人机交互

人机与认知实验室

人机交互的风险在于人类的不足、机器的脆弱与环境的危险

AI眼镜：作为人机交互新范式的感知延伸与智能融合终端摘要人工智能（Artificial Intelligence, AI）与可穿戴计算技术的深度融合，催生了新一代人机交互设备——AI眼镜。作为一种将数字信息无缝叠加于现实世界的智能终端，AI眼镜不仅突破了传统移动设备在交互方式和使用场景上的局限，更标志着计算范式从“手持式”向“沉浸式”与“具身化”的深刻转型。本文系统探讨AI眼镜的技术架构、功能特性、应用场景、社会影响及未来发展趋势，旨在揭示其作为人类感知延伸和认知增强工具的本质属性。通过多学科交叉视角，本文论证AI眼镜不仅是硬件创新的产物，更是人工智能、

眼控交互：ErgoLAB新一代人机交互方式眼控，顾名思义就是用眼睛来控制我们身边需要用手去操作的事物，从而解放我们的双手。具体来讲，眼控技术是用精密的光学装置和先进的图像识别算法实时计算眼睛所在的位置，并用眼睛来控制WEB网页原型终端、APP原型终端、车载HMI原型、以及VR虚拟现实、AR等测试载体。

从“端到端”到“人到人”：一种以需求直接满足为核心的新一代人机交互范式摘要：随着人工智能与物联网技术的深度融合，人机交互正朝着更自然、更直接的方向演进。本文首先批判性地回顾了“端到端”模型在技术层面的局限性，即其仍以“任务完成为中心”。进而，本文首次明确提出了“人到人”这一新范式概念。该范式指在技术应用领域中，从人类的需求输入直接映射到最终需求实现的完整过程，其核心在于使技术过程对用户完全透明，从而实现“所想即所得”的终极体验。论文详细阐述了“人到人”范式的核心内涵、参考架构，并分析了其与“泛在计算”、“端到端学习”等概念的区别与联系。最后，论文探讨了实现该范式所面临的关键

中秋国庆双节餐饮零售破局！Deepoc 具身模型外拓板打造 “假日智能运营新范式每逢中秋国庆双节，餐饮零售行业总会迎来一年中最火爆的消费旺季。餐厅门口排起长龙，商场内人流如织，这本该是商家最欣喜的经营场景，却往往因为人手严重不足而陷入 "甜蜜的烦恼"。服务员在餐桌间穿梭奔波，后厨出餐速度跟不上点单节奏，顾客等待时间过长导致体验下降，而员工们连续高强度工作也难以保证服务质量。如何在这个黄金周期既保障服务品质，又能让员工获得应有的休息？Deepoc 具身模型外拓板的出现，正在为这个行业难题提供全新的解决方案。

Deepoc具身模型外拓板：重塑居家服务机器人的交互革命家庭服务机器人市场渗透率已突破 38%，但 “技术先进却体验割裂” 的矛盾愈发突出：73% 的用户反馈产品 “懂指令却不懂需求”，而动态环境下的运动响应滞后、操作僵硬等问题，更让产品退货率高达 35%。这些痛点本质指向两大核心瓶颈：

语言是火，视觉是光：论两种智能信号的宿命与人机交互的未来在人类文明的黎明，先民仰望星空，看见的是光；围坐篝火，传递的是语。光无需解释，照见即知；火必须守护，言语方存。五万年后，当人工智能试图理解世界，它依然面对这两种原始信号的分野—— 视觉如光，天然、连续、不可中断；语言如火，人造、离散、依赖传承。这一分野，不仅塑造了人脑的结构，也决定了 AI 在手机与云端的命运。

一马平川的大草原

Meta Ray-Ban Display眼镜将引领AR眼镜的智能化应用落地2025 年 9 月，Meta 发布了首款带显示屏的 AI 眼镜 Meta Ray-Ban Display，为可穿戴设备带来了革命性创新。它被视为 AR 眼镜智能化应用落地的关键一步。这款产品并非传统的“全沉浸式 AR 头显”（如微软的HoloLens、apples公司的Vision Pro），而是以 “轻量化个人超级智能” 体验为核心。它通过将经典 Ray-Ban 时尚设计与非侵入式 HUD（抬头显示器）相结合，实现了科技的日常佩戴。尤其值得关注的是，其搭载的手腕神经肌电 (EMG) 手势交互

人机与认知实验室

人机交互中的确定性交互与不确定性交互在人机交互领域，确定性交互与不确定性交互构成了两大核心范式，其差异本质在于系统对用户输入的响应是否可预测。 1. 确定性交互：可预测的机械与自动化范式

