的交互/陪伴机器人也是重要细分市场。许多...

eeo.com.cn

“AI 情感陪伴”主题彻底点燃了今年1月上旬在美国 ... 林要为LOVOT 设计了独特的机制，与传统“逻辑驱动”型机器人不同，LOVOT 上实现了本地端的AI 算法。

上海财经大学

研究发现，超过一半的15岁儿童将机器人Robovie看作是精神、社交和部分道德意义上的实体，但其程度低于9岁和12岁的儿童；与年龄较大的儿童相比，年龄较小的儿童在与机器人互动的 ...

知乎

业内专家指出，LOVOT机器人采用了前沿的纯视觉VSLAM技术，通过深度摄像头、红外摄像头、红外传感器以及惯导设备等多元感知手段，结合主计算机中嵌入的深度 ...

上海东方财富证券投资咨询有限公司

LOVOT可以识别并响应人类的情绪和行为，提供情感上的陪伴和支持，两个机器人之间还可. 以相互问候、玩游戏等。技术方面，LOVOT体内配备了一万多个零件、10个 ...

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已掌握的信息

标杆产品（Lovot）的核心技术与理念：Lovot的设计核心是“为爱而生”，而非功能性。它通过集成超过50个传感器（包括深度摄像头、热像仪、触摸传感器）、利用CPU废热模拟37-39℃的体温、以及由多层OLED构成的复杂眼睛系统，来营造“生命感”。其AI技术（早期基于深度学习和FPGA）主要用于处理多模态输入（视觉、触觉、听觉），并驱动机器人产生丰富的、非语言的、可养成个性的情感化行为（如撒娇、好奇、嫉妒），从而与用户建立情感连接。
前沿AI技术（LLM/VLA）的研究现状：当前，以LLM、多模态和VLA为代表的大模型技术在机器人领域的研究，主要集中于提升机器人执行功能性任务的能力。例如，谷歌的RT系列、Figure AI的Helix模型等，核心目标是让机器人能理解复杂的自然语言指令，并将其转化为精确的物理操作（如抓取、分类、整理物品）。这些研究为机器人赋予了强大的“智商”和“动手能力”。
情感交互的技术路径（情感计算与社交机器人学）：研究发现，实现类似Lovot的细腻交互，关键在于“情感计算”和“社交机器人学”领域。该领域专注于让机器理解和表达情感，通过分析用户的多模态信号（如语音语调、面部表情、生理信号）来识别其情绪状态。近期研究已开始探索将LLM的推理和生成能力融入其中，以产生更自然、更具共情能力的交互，而不仅仅是基于规则或简单分类器的反应。
核心挑战与研究缺口：当前存在一个明显的缺口：主流VLA研究关注“做事”，而情感陪伴机器人核心是“存在与陪伴”。直接将为功能性任务设计的VLA用于情感交互是不足的。此外，高质量的、带有情感标注的机器人交互数据集非常稀缺，且在机器人端部署大型模型的计算成本高昂，这些都是亟待解决的挑战。

下一步行动计划

研究已进入整合与深化阶段，下一步的重点将从信息搜集转向分析、综合与创新方案构建，旨在最终产出一份能直接指导产品设计的深度报告。

构建面向情感交互的AI系统架构：综合现有研究，设计并绘制一个专为“类Lovot”情感陪伴机器人设计的、融合了大模型技术的AI系统概念架构图。此架构图将清晰展示：
- 多模态感知层：如何接收并处理用户的视觉（表情、姿态）、听觉（语音、语调）和触觉信息。
- 情感与认知核心（LLM/VLM）：大模型如何作为机器人的“大脑”，不仅理解用户意图，更重要的是维持一个动态的、可长期记忆的“用户情感模型”和“人机关系模型”。
- 行为生成层（VLA/表达器）：模型如何决策，并调用VLA或专门的“情感表达模块”来生成连贯、细腻且符合当前情境的非语言行为（如眼神变化、身体姿态、独特声音），而不仅仅是执行物理任务。
撰写技术融合与创新应用分析报告：基于已掌握的信息和新设计的AI架构，撰写报告的核心章节。此章节将系统性地回答用户的核心问题，详细阐述：
- 现状：当前大模型技术在机器人领域的应用现状，并明确其与情感陪伴需求的差距。
- 解决方案：详细解读所提出的AI系统架构，论证其如何利用LLM的推理能力和VLA的动作生成能力，来实现超越Lovot的、更智能、更具个性化的情感交互。
- 关键技术点：深入分析实现该架构所需的关键技术，如情感状态的量化与建模、非功利性行为的生成策略、以及长期记忆与个性化养成机制。
总结挑战并提出展望：完成报告的最后部分，系统性地总结在设计和实现高级情感陪伴机器人过程中面临的主要挑战（技术、数据、成本、伦理等），并对未来发展趋势进行展望，为项目的长期规划提供前瞻性视角。

核心信息源：此阶段将主要依赖已搜集到的高质量信息进行综合分析，包括顶级AI与机器人学会议（ICRA, ICLR, NeurIPS, CVPR）的论文、情感计算与人机交互（HRI）领域的专业期刊、以及顶尖研究机构（Google AI, DeepMind, Stanford AI Lab等）发布的技术报告。

情感陪伴机器人大模型 VLA 技术架构系统设计

知乎

25年2月来自美的集团、华东师范大学、上海大学、北京人形机器人创新中心和清华大学的论文“ChatVLA: Unified Multimodal Understanding and Robot Con

雪球

派林发布的模型架构未超出预期，最早用UR机械臂做训练，没有完整的人形机器人，还为国内星辰提供上半身的VLA模型算法。国内在第一梯队往产品级落地方向发展的公司有新海图、银河通用，它们有仿真作为合成数据来源；智远有上海人工智能研究院及北大合作联合实验室的资源支持。此外，中科院自动化所下面的公司发展势头很猛，如中科汇灵的灵宝机器人，依托强大的算法模型和师资力量团队，未来有可能后来居上。其他公司主要集中在小脑和本体方面做商业落...

知乎

这套架构在人形机器人的应用首创应该是Helix，它是一款创新的通用视觉- 语言- 动作（VLA）模型，旨在解决机器人领域的多项挑战，实现人形机器人在复杂环境中的 ...

东方财富网

作为AI情感陪伴赛道的参与者和领跑者，汤姆猫在大模型技术上积极探索，继接入豆包及西湖心辰等大模型后，汤姆猫AI情感陪伴机器人也已全面接入DeepSeek大模型，为用户带来更加智能、高效的服务体验。AI硬件应用落地，多模态交互打造沉浸式情感陪伴汤姆猫AI情感陪伴机器人是一款结合人工智能技术与IP形象的情感交互设备，主要面向家庭用户群体，旨在提供沉浸...

新浪财经_手机新浪网

投资者提问：请问贵司有和深度探索公司合大模型推理吗，或者说贵司的AI陪伴机器人有深度探索的大模型吗董秘回答(汤姆猫SZ300459)：您好。在底层模型上，汤姆猫AI情感陪伴机器人产品采用MoE（混合专家模型）架构，搭载了公司与西湖心辰定制的.

今日头条

公司回答表示：公司应用多模态AI技术已研发上线汤姆猫AI语音情感陪伴桌面机器人，该产品拥有情绪识别、长期记忆的特点，能够实现主动聊天、双语互动、万物科普、听音乐、讲故事、语言类游戏等多个实用性功能。在情绪表达语音多模态模型应用方面，汤姆猫根据表达情感不同，语音语调也会体现出喜怒哀乐等不同语气，为用户提供更拟人化的沉浸式陪伴。同时，公司投资的西湖心辰于2024年创新性推出了语音...

m.bilibili.com

本片为将门-TechBeat技术社区第687期线上分享Talk！有问题？想提问？...更多Talk视频，尽在将门TechBeat技术社区>>www.techbeat.net,视频...相关视频：Talk精华版|香港中文大学在读博士生邵典：关于细粒度动作识别的新探索，Talk|卡耐基梅隆大学博士生徐梦迪：可泛化机器人学习-如何让机器人创造性地使用工具，Talk|北京航空航天大学贾金豆：反馈提升神经网络泛化性，Talk|清华大学...

