AI CHINA｜机器人的进化路径

作者简介：刘伟，北京航空航天大学工学博士，北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任、博导，剑桥大学访问学者，清华大学战略与安全研究中心中美二轨AI对话专家，外交部人工智能专家，媒体融合生产技术与系统国家重点实验室特聘研究员，中国指控学会认知与行为专委会副主任委员、城市大脑专委会委员。研究领域为人机融合智能、认知工程、人机环境系统工程、未来态势感知模式行为分析/预测技术等多方面等。现为中国信息与电子工程科技发展中心专家委员会特聘专家、国家自然科学基金评议专家、全国人类工效学标准化技术委员会委员、中国人工智能学会高级会员。

摘要：随着人工智能、材料科学与认知科学的深度融合，机器人“拟人化”正从简单的形态模仿迈向深层次的认知与情感协同。本文系统探讨了机器人“拟人化”的内涵演变，将其核心要素界定为形态拟真、行为自然、认知共情与价值对齐四个维度。在此基础上，深入剖析了柔性电子皮肤、多模态情感计算、具身智能等关键技术的突破，并结合人机环境生态系统智能理论，揭示了拟人化机器人在医疗陪护、工业协作、教育服务等场景中的独特价值创造逻辑。研究发现，未来机器人“拟人化”将超越单一实体，融入由人类、机器、物理环境与信息空间构成的动态生态系统，通过生态位适配实现共生共荣。然而，其发展亦面临“恐怖谷”效应、伦理边界模糊、生态扰动风险等严峻挑战。为此，本文提出应构建以“人机环境生态系统智能”为指导的发展框架，强调在技术设计中嵌入生态伦理，推动跨学科协同治理，确保拟人化机器人成为促进社会福祉与生态和谐的积极力量。

关键词：机器人拟人化；人机环境生态系统；具身/离身/反身智能；情感计算

自捷克剧作家卡雷尔·恰佩克（Karel Čapek）于1920年在其戏剧《罗素姆万能机器人》（R.U.R.）中首次提出“Robot”（机器人）一词以来，人类对于创造“类人”伙伴的想象与实践便从未停歇。早期的机器人更多是作为工业自动化工具存在，其设计目标聚焦于效率、精度与可靠性，与“人”的关联仅限于执行人类指令。然而，随着技术的飞速发展，特别是人工智能从感知智能向认知智能乃至情感智能的跃迁，机器人“拟人化”已成为一个不可逆转的全球性趋势。这一趋势不再局限于让机器人拥有酷似人类的外观，而是致力于赋予其理解人类意图、适应复杂环境、甚至进行情感交流的能力。

当前，我们正站在一个关键的历史节点上。一方面，大语言模型（LLM）、脑机接口（BCI）、柔性电子等前沿技术的突破，为机器人实现更高层次的拟人化提供了前所未有的可能性；另一方面，社会对机器人角色的期待也发生了深刻变化——从冷冰冰的“工具”转向有温度的“伙伴”、“同事”乃至“家庭成员”。这种转变的背后，是对更高效、更和谐、更具人性化的交互体验的普遍追求。

然而，孤立地看待机器人拟人化的发展，容易陷入技术决定论的窠臼。一个更为宏大且深刻的视角是将其置于“人机环境生态系统”（Human-Machine-Environment Ecosystem, HMEE）之中。该理论认为，智能并非孤立存在于个体（无论是人还是机器），而是诞生并演化于由人类、机器、物理环境与信息空间共同构成的动态、开放、复杂的生态系统之内。在这个系统中，各要素相互依存、相互作用、共同进化。因此，机器人拟人化的终极目标不应仅仅是“像人”，而应是在这个复杂的生态系统中找到其独特的“生态位”，实现与人类及其他要素的共生共荣。

本文旨在系统梳理机器人拟人化的前沿技术发展脉络，深入剖析其在人机环境生态系统中的战略意义，并前瞻性地探讨其未来发展趋势、潜在挑战及应对策略。通过这一研究，我们期望能为拟人化机器人的健康发展提供理论指引，确保其技术演进始终服务于人类社会的整体福祉与生态和谐。

