在全球人工智能浪潮持續(xù)深化的 2025 年，智能陪伴賽道正展現(xiàn)出巨大的市場潛力。
據(jù) Grand View Research 數(shù)據(jù)顯示，2024 年，全智能陪伴市場規(guī)模已超過 281 億美元，預(yù)計(jì)到 2030 年將突破 1400 億美元，復(fù)合年增長率高達(dá) 30%。
在這個(gè)千億美金市場中，中國與新加坡正在成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的兩個(gè)關(guān)鍵市場：中國作為全球第二大 AI 伴侶應(yīng)用市場，擁有最活躍的應(yīng)用創(chuàng)新生態(tài)和完整的產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)；新加坡則憑借其國際化環(huán)境、高老齡化程度和先進(jìn)的 AI 治理體系，成為 AI 伴侶產(chǎn)品進(jìn)行全球化驗(yàn)證的重要試驗(yàn)場。
基于兩國市場的互補(bǔ)性，由通商中國主辦，中新人工智能協(xié)會(huì)（CSAIA）作為官方合作伙伴的 2025 通商中國青年論壇中，特別設(shè)置了"AI 陪伴與人形機(jī)器人：探索產(chǎn)業(yè)新趨勢 "專題討論，本次討論匯聚了中新兩國產(chǎn)學(xué)界的典型實(shí)踐代表。
討論圍繞技術(shù)產(chǎn)品突圍、商業(yè)化定位、全球化布局 及 社會(huì)倫理治理四大維度展開，其中楊豐瑜博士再三強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的用戶體驗(yàn)導(dǎo)向，并指出：" 觸覺是具身智能的皇冠明珠，但最好的技術(shù)是讓用戶感知不到技術(shù)存在 "。鄒春慧結(jié)合商湯科技的全球化實(shí)踐總結(jié)：" 出海不是簡單的技術(shù)輸出，而是價(jià)值理念的共融過程 "，凸顯全球化中的文化適配重要性。李苡杰博士警示：" 算法偏見本質(zhì)是社會(huì)偏見的鏡像，AI 治理需要多元共治 "，呼吁建立包容的倫理框架。陳養(yǎng)威則建言：" 年輕從業(yè)者既要擁抱技術(shù)迭代，更要堅(jiān)守人文底線 "，提醒行業(yè)平衡創(chuàng)新與責(zé)任。
這場橫跨新加坡兩地的對話，不僅展現(xiàn)了 AI 伴侶技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化的演進(jìn)路徑，更通過中新兩個(gè)代表性市場的對比分析，揭示了人工智能全球化發(fā)展的關(guān)鍵路徑——技術(shù)創(chuàng)新需要與本土化應(yīng)用、倫理治理同步演進(jìn)，而這正是通商中國與中新人工智能協(xié)會(huì)共同推動(dòng)中新對話和 AI 專題討論的深層價(jià)值所在。
以下是主題討論實(shí)錄，經(jīng)「出海參考」編輯整理：
陳凰朝：先討論一個(gè)產(chǎn)品技術(shù)的問題。當(dāng)前 AI 伴侶與人形機(jī)器人正處于關(guān)鍵的技術(shù)分水嶺，從多一模態(tài)向多模態(tài)融合發(fā)展，從云端智能向邊緣計(jì)算轉(zhuǎn)移，從通用能力向?qū)I(yè)場景深化，技術(shù)路線的選擇直接決定了產(chǎn)品形態(tài)。想請教楊博士，作為全球首個(gè)觸覺大模型與多模態(tài)融合大模型的提出者，您認(rèn)為 " 觸覺 " 在機(jī)器人產(chǎn)品設(shè)計(jì)中扮演著怎樣的角色？又該如何向用戶解釋 " 為什么需要觸覺 " 呢？
