人脸机器人登上Science Robotics封面：AI教会仿生机器人开口说话

胡宇航（网名 “U 航”），毕业于美国哥伦比亚大学，博士学位，首形科技创始人。长期专注于机器人自主学习的研究工作。研究成果发表于《Nature Machine Intelligence》，《Science Robotics》等国际顶级期刊。致力于赋予机器人 “自我模型” 能力，即构建对自身物理结构与运动的内部表征，使机器人能够更好地理解自身，并适应多变的形态、环境与任务。在仿生人机交互方向，他提出融合语音、视觉与动作的情绪理解与表达一体化系统，为机器人提供更加自然的交互能力。通过自监督学习机制，他的方法使机器人在无需人工干预的情况下不断提升人机互动质量，朝着具备终身学习能力的智能体不断迈进。

论文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adx3017

曾发表论文：

• Hu, Yuhang, et al. "Human-robot facial coexpression." Science Robotics 9.88 (2024): eadi4724.
• Hu, Yuhang, Jiong Lin, and Hod Lipson. "Teaching robots to build simulations of themselves." Nature Machine Intelligence (2025): 1-11.
• https://mp.weixin.qq.com/s/HdnbBweZseTjMedyWHDLSg

2026 年 1 月 15 日，一项来自美国哥伦比亚大学工程学院的突破性研究正式发表于《Science Robotics》，并登上期刊封面。该研究展示了一项全新的机器人技术：一台具备仿生面部结构的人形机器人，通过深度学习实现与语音和歌曲同步的真实唇部运动。它能跟着人类的语言精准张合嘴唇，甚至，能跟着音乐唱歌。标志着人形机器人在人类最丰富的交流通道之一唇部表达上，迈出了突破性一步。

为什么 “嘴唇” 如此重要？

研究显示，在面对面的交流中，人类将近一半的注意力集中在唇部运动上。我们或许能容忍机器人走路笨拙、手部动作僵硬，但哪怕极其轻微的不自然面部表情，都会立刻引发本能的不适。这正是著名的 “恐怖谷”。

长期以来，即便是最先进的人形机器人，在 “说话” 时也只能做出类似木偶的张合动作 —— 如果它们有脸的话。但这一次，情况正在发生改变。

一个会自主学习表情的机器人

在这项研究中，研究团队打造了一张高度仿生的机器人面孔：

在一层柔性硅胶皮肤之下，隐藏着20 余个微型电机，能够快速、安静且协同地驱动唇部形变。

图 2. 机器人唇形硬件结构。（A）面部机器人设计概览，重点展示了人机交互关键组件：包括扬声器、麦克风、高清摄像模块，以及用于固定柔软硅胶面皮的磁吸式快拆连接器。该连接器能实现面皮的精准定位，并通过推拉双向运动驱动硅胶面皮，完成说话时所需的复杂唇部动作。（B）搭载柔软硅胶面皮的人形机器人外观展示。其底座内部集成有边缘计算设备。（C）唇部驱动系统特写，展示上唇、下唇与唇角连接器分别对应固定于相应唇部支架。柔软可替换的面皮通过磁吸连接器固定，可便捷拆卸以进行维护或个性化调整。

随后，机器人被 “带到镜子前”…

就像一个第一次对着镜子学做表情的孩子，机器人通过观察自己面部在不同电机驱动下的变化，构建 Facial Action Transformer (FAT) 模型，逐渐学会如何控制自己的脸（机器人自我建模 Robotic Self-modeling)。研究团队将这一过程称为一种 “视觉 — 动作” 的自监督学习

图 3. 机器人能实现的口型及其对应音标展示。该机器人展示了再现关键英语音标的能力，例如爆破音（/p/ 和 /b/）、双唇音（/m/）以及圆唇元音（/u/ 和 /o/）。通过独立控制上唇、下唇及嘴角，每帧图像均捕捉到其实现的典型唇部运动效果。这些数据为机器人在说话时实现正确的唇形匹配奠定了基础。

依靠纯声音驱动嘴形动作

接着，机器人通过观看合成的机器人视频（通过 Wav2Lip）在不同语音语料（由 TTS 和 ChatGPT 生成）的真实唇部变化，进一步学习声音与唇部运动之间的对应关系。最终，这两种能力被整合在一起 —— 机器人得以将收到的声音信号，直接转化为连续、自然的唇部运动。无需理解语义，机器人已经能 “对得上口型”。

图 4. 机器人唇形同步的自监督学习框架。 (A) 数据收集阶段：机器人通过与语音相关的随机指令自主生成数据集，利用 RGB 摄像头捕捉广泛的唇部运动，以获取 3D 唇形数据。(B) 部署过程：始于来自 ChatGPT 的文本输入，文本被转换为音频，随后利用 Wav2Lip 技术合成机器人视频。利用真实机器人视频及其对应指令，训练由编码器和解码器（VAE）组成的机器人逆向变换器，以生成平滑、准确、可供真实机器人执行的电机指令。

多语言能力

研究团队测试了机器人在多种语言、不同语音环境甚至歌曲中的表现。结果显示，即使在复杂的语音节奏下，机器人也能完成连贯的唇部同步，甚至演唱来自其 AI 生成的曲目。

机器人多语言口型对齐能力

图 5. 多语言唇语同步性能量化表现。x 轴标签下方标注的样本量 n 对应每种语言的测试句子视频帧数。结果表明，所有非英语语言的同步误差均保持在英语误差范围内，显示出稳健的跨语言泛化能力。

当然，这还不是终点。研究者坦言，像 “B” 这类需要完全闭唇的音，以及 “W” 这类涉及明显撮唇的发音，仍然存在挑战。但关键在于 ——这是一种可以随着学习持续进化的能力，而不是写死的规则。

跨越恐怖谷的 “缺失环节”

在研究者看来，面部表情 —— 尤其是唇部的自然运动，正是长期以来机器人能力中的 “缺失环节”。“当前的人形机器人更多关注行走和抓取，但凡是需要与人面对面交流的场景，面部表达同样关键。”

随着人形机器人逐渐进入娱乐、教育、医疗、陪护等高度依赖情感沟通的领域，一张温暖、自然、可信的‘脸’将不再是加分项，而是入场券。经济学家预测，未来十年全球或将制造超过十亿台人形机器人进入人们的生活场景。而几乎可以确定的是 —— 它们不可能都没有脸。

从实验室走向现实

这项封面研究，不仅是一次学术突破，也展示了中国学者在国际人形机器人领域具备独特的创新能力。

第一作者胡宇航博士表示，当唇部同步能力与对话型大模型结合时，机器人与人类之间的连接将发生质变。“我们交流中有大量情感信息并不在语言本身，而在面部和身体语言中。机器人正在开始触碰这条通道。”

当机器人真正学会像人一样 “说话” 和 “表达”，

恐怖谷，正在被一步步填平。

人类与机器人的信任和情感，将会迎来新的篇章。