孙强

当你向智能音箱倾诉烦恼，它能感知情绪并给予安慰；当学生课堂走神，AI系统可捕捉微表情提醒老师调整节奏；当孤独症儿童与机器人互动，其独特情感信号也能被识别并触发疗愈音乐……这些曾属于科幻的场景，正随着情感计算技术的发展变为现实。作为人工智能领域一个方兴未艾的前沿分支，情感计算以单个或多个模态的信号为基础，通过精巧的算法赋予AI系统识别个体情感的能力，并生成惟妙惟肖的情感信号——或者语音输出，或者视觉表达，或者借助可穿戴设备显示，恰如其分地呼应个体的瞬态情感，这些功能正在重塑人机交互的传统模式，让AI 系统更“懂”人心，为智慧教育、心理健康、生活娱乐等领域带来深刻的社会变革。

情感计算的内涵和核心价值

情感信息在人际沟通中扮演着重要角色，传统人工智能系统虽能高效处理逻辑推理性质的感知或认知计算任务，却难以理解人类情感的复杂性——无法识别某人精神异常时的语调变化，也无法读懂个体焦虑时的心理需求，更无法参透复杂场景下群体精神状态的多样性，这些“情感鸿沟”现象已成为制约人工智能技术在服务业深入应用的主要瓶颈。

情感计算技术的诞生，正是为了弥合这一鸿沟。1997年，美国麻省理工学院罗萨琳德·皮卡德（RosalindPicard）教授在其奠基性著作《情感计算》一书中首次明确其定义，“情感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算”，开辟了情感计算的先河。经过近30年的飞速发展和迭代更新，情感计算已成为AI领域特色鲜明的跨学科分支——心理学提供情感理论模型，神经科学能揭示脑电、皮肤电等生理信号的情感编码规律，计算机科学则通过算法实现多模态情感信息的定量分析，哲学和伦理学为情感计算的负责任落地应用提供核心价值锚点与伦理框架，既可划定技术创新的边界，也能确保技术发展始终贴合人性的本质需求。

如今，情感计算技术已能有效分析多种模态的信号。一方面，通过面部识别捕捉微表情，通过语音分析提取语速、音调中的情绪线索。另一方面，借助可穿戴设备监测与个体情绪波动密切相关的心率、脑电等生理性指标信号，甚至还能从文本评论中读懂暗含的情感倾向和主观情绪色彩。在情感计算技术的加持下，新一代人工智能系统正从“能听会说”向“察言观色”跃迁。

情感计算的技术突破

情感计算作为智能人机交互系统的核心要素，正经历从“读懂情感”到“生成情感”的跨越式发展，为人工智能系统注入人性温度。

单模态识别作为情感计算的技术基石，已实现从基本情感的检测到细粒度识别的跨越。例如，面部表情识别通过深度学习模型捕捉人脸动作单元，在基准测试数据集上的准确率能突破90%，已发展成为成熟的情感感知技术，而微表情识别则聚焦于1/25秒到1/5秒这一短暂瞬间的情绪流露，实现喜悦、愤怒等关键情绪的高效捕捉，为谎言检测等场景应用提供坚实的技术支撑。语音情感识别则依托声学特征提取与语义分析融合，从语调、语速、能量等维度解析情感状态，而基于生理信号的情感识别则利用心电、皮电等生理指标的客观性，规避了诸如面部表情呈现时的主观表达伪装问题，实现了情绪唤醒度与效价的精准量化。

人类情感表达的多模态特性，不断推动情感计算技术向多模态融合的方向发展，旨在提升情感感知的可靠性和鲁棒性。多模态情感识别通过跨模态注意力机制、情感语义特征拼接等方法，整合视觉、语音、文本等多源信息，显著提升复杂场景下的识别可靠性。但是，在实际应用场景中，因设备故障、环境干扰等客观因素导致的模态缺失问题，已成为当前多模态情感识别技术落地的主要痛点之一。针对该问题，最新研究提出了多种创新性解决方案。例如，引入缺失模态重建模块，通过跨模态推理生成缺失信息；或结合提示学习，利用生成式提示与扩散模型实现对多种模态缺失场景的智能补偿。这些方法在主流基准测试数据集上均展现出较强的鲁棒性，有效降低了系统对完整多模态输入的依赖，加速了多模态情感识别在实际场景的应用落地。