楊豐瑜：" 具身智能 " 的定義：通過集成視覺、聽覺、觸覺等多模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在復(fù)雜場景下的泛化操作與多功能適配。觸覺感知是 " 具身智能皇冠上的明珠 "，其核心價(jià)值體現(xiàn)在三個(gè)方面：
1、力控制精準(zhǔn)度：僅靠視覺無法判斷操作力度，例如 " 抓取豆腐不壓碎 "" 擰動(dòng)瓶蓋不打滑 " 等精細(xì)動(dòng)作，需依賴觸覺反饋實(shí)現(xiàn)力的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)；2、遮擋場景補(bǔ)位：機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)時(shí)，自身肢體易遮擋視覺傳感器，觸覺可替代視覺完成 " 盲操作 "，避免流程中斷；3、被動(dòng)安全保障：在家庭、公共場所等與人共存的場景中，觸覺能實(shí)時(shí)檢測碰撞并觸發(fā)安全響應(yīng)，是機(jī)器人 " 融入人類環(huán)境 " 的前提。
陳凰朝：接下來想請教商湯科技的鄒總，如何看待楊博士剛才提到的 " 讓技術(shù)隱形于體驗(yàn) "？商湯是如何推動(dòng)技術(shù)落地并轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的？
鄒春慧：商湯的核心邏輯是構(gòu)建了 " 一基兩翼 " 的產(chǎn)品體系：一基是指商湯人工智能基礎(chǔ)設(shè)施包括智算中心 SenseCore和大模型 SenseNova 為核心底座，以此支撐兩大應(yīng)用方向 ——
生產(chǎn)力工具：通過 AI 輔助編碼、數(shù)據(jù)分析，提升企業(yè)端效率，目前已服務(wù)超千家金融、制造企業(yè)；
人機(jī)交互工具：為 " 數(shù)字化身 " 及未來具身機(jī)器人提供技術(shù)支持，在政務(wù)服務(wù)場景中，" 數(shù)字化身 " 可實(shí)現(xiàn) 7 × 24 小時(shí)信息傳遞，同時(shí)解放人類員工處理復(fù)雜決策類任務(wù)。
在技術(shù)落地與產(chǎn)品轉(zhuǎn)化上，需遵循四大原則：以需求為導(dǎo)向、聚焦客戶體驗(yàn)、重視數(shù)據(jù)隱私與安全、堅(jiān)守 AI 倫理與合規(guī)。
陳凰朝：關(guān)于 "AI 需關(guān)注倫理 "，這恰好是李博士的研究方向。請問李博士，您如何看待楊博士與鄒總的產(chǎn)品設(shè)計(jì)邏輯？該如何避免 AI " 過度擬人化 "？
李苡杰：我并非只關(guān)注 AI 的負(fù)面影響，反而非?？春闷鋵ι鐣?huì)的正向價(jià)值。但在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，我們必須先思考兩個(gè)問題：一是長期使用會(huì)帶來什么結(jié)果？二是產(chǎn)品目的是 " 替代人類 " 還是 " 幫助人類 "？
當(dāng)前大語言模型會(huì)呈現(xiàn)出一定的 " 個(gè)性特征 "，人類在與 AI 交互時(shí)，個(gè)性可能會(huì)逐漸被 AI 影響 ，若 AI 設(shè)計(jì)不當(dāng)，未來可能對人類產(chǎn)生負(fù)面影響。
另一個(gè)關(guān)鍵問題是 " 數(shù)據(jù)來源 "， 若數(shù)據(jù)集本身存在偏見（如性別歧視、地域歧視），訓(xùn)練出的 AI 系統(tǒng)也會(huì)傳遞這些偏見，無法給社會(huì)帶來正向價(jià)值。
因此，無論是學(xué)界還是業(yè)界，在設(shè)計(jì) AI 產(chǎn)品時(shí)都需多維度思考：產(chǎn)品會(huì)如何影響個(gè)體與社會(huì)發(fā)展？如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與倫理風(fēng)險(xiǎn)？