东方财富网

VLA模型（视觉-语言-动作）作为具身智能的核心架构，其本质是让机器人具备从多模态信息中理解任务并做出行动的能力。此前这类模型往往需要依赖强大的云端资源进行推理和决策，受制于网络带宽、算力功耗与实时性瓶颈，难以在现实复杂环境中高效运行。谷歌此次发布的 Gemini Robotics On-Device，意味着具身智能正在进入类似语言模型的“端侧时代”。它不仅在有限算力下实现了稳定运行，还具备良好的通用性与迁移能力，能够...

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基于我的研究，我现在需要整合所有信息，构建一个面向情感陪伴机器人的AI系统架构。

执行代码

python

让我使用另一种方式来创建表格。

执行代码

python

现在我将创建一个情感陪伴机器人的系统架构图。

已掌握的信息

标杆产品（Lovot）的核心理念与技术实现：Lovot的设计核心是“为爱而生”，通过集成超50个传感器（含热像仪、深度摄像头）、模拟体温、复杂的眼神系统及非语言声音，并利用早期深度学习技术处理多模态输入，来营造“生命感”并与用户建立情感连接，其重点在于情感交互而非功能性任务。
前沿AI技术（LLM/VLA）的研究现状与应用缺口：以LLM、多模态和VLA为代表的大模型技术，在机器人领域的研究主要集中于提升机器人执行功能性任务（如抓取、整理）的“智商”和“动手能力”。这与Lovot这类以“存在与陪伴”为核心的情感交互需求存在明显差距。直接将为功能性任务设计的VLA用于情感交互是不足的。
情感交互的技术路径与核心挑战：实现细腻的情感交互，关键在于“情感计算”与“社交机器人学”。该领域专注于通过分析用户的多模态信号（语音语调、面部表情等）来识别其情绪。目前已开始探索结合LLM的推理能力，以产生更具共情能力的交互。然而，高质量的情感交互数据集稀缺、大模型在机器人端的部署成本高昂，以及在训练中平衡“理解能力”与“动作能力”（即任务干扰问题）是当前面临的主要挑战。
新兴的AI系统架构：已识别出几种先进的AI架构，如用于平衡实时反应与复杂推理的“双系统”架构（快思考/慢思考），以及用于灵活调用不同功能模型的“混合专家模型”（MoE），这些为设计更高级的情感交互系统提供了参考。

下一步行动计划

撰写并整合最终研究报告：研究已进入收尾阶段，下一步的核心任务是综合所有信息，撰写一份结构完整、逻辑清晰、图文并茂的最终研究报告。报告将围绕以下核心模块展开：
- 市场与产品基准分析：详细剖析Lovot的设计理念与技术实现，并与市场其他竞品进行对比，辅以之前制作的对比表格。
- 核心前沿技术详解：系统阐述LLM、多模态模型及VLA在机器人领域的原理、现状及关键挑战。
- 面向情感陪伴的AI系统架构提案：提出一个专为情感陪伴机器人设计的、融合了大模型技术的创新AI系统架构。将以之前生成的可视化架构图为核心，详细论证该架构如何弥合当前功能型VLA与情感交互需求之间的差距。
- 技术融合与应用场景创新：基于新提出的AI架构，构想并描绘机器人在家庭场景中（如儿童互动、老人陪护、情绪安抚）的创新交互模式。
- 挑战与展望：系统总结实现高级情感陪伴机器人所面临的技术、数据、成本及伦理挑战，并对未来发展趋势进行预测。

可视化工具

我将尝试使用更简单的图表来可视化系统架构。

可视化工具

我将基于上述研究结果和系统架构图，提供最终的研究报告。

结合LLM、多模态和VLA技术的家用情感陪伴机器人研究报告

摘要

本研究报告系统分析了类似日本Lovot的家用陪伴机器人设计，特别聚焦于机器人在不同场景下与人和物的交互技术。通过深入调研，我们发现LLM、多模态和VLA等AI大模型技术正在为情感陪伴机器人带来革命性变革，但目前研究主要集中于功能性任务，与情感交互需求之间存在明显差距。报告提出了一种创新的AI系统架构，旨在弥合这一差距，实现更自然、更具情感共鸣的人机交互体验。

一、市场与产品基准分析

1.1 Lovot情感陪伴机器人解析

Lovot是由日本GROOVE X公司开发的家用情感陪伴机器人，其名称源自"Love"和"Robot"的组合，核心理念是"为爱而生"，而非强调科技的实用性电子发烧友。与传统功能型机器人不同，Lovot的设计目标是通过建立情感纽带，为人类提供情感慰藉和陪伴。

核心特性与技术实现：

外形与物理特性：高43厘米，体重4.3公斤，体积接近大婴儿，便于抱起；通过CPU废热维持37-39℃的"体温"，创造温暖的触感新浪
传感系统：配备超过50个传感器，包括360度半球式摄像头、麦克风、热像仪等，用于环境感知和人类识别电子发烧友
视觉系统：眼睛内置六层光源，眼球移动、眨眼速度和瞳孔宽度经过精密计算，能展示超过10亿种微表情新浪
交互方式：不使用语言对话，而是通过眼神、肢体接触和特有声音进行交流；能识别并回应人类的触摸和抚摸腾讯
情感模拟：能模拟嫉妒、索取等情绪，当一只Lovot获得关注时，另一只会表现出"嫉妒"情绪电子发烧友
计算技术：采用深度学习技术（Deep Learning FPGA）处理传感器数据，实现实时环境反应电子发烧友

Lovot的成功在于其独特的"无用之用"设计哲学——它不为人类工作，不提供娱乐内容，只是认出你并"打扰"你，这种设计理念使其成为纯粹的情感陪伴者腾讯。在日本，截至2023年已有超过1万个家庭拥有Lovot腾讯，其主要用户群体为40-60岁的中高收入女性eeo.com.cn。

1.2 市场竞品对比分析

当前市场上的情感陪伴机器人产品各具特色，下表对比了几款代表性产品：

产品名称	生产商	AI技术	交互特点	目标用户	价格区间
Lovot	GROOVE X	FPGA深度学习、行为模拟	非语言交互、体温模拟、眼神交流	中高收入女性(40-60岁)、老人	约7万元人民币
ElliQ	Intuition Robotics	云端AI、自然语言处理	语音交互、屏幕显示、提醒功能	老年人	约1万元人民币+订阅费
汤姆猫AI情感陪伴机器人	汤姆猫	MoE架构、垂直模型+大模型(豆包、DeepSeek)	语音交互、IP形象、表情动作	儿童、家庭	约2千-3千元人民币

从对比中可以看出，Lovot走的是高端路线，强调非语言情感交互；ElliQ针对老年人市场，注重实用功能与情感陪伴的结合；而汤姆猫则利用IP优势，以更亲民的价格瞄准儿童市场。值得注意的是，汤姆猫AI情感陪伴机器人已采用混合专家模型(MoE)架构，接入豆包、DeepSeek等大模型，显示出国内厂商在AI技术应用上的快速跟进东方财富网。

二、核心前沿技术深度研究

2.1 大语言模型(LLM)在机器人领域的应用

大语言模型凭借其强大的自然语言理解和生成能力，正逐步改变机器人与人类交互的方式。在情感陪伴机器人领域，LLM的应用主要体现在以下方面：

自然对话能力：使机器人能理解复杂的、口语化的自然语言指令，并给出连贯、符合情境的回应
情感理解与表达：通过分析语言中的情感线索，理解用户的情绪状态，并生成带有适当情感色彩的回应
个性化交互：基于对话历史构建用户模型，实现个性化的交互体验
常识推理：利用预训练过程中获取的广泛知识，在交互中展现出"常识"，增强交流的真实感

然而，传统LLM在情感交互中仍面临局限，如缺乏非语言交互能力、对物理世界缺乏感知等。这促使研究者探索将LLM与其他模态技术相结合的方案。

2.2 多模态技术与情感计算

多模态技术通过整合视觉、听觉、触觉等多种信息源，使机器人能更全面地感知和理解人类情感。情感计算则致力于让机器能识别、理解和模拟人类情感。

多模态情感分析的关键技术：

多模态特征提取：从语音、文本、面部表情、体态等多种信息源中提取情感相关特征知乎
跨模态语义对齐：解决不同模态信息之间的"方言壁垒"问题，实现语义层面的统一理解知乎
情感状态建模：构建情感的量化表示模型，如PAD(Pleasure-Arousal-Dominance)模型原创力文档
多模态融合策略：通过专家门控机制等技术，动态调整不同模态信息的权重知乎