2.1 概念演进：从形态模仿到生态协同

机器人“拟人化”的概念经历了从表层到深层、从静态到动态的演变过程。最初，拟人化主要体现在机器人的外观设计上，使其在形态上接近人类，例如具有类似人体的四肢、面部表情等静态特征。然而，随着技术的发展，拟人化的重点逐渐转向动态行为和功能层面，不仅要求机器人能够模仿人类的动作，如行走、抓取等，还强调其在交互过程中表现出类似人类的智能行为，包括情感表达、语言交流和自主决策等。如今，拟人化更进一步，涉及到机器人的认知能力、社会适应性以及与人类的情感共鸣，使其能够在复杂的社会环境中与人类自然地互动，从而实现从简单的外观模仿到深层次的智能与情感融合的转变。

第一阶段：形态拟真。这是最直观、历史最悠久的拟人化形式，核心在于模仿人类的物理形态，如双足行走、类人手臂、面部特征等。其目标是降低人类对机器的陌生感和恐惧感，使其更容易被社会接纳。例如，本田的ASIMO、波士顿动力的Atlas、杭州宇树Unitree G1等早期人形机器人，主要展示了卓越的运动能力与形态相似性。

第二阶段：行为拟真。随着传感器与控制技术的进步，拟人化开始关注行为层面的自然性与流畅度。机器人不仅能做出类似人类的动作，还能根据环境反馈调整姿态、步态和操作方式，展现出一定的适应性和灵巧性。例如，协作机器人（Cobots）能够安全地与人类共享工作空间，其动作规划会主动规避碰撞，体现出一种“社交礼仪”。

第三阶段：认知与情感拟真。这是当前及未来发展的核心方向。机器人不仅需要理解人类的语言指令，更要能洞察其背后的意图、情绪状态和社交语境。这要求机器人具备情境感知、意图推理、情感识别与表达等高级认知能力。例如，陪伴型机器人能够通过分析用户的语音语调、面部表情来判断其情绪，并给予安慰或鼓励。

第四阶段：生态协同。这是本文基于人机环境生态系统理论提出的更高阶愿景。在此阶段，拟人化机器人不再是孤立的个体，而是作为HMEE中的一个有机组成部分。它的“拟人化”体现在其能够理解自身在整个生态系统中的角色与责任，主动与其他智能体（包括人类和其他机器）以及环境进行协同，共同维护系统的稳定性、效率与可持续性。其行为准则不仅源于预设程序，更源于对生态整体利益的考量。

2.2 核心理论框架：人机环境生态系统智能

人机环境生态系统智能理论（Human-Machine-Environment Ecosystem Intelligence Theory, HMEE）为理解高级拟人化提供了坚实的理论基础。该理论从六个关键维度出发，全面阐述了拟人化机器人的本质特征和实现路径。

1主体间性

主体间性强调智能是在主体间的互动中产生的。在人机交互中，拟人化机器人必须能够与人类建立“共同注意”和“共享意图”，这是实现深度协作的前提。例如，机器人需要能够理解人类的目光指向、手势和语言指令，并做出相应的反应。这种互动不仅要求机器人能够感知人类的行为，还需要其能够预测人类的意图，并在适当的时候提供帮助或反馈。通过这种方式，机器人与人类之间形成了一种动态的、相互依赖的关系，从而实现真正的协作。

2具身性

具身性强调智能根植于身体及其与环境的互动之中。拟人化机器人的认知和决策不能脱离其物理载体和所处的具体环境。这意味着机器人的身体结构和感知能力必须与人类相似，以便更好地与人类互动。例如，机器人的手部设计需要能够完成精细的操作任务，其视觉和听觉系统需要能够感知环境中的各种信息。通过具身性，机器人能够更好地理解人类的行为和需求，并在实际环境中做出合理的决策。

3离身性

离身性是指智能行为可以在一定程度上脱离具体的物理身体而存在。在人机环境生态系统智能理论中，离身性强调智能不仅仅局限于机器人的物理形态，还可以通过网络、数据和算法等方式扩展到更广泛的系统中。例如，机器人可以通过云计算和物联网技术获取和处理大量外部数据，从而增强其决策能力和知识水平。这种离身性使得机器人能够超越自身的物理限制，与更广泛的环境和系统进行交互，实现更高效的信息处理和智能行为。

