情感计算(Affective Computing)是让机器识别、理解、处理和模拟人类情感状态的多学科交叉领域,其核心在于通过生理信号、语音特征、面部表情等多模态数据捕捉人类情感。在机器人应用中,情感计算赋予机器感知用户情绪并作出适切响应的能力,这种能力既包括基础的共情反馈,也涵盖基于情感状态调整的个性化服务策略。
从产品落地视角看,情感机器人已在教育陪护、医疗康复、客户服务等场景显现实用价值。例如教育机器人通过分析儿童面部微表情调整教学节奏,康复机器人利用语音情绪识别判断患者心理状态,这类应用的关键在于建立轻量化情感模型与具体业务逻辑的闭环。当前技术挑战主要在于跨文化情感表达的差异性处理,以及长时间交互中的情感状态衰减问题,这要求产品设计时需平衡算法精度与计算资源消耗。