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摘要：由 Dr. Mehdi Hellou 主导的 PRIMI 项目，聚焦研发具备 “心理理论” 的自主机器人 —— 通过融合心理学、神经科学与人工智能，让机器能推断人类的信念、偏好与意图，实现实时学习、行为适配与社会智能响应。该技术可应用于日常辅助、中风康复临床试点、核废料退役等场景，最新研究成果发表于《ACM Transactions on Human-Robot Interaction》，有望催生更安全、可信、贴合人类需求的新一代社交感知机器人，深化人机协作深度。

引言：人机协作的 “信任鸿沟”，心理理论成为破局关键

机器人正加速融入日常生活与专业场景，从家庭辅助到医疗康复，从日常服务到高危作业，但其普及始终受限于一道核心障碍 —— 缺乏对人类的 “理解能力”。传统机器人仅能执行预设程序或响应明确指令，无法感知人类未言说的意图、偏好与情绪，导致人机协作缺乏默契，甚至引发安全风险。要让人类真正信任并深度协作，机器人需要的不仅是精准的技术性能，更需具备 “读懂人心” 的社会智能。

PRIMI 项目的核心使命，正是填补这一 “信任鸿沟”：通过赋予机器人 “心理理论”—— 即推断人类信念、偏好与意图的能力，让机器能预判需求、动态适配行为、以更具社交智慧的方式响应场景。这一跨学科创新不仅突破了传统机器人的功能边界，更重新定义了人机协作的底层逻辑，为高信任需求场景（如医疗、高危作业）的机器人应用打开了新可能。

一、PRIMI 项目的核心框架与关键进展

1. 项目核心定位与终极目标

PRIMI 项目的核心定位是研发具备 “社会智能” 的自主机器人技术，其终极目标并非单纯实现 “意图识别”，而是构建 “可信任、能协作、善适配” 的人机关系。项目团队认为，未来机器人需同时具备 “运动智能”（精准执行动作）与 “认知智能”（推理决策能力），二者结合才能真正融入人类生活与专业场景。

具体目标可分为三层：一是基础能力构建，让机器人能通过观察、交互，准确推断人类的即时意图（如 “需要帮助”）与长期偏好（如 “习惯左手操作”）；二是动态适配能力，根据不同用户（如老人、康复患者）、不同环境（如家庭、医院、高危场地）调整行为模式；三是信任构建，通过透明化的决策逻辑与贴合人类预期的响应，降低人机协作的心理门槛，让机器人成为 “可依赖的伙伴” 而非 “冰冷的工具”。

项目负责人 Dr. Mehdi Hellou 强调：“我们不仅要开发能辅助日常的自主系统，更要应对医疗康复、核废料退役等关键场景的需求 —— 这要求机器必须能灵活适配不同用户与环境，而‘理解人类’是实现这一切的前提。”

2. 技术核心：跨学科融合的 “心理理论” 构建

PRIMI 项目的技术突破，源于对心理学、神经科学与人工智能的深度整合，三者各司其职、协同构建机器的 “心理理论”：

• 心理学提供理论基础：借鉴人类 “心理理论” 的形成机制，明确机器需要识别的核心心理维度（信念、偏好、意图、情绪），以及通过行为线索（动作、表情、语言）推断心理状态的逻辑，确保机器的 “理解” 贴合人类社交常识；

• 神经科学提供感知依据：研究人类在表达意图、传递需求时的神经反应与行为特征，为机器设计精准的感知模块 —— 例如通过分析肢体动作的幅度、速度，判断人类的操作意图或求助信号；

• 人工智能实现算法落地：将跨学科 insights 转化为可执行的算法模型，让机器能从实时交互数据中学习，动态优化对人类心理状态的推断精度，同时结合运动智能，将 “理解” 转化为适配的行为响应（如主动提供帮助、调整操作节奏）。

这种跨学科融合并非简单叠加，而是形成 “感知 - 推理 - 行动” 的闭环：机器通过传感器捕捉人类行为线索，借助心理学逻辑与 AI 算法推断心理状态，再通过运动智能执行适配动作，整个过程实现实时反馈与迭代优化。