Deepoc具身智能模型：为传统机器人注入“灵魂”，重塑建筑施工现场安全新范式在人工智能技术蓬勃发展的今天，我们正经历着从传统自动化到真正智能化的关键转型。然而，许多现有的机器人系统仍停留在“感知-传输-云端计算-反馈”的范式，其在实时性、自主性和环境交互深度上存在天然瓶颈。特别是在建筑服务等复杂、动态的现场环境中，这种延迟和剥离环境的“智能”是远远不够的。本文介绍深算纪元公司一种基于Deepoc具身智能模型的创新方案——通过一个非侵入式的外拓开发板，为传统的工业机器人赋予真正的“具身智能”，使其能够像人一样思考、感知和行动。Deepoc将以建筑施工现场的“升降机专职观察员”这一具

GRASP 实验室研究论文解读 | 机器人交互：基于神经网络引导变分推理的快速失配估计在以人为中心的环境中，机器人与人类、周围环境或其他机器的物理交互需要兼顾柔顺性与安全性。尽管柔顺硬件能在一定程度上助力此类交互，但阻抗控制器作为扭矩控制机器人实现安全、被动响应接触并精准执行任务的关键，其有效性高度依赖机器人及所操作物体的精确动力学模型。

LLMCompiler：基于LangGraph的并行化Agent架构高效实现随着大语言模型在复杂任务处理中的应用日益广泛，如何提高Agent系统的执行效率和降低计算成本成为了关键挑战。本文介绍了LLMCompiler架构的实现，创新Agent设计，旨在通过并行执行任务和减少冗余的LLM调用来提升性能。我们使用LangGraph框架完整实现了这一架构，并通过多个实际案例验证了其有效性。

Yvonne爱编码

HMI（人机界面）新晋码农一枚，小编定期整理一些写的比较好的代码，作为自己的学习笔记，会试着做一下批注和补充，转载或者参考他人文献会标明出处，非商用，如有侵权会删改！欢迎大家斧正和讨论！

当按摩机器人“活了”：Deepoc具身智能如何重新定义人机交互体验你是否曾对着一台冰冷的按摩设备，试图用生硬的按钮切换模式，却总觉得它“不懂你”？是否在疲惫时渴望得到一次精准的个性化服务，却发现机器只会重复预设程序？

脑机接口与AR眼镜融合：开启人机交互新纪元在科技飞速发展的今天，脑机接口与AR眼镜（ www.teamhelper.cn ）的融合正悄然颠覆着我们与数字世界交互的方式。这种结合不仅让用户可以通过“意念”控制眼镜里的虚拟内容，更在医疗、教育和娱乐等领域开辟了人机交互的新路径。本文将探讨这一前沿技术的现状、优势、挑战及未来发展趋势。

当 AI 开始 “理解” 情感：情感计算技术正在改写人机交互规则什么是情感计算？—— 定义与核心目标情感计算的 “技术链条”：从 “信号” 到 “共情”传统人机交互规则的核心是 “标准化响应”：用户输入指令，AI 按预设逻辑输出结果（如 “查询天气”“打开软件”），交互围绕 “任务完成” 展开，与用户的情感状态无关。而情感计算的介入，让规则从 “单向、冰冷、功能导向” 转向 “双向、共情、体验导向”，具体体现在三个层面：

云蝠智能VoiceAgent：AI赋能售后服务场景的创新实践在数字经济时代，售后服务已成为企业核心竞争力的重要组成部分。据统计，优质的售后服务能够提升客户留存率高达67%，同时降低客户获取成本约30%。然而，传统售后服务模式面临着人力成本高、响应速度慢、服务标准不一等痛点。随着AI技术的快速发展，智能语音交互技术正成为解决这些痛点的关键突破口。

人脸情绪检测数据集-9,400 张图片智能客服系统在线教育平台心理健康监测人机交互优化市场研究与广告安全监控系统📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~本项目是专注于人脸情绪检测的计算机视觉数据集，共包含约 9,400 张图像，主要用于训练深度学习模型在人机交互、心理健康监测、智能客服等场景下精准识别和检测人脸表情所表达的情绪状态。

【论文阅读】一种基于经典机器学习的肌电下肢意图检测方法，用于人机交互系统A CLASSICAL MACHINE LEARNING APPROACH FOR EMG-BASED LOWER LIMB INTENTION DETECTION FOR HUMAN-ROBOT INTERACTION SYSTEMS

计算机sci论文精选

CVPR 2025丨机器人如何做看懂世界关注gongzhonghao【CVPR顶会精选】写论文最怕什么？不是熬夜改格式，也不是参考文献乱成麻，最怕的是——论文刚写一半，发现你的研究方向已经被别人“抢跑”了。尤其在具身智能这个飞速发展的领域，变化简直像坐过山车：昨天还在用静态数据集训练模型，今天就有人用真实机器人走上街头采集动态交互数据了。