人形機器人如何實現“擠眉弄眼”？面部情感表達技術大揭秘

在人形機器人技術飛速發展的當下，面部情感表達已成為衡量其交互能力的核心指標。這一技術體系圍繞機械結構設計、仿生皮膚研發及多模態交互系統構建展開，旨在讓機器人突破“機器感”局限，實現更自然的情感傳遞。

仿生機械結構是機器人面部表情的物理基礎，其設計以面部動作編碼系統（FACS）為理論核心，將復雜表情轉化為可量化的動作單元（AU）控制問題。這種轉化不僅讓機械設計更具標準化，還能控制AU激活強度，實現從微表達到夸張表情的細膩過渡。目前，主流機械結構設計分為兩類：機械式與仿生式。

機械式設計依賴傳統機械傳動，通過連桿、齒輪、舵機等部件驅動面部運動，典型代表為早稻田大學的KOBIAN機器人。該機器人采用模塊化設計，將面部劃分為眉毛、眼部、嘴部機構，各模塊獨立配備控制單元，具備成本低、易維護的優勢，但受限于剛性傳動，表情細膩度難以突破。

KOBIAN機器人 來源：早稻田大學

與之相對，仿生式設計更注重模擬人類面部肌肉運動邏輯，采用軟材料與柔性驅動器技術。Hanson Robotics 的Sophia機器人是其中典范，其“柔性驅動—肌肉模擬”結構通過氣動人工肌肉、形狀記憶合金等元件，復刻人類肌肉的收縮與舒張，讓表情更自然逼真，不過高度仿真的外觀也使其面臨“恐怖谷效應”風險——當靜態仿真度達到臨界點，人類會因外觀與動態的細微失配產生不適感。

Sophia人形機器人 來源：Hanson Robotics

當前，多模態混合驅動系統成為平衡性能與效果的優選方案。該系統通過機電-氣動協同控制，讓剛性與柔性驅動各司其職：微型舵機陣列組成的剛性驅動負責眉弓、顴肌等大位移區域運動，氣動人工肌肉（PAM）等柔性模塊則控制唇部、眼瞼等精細表情單元，形成剛柔耦合的仿生驅動架構。在表情控制上，系統采用“情感計算-運動學映射-力位混合控制”三級體系：先通過深度神經網絡（DNN）解析情感語義，再基于FACS建立表情參數化模型，最終通過阻抗控制算法協調多驅動單元，實現毫秒級動態表情生成。

仿生皮膚作為情感表達的最終載體，其材料特性直接決定表情真實感與交互深度。目前主流材料有兩種：硅膠與“Frubber”。硅膠因加工性能好、易成型且兼容傳感器，成為基礎選擇，能滿足機器人面部基本外觀需求，但作為絕緣材料，其機械性能與真實皮膚差距較大，難以自然形成復雜褶皺與微表情。而Frubber材料，憑借卓越的生物機械保真度脫穎而出，其肉質般的彈性質地可精準模仿人類肌肉組織，讓皮膚褶皺更自然，大幅提升表情仿真度。

來源：《人形機器人面部情感表達技術研究綜述》（柯顯信等）

不過，皮膚技術發展也面臨多重挑戰。首先是導電性與機械性能的權衡：為實現觸覺感知，需在硅膠基體中添加碳納米管、石墨烯等導電填料，但填料增加會導致材料變脆變硬，偏離仿生初衷；其次是信號串擾問題，多模態電子皮膚中不同傳感器的電信號易相互干擾，影響感知可靠性；最后，傳感器與柔軟皮膚基底的楊氏模量差異會引發界面應力集中，加上軟體材料的磨損與蠕變，降低皮膚長期耐用性。

總體來看，人形機器人面部情感表達技術已在機械結構、仿生皮膚與多模態交互上取得階段性突破，從標準化的機械傳動到仿生肌肉模擬，再到剛柔耦合的混合驅動，逐步縮小了與人臉表情的差距，但仍面臨“恐怖谷效應”、皮膚材料性能矛盾等核心挑戰。

未來，技術發展將聚焦兩大方向：一是突破材料與控制瓶頸，研發兼具高導電性、柔韌性與耐用性的新型仿生皮膚，同時優化情感計算模型，讓表情動態與人類生理反應更貼合；二是加速場景落地，如在醫療陪護中通過細膩表情傳遞關懷，在教育場景中以生動交互提升教學效果，最終實現從“形似”到“神似”的跨越，推動人機情感交互進入更自然、更具溫度的新階段。

參考來源:

柯顯信.人形機器人面部情感表達技術研究綜述

KIMIZUKA. Haptic in-sensor computing device made of carbon nanotube-polydimethylsiloxane nanocomposites