4反身性

反身性是指智能系统能够对自身的状态、行为和决策进行自我反思和调整。在人机环境生态系统智能理论中，反身性强调机器人需要具备自我监控和自我优化的能力。例如，机器人可以通过内置的传感器和反馈机制实时监测自身的性能和环境变化，并根据这些信息调整其行为策略。这种反身性使得机器人能够不断学习和适应新的情境，优化自身的智能行为，从而更好地与人类和环境进行互动。

5情境性

情境性强调任何智能行为都发生在特定的社会文化与物理情境之下。拟人化机器人必须具备强大的情境建模与理解能力。这意味着机器人需要能够感知和理解其所处的环境，包括物理空间、社会关系和文化背景。例如，在不同的文化环境中，机器人需要能够理解当地的社会规范和礼仪，并据此调整自己的行为。通过情境性，机器人能够更好地适应不同的环境，与人类进行自然的互动。

6涌现性

涌现性强调整个生态系统的智能水平大于其各部分之和。拟人化机器人的价值在于它能激发和促进整个人机环境生态系统（HMEE）产生新的、更高阶的协同模式。这意味着机器人不仅仅是人类的工具，而是生态系统中的一个智能主体，能够与其他主体（如人类、其他机器人和环境）相互作用，形成复杂的协同效应。例如，在一个智能工厂中，拟人化机器人可以与人类工人和自动化设备协同工作，提高生产效率和质量。通过涌现性，机器人能够为整个生态系统带来新的价值和可能性。

人机环境生态系统智能理论为理解高级拟人化提供了全面的视角。主体间性、具身性、离身性、反身性、情境性和涌现性六个关键维度相互作用，共同定义了拟人化机器人的核心特征。通过这些维度，拟人化机器人不仅能够与人类建立深度协作，还能在复杂的社会和物理环境中自然地互动，从而实现更高的智能水平和更广泛的应用价值。

2.3 核心要素界定

基于上述演进与理论，本文将现代机器人“拟人化”的核心要素归纳为以下四个方面：

（1）形态拟真：指机器人在物理形态、材质触感、运动方式等方面对人类的模仿程度。这不仅关乎美学，更直接影响人机交互的自然度和信任感。例如，采用柔性材料制成的电子皮肤能提供更真实的触觉反馈，减少交互时的不适感。

（2）行为自然：指机器人动作的流畅性、协调性以及对环境的适应性。一个行为自然的机器人，其动作轨迹符合人体工学，反应速度与人类预期相匹配，并能在非结构化环境中灵活应对突发状况。

（3）认知共情：这是拟人化的灵魂所在。它包含两个层面：一是意图理解，即准确解读人类言语、手势、眼神等多模态信号背后的深层意图；二是情感共鸣，即能够识别、理解并适当地回应人类的情绪状态，建立起情感连接。

（4）价值对齐：这是最高阶也是最具挑战性的要素。它要求机器人的决策逻辑和行为准则与人类社会的核心价值观（如安全、公平、隐私、尊重）保持一致。在HMEE框架下，价值对齐还意味着机器人需考虑其行为对整个生态系统（包括其他生物和环境）的长远影响。

这四大要素层层递进，共同构成了一个完整的拟人化能力体系，为后续的技术突破与应用探索提供了清晰的坐标。

3.1 感知与交互层：打造“有血有肉”的躯体

拟人化的根基在于机器人能否拥有一个能与世界进行丰富交互的“躯体”。首先，传统的刚性传感器无法提供细腻的触觉体验，近年来，基于石墨烯、离子凝胶等新材料的柔性电子皮肤技术与仿生触觉取得重大突破，这些电子皮肤不仅能感知压力、温度、湿度等多种物理量，还能像人类皮肤一样弯曲、拉伸，甚至具备自修复能力，有些实验室已开发出能分辨不同纹理（如丝绸与砂纸）的电子皮肤，为机器人执行精细操作（如手术、护理）提供了可能。再者，拟人化机器人需要具备媲美甚至超越人类的视听觉能力，实现高保真视听觉融合，在视觉方面，事件相机（Event Camera）因其超高的时间分辨率和动态范围，能有效应对高速运动和强光变化场景，在听觉方面，麦克风阵列与先进的波束成形算法使机器人能在嘈杂环境中精准定位声源并分离语音，更重要的是，视听觉信息的深度融合，使得机器人能通过观察唇动辅助语音识别，或通过声音线索推断说话者的情绪状态。目前，大语言模型（LLM）的出现彻底改变了人机对话的范式，现代拟人化机器人不仅能进行流畅的闲聊，还能结合上下文进行复杂的任务规划与知识问答。然而，真正的自然交互远不止于语言，多模态交互技术将语言、表情、手势、姿态等信号进行统一建模，使机器人能综合所有线索来理解用户的真实意图，如当用户一边说“我没事”一边低头叹气时，机器人应能识别出其真实的情绪状态并给予关怀。