3. 应用场景与研究进展

PRIMI 项目的技术应用覆盖 “日常 - 医疗 - 高危” 三类核心场景，且已取得阶段性研究成果：

• 日常辅助场景：机器人可通过观察人类的行为习惯（如反复尝试拿取高处物品），预判需求并主动提供帮助；长期交互中记忆用户偏好（如对温度、节奏的要求），持续优化服务模式；

• 医疗康复场景：计划开展中风康复临床试点，让人形机器人根据患者的康复状态、情绪反应（如疲劳、挫败）调整辅助强度与训练方案，提升康复效果与患者依从性；

• 高危作业场景：在核废料退役等危险环境中，机器人可理解人类操作员的指令意图与风险预判，动态调整作业策略，避免误操作，保障人机协同安全。

目前，项目团队已将研究成果整理为论文《Robot, Did You Read My Mind? Modelling Human Mental States to Facilitate Transparency and Mitigate False Beliefs in Human–Robot Collaboration》，发表于国际权威期刊《ACM Transactions on Human-Robot Interaction》（DOI：10.1145/3737890），为技术落地奠定了学术基础。

二、机器如何 “读懂” 人类意图？

1. 核心逻辑：从 “行为观察” 到 “心理推断” 的跨越

传统机器人的交互逻辑是 “指令 - 响应”，而 PRIMI 项目构建的逻辑是 “行为 - 心理 - 响应”，核心跨越在于增加了 “心理推断” 中间层，其运作流程可拆解为三步：

• 行为线索捕捉：通过视觉传感器（捕捉动作、表情）、语音传感器（识别语气、语言）等，收集人类的多维度行为数据，例如 “眼神停留 + 手部试探” 可能对应 “需求帮助”，“动作放缓 + 皱眉” 可能对应 “疲劳或挫败”；

• 心理状态建模：基于心理学理论与训练数据，AI 算法将行为线索转化为心理状态标签 —— 例如通过 “反复操作同一按钮未成功”，推断出 “用户对操作逻辑存在误解（错误信念）”，或 “需要更清晰的引导（意图）”；

• 适配行为生成：结合场景需求与运动智能，生成贴合心理状态的响应 —— 例如对 “需求帮助” 的用户主动提供步骤引导，对 “疲劳” 的康复患者调整训练强度，同时通过透明化反馈（如 “我发现你操作遇到困难，是否需要演示？”）让人类理解机器的决策逻辑，强化信任。

2. 跨学科融合的关键价值：让 “理解” 更贴合人类认知

PRIMI 项目的技术核心优势，在于避免了单一学科的局限性，通过跨学科融合让机器的 “理解” 更符合人类社交逻辑：

• 心理学保障 “认知对齐”：确保机器对心理状态的推断遵循人类社交常识，而非单纯的算法逻辑 —— 例如同样是 “沉默”，结合场景可区分 “思考”“拒绝” 或 “疲劳”，避免误判；

• 神经科学提升 “感知精度”：借助人类神经反应与行为的关联规律，让机器能捕捉到细微的意图信号（如微表情、动作停顿），提升推断的准确性；

• 人工智能实现 “实时迭代”：算法可通过海量交互数据持续学习，适配不同人群的行为习惯（如老人、儿童的表达差异），让 “理解” 能力不断进化。

3. 信任构建的底层逻辑：透明化与可预期性

人机协作的信任，源于机器行为的 “可预期性” 与决策的 “透明化”，这也是 PRIMI 项目的重点设计：

• 决策透明化：机器在响应时会同步传递 “推断依据”，例如 “因为你三次尝试打开药盒未成功，我推测你需要帮助”，让人类清楚机器的行为逻辑；

• 行为可预期性：基于对人类偏好与意图的理解，机器的响应会贴合人类预期 —— 例如知道康复患者偏好 “鼓励式引导”，而非 “指令式催促”，避免引发抵触情绪；

• 错误修正机制：当推断出现偏差时，机器能通过人类的反馈快速调整，例如 “如果我的判断不对，请告诉我你的需求”，形成 “推断 - 响应 - 修正” 的良性循环，持续强化信任。

