问题描述

情智兼备的数字人与机器人不仅能够实现处理任务的高效性，也能够兼顾情感关怀的人性化，旨在不断提高人机交互的综合水平。在深度学习技术发展的推动下，数字人和机器人在认知、决策和学习方面取得了长足的进步，然而在情商方面仍面临着诸多挑战，如情感识别的准确性和情感表达的自然性等。未来研究面临的关键难点包括多模态情感感知、个性化情感分析和仿生化情感交互。情智兼备的数字人与机器人对推动通用人工智能技术的发展具有重要意义，将在医疗、教育、工业等领域展示出广阔的应用前景，有效服务民生改善、国防建设等国家重大需求。同时，情感智能的研究也将促进跨学科合作和交流，为人工智能技术的发展提供新的思路和方法，推动智能时代的到来。

问题背景

情感是人类内在的情绪、感觉和情感状态，涵盖了广泛的情绪体验。作为人类生活中不可或缺的一部分，情感影响着个体的认知、行为和决策，也在人际交往和社会关联中扮演着重要角色。

情感计算是一门跨学科交叉的研究领域，涵盖了计算机科学、心理学、认知科学、神经科学等多个学科的知识和技术，旨在理解、模拟和处理人类情感。情感计算的主要研究目标是深入研究情感与认知之间的相互作用，通过探索情感如何影响认知过程，以及认知如何调节情感体验，从而更全面地理解人类情感认知的本质。同时，不断优化情感识别和表达技术，从语音、文本、图像等多种数据源中准确识别和表达情感，更好地将情感信息整合到计算机界面和智能体中，以实现更准确、更自然的情感交流。在此基础上，开发出具有感知、处理和交互功能的情智兼备的通用智能体，不仅能够识别和生成情感内容，还能够理解情感背后的认知过程，并相应地调整其行为和反应。

数字人和机器人是人工智能众多前沿技术的集成者，融合了机器学习、自然语言处理、感知技术等多个子领域的成果。数字人是指通过计算机软件模拟出的具有人类特征和行为的虚拟实体,具有自己的思维、情感和个性，与真实世界中的人类进行交互，并扮演各种角色。机器人则是在此基础上构建而成的，包含机械结构、传感器、执行器和控制系统等多个部分的智能化系统。现有研究成果主要集中在认知、决策、学习上，在此基础上引入人类情感，构建情智兼备的数字人和机器人，将使人机交互更加自然和人性化，有利于机器和数字实体更好地适应人类社会的需求，实现更加智能和人性化的交互体验。

最新进展（截止问题发布年度）

目前的情智兼备数字人与机器人相关研究，主要可以分为智商、情商和情智互相协同三个方法。在智商方面，深度学习技术的快速发展推动了智能机器人和数字人领域的进步，使得智能体能够更好地理解、处理和生成复杂的信息，如语音、图像、文本等，从而实现更高水平的认知和智能行为。增强学习和自主学习能力的提升使得智能体能够通过与环境的交互来不断改进和优化自己的行为，使得智能体能够更好地适应不同的情境和任务，并实现更加灵活和智能的行为表现。在情商方面，尽管情感识别和生成技术取得了一些进展，但仍面临着识别准确度和情感表达的自然性等挑战，现有技术往往难以准确捕捉和表达复杂的人类情感。个性化情感交互目前仍处于探索阶段，虽有一些研究试图根据用户的个性特征和偏好来调整情感交互方式，但相关研究仍需要进一步深入。在情智协同方面，大多数情感智能系统仍处于实验室阶段，应用范围相对较小。总结而言，目前在智商方面已经取得了较大的研究进展，而情商方面的进展则相对缓慢，两者互相协同的研究则更是处于起步阶段。

现有的情智兼备数字人与机器人研究工作虽已取得了一定的进展，但仍存在着多模态融合效率低、情绪智能分析趋同性强、情感交互生硬等诸多不足。在未来的研究工作中，主要面临以下三点关键难点与挑战：