陳凰朝：這就涉及到 AI 應(yīng)用的商業(yè)化定位了 ，如何把 "AI 替代 " 轉(zhuǎn)化成 "AI增強(qiáng) "。能否請各位科技企業(yè)代表分享案例：你們的產(chǎn)品是如何在實(shí)際場景中 " 增強(qiáng)人類能力 " 的？
鄒春慧：商湯的核心邏輯是 " 以人為本、技術(shù)可控、可持續(xù)發(fā)展 "：
首先，技術(shù)是 " 可控的輔助工具 "，而非 " 替代者 "。比如數(shù)字人在銀行、政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用：銀行需要 24 小時(shí)精準(zhǔn)服務(wù)，數(shù)字人能實(shí)現(xiàn)全天候響應(yīng)，同時(shí)避免人工操作的誤差；政務(wù)服務(wù)中，數(shù)字人能提升服務(wù)效率，但最終決策（如審批、結(jié)論）仍需人類完成 —— AI 提供的是 " 支持 "，而非 " 替代 "。
其次，技術(shù)能推動(dòng)人類 " 技能升級 "。比如 AI 需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注與模型優(yōu)化，這就要求人類掌握數(shù)據(jù)處理、AI 運(yùn)維等新技能。若人類能主動(dòng)學(xué)習(xí)這些技能，不是被替代，而是能從事更具創(chuàng)造性的工作。
楊豐瑜：優(yōu)理奇（UniX AI）的機(jī)器人更多聚焦于 " 體力勞動(dòng)場景的增強(qiáng) "，核心是 " 做人類不愿做、不能做的事 "，而非替代人類。目前人形機(jī)器人有三大核心商業(yè)化場景：
聚焦高風(fēng)險(xiǎn)、高缺口、高重復(fù)場景。例如，高風(fēng)險(xiǎn)場景包括部署于拆彈、放射性 CT 室檢查、高壓變電站維護(hù)等領(lǐng)域，AI 替代人類承擔(dān)生命安全風(fēng)險(xiǎn)；高成本勞動(dòng)力缺口場景則是針對歐美等高勞動(dòng)力成本地區(qū)，讓 AI 切入夜間安保、老年護(hù)理等 " 招人難 " 崗位，緩解勞動(dòng)力短缺壓力；面對高重復(fù)場景，AI 可以將流水線打包、環(huán)境清潔等單調(diào)勞動(dòng)自動(dòng)化，提升生產(chǎn)效率。
1. 高危場景：包括部署于拆彈、放射性 CT 室檢查、高壓變電站維護(hù)等領(lǐng)域，AI 替代人類承擔(dān)生命安全風(fēng)險(xiǎn)；
2. 高重復(fù)勞動(dòng)：AI 可以將流水線打包、環(huán)境清潔等單調(diào)勞動(dòng)自動(dòng)化，提升生產(chǎn)效率，讓人類，讓人類專注于更具情感價(jià)值的任務(wù)；
3. 高缺口場景：針對歐、美、新加坡等高勞動(dòng)力成本地區(qū)，讓 AI 切入夜間安保、老年護(hù)理等 " 招人難 " 崗位，緩解勞動(dòng)力短缺壓力。
陳凰朝：接下我們會(huì)討論AI 產(chǎn)品的商業(yè)化與出海路徑。請問鄒總，從商湯的全球化實(shí)踐來看，AI 企業(yè)出海會(huì)面臨哪些挑戰(zhàn)？不同國家的客戶需求有何差異（如新加坡重質(zhì)量、馬來西亞重隱私、泰國重關(guān)系）？
鄒春慧：AI 企業(yè)出海需關(guān)注四個(gè)核心挑戰(zhàn)：
1. 市場接受度差異：東南亞不同國家對 AI 的認(rèn)知不同 ，這需要企業(yè)進(jìn)行 " 市場教育 "，要讓市場從 " 恐懼 " 到 " 接受 " 再到 " 依賴 "。