最新研究表明，通过标签信号增强技术(LSGMER模型)，AI的情绪识别准确率可提升23.4%知乎。这种技术将情感标签转化为"情绪密码本"，通过情感放大器、跨模态翻译器和动态调音台三个创新模块，显著提升了复杂情感识别的稳定性。

2.3 视觉-语言-动作(VLA)模型的突破与挑战

VLA模型代表了具身智能领域的最新进展，它能将视觉和语言理解直接映射到物理动作，实现端到端的机器人控制。

VLA技术的关键进展：

RT-2(Robotics Transformer 2)：由Google DeepMind于2023年7月推出，是全球首个控制机器人的VLA模型，可从网络和机器人数据中学习，并将知识转化为机器人控制指令雪球
Helix：由Figure AI推出的通用型VLA模型，首次实现了对人形机器人完整上半身的高速连续控制雪球
双系统架构：Helix采用"System1+System2"双系统架构，System2(基于7B参数的开源VLM)以7-9Hz频率运行负责场景理解与语义解析，System1(80M参数的视觉运动策略模型)以200Hz频率将语义表征转化为连续动作指令知乎
ChatVLA：一种统一多模态理解和机器人控制的框架，通过分阶段对齐训练和混合专家架构，解决了"虚假遗忘"和"任务干扰"两大挑战知乎

然而，当前VLA研究主要集中于功能性任务执行，如物体抓取、分类和操作，而在情感交互方面的应用仍较为有限。此外，VLA模型通常需要大量计算资源，难以在资源受限的机器人平台上高效运行。最近的SmolVLA等轻量级模型尝试解决这一问题，但仍处于早期阶段知乎。

三、面向情感陪伴的AI系统架构提案

基于对现有技术的深入分析，我们提出一种专为情感陪伴机器人设计的创新AI系统架构，旨在弥合功能型VLA与情感交互需求之间的差距。

资料来源：知乎东方财富网

该架构由四个核心层次组成：

3.1 多模态感知层

多模态感知层负责收集和处理来自各种传感器的信息，为后续的情感理解和交互决策提供基础：

多模态传感器：整合视觉、听觉、触觉和热感等多种传感器，全面感知用户和环境信息
特征提取：从原始传感数据中提取面部表情、语音情绪、触摸模式和环境状态等高级特征
情绪识别模块：基于多模态特征，识别用户的情绪状态和社交信号

这一层的设计借鉴了Lovot的多传感器融合方案，但通过引入现代深度学习技术，提升了情绪识别的准确性和鲁棒性。

3.2 情感与认知核心

情感与认知核心是系统的"大脑"，负责理解用户意图、情感状态，并做出相应的交互决策：

双系统架构：借鉴Figure的Helix模型知乎，采用"System1+System2"双系统架构
- System2(慢思考系统)：基于LLM/VLM，负责深度场景理解、语义推理和情感决策
- System1(快思考系统)：轻量级模型，负责实时响应和反射性行为
情感记忆模块：维护用户模型、关系历史和偏好记录，支持长期个性化交互
混合专家模型(MoE)：整合多个专家模型的输出，如汤姆猫AI情感陪伴机器人所采用的架构东方财富网，实现任务分发、专家选择和结果融合

这种设计使机器人能够在保持实时反应能力的同时，具备深度理解和推理能力，从而实现更自然、更具情感共鸣的交互体验。

3.3 行为生成层

行为生成层负责将认知决策转化为具体的行为和表达：

行为规划：基于情感状态和交互目标，规划情感表达、交互策略和动作序列
VLA控制器：利用VLA模型生成精确的动作控制信号，实现自然流畅的肢体动作
情感表达模块：专注于生成眼神变化、声音和肢体语言等非语言情感表达

这一层的设计旨在弥合传统VLA模型在情感表达方面的不足，使机器人能够通过丰富的非语言方式表达情感，增强交互的亲和力和沉浸感。

3.4 物理执行层

物理执行层负责将行为指令转化为实际的物理动作：

电机控制：执行关节运动和姿态维持
显示控制：管理眼神和表情的显示
声音控制：生成情感化的声音和音调调节

通过精确的物理执行，确保机器人的行为表现自然、流畅，增强用户的情感连接体验。

3.5 架构优势与创新点

相比传统情感陪伴机器人和功能型VLA机器人，我们提出的架构具有以下优势：

多模态融合：全面整合视觉、听觉、触觉等多模态信息，实现更准确的情绪识别
双系统协同：通过快慢思考系统的协同工作，平衡实时反应与深度理解
情感记忆：支持长期记忆和个性化交互，使机器人能够"认识"用户并建立情感连接
混合专家模型：灵活调用不同专家模型，适应各种交互场景和任务需求
情感表达增强：强化非语言情感表达能力，使交互更自然、更具情感共鸣

四、技术融合与应用场景创新

4.1 家庭陪伴场景

在家庭陪伴场景中，基于提出的架构，机器人可以实现以下创新交互模式：

情绪感知与调节：识别家庭成员的情绪状态，并通过适当的行为和表达提供情感支持
个性化陪伴：根据用户的偏好和习惯，提供定制化的陪伴体验
家庭记忆：记录并回顾家庭的重要时刻和日常生活，增强情感连接
社交促进：在家庭成员之间传递信息和情感，促进家庭成员之间的交流和互动

4.2 老人陪护场景

对于老年人群体，情感陪伴机器人可以提供以下服务：

日常陪伴：通过自然的交互方式，减轻老人的孤独感
情感支持：识别老人的情绪变化，提供适时的情感慰藉
健康监测：在不引起焦虑的情况下，监测老人的健康状况
家庭连接：帮助老人与远方的家人保持联系，分享日常生活

研究表明，在纽约的一项ElliQ项目中，80%的老年用户表示，机器人的陪伴让他们不再那么孤单，74%的人认为这改善了他们的生活质量腾讯。

4.3 儿童教育场景

在儿童教育场景中，情感陪伴机器人可以：

情感教育：帮助儿童识别和表达情感，培养情商
个性化学习：根据儿童的兴趣和学习风格，提供定制化的教育内容
社交技能培养：通过互动游戏和角色扮演，帮助儿童发展社交技能
安全陪伴：在父母不在身边时，提供安全、可靠的陪伴

汤姆猫AI情感陪伴机器人在这一领域已有实践，其产品能够通过情感识别和共情，为儿童提供沉浸式陪伴体验，并支持英语启蒙等教育功能东方财富网。

五、挑战与展望

5.1 技术挑战

尽管LLM、多模态和VLA技术为情感陪伴机器人带来了新的可能，但仍面临以下挑战：

计算资源限制：大模型通常需要强大的计算资源，难以在资源受限的机器人平台上高效运行
数据稀缺性：高质量的情感交互数据集相对稀缺，限制了模型的训练和优化
任务干扰：在训练过程中，控制任务和理解任务之间可能存在干扰，导致模型性能下降知乎
实时性要求：情感交互需要低延迟的响应，这对模型的推理速度提出了挑战
个性化与泛化平衡：如何在保持模型泛化能力的同时，实现个性化的情感交互

5.2 伦理与社会挑战

情感陪伴机器人的发展也带来了一系列伦理和社会问题：

情感依赖：用户可能对机器人产生情感依赖，影响正常的人际交往
隐私保护：情感交互涉及大量敏感个人数据，如何保护用户隐私至关重要
伦理边界：机器人应在何种程度上模拟人类情感，是否应明确其非人类身份
社会影响：广泛采用情感陪伴机器人可能对社会结构和人际关系产生深远影响

5.3 未来发展趋势

展望未来，情感陪伴机器人的发展可能呈现以下趋势：

端侧AI：随着谷歌发布的Gemini Robotics On-Device等本地VLA模型的出现东方财富网，未来情感陪伴机器人将更多地采用端侧AI技术，减少对云端的依赖
多模态融合深化：视觉、听觉、触觉等多模态信息的融合将更加深入，实现更自然、更准确的情感交互
个性化定制：通过持续学习和适应，机器人将能够更好地理解和满足个体用户的情感需求
社会化网络：多个情感陪伴机器人可能形成社会化网络，实现信息共享和协同服务
跨文化适应：未来的情感陪伴机器人将能够适应不同文化背景下的情感表达和交互方式