一、多模态情绪感知。多模态情绪感知需要将来自不同感知通道的信息进行有效融合，涉及跨模态数据的集成和处理，需要克服不同感知通道之间的不一致性和差异性，以提取出更准确和全面的情感信息。多模态数据的情绪特征提取也是一个复杂而具有挑战性的任务，需要设计出有效的特征提取算法，能够在不同模态之间提取出具有区分性和表达性的情感特征，以支持情感分类和识别任务。具体而言，在跨模态数据集成和处理方面，关键的科学问题包括如何有效整合不同感知通道的数据，以及如何处理不同感知通道之间的非对齐性和差异性等；在多模态情感特征提取方面，关键的科学问题包括如何针对不同感知通道设计出具有区分性和表达性的特征提取算法，以及如何应用预训练大模型等前沿技术提取有意义的情感特征等。

二、个性化情智分析。个性化情感分析需要建立适合不同个体的情感模型，从大规模数据中挖掘出个体差异的特征，并将其纳入到情感智能系统中，以实现对个体的个性化情感理解和分析。同时，个性化情感分析还需要考虑情感在时间和环境上的动态变化。因此，需要设计出能够动态调整的情感模型，能够随着个体情感状态的变化而进行实时调整和优化。具体而言，在个体模型建立方面，关键的科学问题包括如何有效地衡量和表征个体差异和异质性，以及如何从大规模数据中挖掘出适合不同个体的情感模型等；在动态调整情感模型方面，关键的科学问题包括如何设计模型参数的实时反馈机制，以及如何在动态调整中保证系统的稳定性和性能等。

三、仿生化情感交互。在实现仿生化情感交互时，需要使机器人和数字人表现出足够的情感真实性，以便让用户产生真实的情感共鸣和连接。这需要克服情感生成的不自然性和生硬性，使情感表达更加自然和流畅。除了软件算法和模型的设计之外，仿生化情感交互还需要考虑硬件层面的问题，需要具备感知和传感技术，能够感知人类的情感状态和行为，还需要配备合适的情感表达装置、人机交互接口等硬件条件，让用户方便地与智能系统进行情感交流和互动。具体而言，在自然流畅的情感生成方面，关键的科学问题包括如何从语言、声音、面部表情等方面设计情感生成算法和模型，避免生硬的情感表达等；在感知传感和表达交互方面，关键的科学问题包括如何提高传感器与感知算法的准确性和响应速度，以及如何设计、选材和驱动情感表达装置等；在软硬件协同融合方面，关键的科学问题包括如何进行智能交互软硬件的协同设计和优化，如何保证智能交互系统的稳定性和可靠性等。

重要意义

情智兼备数字人与机器人的研究成果对于通用人工智能技术的发展具有重要的意义，在医疗、教育、工业等领域具有广阔的应用前景，能够有效服务民生改善、国防建设等领域的国家重大需求。通过将数字人与机器人的智商与情商相结合，可以赋予智能系统理解和处理人类情感的能力，实现更加自然、更加智能的交互，从而大大提升通用智能系统的使用体验和交互效率。情智兼备数字人与机器人在国防安全领域具有重要意义，通过推动装备智能化和情智协同水平，有利于提升作战能力和效率，增强国防实力，有利于加强信息化作战能力，提升信息获取、分析和决策能力，增强国防安全；同时在医疗教育等重点民生领域也具有广阔的应用前景，可以有效提升医疗服务水平和覆盖范围，保障人民健康，改善教育教学质量，提供因材施教的个性化教学，促进教育公平和全民素质提升。情智协同还可以促进计算机科学、心理学、神经科学、材料科学等多个领域之间的交叉合作和研究，通过跨学科合作交流实现人类情感认知本质的理解，从而推动情感智能领域的发展，通过深入理解情感认知的机制，为人工智能系统的设计和优化提供新的思路和方法，从而启发人工智能技术向更高水平的发展。