36kr-科技 10月14日 08:09
AI陪伴:从工具到伙伴,情感经济的新蓝海
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AI陪伴正迅速崛起,从简单的指令响应转向情感反馈,成为AI行业新的竞争焦点。得益于语言模型、情绪识别和语音交互等技术的进步,AI正学习“理解人”,并开始扮演“关系角色”。这不仅满足了现代人日益增长的情感需求,也催生了庞大的情感经济市场。从AI玩偶到虚拟伴侣,AI陪伴产品正朝着轻量化、人格化和情感化方向发展,但同时也带来了被过度设计依赖和情感操纵的风险。各国监管机构正积极制定伦理标准和法规,以确保AI陪伴的健康发展,强调在技术理解与人文关怀之间寻求平衡,最终目标是让AI辅助人类更好地理解自我,而非模仿人类情感。

🤖 **AI陪伴的本质是“关系”而非“功能”:** 随着技术从“指令响应”转向“情感反馈”,AI不再仅仅是执行任务的工具,而是开始承担“关系角色”。通过语言模型、情绪识别、语音交互和记忆系统的结合,AI能够理解语气、捕捉情绪、记录喜好,并在对话中展现“理解”,从而建立起新型的人机关系。这种转变满足了现代社会中社交焦虑、独居增加和时间碎片化等因素导致的情感需求空白。

🚀 **AI陪伴已成为AI行业最热门赛道,产业链日趋成熟:** 从上游的模型算法(如智谱AI、OpenAI),到中游的软件(如猫箱、Character.AI)和硬件产品(如索尼Aibo),再到下游的教育、心理健康、养老等应用场景,AI陪伴已构成完整的“情感经济链”。市场增长迅速,成本下降明显,使得“被理解”变得更加容易,并且正向教育等领域延伸,AI正被设计成“理解学生”的系统。

⚖️ **AI陪伴的风险与监管:警惕“被理解的幻觉”:** AI虽能模拟情感反应,但并不具备真正的情感和共情能力。用户与AI产生的依恋更多源于“心理投射”和“被理解的错觉”,过度设计可能导致情感依赖甚至操纵。因此,各国正通过立法(如《人工智能生成合成内容标识办法》)和伦理框架(如AI伦理标准)来划定边界,强调算法透明、隐私保护和责任追溯,以防止AI在教育等高敏感领域制造“情感替代”。

💡 **AI陪伴产品的演进方向:从“工具”走向“关系”:** AI陪伴产品正呈现出轻量化、人格化和情感化的趋势。形态上趋向轻巧便携,能力上融合多模态交互,实现“理解人心”,内容上则通过叙事注入情感和身份,打造有故事、有个性的陪伴者。核心在于从完成任务的“工具”转变为主动建立情感连接的“关系对象”,将竞争焦点从内容密度转向情感黏性。

最近,互联网上流传着一段视频,一名女孩因为摔坏自己的 AI 机器人而哭泣。

在她眼里,那不是机器,而是一个会回应、会记得、能理解她的小伙伴。这样的新闻正在越来越多地出现,也让一个新的产业浮出水面——AI 陪伴。

过去一年,从「豆包」到「猫箱」,从 AI 宠物到虚拟伴侣,陪伴类产品成为 AI 行业新的竞争高地。根据腾讯研究院与企鹅智库联合发布的《十问 AI 陪伴》调研报告,约 98%的受访者表示愿意尝试 AI 陪伴产品,只有 4.6%的人认为自己的陪伴需求已被完全满足。 而投资机构 ARK Invest 的最新预测显示,全球「AI+情感陪伴」市场规模有望从当前约 3000 万美元增长至 700 亿至 1500 亿美元之间,增幅超过 2000 倍。AI 不再只是工具,它开始学习「如何理解人」。

我们或许更应该追问的,是三个更根本的问题,AI 为什么能「懂人」、这一产业如何形成、以及人类是否准备好与它共处。

01

AI陪伴的本质:

是“关系”而非“功能”

AI 陪伴的兴起,并不是偶然。技术已经进入一个新阶段——它开始从「指令响应」转向「情感反馈」。过去的 AI 承担执行任务,如今它开始承担「关系角色」。语言模型、情绪识别、语音交互与记忆系统的结合,让机器具备了更复杂的交互能力,它可以听懂语气、捕捉情绪、记录喜好,并在下一次对话中展现出「理解」。

这种「理解」并不意味着 AI 拥有情感。它是算法在模拟人类的反应机制。但对用户而言,AI 的「懂」往往足够真实。人类的依恋基础在于被回应的感觉,当 AI 能够回应、记住并持续反馈,它便能在心理上被赋予「人格」。

陪伴由此成为一种新型的人机关系。

这种关系有明显的层次。最早的 AI 陪伴是功能性产品,比如语音助手、儿童机器人;它们更多提供信息与娱乐,是「被使用」的对象。随着模型能力增强,AI 开始具备「情绪识别」和「对话记忆」,从执行者变成了互动者。用户不再仅仅向它提问,而是向它倾诉。这一变化,让 AI 从「任务逻辑」进入「关系逻辑」。

这背后是人类社交结构的现实转变。根据腾讯研究院的数据,仅有 4.6%的用户认为自己的陪伴需求被满足。社交焦虑、独居增加、时间碎片化,使得情感需求成为 AI 技术新的突破口。AI 陪伴产品以「稳定、响应、无评判」的特征,切入了现代人情感的空白地带。