2. 數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)：生成式 AI 依賴海量數(shù)據(jù)，而不同國家對數(shù)據(jù)安全的要求不同。比如新加坡要求數(shù)據(jù)本地化存儲(chǔ)，馬來西亞對隱私保護(hù)更嚴(yán)格 —— 商湯會(huì)根據(jù)客戶需求提供私有云、混合部署等方案，消除客戶對數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂。
3. 算力制約：生成式 AI 需要強(qiáng)大的算力支撐，但新加坡因 " 缺電、缺土地 "，算力資源有限；馬來西亞等國雖在建設(shè)超算中心，但尚未成熟。因此，我們在優(yōu)化模型時(shí)會(huì)注重 " 降本增效 " —— 用更少算力實(shí)現(xiàn)同等效果，同時(shí)推出針對不同行業(yè)的 " 輕量化 AI 代理（AI Agent）"，降低部署門檻。
4. 文化與語言適配：當(dāng)前大模型 90%-95% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是英文，而東南亞有多種語言（如泰語、印尼語），且存在 " 一詞多義 " 甚至 " 文化禁忌 "（比如某些詞匯在 A 國通用，在 B 國可能是侮辱性語言）。這需要我們做深度的語言轉(zhuǎn)換與文化適配，確保產(chǎn)品符合當(dāng)?shù)亓?xí)慣。
陳凰朝：商湯更多是 " 軟件出海 "，而楊博士的機(jī)器人是 " 硬件出海 "。請問楊博士，在出海市場選擇與市場教育上，您有哪些考量？
楊豐瑜：機(jī)器人硬件出海的邏輯很直接，核心是 " 優(yōu)先選擇高人力成本地區(qū) "：
1. 市場激勵(lì)足夠：當(dāng)前人形機(jī)器人仍處于 " 半成熟階段 "，客戶選擇使用的核心動(dòng)力是 " 降本 "。高人力成本地區(qū)（如歐美、新加坡）的客戶，更愿意嘗試用機(jī)器人替代人力，因?yàn)?" 降本收益 " 能覆蓋技術(shù)投入成本。
2. 數(shù)據(jù)安全與地緣政治：不同國家對數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的要求不同（如美國禁止使用中國云服務(wù)器，要求數(shù)據(jù)本地化）。新加坡是我們出海的第一站，既因?yàn)槠淙肆Τ杀靖?，也因?yàn)樗鼘?shù)據(jù)隱私的要求與國際接軌。當(dāng)前機(jī)器人普遍采用 " 端云結(jié)合 " 的部署模式：端側(cè)（機(jī)器人本體）部署動(dòng)作安全、小腦控制等模型，云端部署感知、長程規(guī)劃等模型。
3. 場景適配：我們的機(jī)器人以 " 服務(wù)端場景 " 為主（如肯德基、麥當(dāng)勞等公共場所），這類公共場景對隱私的要求低于消費(fèi)端與工廠場景 ，這為我們的出海提供了緩沖空間。目前我們已在歐美、新加坡等發(fā)達(dá)國家布局，后續(xù)會(huì)逐步拓展更多市場。
陳凰朝：最后我們來討論下關(guān)于AI 倫理與社會(huì)治理。請問李博士，若讓您設(shè)計(jì) AI 產(chǎn)品，會(huì)如何提醒用戶 " 對方是 AI"？又該如何保護(hù)人類的認(rèn)知與情感？
李苡杰：從產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念角度，我認(rèn)為有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
1. 明確產(chǎn)品目的：比如 "AI 伴侶 " 是否有必要存在？哪些人需要 AI 伴侶？若為獨(dú)居老人設(shè)計(jì) AI 伴侶，其核心目的應(yīng)是 " 幫助老人與社會(huì)重建連接 "，而非 " 替代人類陪伴 " —— 比如 AI 可以提醒老人參加社區(qū)活動(dòng)、與家人視頻，最終推動(dòng)老人與真實(shí)社會(huì)互動(dòng)，而非沉迷于 AI。