3.2 认知与决策层：注入“善解人意”的心智

如果说感知层是躯体，那么认知层就是心智，这也是实现认知共情与价值对齐的关键。具身智能理论认为，智能是在身体与环境的持续互动中涌现出来的，对于拟人化机器人而言，这意味着其学习和决策过程必须紧密结合其物理形态和所处环境，强化学习与仿真环境的结合，使得机器人可以在虚拟世界中进行海量试错，快速掌握复杂的物理交互技能，如抓取不规则物体、在拥挤空间中导航等，这种“在做中学”的模式，比纯粹的数据驱动学习更接近人类的学习方式。另外，情感计算旨在赋予机器识别、理解、表达和回应人类情感的能力，前沿研究已能通过分析微表情、生理信号（如心率变异性）和语言韵律，以较高准确率识别人类的基本情绪（喜、怒、哀、惧等），更进一步，一些系统开始尝试理解更复杂的社会情感，如尴尬、自豪或内疚，同时，通过可控的面部表情、肢体语言和语音合成，机器人也能向人类传递其“内部状态”，建立起双向的情感通道。未来，可解释AI与价值对齐机制将会越来越重要，随着机器人决策的复杂性增加，其“黑箱”特性引发了严重的信任危机，可解释AI技术致力于打开这个黑箱，向人类清晰地展示其决策依据和推理过程，这对于价值对齐至关重要，例如，在医疗陪护场景中，如果机器人建议某项治疗方案，它应能解释其推荐理由（如基于最新的临床指南和患者的具体数据），并允许医护人员进行干预和修正，此外，研究人员正在探索将伦理原则（如功利主义、道义论）直接编码进机器人的目标函数或约束条件中，从源头上确保其行为符合人类价值观。

3.3 系统与生态层：构建“共生共荣”的网络

在人机环境生态系统（HMEE）视角下，单个机器人的强大远远不够，其必须能融入一个更大的智能网络。数字孪生技术为物理世界创建了一个实时、高保真的虚拟镜像，拟人化机器人可以利用这个数字孪生体进行前瞻性的规划和模拟，预测其行为对环境和其他智能体的影响，在智慧城市中，一个拟人化的服务机器人可以通过城市的数字孪生模型，提前规划最优路径，避开人流高峰，并与其他交通参与者（如自动驾驶汽车）进行协同。未来的应用场景往往是多个机器人或人机混合团队共同作业，高效的多智能体协同算法，如基于共识的分布式优化、分层任务分配等，使得团队成员能够自主协商、分工合作，共同完成复杂任务，在这种协同中，拟人化机器人不仅要理解人类队友的意图，也要能与其他机器人进行高效的“机器-机器”沟通。与此同时，拟人化机器人需要处理海量的感知数据并进行实时决策，这对算力提出了极高要求，边缘-云协同架构巧妙地解决了这一矛盾，将对延迟敏感的任务（如紧急避障、实时表情生成）放在机器人本地的边缘计算单元处理，而将需要大量计算资源或全局知识的任务（如长期记忆、复杂规划）卸载到云端，这种架构既保证了交互的实时性，又充分利用了云端的强大算力。