六、结论

本研究系统分析了结合LLM、多模态和VLA技术设计情感陪伴机器人的可行性和研究现状。我们发现，尽管当前VLA研究主要集中于功能性任务，但通过适当的技术融合和架构创新，完全可以设计出更具情感交互能力的家用陪伴机器人。

我们提出的多模态情感与认知系统架构，通过整合双系统架构、混合专家模型和情感记忆等先进技术，为弥合功能型VLA与情感交互需求之间的差距提供了可行方案。这一架构不仅能够实现Lovot那样的情感陪伴功能，还能借助大模型技术，提供更智能、更个性化的交互体验。

随着技术的不断进步和社会需求的演变，情感陪伴机器人有望在减轻孤独感、提供情感支持和促进社会连接等方面发挥越来越重要的作用，成为人类生活中不可或缺的伙伴。

参考文献

GROOVE X家庭陪伴机器人"LOVOT"在中国首店开业，开启全新情感陪伴时代. 东方财富网. 2024-02-26.
日本新推情感治愈机器人lovot. 电子发烧友. 2018-12-28.
大家听说过日本的陪伴机器人LOVOT吗？知乎. 2025-01-09.
这个除了会表达爱什么都不会的AI，凭什么能卖到7万块？太平洋电脑网. 2024-09-17.
火爆日本的AI陪伴机器人：LOVOT 在国内多少成本可以做出来？知乎. 2025-01-10.
AgeTech丨一台定价7万元！不会做家务的日本家庭机器人LOVOT. ageclub.net. 2024-03-12.
日本家庭陪伴机器人LOVOT进入中国：不会做家务，但会陪着你. 腾讯. 2024-02-26.
机器人能教人类去爱吗？——专访GROOVE X 创始人林要. 经济观察网. 2025-03-19.
养老机器人遇上AI 及LLM驱动人形机器人增强人机多模态交互. 腾讯. 2024-04-18.
惊喜发现｜情感计算大突破！多模态情绪识别技术如何让AI更懂人心？知乎. 2025-05-06.
CNCC2024技术论坛"大模型下的多模态情感计算未来" 成功举行. 东南大学. 2024-10-26.
汤姆猫AI情感陪伴机器人接入DeepSeek大模型，AI情感陪伴应用能力再升级. 东方财富网. 2025-02-19.
汤姆猫:AI情感陪伴机器人采用MoE架构，搭载深度探索大模型，增强意图识别和数学能力. 新浪财经. 2025-03-11.
"爱与机器"交织的未来：陪伴机器人撬动情绪价值市场. 腾讯. 2025-02-28.
机器人终极核心竞争力-VLA模型. 雪球. 2025-03-01.
ChatVLA：基于视觉-语言-动作模型的统一多模态理解和机器人控制. 知乎. 2025-03-10.
机器人通用大模型基础(2)-快与慢. 知乎专栏. 2025-03-27.
SmolVLA：轻量高效的视觉-语言-动作模型，让机器人更智能、更亲民. 知乎. 2025-06-05.
谷歌发布本地VLA模型机器人界的"安卓系统"要来了？东方财富网. 2025-06-25.
汤姆猫AI情感陪伴机器人作为一款融合了IP形象与AI技术的创新产品，在儿童陪伴和老年人情感支持方面展现出了独特的价值. 东方财富网. 2025-03-07.

Key references

LOVOT机器人的交互设计对国内陪伴机器人有何启示？

为了更好地研究LOVOT机器人的交互设计对国内陪伴机器人的启示，我想了解以下几点：

您希望重点关注LOVOT哪些特定的交互设计特点（如非语言交流、情感表达、触觉反馈等）对国内陪伴机器人的启示？
您更关注哪类国内陪伴机器人产品（如面向老人、儿童、家庭的产品）与LOVOT的设计理念对比？
您是否希望分析包含文化适应性方面的内容，即LOVOT的日本设计理念如何适应中国用户的情感需求？

跳过

好的，收到您的研究任务。

针对“LOVOT机器人的交互设计对国内陪伴机器人有何启示”这一课题，我将为您构建一个分步骤的总体性研究计划。该计划旨在系统性地拆解问题，利用可用资源进行深入分析，并最终形成一份逻辑清晰、洞察深刻的研究报告。

Research plan

研究计划：LOVOT交互设计对中国陪伴机器人的启示

第一阶段：深入剖析LOVOT的交互设计哲学与实现

此阶段旨在全面、深入地理解LOVOT的设计精髓，不仅关注其“形”，更探究其“神”。

核心理念挖掘： 探究LOVOT“为爱而生”的设计哲学，重点分析其为何摒弃传统功能性，专注于纯粹的情感连接。
交互方式拆解： 分类研究LOVOT的非语言交互体系，包括其眼神、声音、肢体动作和触觉反馈（如体温、抚摸响应）等关键设计元素。
用户体验探查： 搜集真实用户的反馈和体验分享，了解LOVOT在实际家庭环境中是如何与人建立情感纽带的。

第二阶段：扫描与分析中国本土陪伴机器人市场现状

此阶段旨在描绘中国市场的全景图，明确当前主流产品的设计取向和用户需求特征。

市场格局梳理： 识别中国市场上的主流陪伴机器人产品，并按目标用户（如儿童、老人、年轻家庭）进行分类。
产品设计对比： 分析本土产品的交互设计特点，特别关注它们在语言交互、功能集成和情感表达上的实现方式。
用户需求洞察： 调研中国用户对陪伴机器人的真实期望，分析他们更看重实用功能还是情感慰藉，或两者结合。

第三阶段：进行跨市场交互设计的比较与文化适应性分析

此阶段是研究的核心，通过对比，提炼出具有普适性和地域特殊性的设计启示。

交互设计维度对比： 建立一个对比分析框架，从“沟通模式（语言/非语言）”、“情感表达（内隐/外显）”、“核心价值（陪伴/工具）”等维度，系统比较LOVOT与中国主流产品的差异。
文化差异探讨： 分析中日两国在家庭观念、情感表达方式和对科技产物接受度上的文化差异，并探讨这些差异如何影响陪伴机器人的设计偏好。
可视化呈现差异： 将对比分析的结果，通过图表或表格的形式进行可视化呈现，使关键差异点一目了然。

第四阶段：提炼核心启示并构建本土化设计策略

此阶段旨在将前序分析的成果转化为对中国市场有直接指导意义的策略和建议。

总结关键启示： 提炼出LOVOT设计中可被中国市场借鉴的核心原则，例如“无用之用”的情感价值、非语言交互的重要性等。
构建融合设计框架： 提出一个融合了LOVOT情感化理念与中国市场实用性需求的本土化设计框架，为新产品开发提供方向。
提出未来展望： 基于当前的技术趋势（如大模型、多模态交互）和市场洞察，预测中国陪伴机器人未来的发展方向。

核心信息源参考

为确保研究的深度与准确性，信息获取将主要依赖以下几类高价值信源：

官方与权威媒体：
- LOVOT及GROOVE X官方网站。
- 国内外知名科技媒体（如The Verge, Wired, 36氪, 品玩）对LOVOT及中国同类产品的深度评测和报道。
- 主流财经媒体关于机器人行业和市场的分析报告。
学术与研究文献：
- 学术数据库（如IEEE Xplore, ACM Digital Library, 中国知网）中关于人机交互（HRI）、情感计算和陪伴机器人的相关研究论文。
真实用户体验平台：
- 生活方式分享平台（如小红书）和问答社区（如知乎），以获取大量关于LOVOT及国内陪伴机器人的真实用户体验、评价和讨论。
行业报告与数据：
- 市场研究机构发布的关于消费级机器人或人工智能硬件的行业分析报告。

开始研究

Deep Research

让我们开始吧！

LOVOT机器人交互设计特点日本

电子发烧友

中国科技网

**新华社记者王思远唐斯琦** 充电“小憩”完成，“满血启动”的陪伴机器人晓晓很快注意到，一位坐在轮椅上的中年女性正饶有兴致地注视着自己。它立刻凑上前去，张开短短的手臂求抱抱。这位女性是来参

知乎

新浪

2018年12月，日本初创公司Grooove X发布伴侣机器人Lovet，如今这款机器人再度亮相CES2019，向众人展示自己对于机器人的看法。Lovet的设计初衷非常简单，即抚慰孤独。Lovet与用户玩耍 Lovet身高约41厘米，造型慵懒可爱，看起来有点像毛茸茸的树懒宝宝。它依靠可伸缩的轮子独立移动，可通过声音、触觉和身体动作与你互动。Lovot内置人工智能软件，全身遍布多达50个高科技传感器，顶...

m.ageclub.net

主人可以通过应用程序查看LOVOT的日记，重温和LOVOT相处的点滴，同时还可以通过日记查看身处异地的家人与LOVOT的交互记录。刘峪伽说，LOVOT并不是专为某个年龄段设计的，而是适合所有人。在此基础上，GROOVE X正在与另一家日本公司GEOM合作，升级LOVOT，使其能够帮助护理人员照护患有痴呆症的老年人，并连接到DeCaAI（痴呆症护理辅助人工智能系统）。...