三、PRIMI 技术重构人机协作的多重维度

1. 对机器人行业：从 “功能工具” 到 “协作伙伴” 的升级

PRIMI 项目的技术突破，彻底改变了机器人的定位边界：

• 能力边界拓展：机器人从 “执行明确指令” 升级为 “预判潜在需求”，例如家庭机器人可提前准备老人常用的物品，康复机器人可预判患者的动作难点并提供辅助，大幅提升服务价值；

• 竞争维度升级：行业竞争从 “技术精度” 转向 “社会智能与信任度”，具备心理理论的机器人将在高需求场景（如医疗、养老）形成核心竞争力；

• 技术范式创新：推动机器人研发从 “单一工程技术” 转向 “跨学科融合”，心理学、神经科学将成为高端机器人的核心技术组成，引领行业发展方向。

2. 对高信任需求场景：解决核心痛点，提升应用价值

在医疗、高危作业等对信任与适配性要求极高的场景，PRIMI 技术的价值尤为突出：

• 医疗康复场景：中风患者的康复过程需要个性化、柔性化辅助，机器人通过理解患者的疼痛反应、康复意愿，可动态调整训练强度与方式，提升康复效果；同时，对患者情绪的感知（如挫败、焦虑）能及时给予鼓励，增强治疗依从性；

• 高危作业场景：核废料退役等环境对操作精准度与安全性要求极高，机器人可理解操作员的意图与风险预判，在复杂环境中灵活调整作业策略，避免误操作引发危险，同时减少人类暴露在高危环境的时间；

• 日常辅助场景：针对老人、残障人士等群体，机器人可通过理解其行为习惯与身体状态，提供更贴心的辅助（如提醒用药、协助移动），同时降低其对他人的依赖，提升生活自主性。