4.1 医疗健康：从精准治疗到情感慰藉

在医疗领域，拟人化机器人正展现出巨大的潜力。面对全球老龄化浪潮，拟人化陪伴机器人可以成为老年人的“生活管家”和“情感伴侣”，它们不仅能提醒服药、监测健康指标、协助简单家务，更能通过情感计算技术感知老人的情绪低落，并主动发起聊天、播放音乐或联系家人，有效缓解孤独感，在康复训练中，具有拟人化外形和自然交互能力的康复机器人，能极大地提升患者的训练依从性和积极性。对于患有自闭症、社交恐惧症等心理障碍的患者，与真人治疗师互动可能带来巨大压力，拟人化程度适中的社交机器人则提供了一个安全、无评判的练习环境，它们可以标准化地执行社交技能训练脚本，并通过情感反馈帮助患者理解和练习适当的情绪表达。高度拟人化的手术机器人，如达芬奇系统的下一代产品，正朝着更精细的触觉反馈和更自然的主从控制方向发展，使外科医生能获得近乎“亲手上阵”的操作体验，在护理领域，拟人化护理机器人能以更温柔、更体贴的方式为病人翻身、喂食，其拟人化的外表和行为有助于减轻病人的焦虑和不适。

4.2 工业制造：迈向以人为本的“工业5.0”

工业5.0的核心理念是“以人为本”，强调人机协作而非机器替代。拟人化协作机器人是这一理念的最佳体现。在柔性生产与技能传承方面，拟人化机器人拥有与人类工人相似的工作空间和操作方式，能够无缝融入现有生产线。它们可以承担重复、繁重或危险的任务，而人类则专注于需要创造力、判断力和灵活性的工作。更重要的是，通过示范学习，经验丰富的老师傅可以直接“手把手”教会机器人复杂的装配技巧，实现宝贵工艺技能的数字化传承。在人机共融的安全保障领域，拟人化机器人内置了多重安全机制，其柔性关节和力控技术使其在意外接触时能立即停止或回缩，避免伤害，同时，其行为自然性（如平滑的启动/停止、可预测的运动轨迹）也让人类工人感到安心，愿意与其近距离协作。

4.3 教育与服务：塑造个性化与沉浸式体验

在教育和服务领域，拟人化机器人正重塑用户体验。拟人化教育机器人可以根据每个学生的学习进度、兴趣点和认知风格，动态调整教学内容和方法，它们不仅能耐心解答问题，还能通过表情和语气的变化来激励学生，营造出一种一对一辅导的沉浸式氛围，对于特殊儿童教育，其标准化和可重复性优势尤为突出。在商场、酒店等服务场所，拟人化服务机器人可以提供迎宾、导览、点餐、送物等一站式服务，其拟人化的外形和自然的交互方式，相比冰冷的自助终端，能显著提升顾客的服务体验和品牌好感度。在地震、核泄漏等极端危险环境中，高度拟人化的救援机器人可以代替人类进入现场，其类人的形态使其能更好地利用为人类设计的工具和设施（如开门、操作阀门），其强大的环境感知和自主决策能力则能高效完成搜救任务。

未来，拟人化机器人将不再是单一技术的堆砌，而是多种前沿技术深度融合的产物。柔性电子、生物混合材料、神经形态计算芯片等将共同打造出拥有“血肉之躯”和“类脑思维”的超级智能体。其感知、认知、决策、行动将形成一个高度闭环、自洽的系统，真正实现“身心合一”。在人机环境生态系统（HMEE）框架下，拟人化机器人的终极角色将是生态系统的“共生伙伴”，这意味着其设计目标将从满足特定功能需求，转向如何在生态系统中找到最佳的“生态位”，一个家庭服务机器人不仅要会做家务，还要能理解家庭成员间的关系动态，促进家庭和谐；一个城市服务机器人不仅要提供信息，还要能感知城市的情绪脉搏，为城市管理者提供决策支持。借助大数据和终身学习技术，未来的拟人化机器人将具备极强的个性化能力，它们会随着时间推移，不断学习和适应特定用户的行为习惯、偏好和价值观，形成独一无二的“个性”，同时，它们也将具备初步的社会化能力，能在多用户环境中理解复杂的社交规则，并扮演合适的角色。随着拟人化程度的加深，相关的伦理和法律问题将愈发凸显，社会将迫切需要建立一套完善的法规体系，明确拟人化机器人的法律地位、权利与义务边界、数据隐私保护规则以及事故责任认定标准。负责任的创新将成为行业发展的主旋律。