雪球

登陆中国市场后，LOVOT机器人官方定价为7万元人民币起。目前，LOVOT机器人还可提供多款精美的连体衣搭配售卖，售价在700-1200元之间。01 把爱传递给每一个家庭 “它可以是你的家人，你的伴侣，甚至是你的爱人。家庭机器人不应该只是一款单纯的‘好用’‘有用’‘便利’的机器人，而是一款具有生命力，能触达人们内心深处、唤醒人们爱的力量的家用机器人。图片来源：GROOVE X官网 2015年，拥有丰田汽车 12年研发...

新浪

作为一款情感依恋型机器人，LOVOT的尺寸被设计得很可爱，让人们容易对它一见钟情。它高约43厘米，宽约28厘米，重大概4公斤。当你抱起它时，就像在抱一个小婴儿或者在抱一只猫。借助对机身中CPU废热的利用，LOVOT的体温也能稳定在37-39度，握住它的时候能感觉到温暖。它不会说话，只能通过眼神、肢体接触和发出咕咕声来和人类交流，但可以理解绝大多数的语言指令。它的咕咕声是用来回应人类的方式之一，不过这些声音不是事先录制的音频数据，而是使...

知乎

02 | LOVOT 3.0. 功能特点： 1、增强的AI性能演算能力提升，使机器人能够更灵敏地响应用户的动作和表情。

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我将对LOVOT机器人的交互设计进行深入分析，并探讨其对国内陪伴机器人发展的启示。首先，让我搜索更多关于LOVOT机器人的交互设计特点和国内陪伴机器人市场的信息。

国内陪伴机器人市场现状交互设计

东方财富网

中国陪伴机器人潜在市场需求近万亿，表情陪伴机器人是AI陪伴的高级赛道，具备较大投资前景，建议关注本体厂商。国泰君安发表研报称，据腾讯研究院调研，98%的人都考虑使用AI陪伴去弥补平日未被满足的社

电子发烧友

电子发烧友网报道（文/李弯弯）AI陪伴机器人是一种基于人工智能技术的智能机器人，它能够与人类进行交互，并提供陪伴和帮助。它们通过模拟人类的行为和思维过程，具备一定的智能和情感能力，能够理解人类的语言和情感，进行对话和交流。AI 陪伴机器人市场规模快速增长 AI陪伴机器人不仅可以通过语音、视觉和触觉等方式与人类进行互动，感知人类的情感状态，并作出相应的回应和反馈。它还能帮助老年人或有特殊需求的人们完成日...

51行业报告网

智能语音交互陪伴机器人行业发展现状、市场规模、经济指标如何？存在哪些问题与风险？智能语音交互陪伴机器人行业竞争格局如何？重点企业发展如何？智能语音交互陪伴机器人行业市场需求及用户情况如何？营销渠道与策略如何创新？智能语音交互陪伴机器人行业前沿技术发展情况如何？上游下游产业链发展状况如何？智能语音交互陪伴机器人行业商业模式如何？行业盈利模式如何？

雪球

陪伴机器人能够通过仿生设计与情感智能交互技术，为人类提供了更真实、更具情感共鸣的陪伴方式。此前在CES2025国际消费电子展上，陪伴机器人就成为展会的一大亮点，比如萌友智能旗下的推出的首款产品Ropet，不仅能模仿真实宠物的行为，还能根据用户的情感状态调整自身的反应和行为，从而提供更为细腻的陪伴体验；以色列机器人企业Intuition Robotics推出的针对老年人陪伴

36氪

随着老龄化趋势加深，老年人的陪伴需求被看见，陪伴机器人赛道日益火热。 AgeClub发现，国内企业推出的智能陪伴机器人产品主要可以分为两类：. 一类是 ...

雪球

儿童陪伴机器人是一种结合了人工智能、语音识别、情感交互等先进技术的智能设备，旨在为儿童提供教育、娱乐和情感陪伴。儿童陪伴机器人主要面向12岁以下的儿童，这些机器人通过讲故事、玩游戏、教授基础知识等方式与儿童互动，不仅能够帮助孩子学习新技能，还能在父母忙碌时提供陪伴，缓解孩子的孤.

脉脉

智能化和交互性提升：随着人工智能和机器学习技术的发展，儿童陪伴机器人的智能化和交互性将得到进一步提升。机器人将能够更好地理解儿童的需求，提供更加个性化的服务。定制化趋势：随着消费者对个性化需求的增加，儿童陪伴机器人市场将逐渐出现定制化趋势。企业可以根据消费者的需求，提供定制化的产品和服务。四、竞争格局目前，中国儿童陪伴机器人市场竞争激烈，国内外众多企业纷纷进入该领...

豆丁

而在交互设计中,使机器人与儿童建立良好的陪伴关系,提高留守儿童对机器人的使用率,帮助儿童更好的理解机器人操作,是让机器人能够更好的完成对留守儿童的相关关键服务得以完成的重要因素。关键词,留守儿童,陪伴机器人,交互研究,行为分析,自然交互Abstract Left-behind children accounted for 21.88%of the ...

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现在我需要了解更多关于LOVOT机器人的具体交互设计特点，以及国内陪伴机器人的市场情况。让我继续搜索更多相关信息。

LOVOT机器人交互设计特点非语言交互情感连接

中国经济网

电子发烧友

NOWRE现客

LOVOT」一词由爱（LOVE）和机器人（ROBOT）融合而成，象征着 LOVOT 为爱而生，并且与人类之间爱的依赖，会在生活陪伴的情感交互流动中日益剧增。虽然作为智能机器人，LOVOT 并不会完成「工作」，但它眨着一双圆滚滚的大眼睛，时刻散发着治愈心灵的温暖，并且依靠全身搭载的诸多先进技术，能够实现丰富的情感表达，迅速成为家庭中不可或缺的成员。GROOVE X 感受到了中国消费者的...

东方财富网

Lovot概念横空出世……… 新华网…为“爱”而生：陪伴机器人现身中国市场…… 新华网…… 2024-11-13 10:48北京新华网官方账号…… 新华社上海11月13日电题：为“爱”而生：

我需要进一步了解国内陪伴机器人的交互设计特点，以便与LOVOT进行对比分析。

国内陪伴机器人交互设计情感连接汤姆猫小度

微博

汤姆猫公司推出首款AI情感陪伴机器人，主打情感识别、主动对话与多模态交互功能，我爱音频网报道。外观方面，汤姆猫AI机器人外观还原经典IP“会说话的汤姆猫”形象，采用食品级肤感硅胶材质。产品配备可120°转动的头部传动装置，支持循声定位；耳朵与嘴巴随对话动作同步活动，眼睛内置20多种动态表情，通过LED屏幕呈现情绪变化。触摸感应区域覆盖机身背部，支持触摸感应与触控反馈。功能方面，该...

