EIT｜从“机器”到“伙伴”：将舒适与信赖注入护理机器人

智能机器正渗透进医疗领域的各个环节，从微创手术到康复治疗，几乎无处不在。但真正让行业兴奋的，不只是那些高效运转的机器，而是它们能否从“工具”升级为“伙伴”——尤其是在那些最需要人情味的护理场景中。为了看清这条路径的走向，我们与哥伦比亚大学的机器人专家Hod Lipson聊了聊。他毕生研究的核心问题，恰好是“机器如何具备人性”。在他看来，未来护理机器人的面貌，与其说取决于力量和灵巧度，不如说取决于那些细微而极具人性化的信号——比如，在恰当的时刻展露一个微笑。

机器人技术目标的变迁

Lipson主导的实验室多年来一直在研究柔顺性材料、自适应执行器和力感应系统，目标是造出能够安全搬抬、稳定辅助的机器人。这些任务确实是护理工作中最累的活——扶患者从轮椅起身、协助洗澡、在移动中稳住身体——但有趣的是，它们也是最难攻克的。软体机器人学界曾长期以为，这种形态就是答案：柔软的手，或像大象鼻子那样的柔性臂。

但问题在于，这些任务不仅需要技术——它们更需要患者发自内心的信任。而信任，并非来自温柔的触碰——患者只有觉得机器人的脸看起来足够顺眼，才会愿意让它留在自己的房间里。

“十年来，我们一直以为软体机器人的核心就是柔软的手或象鼻臂；但只要你抬头看看四周，就会发现根本没有什么产品是这样的。”Lipson说，“脸才是软体机器人的灵魂，我们一开始完全想错了。”这个判断源自一个惊人的观察：人们在交谈时，大约有50%的时间都在注视对方的嘴唇。

（Hod Lipson是哥伦比亚大学教授，在机器人与AI领域获奖无数，其TED演讲是该领域观看量最高的之一，也曾作为核心人物出现在《纽约时报》2023年的《人工智能的未来》一文中。）

为何重体力任务反而排在最后

大多数人会本能地认为，护理机器人的首要任务应该是那些最耗费体力的劳动：搬抬患者、协助下楼梯、转移体位、帮人洗澡。这些工作不仅考验体力，而且一旦出错，后果不可逆。起初，Lipson也这样想。但现在，他认为这些反而是最后才该做的事。

“我一开始也以为这是软体机器人的使命。但这一块确实是技术上最难做好的。”他说。这并非能不能做到的问题，而是风险太高，社会还远远没准备好。“搬抬患者是很危险的事情，因为必须托起整个身体，这需要巨大的力量和充分的信任。”搬抬时任何一点疏忽都可能造成严重的跌倒事故；在楼梯上转移重心，一步踏错就会带来伤害。即使工程师把机械结构做到极致，整个社会也需要时间来接受机器人执行这种私密、高风险的护理。Lipson估计，建立起这份信任与安心感，可能需要十年时间。

而通往未来的道路，始于比体力劳动更简单的事情。

重新认识护理机器人

在Lipson看来，护理机器人的真正首发应用场景，是那些不与任何人直接接触的任务。“比如收拾物件、端菜、收盘子、清理杂物……”这些活儿看似平淡无奇，但能解决实际问题；更重要的是，它们能让患者习惯机器人在家中活动，而不用一开始就试图建立身体接触层面的信任。直到这一步走通，机器人才能迈入第二阶段——陪伴。

“我们已经看到了一些像宠物一样的机器人。它只需要静静地待在那儿。”听起来似乎可有可无，直到你意识到陪伴机器人真正能提供什么。Lipson曾亲眼目睹自己祖母的处境——百岁高龄的她很健谈，却总在反复讲述同样的故事、提出同样的问题、发表同样的观点。“反反复复地聊一模一样的话题，对陪伴者来说是一种煎熬，但她却全然乐在其中。”护理人员或许很难忍受这种日常重复，但对机器人而言，这根本不是问题。“AI的耐心是无限的——这一点非常惊人。”Lipson说，“让机器人坐下来玩拼字游戏？没问题。要求它听同一个笑话50遍？不在话下。这正是AI最擅长的事。”

陪伴的价值不仅在于驱散孤独，更在于它赋予了机器人存在的正当性。如果连简单对话都让人无法接受，患者更不可能接受机器人帮忙穿衣、引导下楼或协助洗澡。而接受度在很大程度上取决于机器人的面部表情和行为是否自然：能否做到专注而不“用力过猛”，反应时机是否恰到好处，面部传递的究竟是安全感还是不确定。