6.1 “恐怖谷”效应与社会接受度

当机器人的拟人化程度达到某个临界点时，微小的不完美反而会引发人类强烈的不适感，即“恐怖谷”效应，这严重阻碍了高度拟人化机器人的社会接纳。设计师应采取“适度拟人化”原则，根据具体应用场景选择合适的拟人化程度。在需要建立情感连接的场景（如陪护），可侧重于行为和情感的自然性，而非追求极致的外观逼真；在功能性场景（如工业），则可采用更抽象、更具亲和力的设计语言。同时，加强公众科普，增进对机器人技术的理解，也有助于跨越“恐怖谷”。

6.2 伦理困境与价值冲突

拟人化机器人在决策时可能面临复杂的伦理困境。例如，在自动驾驶汽车的“电车难题”中，如何权衡不同生命的价值？当机器人与用户建立了深厚的情感连接后，其收集的隐私数据如何保护？应对策略必须将伦理考量前置到技术研发的全生命周期，建立跨学科的伦理审查委员会，制定详细的伦理设计指南，推广可解释AI技术，确保机器人的决策过程透明、可追溯、可干预。在数据层面，严格遵守“最小必要”原则，并采用联邦学习、差分隐私等技术保护用户隐私。

6.3 对人机环境生态系统的潜在扰动

一个设计不当的拟人化机器人可能会对HMEE造成负面影响。例如，过度依赖机器人可能导致人类某些能力的退化（如社交能力、动手能力）；大量机器人的部署可能对就业市场造成冲击；其生产和废弃也可能带来新的环境问题。在评估拟人化机器人项目时，必须进行全面的社会影响评估和环境影响评估。政策制定者应引导技术发展与社会需求相匹配，通过再培训计划帮助劳动力转型。同时，大力推动绿色机器人技术，从设计源头就考虑产品的可回收性和环境友好性。

6.4 技术瓶颈与安全风险

当前技术在实现真正意义上的认知共情和价值对齐方面仍存在巨大鸿沟。此外，高度互联的拟人化机器人也面临着被黑客攻击、数据泄露等严峻的安全风险。鉴于此，应持续加大对基础研究的投入，特别是在通用人工智能、意识科学等前沿领域的探索。在工程层面，构建多层次、纵深防御的安全体系，从硬件、操作系统、通信协议到应用软件，全方位保障机器人系统的安全可靠。

机器人“拟人化”正引领着一场深刻的人机关系变革。它不仅是技术进步的必然结果，更是人类对更和谐、更高效、更具人性化的未来生活图景的主动追求。然而，这场变革的航程充满机遇与暗礁。若仅从工具理性的角度出发，盲目追求技术的极致拟真，可能会迷失方向，甚至引发不可预见的社会与伦理危机。因此，必须将机器人“拟人化”的发展置于“人机环境生态系统智能”的宏观框架之下进行审视和引导。这意味着，我们的目标不应是创造出一个个孤立的、完美的“人造人”，而是要培育出能够与人类、环境及其他智能体和谐共生、共同进化的“生态公民”。

鉴于此，首先，要确立“生态位适配”为核心设计理念，在研发之初，就应明确拟人化机器人在整个人机环境生态系统（HMEE）中的角色定位和价值贡献，确保其功能、行为和价值观与生态系统的整体目标相一致。其次，应构建跨学科协同的治理体系，机器人拟人化涉及技术、伦理、法律、社会、心理等多个维度，必须打破学科壁垒，建立由工程师、伦理学家、社会学家、法学家、心理学家和公众代表共同参与的协同治理机制。再者，积极加强“人机环境生态系统”通识教育，在全社会范围内普及人机环境生态系统（HMEE）理念，培养公众对拟人化技术的批判性思维和负责任的使用习惯，为技术的健康发展营造良好的社会氛围。最后，要设立专项基金支持负责任的创新，政府和企业应设立专项资金，优先支持那些在伦理设计、环境友好、社会效益等方面表现突出的拟人化机器人项目，引导产业向善发展。

总而言之，机器人拟人化的未来，不在于它有多像人，而在于它能为“人-机-环境”这个命运共同体创造多少价值。唯有秉持敬畏之心，以生态智慧为指引，我们才能驾驭这场技术浪潮，共同迈向一个人机和谐、万物共生的美好未来。

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