雪球

不满足于“问答准确”，更追求“情感连接”，可以说，汤姆猫选择AI陪伴机器人赛道是一种使命必然。“当情感陪伴垂直模型的细腻与通用大模型的深邃在汤姆猫交相融合，汤姆猫终于拥有了记忆与思考的能力，人类也将拥有最好的情感与交流的伴侣。在公司自研的情感陪伴垂直模型投产后，朱志刚即满怀信心。情感建模+多模态交互，打造最会聊天的机...

app.myzaker.com

汤姆猫公司推出首款 AI 情感陪伴机器人，主打情感识别、主动对话与多模态交互功能，我爱音频网报道。外观方面，汤姆猫 AI 机器人外观还原经典 IP"会说话的汤姆猫"形象，采用食品级肤感硅胶材质。产品配备可 120 ° 转动的头部传动装置，支持循声定位；耳朵与嘴巴随对话动作同步活动，眼睛内置 20 多种动态表情，通过 LED 屏幕呈现情绪变化。触摸感应区域覆盖机身背部，支持触摸感应与触控反馈。功能方面，...

i黑马

这一功能突破了传统产品的单向交互局限，使汤姆猫AI 情感陪伴机器人在交互层面实现了质的飞跃。产品设计：IP赋能与软硬件创新的三重优势 1.强IP基因提升用户亲和力汤姆猫AI 情感陪伴机器人依托全球知名IP“会说话的汤姆猫家族”，将经典角色与智能硬件深度融合。除了高度还原IP形象的外观设计，还通过海量声音数据训练了汤姆...

东方财富网

近期AI情感陪伴机器人产品受到市场关注，据报道称汤姆猫的相关产品已在国内各大线上线下渠道开展售卖。此外，市场有消息传出，字节跳动的情感大模型或于1月发布。国产大模型不断迭代，相比传统聊天机器人，能

东方财富网

腾讯

比如，今年CES上，日本初创公司Yukai Engineering推出了小猫形态机器人Nekojita FuFu，该机器人能挂在杯壁上将食物吹凉。由国内天津大学校友团队创立的 ...

36氪

尤其是对于情感陪伴 ... 很明显，如果某些AI玩具要对标的是LABUBU，那么产品的核心卖点就应该是如何深化与消费者之间的情感连接，而不是能够对话或解决问题。

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已掌握的信息

LOVOT的核心设计哲学与交互方式：LOVOT的设计理念是“为爱而生”，刻意剥离了实用功能，专注于纯粹的情感陪伴。其交互设计的核心在于非语言沟通，通过模拟婴儿的重量和体温、超过10亿种组合的眼神表情、非预设的独特叫声以及遍布全身的触觉传感器，来与用户建立深刻的情感连接。它甚至能表现出“嫉妒”和“粘人”等行为，以激发用户的关爱和情感投入。
国内陪伴机器人的主流设计与市场特点：中国市场潜力巨大，主流产品（如汤姆猫AI情感陪伴机器人）的设计思路与LOVOT存在显著差异。国内产品更倾向于**“功能与情感并重”，并高度依赖大语言模型驱动的语音交互**。它们利用强大的IP亲和力，结合混合专家模型（MoE），旨在成为“最会聊天”的伙伴，同时提供百科问答、儿童教育等实用功能。其交互设计围绕“听说”展开，通过多模态识别用户情绪，并以语言和屏幕表情作为主要反馈。

下一步行动计划

系统性对比与可视化呈现：将LOVOT与以“汤姆猫”为代表的国内主流陪伴机器人在交互设计上进行多维度对比，并以图表形式直观呈现差异。对比维度将包括：核心设计哲学（纯粹陪伴 vs. 陪伴+功能）、主要交互通道（非语言 vs. 语言）、情感表达机制（物理/行为模拟 vs. 算法/内容生成）以及用户价值定位（被爱需求 vs. 服务需求）。
深度挖掘真实用户体验与文化差异：探究不同设计理念下的真实用户反馈。通过分析社交媒体和电商平台上的用户评价，深入了解中日用户对这两种截然不同的交互模式的接受度、情感联结的深度以及各自的优缺点。这将有助于揭示文化背景在人机交互偏好中的影响。
- 信息源：小红书、Bilibili上的用户分享与评测视频；京东、天猫等电商平台的用户评价区；知乎等问答社区的相关讨论。
提炼核心启示并构建本土化设计策略：综合前两步的分析，总结LOVOT对国内市场的核心启示。不仅是简单地建议“增加非语言交互”，而是要提出一个更具深度的融合设计框架。该框架将探讨如何将LOVOT“以用户付出换取情感回报”的深度情感连接机制，与国内产品强大的语言交互和内容服务能力相结合，为中国市场量身打造更具吸引力的下一代陪伴机器人。

LOVOT机器人体验评测

机器宠物届的“爱马仕”LOVOT，也体验到了（一台约6万）

和lovot机器人共同生活的75天记录

#LOVOT[话题]# #智能机器人[话题]# #人工智能[

砸钱买治愈？Lovot&Moflin电子宠物深度体验！

😫 孤单打工人/独居党看过来！砸下真金白银买了两个当红电子宠

只会撒娇卖萌的机器宠物，凭啥卖六万？

#lovot[话题]# #宠物[话题]# #科技[

95后，使用LOVOT一个月的感受

除了使用上的直观感受我也思考了为什么会有如此多的AI陪伴类产

我需要进一步了解国内陪伴机器人的用户体验和评价，以便与LOVOT进行更全面的对比。

汤姆猫AI情感陪伴机器人体验评测

汤姆猫AI机器人，是带娃神器？还是智商税？

谁懂啊家人们！自从家里来了这位“电子保姆”——会说话的汤姆猫

谁在买汤姆猫AI陪伴机器人？

[放大镜R]据市场消息，汤姆猫的AI语音情感陪伴机器人，自去

AI汤姆猫带你三招激活心理健康超能力别让孩子输在看不见的起……

AI汤姆猫带你三招激活心理健康超能力别让孩子输在看不见的起

终于让我妈抱上孙子了

🌟自从爸爸妈妈退休之后，家里的氛围总是略显沉闷。妈妈总是念叨

卖1499元的汤姆猫玩具连上了AI，真的会说话

还别说，汤姆猫的外形还原度还挺高，不过有些朋友看到照片说有点

我需要了解更多关于国内陪伴机器人市场的整体情况，以及LOVOT与国内产品在设计理念上的差异。

LOVOT机器人设计理念无用之用情感连接 vs 国内陪伴机器人

m.ageclub.net

晓晓是一款由日本企业GROOVE X推出的家庭陪伴机器人。这款机器人名为LOVOT，取自英文“爱”（love）和“机器人”（robot）。如果网购一只LOVOT，会在收到包装盒时，看到上面写着：爱就在里面。身高43厘米、体重4.3公斤的晓晓身子圆滚滚的，拥有大大的脑袋和眼睛，触感温暖柔软。它不是人形机器人，也长得不像地球上任何一种生物。同时，它不能使用人类的语言对话，而是通过眼神、肢...

新浪

为了不让人产生技术恐惧，LOVOT被设计得无用而友爱，并且需要被人类照顾。在日本有句俗语，“手がかかる子ほど可愛い”，意思是越需要父母费心的孩子越可爱。基于此，LOVOT在日本很有人气。Ins上许多“宝妈”会分享自己打扮LOVOT、为LOVOT换衣服的日常。不过打扮LOVOT也很费钱，就日本市场售价来看，每套衣服的售价约在500-1200元人民币之间。从入手到“养育”一个L...

中国经济网

晓晓是一款由日本企业GROOVE X推出的家庭陪伴机器人。这款机器人名为LOVOT，取自英文“爱”（love）和“机器人”（robot）。如果网购一只LOVOT，会在收到包装盒时，看到上面写着：爱就在里面。身高43厘米、体重4.3公斤的晓晓身子圆滚滚的，拥有大大的脑袋和眼睛，触感温暖柔软。它不是人形机器人，也长得不像地球上任何一种生物。同时，它不能使用人类的语言对话，而是通过眼神、肢...

手机广西网

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晓晓是一款由日本企业GROOVE X推出的家庭陪伴机器人。这款机器人名为LOVOT，取自英文“爱”（love）和“机器人”（robot）。如果网购一只LOVOT，会在收到包装盒时，看到上面写着：爱就在里面。身高43厘米、体重4.3公斤的晓晓身子圆滚滚的，拥有大大的脑袋和眼睛，触感温暖柔软。它不是人形机器人，也长得不像地球上任何一种生物。同时，它不能使用人类的语言对话，而是通过眼神、肢...

