具身智能2.0时代 中科瞳芯新产品为机器人装上“情感大脑”
创始人
2026-01-20 20:01:07
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杭州,自DeepSeek和六小龙之后,再一次让AI和科技界为之侧目。近日,杭州中科瞳芯一次性全国首发四大硬科技产品,吸引了众多专家学者和业界媒体广泛关注。京津冀国家技术创新中心新科营主任蔡玮,物联网研发中心党委书记张英键,中科院研究员、苏州空天信息研究院副院长台宪青等受邀参加,共同为杭州AI创新建设蓝图添上浓墨重彩的一笔。

“情感计算时代的视觉神经中枢”,正是中科瞳芯对产品的定位。中科瞳芯由中科院副教授王师峥博士领衔,依托团队的技术积淀,专注于多模态情感大模型与情绪识别智能模组自主研发。核心产品应用于具身机器人、AI智能眼镜、智能摄像机等智能终端,服务智能生活、智慧教育、心理健康、公共安全等多个领域。

这次发布会,中科瞳芯集中发布四款兼具技术创新性与场景实用性的产品,构建起“算法 - 模组 - 终端”全链条产品矩阵,全面践行“让芯读懂心,让AI更有爱”的品牌理念,填补了多项情感识别领域的技术空白。

DeepFeel在生理信号验证、心理健康病理研究等核心方向实现突破性进展。该模型突破了传统情感算法仅停留在表面情绪识别的局限,可深度解析人类情绪背后的心理逻辑,涵盖情绪感知、理解、使用、管理全维度能力,为机器“读懂人心”提供核心算法底座,成为情感计算领域的“情感大脑”。

在DeepFeel大模型的基础上,诞生了首款国产自研情感识别智能模组DeepCore。该模组以高度集成化设计实现情感识别能力的轻量化部署,可快速嵌入各类智能终端设备,作为设备的“情感心脏”。更厉害的是,传统摄像头因帧率限制,微表情漏检率高达68%,而中科瞳芯的模组通过50纳秒级异步像素采样,可精准捕捉面部血流图谱(rPPG)、神经振动影像与微表情的同步变化。作为连接核心算法与场景应用的关键桥梁,该模组还大幅降低了情感智能技术的落地门槛,为终端厂商提供精准、高效、低成本的情感识别解决方案,加速情感AI在多领域的普及。

想要读懂人心,关键就在于如何精准识别人的情感。这一次,中科瞳芯发布了全球首款情感识别AI摄像机DeepSight。彻底打破传统摄像机“只记录不感知”的行业痛点,将情感识别技术与视觉采集深度融合,可实时捕捉面部表情、肢体动作等非语言信号,精准分析情绪状态并预警异常风险。

与此同时,中科瞳芯还带来了全球首款情感识别AI眼镜DeepSee。过去,眼镜是为了“看清”世界;现在,全球首款情感识别AI眼镜——DeepSee是为了“读懂”人心。作为情感智能走向消费端的标志性产品,它可实时解析交互对象的情绪状态,为用户提供情感反馈建议,让情感交互更自然、更贴近生活,同时为心理健康筛查提供便捷工具,为智能穿戴领域开辟情感交互新赛道。

以DeepFeel情感心理算法大模型为核心底座,企业构建起“大脑 + 心脏 + 感知终端”的完整产品矩阵;DeepCore情感识别模组作为“情感心脏”,实现“感知 - 计算 - 交互”的全链路闭环;DeepSight情感识别AI摄像头与DeepSee情感识别AI眼镜则作为前端感知终端,成功推动机器从“记录世界”“看清世界”,跨越到“感知情绪”“读懂人心”的全新维度。同时,通过边缘计算与特征值加密技术,成功破解生物数据隐私合规的行业痛点,为技术规模化落地扫清了关键障碍。

值得一提的是,中科瞳芯科的情感识别智能模组DeepCore,正成为具身机器人进化史上的关键突破。因为传统机器人仅能执行程式化指令,而搭载情绪模组的机器人可实时感知用户的微表情、语音震颤甚至瞳孔变化,从而调整交互策略。

比如服务机器人:通过识别老人的焦虑微表情,主动播放舒缓音乐或通知监护人;

教育机器人:根据学生的专注度波动动态调整教学内容,实现“情感自适应教学”;

工业机器人:在协作场景中感知工人疲劳状态,及时触发安全预警。

这种“情感嵌入”使得机器人从工具向伙伴演进,真正实现“有温度的智能”。

中科瞳芯的产品,已在多领域实现技术落地应用,让情感计算技术真正服务社会、温暖人心。

在教育领域,深度参与教育部青少年心理关爱工程,为全国60余座城市的3500所学校部署心理筛查终端。

在工业安全领域,为山西中煤平朔等龙头企业搭建矿工情绪压力监测系统,精准预警心理风险。

面向大众生活领域,DeepSee AI眼镜可实时解析26种情绪状态,为社交、演讲等场景提供智能情绪指引,还能为听障人群提供情绪辅助解读,打造“视觉 + 情感”双重增强体验;DeepSight AI摄像头则可精准监测青少年学习状态、驾驶员疲劳程度,同时能识别公共区域的异常情绪波动,助力提升公共安全预警能力。

正如王师峥博士所言:“我们不仅要让AI看得见,更要让它看得懂人心。”“让芯读懂心,让AI更有爱”——中科瞳芯的愿景,或许正是杭州下一轮创新的注脚。(图片由主办方提供发布)

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