2. 尊重文化差異：我們的研究發(fā)現(xiàn)，中美用戶對 AI 的期待不同 —— 比如中國用戶更希望 AI " 情感共鳴 "，美國用戶更注重 " 高效解決問題 "。因此，在不同國家推廣 AI 產(chǎn)品時(shí)，需結(jié)合當(dāng)?shù)匚幕{(diào)整設(shè)計(jì)，同時(shí)推動(dòng)學(xué)界、業(yè)界共同明確 "AI 倫理邊界 "，讓產(chǎn)業(yè)向正向發(fā)展。
陳凰朝：也聽聽兩位科技企業(yè)代表的實(shí)踐心得，" 如何將人機(jī)邊界融入產(chǎn)品與商業(yè)化 "？
楊豐瑜：目前優(yōu)理奇（UniX AI）機(jī)器人仍以 " 工具屬性 " 為主，比如在工廠、公共場所干活，用戶不會(huì)將其視為 " 伙伴 "，更多是 " 高效工具 "。至于 " 兼具精神陪伴與物理陪伴 " 的 AI 產(chǎn)品，目前還處于早期探索階段（部分中國企業(yè)在北歐等監(jiān)管寬松的國家試點(diǎn)），但距離大規(guī)模落地還有較遠(yuǎn)的距離。
鄒春慧：商湯主要從三個(gè)方面入手：
1. 數(shù)據(jù)源頭把控：AI 的價(jià)值觀來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此我們會(huì)對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注，剔除歧視性、低俗內(nèi)容，確保數(shù)據(jù)符合社會(huì)主流價(jià)值觀。
2. 建立倫理審核機(jī)制：2019 年我們就成立了 "AI 倫理審核委員會(huì) "，所有代碼、模型在發(fā)布前必須經(jīng)過審核，確保符合法律、隱私保護(hù)與倫理要求。
3. 參與標(biāo)準(zhǔn)制定：我們是新加坡 "AI 驗(yàn)證（AI Verify）" 標(biāo)準(zhǔn)的參與方，也加入了中國 AI 倫理標(biāo)準(zhǔn)制定 —— 企業(yè)作為社會(huì)的一份子，需主動(dòng)推動(dòng)行業(yè)規(guī)范，確保 AI 的 " 三觀 " 符合倫理。
陳凰朝：今天的討論非常精彩，簡單總結(jié)四個(gè)核心觀點(diǎn)：
1. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)：技術(shù)隱形，體驗(yàn)為王：無論是商湯的數(shù)字人還是楊博士的機(jī)器人，核心都是 " 以用戶需求為導(dǎo)向 " —— 技術(shù)無需讓用戶感知，只需解決真實(shí)痛點(diǎn)（如隱私保護(hù)、高危場景作業(yè)）。
2. 商業(yè)化：從替代到增強(qiáng)：AI 的價(jià)值不是 " 替代人類 "，而是 " 增強(qiáng)人類能力 " —— 做人類不愿做、不能做的事，推動(dòng)人類技能升級，創(chuàng)造新就業(yè)機(jī)會(huì)。
3. 全球化布局：文化與合規(guī)：出海需要考慮人力成本和產(chǎn)品價(jià)值，同時(shí)結(jié)合算力、數(shù)據(jù)安全與地緣政治因素，提供更為本地化的產(chǎn)品。
4. 倫理與治理：邊界與責(zé)任：AI 倫理沒有 絕對答案 "，但需多方協(xié)作 —— 企業(yè)建立審核機(jī)制，學(xué)界探索風(fēng)險(xiǎn)邊界，政府制定規(guī)范，共同確保 AI 正向發(fā)展。
再次感謝各位嘉賓與觀眾的參與！
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