50自由度的难题

走进任何一家机器人实验室，你都会看到人形机器人完成令人惊叹的肢体动作——但它们都缺少一张真正的脸。“大家都在造人形机器人，走路、跑步、翻筋斗，样样都行，就是没有脸，因为做一张脸真的、真的太难了。”Lipson说。这背后涉及机器人学界所说的“自由度”——一个系统必须协调多少个独立动作。一条腿大约有10个自由度，一只手大约有20个。而人脸呢？“人类面部大约有50个自由度。所有人际交流行为都与这50块肌肉的特定方式有关：微笑、点头、注视、说话、动嘴唇、转眼球、皱眉——无一例外。”

协调那么多部位的难度可想而知；但真正的挑战在机械层面之外——心理层面。“如果手部动作不到位，那还算不上大问题；但如果它笑得不对劲，那真的，真的很瘆人。”人类会不自觉地、毫不留情地解读他人表情。一个生硬或不对称的笑容，不会被认为是“差一点就对了”，而是会触发“恐怖谷效应”——那种源自本能、感到“哪里不对劲”的不安感。而在护理场景中，信任是最核心的要素。一个不恰当的表情，就足以毁掉花费数周建立起来的信任。所以，把面部表情做好，绝不是锦上添花，而是实现其他一切功能的前提条件。

让机器人学会如何变得更自然

Lipson的实验室研制了一款拥有26个自由度的机器人面部，虽然比人脸的50个少，但已能展现出相当丰富的表情。团队借助大量人类视频数据进行训练，以研究真实人类表情的统计规律。但真正的难点不在机械本身——而在于时机与情境。微笑必须在恰当的时刻出现，与对话的情感基调相契合，并自然地淡去。人类无意识中做出的成千上万次微调，必须被机器精准复制。

但只要做对了，效果令人惊叹。“一旦机器人能够活动嘴唇并正确地加以运用，它们几乎就像活了一样。这是一个仿佛带有魔力的时刻。”而这份“魔力”，才是打开身体护理大门的钥匙。不是因为一张脸让机器人更强大，而是因为它让人更愿意信任接下来的一切。

柔顺未必一定要柔软

尽管团队还没能以最初设想的方式让机器人实现真正的微笑，但他们依然坚信，柔顺性材料和自适应控制终将成为护理机器人的关键要素——只是还需要时间。当机器人开始执行身体护理工作时，其行为模式将完全不同于工厂机器人。“你一定不希望拖拉机遇到障碍物就停止前进，”Lipson说，“但当你一把推开护理机器人时，预期是它会退让。”

这种“让步而非强硬”的原则，正是机器人学界所说的“柔顺性”。而Lipson的创新观点是：柔顺性并不一定需要柔软的材料。“你完全可以造出一台看起来坚硬，却表现得很柔软的机器人——只要软件让它不那么倔强就行。”在传感器反馈阻力数据充足的情况下，即使是金属框架的机器人，也能实现在检测到推力时立即退让。这样一来，它就不再像是一台强行执行计划的机器，而更像一个等待人类授权的谨慎助手。

通过行为而非仅靠材料来建立信任

如果问工程师护理机器人面临什么障碍，他们会列举一堆技术难题：执行器、传感器、动力系统、成本。但Lipson看到了另一层面：“人们在心理上对软体机器人的接受程度，将会是最大的障碍。”随着应用场景越来越敏感，风险和门槛也在提高。老年护理常被视为试金石，但Lipson认为这只是第一步；接下来还有儿童保育和教育领域，它们对信任与安全的要求更加严苛。

社会不会轻易给予信任——尤其当涉及弱势群体时。无人驾驶汽车正处在这个阶段：“他们必须证明自己是安全的，但消费者依然缺乏安全感。但只要坐过几次，你就会开始习惯它。”护理机器人也会经历类似的过程，但风险更高，接受速度也更慢。即使机器人功能再强大，如果人们不愿意靠近它，一切无从谈起。正因如此，部署路线图与工程师的预期并不一致：技术要求最高的任务——搬抬、洗澡、转移——恰恰也最需要建立在信任之上；而信任又必须从更简单的互动开始建立：一个能在房间里自由行走且不出问题的机器人，一个不过度侵占私人空间的机器人，一个能聊天而不让你不安的机器人。

这就是为什么Lipson总是回到那个看似简单的标准：“它需要以自然的方式移动。让它变得更自然，才是真正的挑战。”对人形机器人而言，“自然”意味着微笑不会令人不适、目光既专注又不刻意、嘴唇随说话自然开合。这些，恰恰是人类在须臾之间判断对方是否安全、是否可以亲近时所依赖的细微信号。

纵使机器人已经会翻筋斗，也还是无法自然地微笑。在它做到这一点之前，即使拥有再先进的软体技术，通往身体护理之路，依然会被一个细小表情所阻挡。当然，护理机器人终将承担起最复杂的任务——但这一切，只有等它先学会一件更简单的事：让人们感到足够舒适，愿意与它同处一室。而这一切，都始于一个微笑。