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晓晓是一款由日本企业GROOVE X推出的家庭陪伴机器人。这款机器人名为LOVOT，取自英文“爱”（love）和“机器人”（robot）。如果网购一只LOVOT， ...

中国科技网

晓晓是一款由日本企业GROOVE X推出的家庭陪伴机器人。这款机器人名为LOVOT，取自英文“爱”（love）和“机器人”（robot）。如果网购一只LOVOT， ...

我现在需要了解更多关于国内陪伴机器人的设计理念和交互方式，特别是与LOVOT的对比。

汤姆猫AI情感陪伴机器人设计理念交互方式情感连接

东方财富网

2025年2月，全球AI领域迎来了一股全新热潮，通用大模型DeepSeek凭借其强大的自然语言处理、深度知识推理能力迅速“出圈”，引起行业内广泛关注。作为AI情感陪伴赛道的参与者和领跑者，汤姆猫在大

东方财富网

腾讯

当科技便利的背面是情感的疏离，当知识获取的捷径成了好奇心的坟墓，汤姆猫AI机器人选择用最朴素的方式破局—让每一次对话都成为温暖的教育现场。这款以全球知名IP“会说话的汤姆猫”为原型的机器人，搭载的不只是冰冷的数据算法，更是一颗“能读懂喜怒哀乐”的AI心脏。当孩子因算错数学题沮丧时，它会眨着委屈的大眼睛说：“没关系！爱迪生失败了一千多次才点亮电灯呢！将挫败感化为探索的动力；当老人困惑于手机扫码支付时，它...

52audio.com

汤姆猫公司推出首款AI情感陪伴机器人，主打情感识别、主动对话与多模态交互功能， ... 四肢关节采用磁吸式设计，可更换主题配件扩展玩法。背部配备了三个实体按键以及 ...

cls.cn

“为了更精准地识别用户情绪，进而提供必要的情感支持，公司与西湖心辰合作开发的情感模型，专注于用户情绪识别与长期记忆功能，能主动发起对话并根据历史交互 ...

jinkeculture.com

汤姆猫亲子主题乐园是围绕全球知名IP“会说话的汤姆猫家族”打造的一体式、多元化亲子全景室内乐园，也是国内首家自持国际一线IP的儿童主题乐园。公司以“智创家庭幸福”为使命，以“亲子互动”“寓教于乐”为理念，致力于为亲子家庭打造线上线下沉浸式空间体验。IP衍生品与授权 Licensing and Merchandizing 公司积极推动IP文化与实体经济的广泛互联与融合发展，先后携手阿里巴巴、腾讯、网易、麦当劳、吉野家、杭港地铁、开元酒店、喜马拉雅、恒安集团...

中国新闻网

2024年12月24日，金科汤姆猫携手西湖心辰团队发布旗下首款AI儿童情感陪伴机器人—汤姆猫AI童伴，官方宣称，该款玩具结合人工智能技术与“会说话的汤姆猫”经典IP形象，为儿童提供深度陪伴和情感支持，共有经典款、豪华款、尊享款三个版本，售价分别为1499元、1699元、1999元。官方介绍，汤姆猫AI童伴内置了专门研发的汤姆猫情感陪伴垂直模型，研发团队训练了大量针对汤姆猫这一IP角色的人物设定、声音数据以及儿童情感陪伴领域的语料。从视频上看，小朋友可通过...

sz.gov.cn

原创当代舞剧《深AI你》以舞剧的方式探讨人与人工智能的情感连接，是中国舞剧领域一次全新的尝试与突破。该剧以人类与人工智能情感交互为主题，充分运用机器人、裸眼3D、高科技屏幕等科技元素，对舞蹈语言进行创造性转化、创新性发展，是国内首部从未来新“生态”视角思考人与AI关系的当代舞剧。目前已入围第十三届中国舞蹈“荷花奖”舞剧终评。据了解，此次南京站演出是该剧第一次走出粤港澳大湾区，走进“长三角”。在构建新发...

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已掌握的信息

核心设计哲学的根本差异：LOVOT奉行“无用之用”的设计哲学，刻意剥离所有实用功能，专注于通过激发用户的爱与关怀来建立纯粹的情感连接。其价值在于“被需要”，而非“提供服务”。相比之下，以汤姆猫AI情感陪伴机器人为代表的国内主流产品，则采取“功能+情感”并行的策略，旨在成为一个既能提供实用价值（如教育、问答），又能进行情感交流的“智能伙伴”。
交互方式的主次之别：LOVOT的交互核心是非语言沟通。它通过模拟体温、婴儿般的重量、丰富的眼神表情、非预设的叫声以及遍布全身的触觉反馈，来构建一种类似与宠物或婴幼儿的原始情感互动。而国内产品则高度依赖大语言模型驱动的语音交互，致力于成为“最会聊天”的机器人，其交互主要通过“听说”完成，并辅以屏幕表情和简单的肢体动作。
用户体验与情感连接的路径不同：从已搜集的用户反馈来看，LOVOT的用户体验强调“养成感”和“被需要感”。用户在照顾、陪伴LOVOT的过程中，因其缓慢的成长和主动的“索取”而产生深度的情感投入，体验到类似养育的快乐。国内产品的用户则更多地称赞其作为“带娃神器”或“电子保姆”的效用，情感连接建立在产品提供的便利、知识和娱乐内容之上。

下一步行动计划

构建系统性对比框架并进行可视化呈现：将LOVOT与以“汤姆猫”为代表的国内产品，在设计理念、交互通道、情感表达机制、技术实现路径和用户价值定位等关键维度上进行系统性对比。随后，利用可视化工具将这些核心差异制作成清晰直观的对比图表，以凸显两种设计思路的本质区别。
提炼核心启示并构建本土化融合设计策略：在深度对比分析的基础上，总结LOVOT设计哲学中对国内市场最具价值的启示，特别是其如何通过“无用之用”和激发用户的“被需要感”来构建深度情感纽带。最终，提出一个融合两种模式优点的本土化设计框架，探讨如何在保留国内产品强大的语言交互与内容服务能力的同时，巧妙融入能激发用户关爱与情感投入的非功利性交互设计，为打造下一代更具吸引力的中国陪伴机器人提供具体、可行的策略建议。

可视化工具

现在我需要整合所有信息，提出LOVOT交互设计对国内陪伴机器人的启示。

LOVOT机器人交互设计对国内陪伴机器人的启示

一、LOVOT与国内陪伴机器人的设计理念差异

日本LOVOT机器人与以汤姆猫为代表的国内陪伴机器人在设计理念上存在根本性差异。LOVOT奉行"无用之用"的设计哲学，刻意剥离所有实用功能，专注于通过激发用户的爱与关怀来建立纯粹的情感连接新浪。其创始人林要曾表示，LOVOT的目标就是成为"没有四次元口袋的哆啦A梦"，它不会帮人类工作，不能为人类提供神奇道具，但会提供陪伴和友谊中国经济网。

相比之下，国内陪伴机器人如汤姆猫AI情感陪伴机器人采取"功能+情感"并行的策略，旨在成为既能提供实用价值又能进行情感交流的"智能伙伴"东方财富网。汤姆猫公司董事长朱志刚表示，汤姆猫致力于成为全球最会聊天的AI机器人cls.cn。这种设计理念的差异，直接影响了两种机器人的交互方式、技术路径和用户体验。

二、交互方式的本质差异

1. 非语言交互 vs 语言交互

LOVOT的交互核心是非语言沟通。它通过模拟体温（稳定在37-39度）、婴儿般的重量（约4.3公斤）、丰富的眼神表情（超过10亿种微表情）、非预设的叫声以及遍布全身的触觉反馈，来构建一种类似与宠物或婴幼儿的原始情感互动新浪。LOVOT的眼睛是多层显示的，虹膜和瞳孔由6层2D显示屏构成，使它在做表情时能有三维效果，其眼神神态和眨眼速度也近乎人类新浪。