3. 对人机协作生态：深化协作深度，拓展应用边界

PRIMI 技术的落地，将推动人机协作从 “浅层配合” 走向 “深度协同”：

• 协作效率提升：机器能预判需求、主动适配，减少人类的指令成本，例如在手术辅助中，机器人可提前准备医生常用的器械，无需反复指令；

• 应用场景扩容：高信任门槛的场景（如儿童陪伴、精神健康辅助）将逐步开放，机器人可通过理解儿童的情绪需求提供陪伴，或感知心理疾病患者的状态变化并预警；

• 社会价值释放：在老龄化加剧、专业人才短缺的背景下，具备社会智能的机器人可填补养老、医疗领域的人力缺口，同时提供更个性化、可持续的服务。

四、社会智能成为机器人的核心竞争力

1. 行业研发方向转型

PRIMI 项目将推动机器人行业研发重心从 “硬件升级” 转向 “软件与认知能力进化”：

• 跨学科人才需求激增：心理学、神经科学专家将更多参与机器人研发，形成 “工程技术 + 社会科学” 的复合型研发团队；

• 数据积累方向转变：行业将从 “技术性能数据” 转向 “人机交互数据”，重点积累不同人群、场景下的行为与心理关联数据，支撑算法训练；

• 技术标准重构：未来机器人的评价标准将新增 “社会智能指标”（如意图识别准确率、信任度评分），而非仅关注运动精度、续航等传统参数。

2. 应用市场格局重塑

具备心理理论的机器人将在高价值场景形成垄断优势，推动市场格局分化：

• 高端市场集中化：医疗、养老、高危作业等高端场景，将被掌握跨学科技术的企业主导，中小企业可能聚焦低需求场景的标准化产品；

• 个性化服务崛起：机器人将从 “标准化产品” 转向 “个性化解决方案”，例如针对不同康复患者的需求定制 “理解模型”，提升服务的贴合度；

• 跨界合作频繁：机器人企业将与医疗机构、心理学研究机构、高危行业企业深度合作，共同推进技术落地与场景适配。

3. 社会认知与接受度提升

PRIMI 技术将改变人类对机器人的认知，推动其更广泛的普及：

• 降低心理门槛：具备社会智能的机器人更贴合人类的社交逻辑，能减少 “与机器交互” 的违和感，尤其让老人、儿童等群体更易接受；

• 化解安全顾虑：通过精准理解人类意图与环境变化，机器人可有效避免 “误操作” 引发的安全风险，例如不会在人类无意靠近时启动危险动作；

• 强化社会认同：机器人从 “替代人力” 转向 “辅助人力”，能更好地融入社会分工，减少 “机器取代工作” 的抵触情绪，获得更广泛的社会认同。

五、技术落地的核心阻碍与突破路径

在意图推断精度方面，人类心理状态的复杂性（如 “口是心非”“情绪波动”）与行为表达的个体差异，可能导致机器推断出现偏差。对此，项目团队将通过扩大训练数据的多样性（覆盖不同年龄、性别、文化背景的人群），优化算法的多维度特征提取能力，同时引入 “人类反馈强化学习”，让机器通过实时反馈持续修正推断模型，提升精度。

在场景适配方面，不同场景（如家庭、医院、高危环境）的交互模式与需求差异较大，机器需具备快速适配能力。解决方案是构建 “基础心理理论模型 + 场景定制模块”，基础模型保障核心理解能力，场景模块通过针对性训练适配特定环境的行为逻辑与需求特点，例如医疗场景强化 “疼痛反应识别”，高危场景强化 “风险意图预判”。

在伦理与隐私方面，机器对人类行为与心理的持续感知，可能引发隐私泄露风险；同时，过度依赖机器人可能导致人类社交能力退化。对此，项目将建立 “隐私保护机制”，仅收集与服务相关的行为数据，且数据存储采用加密处理；同时，明确机器人的 “辅助定位”，避免其替代人类的核心社交与决策，平衡技术便利与社会伦理。

在技术落地成本方面，跨学科技术研发与数据积累的成本较高，可能限制规模化应用。应对策略是先聚焦高价值场景（如医疗、高危作业）实现商业化，通过场景验证与成本摊薄，逐步向日常辅助场景渗透；同时，推动核心技术的模块化、标准化，降低中小企业的应用门槛。

六、未来展望：2025-2030 社会智能机器人的演进路径

1. 短期（2025-2026）：试点验证与技术优化

• 完成中风康复临床试点，收集患者行为与心理数据，优化机器人的意图识别与辅助策略；

• 深化核心算法迭代，将意图推断准确率提升至 85% 以上，适配不同康复患者的个体差异；

• 发布针对医疗场景的专用原型机，验证技术的安全性与实用性。

2. 中期（2027-2028）：场景拓展与技术普及

• 将技术拓展至养老、儿童陪伴等场景，推出家庭版社交智能机器人，具备日常辅助、情绪陪伴等功能；

• 与高危行业企业合作，开发针对核废料退役、高空作业的协作机器人，降低人工风险；

• 推动跨学科技术标准的建立，规范机器人 “心理理论” 的研发与应用。

3. 长期（2029-2030）：生态成熟与行业引领

• 构建 “基础模型 + 场景插件” 的开放生态，第三方企业可基于核心技术快速开发细分场景解决方案；

• 社会智能机器人成为医疗、养老、高危作业等场景的标配，人机协作深度融入社会生产生活；

• 主导全球社会智能机器人的技术标准与伦理规范制定，推动行业健康可持续发展。

七、结语：心理理论赋能，人机协作迈入 “心领神会” 新时代

PRIMI 项目的核心意义，不仅在于赋予机器人 “读懂人心” 的能力，更在于构建了人机协作的 “信任基础”—— 它让机器人从 “被动执行指令” 的工具，升级为 “主动理解需求” 的协作伙伴，彻底改变了人机交互的底层逻辑。

通过融合心理学、神经科学与人工智能，PRIMI 技术不仅突破了传统机器人的能力边界，更引领了行业 “跨学科融合” 的研发范式。未来，随着技术在医疗、养老、高危作业等场景的落地，机器人将真正成为人类生活与工作中的 “可靠帮手”，化解人机协作的信任鸿沟，推动社会向更高效、更包容、更安全的方向发展。

尽管面临精度优化、伦理规范、成本控制等挑战，但 PRIMI 项目已为社会智能机器人的发展指明了清晰路径。随着研究的持续深入与技术的不断迭代，人机协作将迈入 “心领神会” 的新时代，机器人将以更贴合人类需求的姿态，深度融入社会的每一个角落。

END