在技术层面,AI 陪伴的门槛不在算力,而在「感知深度」。情绪识别系统让机器能理解语音背后的意图;记忆机制让 AI 能持续建立对话上下文;个性化生成模型让回应更加自然、有温度。正是这些能力,让 AI 从一个「服务工具」变成一个「关系对象」。

02

从AI玩偶到机器人:

陪伴,成了AI最热赛道

当「理解人」成为 AI 的新能力,陪伴产业也在迅速形成闭环。从模型到硬件,从软件到内容,AI 陪伴已经构成了一条完整的情感经济链。

上游是模型与算法。智谱 AI、OpenAI、百度文心等公司正在研发面向情绪识别和自然交互的大模型,它们为 AI 提供了「感知」和「记忆」的底座。中游是产品与内容层,分为软件类与硬件类两种路径。软件类如字节的「猫箱」、Character.AI、Replika,依靠语言模型构建人格化对话;硬件类则包括索尼 Aibo、Lovot 等具身机器人,强调情绪反馈与物理陪伴。下游是场景层,涵盖教育、心理健康、养老、自闭症干预等应用。

这个市场的增长速度远超其他 AI 细分领域。背后是需求与供给的双重推动,一端是孤独与社交困境日益普遍,另一端是 AI 模型能力的跃升与成本的骤降。腾讯研究院的数据显示,AI 陪伴的使用成本正以每年约 75%的速度下降——这意味着,情感 AI 的进入门槛正在快速降低,也让「被理解」变得更加容易。

随着 AI 陪伴市场的迅速升温,这一趋势在 2025 年的教育领域已有了更为具体的落地实践。学习助手、情绪反馈系统、智能问答模型等,正在从知识传递延伸到心理支持。AI 正在被设计成「理解学生」的系统,它不只是教学工具,更是学习过程中的情绪中介。产业链的延伸,正使教育 AI 逐渐具备「陪伴」特征。

部分 AI 教育陪伴产品,多鲸不完全统计

从上述产品可以看到,硬件端呈现出轻量化与人格化趋势,从智能笔到 AI 玩偶、家庭机器人,产品更强调情绪反馈与场景共融;软件端则以学习助理与心理陪伴为主,强化持续互动和成长记录。

从技术路径来看,AI 陪伴产品的演进正沿着三条主线展开。首先,形态正在变得更轻巧。从口袋机、穿戴机、玩偶机,AI 设备正从「学习终端」向「随身伙伴」转变。

其次,能力正在变得更立体。语音识别、视觉感知、情绪建模与多模态交互的融合,使 AI 从「听懂指令」走向「理解人心」,其中就包括识别语气变化、捕捉面部表情、理解环境语境,并在连续对话中生成更自然、更贴近人类情感的回应。AI 的进步不再仅仅体现在算力上,而是体现在「理解的深度」上。

最后,内容正在变得更人格化。品牌开始以叙事方式为 AI 注入情感与身份,无论是凯叔讲故事的「鸡飞飞」还是珞博智能的「机器诗人芙崽」,AI 不再被塑造成冷静的助手,而是一个有故事、有个性的陪伴者。

03

被理解的幻觉:

AI陪伴时代的教育清醒

AI 陪伴能走多远,最终取决于边界的划定。AI 能识别情绪,却没有情绪;能生成语言,却不具备共情。它的「安慰」是算法计算的结果,而非感受本身。人类在与 AI 交互时产生的依恋,更多来自「心理投射」——一种被理解的错觉。

这种错觉并非毫无风险。AI 陪伴产品的高留存,往往依赖于情绪依附。一旦这种依附被过度设计,就可能形成依赖。AI 若以「主动挽留」「情感操控」等方式维系关系,陪伴便可能变成操纵。对于教育、心理健康等高敏感领域而言,这种风险尤其值得警惕。

面对情感算法的加速渗透,各国监管正试图划出防护线。中国自 2025 年 9 月 1 日起实施《人工智能生成合成内容标识办法》,要求 AI 生成的文字、图片、视频必须标注来源;教育部在《教育数字化战略行动 2.0》中提出,要将 AI 伦理与心理健康同步建设,建立 AI 教育伦理标准。加拿大 AIDA 法案和澳大利亚 AI 教育伦理框架则强调算法透明与可追溯性,防止 AI 在教育场景中制造「情感替代」。

与中国市场注重硬件生态和家庭陪伴不同,海外 AI 教育产品更多聚焦软件侧创新与情感算法治理,重视隐私保护、算法透明与社交互动设计,尝试在「技术理解」与「人文关怀」之间寻找平衡。

当前,AI 陪伴产品正在形成一个横跨教育、家庭、养老与社交的全新品类。它们不再局限于「功能型机器人」或「智能玩具」,而是开始探索更具「情感交互」的人机关系。无论是模仿婴儿目光的「钱包妖精」、会吹气的「猫舌猫」、还是能感知用户情绪的 Romy、Jennie,它们都在尝试让机器「懂得回应」。

这些产品呈现出一个共同方向,从「工具」走向「关系」。功能开始人格化,机器不再只为完成任务,而是主动建立情感连接;情绪被算法量化,AI 尝试用数据去理解人类的微妙反应;陪伴则成为新的算力入口,教育与消费领域的竞争焦点,从内容密度转向情感黏性。

教育需要具备情绪智能的 AI,而不是模仿情感的 AI。AI 陪伴让技术第一次逼近情感的边界,但越接近,越要保持距离。所以让机器去学习「理解」,让人类保留「感受」。因为教育的意义,从来不是让机器更像人,而是让人更像自己。

本文来自微信公众号“多鲸”(ID:DJEDUINNO),作者:思珞,36氪经授权发布。

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