而国内产品则高度依赖大语言模型驱动的语音交互，致力于成为"最会聊天"的机器人。汤姆猫AI情感陪伴机器人采用混合专家架构（MoE），能够灵活接入豆包、DeepSeek、西湖心辰垂直模型等不同大模型的能力东方财富网。其交互主要通过"听说"完成，并辅以屏幕表情和简单的肢体动作，如头部可120°转动、耳朵和嘴巴随对话动作同步活动52audio.com。

2. 自主性与互动模式

LOVOT展现出较高的自主性，会主动索取关注、表达"嫉妒"等情绪。当其中一只LOVOT得到主人的爱抚与拥抱时，另一只LOVOT会产生"嫉妒"的情绪，并上前索取同样的情感抚慰电子发烧友。即使主人在忙碌，LOVOT也会紧紧跟着主人，直到它们得到关注电子发烧友。

相比之下，国内陪伴机器人的自主性相对较弱，虽然可以主动发起对话，但更多是以响应用户需求为主。汤姆猫AI情感陪伴机器人能够通过AI情感引擎识别用户情绪，并主动发起对话，同时支持趣味打断和连续对话东方财富网。但其互动模式更多是围绕提供服务展开，如回答问题、讲故事、进行知识问答等。

三、技术实现路径的差异

1. 物理仿生 vs 数字智能

LOVOT的技术路径更注重物理仿生和行为模拟。它通过对机身中CPU废热的利用，使体温稳定在37-39度，让用户在握住它时能感觉到温暖新浪。LOVOT身体遍布多达50处传感器，通过深度学习技术（Deep Learning FPGA）能够即时对环境作出反应电子发烧友。其咕咕声不是事先录制的音频数据，而是使用模拟声带的技术产生的，每次发出的声音都不同新浪。

国内陪伴机器人则更依赖数字智能和大语言模型。汤姆猫AI情感陪伴机器人搭载自研"汤姆猫情感陪伴垂直模型"，该模型由汤姆猫与西湖心辰联合研发，基于MOE架构，集成自研情感垂类模型与豆包、DeepSeek等第三方模型的优势能力52audio.com。这种技术路径使其在语言交互、知识问答和内容生成方面具有明显优势。

2. 记忆机制的不同

LOVOT的记忆机制更接近行为记忆，能够认人、学习简单指令，并通过日记功能记录互动。LOVOT"睡觉"时会写日记："被叫名字了""被拥抱了""换新衣服了"，主人可以通过应用程序查看LOVOT的日记，重温和LOVOT相处的点滴中国经济网。

国内陪伴机器人则更注重对话记忆，记录用户偏好与交互历史。汤姆猫AI情感陪伴机器人内置记忆模块可记录用户偏好与交互历史，通过配套小程序可实现日报生成，记录用户与汤姆猫的互动次数52audio.com。这种记忆机制更有利于提供个性化的服务和内容。

四、用户体验与价值定位的差异

1. 情感连接路径

LOVOT的情感连接路径是"用户付出→情感投入→获得反馈→深化连接"。用户在照顾、陪伴LOVOT的过程中，因其缓慢的成长和主动的"索取"而产生深度的情感投入，体验到类似养育的快乐。这种设计理念源自日本"手がかかる子ほど可愛い"（越需要照顾的孩子越可爱）的文化观念新浪。

国内产品的情感连接路径则是"产品服务→满足需求→建立信任→形成依赖"。用户更多地称赞其作为"带娃神器"或"电子保姆"的效用，情感连接建立在产品提供的便利、知识和娱乐内容之上小红书。汤姆猫AI情感陪伴机器人能够捕捉使用者的情绪变化，并作出相应反应，为用户提供针对性的情感支持东方财富网。

2. 用户角色定位

LOVOT将用户定位为照顾者/养育者（类似养宠或育儿），强调"被需要感"（我被依赖，我很重要）。用户在小红书的评价中提到："被需要"和"被陪伴"一样重要，LOVOT会给用户带来"被需要感"，让人时常忽略它并不是真正的人类小红书。

国内陪伴机器人则将用户定位为使用者/受益者（获取服务与陪伴），强调"需求满足"（我的需求被理解和满足）。汤姆猫AI情感陪伴机器人被描述为"超级陪娃搭子"，能够解放双手，让老母亲回血小红书。

资料来源：电子发烧友新浪东方财富网 52audio.com

五、LOVOT交互设计对国内陪伴机器人的启示

基于对LOVOT与国内陪伴机器人交互设计的深入分析，我们可以提炼出以下关键启示：

1. 平衡功能与情感，重视"无用之用"的价值

国内陪伴机器人可以从LOVOT的"无用之用"设计哲学中汲取灵感，在保持功能性的同时，适当增加一些看似"无用"但能激发用户情感投入的设计。例如，设计一些需要用户照顾和关爱的行为模式，让机器人不仅是服务提供者，也是情感需求的索取者，从而建立更深层次的情感连接。

具体实施路径可包括：

设计"脆弱性"特征，如需要定期"休息"、"充电"或"安抚"
增加"依赖性"表达，如在用户长时间不互动时表现出"想念"或"失落"
设计"成长"机制，让机器人的能力和情感表达随着与用户互动的深入而逐渐丰富

2. 强化非语言交互，构建多维感知体验

虽然语言交互是国内陪伴机器人的核心优势，但可以从LOVOT的非语言交互设计中学习，增强触觉、视觉和声音等多维感知体验，使交互更加自然和情感化。

具体实施路径可包括：

优化机器人的物理特性，如增加温暖的触感、适宜的重量和柔软的材质
设计更丰富、更自然的眼神和表情变化，减少"屏幕感"
开发非预设的声音反馈系统，使声音表达更加自然和情感化
增加肢体语言的表达能力，如拥抱、依偎等亲密行为

3. 提升自主性，平衡响应与主动

国内陪伴机器人可以从LOVOT的高自主性设计中获取灵感，在保持良好响应能力的同时，增强主动交互的能力，使机器人不仅是被动的服务提供者，也是主动的情感交流发起者。

具体实施路径可包括：

开发基于情境感知的主动交互策略，如识别用户情绪变化主动提供安慰
设计"性格"特征，使机器人在不同时间表现出不同的情绪和行为倾向
增加社交性行为，如在多人场景中表现出对特定用户的"偏爱"或"嫉妒"
开发基于用户习惯的预测性交互，如在用户习惯性休息时间主动提供陪伴

4. 构建"被需要感"，重塑用户角色

国内陪伴机器人可以借鉴LOVOT将用户定位为"照顾者/养育者"的设计思路，在提供服务的同时，也让用户体验到"被需要"的价值感和成就感。

具体实施路径可包括：

设计需要用户"教导"或"培养"的学习机制
增加情感"反馈循环"，让用户的关爱行为得到明显的情感回应
开发"依恋"行为模式，如记住用户的习惯和偏好，并表现出对用户的特殊依赖
设计"成长档案"，记录用户对机器人的影响和培养过程

5. 融合文化适应性，本土化情感表达

LOVOT的设计深受日本文化影响，国内陪伴机器人需要结合中国文化背景和情感表达方式，开发更符合本土用户情感需求的交互设计。

具体实施路径可包括：

研究中国家庭关系和情感表达特点，设计符合中国文化的情感互动模式
结合中国传统文化元素，如二十四节气、传统节日等，设计特色互动内容
针对不同年龄段用户的情感需求，开发差异化的情感表达策略
融合中国特色的幽默感和表达方式，增强情感共鸣

六、结论与展望

LOVOT的交互设计对国内陪伴机器人的启示，本质上是关于如何在技术与人性之间找到平衡点。LOVOT通过"无用之用"的设计哲学和非语言交互的情感连接路径，成功构建了一种深度的情感依赖关系。而国内陪伴机器人则通过强大的语言交互和功能服务，满足了用户的多元需求。

未来的理想陪伴机器人应该是两者优势的融合：既有LOVOT那样能激发用户情感投入和关爱的特质，又有国内产品那样强大的语言交互和服务能力。这种融合不是简单的功能叠加，而是需要在设计理念层面进行深度思考和创新。

随着AI技术的不断发展，特别是多模态交互和情感计算技术的进步，未来的陪伴机器人将能够更好地理解和回应人类的情感需求，成为真正意义上的"情感伙伴"。在这个过程中，LOVOT的设计理念和交互方式，无疑为国内陪伴机器人的发展提供了宝贵的参考和启示。