情感计算的技术边界正从情感识别向情感生成拓展，赋予智能体情感表达能力，目前研究的核心聚焦于数字人情感的表达与大模型人格的塑造。面向数字人的情感信号生成主要通过三大路径实现突破：其一，生理信号的模拟让数字人具备自然的微表情与语调变化；其二，情感计算引擎能够解析用户的潜台词并实时调整人机交互的模式；其三，场景化的共情设计则通过细节动作与话术传递人机共情的温度。而且，在大模型人格特质的多样性塑造方面，通过指令微调、人格提示词设计等方法，让模型突破单调乏味、千篇一律的应答模式，呈现出时而温婉、时而幽默的差异化人格特征。这种技术演进使智能系统从冷冰冰的“机械回应”转向随机应变的“情感共鸣”，为人机交互带来更自然和谐的体验。

未来，情感计算需进一步突破跨模态语义对齐、动态情感建模等关键科学问题，推动该技术在智能客服、医疗陪护、数字社交等领域的场景落地和深度应用。

发展现状和未来展望

情感计算作为智能交互的核心技术，在我国正在走出一条“应用牵引创新、多点协同发力”的发展路径，以市场需求为导向，构建起涵盖学术研究、技术转化、标准制定、产业应用和国际合作的完整生态体系，展示了鲜明的中国特色。

情感计算学术研究已实现从“跟跑”到“并跑”的跨越。近5年，国内学者在顶级期刊和会议上发表成果显著增长，聚焦多模态融合、鲁棒性识别、可控情感生成以及大模型人格特质呈现等核心议题，产出一批具有国际影响力的成果。标准建设同步推进，筑牢产业发展根基，发布了“人工智能情感计算用户界面模型”（GB/T 40691-2021）国家标准，涵盖技术定义、评估与应用规范；2025年3月，《情智兼备数字人能力要求》团体标准启动立项，助力产品提质与产业健康发展。依托应用驱动创新，情感计算已在教育、医疗、客服等领域实现规模化落地。

国内学术生态与国际合作交流，呈现协同发展的开放格局。在国内学术组织建设上，相继成立中国中文信息学会情感计算专业委员会、中国人工智能学会情感智能专业委员会等，搭建产学研协同创新平台。举办的情感智能大会成为学术交流和人才培养的重要平台。值得一提的是，在中国科协发布的2024十大前沿科学问题中，“情智兼备数字人与机器人的研究”位列榜首。在国际合作交流方面，我国科研团队与剑桥大学、麻省理工学院等高校、科研机构建立了长期合作关系，共同推进情感计算前沿课题研究。同时，积极参与ISO/IEC等国际标准的制定，如由中国科学院软件研究所、中国电子技术标准化研究院等牵头制定的《信息技术——情感计算用户界面——模型》（ISO/IEC30150-1:2022），这是全球首个情感交互标准，规范了情感描述和处理的标准，提升了中国在全球技术标准中的话语权。

尽管中国情感计算在应用落地和产业规模上优势显著，但与欧美发达国家相比仍存在阶段性差距。在基础理论研究上，国外在情感认知机理建模、跨文化情感普适性算法等方面积累更深，而国内研究大多聚焦应用导向的技术优化，原创性理论突破相对不足。在细分技术赛道上，苹果、三星等海外企业已开始打造情感计算的生态闭环，而国内的相关技术仍处于小范围试点阶段，尚未形成规模化应用闭环。在基准评测数据集上，百万级大规模多模态数据集相对匮乏，数据集的开源共享机制尚未形成。此外，在数据隐私保护技术和情感计算伦理规范体系等领域，国外已形成相对成熟的技术框架与行业共识，而国内相关研究与标准制定仍需加快推进。因此，我国亟须围绕可持续的情感计算创新生态构建，有针对性地补齐基础研究、核心硬件、大规模数据集、伦理规范等短板，持续深化产学研用协同，推动技术在更多关键领域实现突破，为全球情感计算发展贡献中国智慧和中国方案。

未来，情感计算将加速从实验室走向生活，从技术突破迈向社会赋能，朝着更智能、更普惠的方向发展。技术上，多模态深度融合将突破模态异构性难题，实现从“识别情感”到“预测情感”的跨越；轻量化算法和低功耗、低成本的存算一体化芯片则有望显著降低对传统硬件环境的依赖，推动情感计算在移动端广泛部署和运行。应用上，情感计算将深入更多细分场景，成为连接AI与人性的重要纽带，为构建有温度、有韧性的智能社会注入新动能。

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