来源:互联网 更新时间:2026-07-21 14:12
家庭主动智能陪伴机器人巴布Buboo 1(图源/企业)
任永亮判断,行业正处于一个关键的“跨越期”——从“演示型电子玩具”向“具备在场感的家庭智能体”转变。下一阶段的竞争,将是多模态主动感知能力、垂直居家场景的原生数据积累,以及长期情感记忆模型的搭建。目前,市场上还没有哪款家庭机器人真正跑通了商业模式。在这样一个没有标准答案的赛道上,巴布试图回答一个核心问题:当AI终于有了身体,它该如何回应人类的情感需求?
主动式交互(图源/企业)
任永亮解释说,65厘米的高度刚好匹配3岁孩童的平视视野。如果机身太低,地面杂物、低矮家具会持续遮挡视觉画面,机器人采集到的环境信息完整性就会大打折扣。而直立机身带来的全域观测视野,能有效提升机器对环境、人物的空间判断力。
不过,让机器人“看见”物理世界还远远不够,它还需要一个足够聪明的“大脑”来理解眼前正在发生什么——家里谁是主人、什么时候来了客人,孩子的笑是因为开心还是调皮,老人沉默是因为疲惫还是情绪低落。这些问题的复杂度,远不是通用大模型加一套语音接口就能解决的。
高65厘米,可匹配3岁孩童的平视视野(图源/企业)
基于测测十余年积累的万亿级情感语料,心言集团自研的心元大模型为巴布构建了一套三层递进的技术底座。
最底层是心元大语言模型,集成了Multi-Agents、RAG检索与长周期记忆模块。它的核心任务不是知识问答,而是理解语境——比如用户语气是急促还是平缓,反复提到同一个词背后是什么原因,这些素材是传统公开语料里学不到的。
中间层是心元多模态大模型,覆盖视觉推理、远近场语音识别与拟人语音合成,负责把机器人捕捉到的画面、声音、距离信息翻译成模型能理解的语义信号。
最上层是心元xyVLA具身模型,打通从“看到—理解—行动”的完整链路。一个典型的场景是:孩子拿着画冲到巴布面前一言不发,xyVLA层先调动视觉模块识别画作内容,再调用语言模型生成鼓励类对话,最后通过运动控制模块让巴布歪头、靠近、用拟人语音输出反馈,整套动作几秒内连贯完成。
“很多人以为让机器人开口说话很容易,”任永亮说,“但什么时候开口、对谁开口、输出内容是否贴合当下场景,才是行业普遍难以攻克的技术难点。”心元模型体系与主流通用大模型的本质区别在于:通用模型仅依托线上文字语料训练,缺少居家实景、面部微表情、肢体动作等三维上下文;而巴布模型原生适配家庭真实环境,能同步读取画面、情绪、空间信息再完成对话输出,补齐了LLM落地居家场景的短板。
深度情感理解能力(图源/企业)
基于家庭物理AI终端的定位,当前巴布主要围绕三类真实居家场景搭建功能。首先是松弛化语言陪伴,区别于强任务导向的K12教育硬件,它为低龄儿童语言启蒙、常态化亲子对话提供一个无压力的家庭外语交流环境。
第二个功能是长效情绪慰藉,搭载测测积累的情感陪伴能力和情绪识别技术,主要面向职场父母和独居老人,缓解职场人士在育儿陪伴缺失方面造成的亲子关系疏离、老年用户的认知退化和社交孤立等痛点。
第三是提供轻量化AI影像记录功能。用户只需要挥手就能触发拍摄,照片会自动转为漫画风格,同步推送至相应App。所有图像数据均在本地完成处理,充分保护家人肖像隐私。此外,用户外出期间,机器人还会自主捕捉居家场景中老人、孩童、宠物的趣味画面并同步推送,缓解用户离家后的焦虑情绪。
远程画面同步推送(图源/企业)
2026年被业内视为具身智能的“分化之年”。WAIC 2026展台上,行业清晰地分化出两大路径:一条面向工厂产线、物流仓储等生产力场景;另一条聚焦家庭场景,强调情感陪伴与多代际沟通。后者正处于从“玩具”到富有“生命感”具身终端跨越的拐点。
如果说测测App解决的是“被理解”的需求,那么巴布试图回应的,是用户“被陪伴”的渴望。这条路线看似跳脱,实则在面向一个更本质的问题:在原子化社会日益加深的今天,在家庭的情感缝隙中,用物理形态实现可触碰、高质量、可持续的在场。 七麦数据官网网页地址 七麦数据官方入口在线首页
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