为什么物理AI需要人体状态感知？

如果一个家已经很“智能”，它还缺少什么？

设想一个装有智能镜、固定感知设备、环境控制系统和服务机器人的家。普通自动化已经能执行“开灯、调温、暂停清洁”等明确命令。更难的问题是：当用户没有逐项发出指令，而在多次相似活动中出现可比较的身体节律与行为变化时，系统怎样理解这是否值得关注，并协调后续任务和服务？

人体状态感知提供的增量，不是代替用户说出“我要休息”，而是为跨时间的变化解释和服务决策补充有来源、有质量说明的信息。空间系统可以据此提出合适的服务选择，并由用户确认；机器人只是多个入口与执行设备之一。

以下设备与服务组合是用于说明技术方向的设计示例，不代表已完成的整屋产品。

物理AI是系统，机器人是其中一种载体

物理AI（Physical AI）通常指能够感知、理解真实环境，并在物理世界中行动的人工智能系统。NVIDIA的公开技术说明采用了这一基本方向。^[1] 讨论面向人的应用时，应当区分三个层次：空间是系统单元，机器人与终端是设备载体，人体状态是供系统使用的信息。

室内生活空间、工作空间、照护空间和移动座舱，可以围绕各自的任务组织感知、决策与执行。陪伴机器人、智能镜、固定模组和智能屏，则可能承担其中不同的入口角色。区分设备载体与系统场景，才能看清每类能力的作用范围。

一种面向人的物理AI设计是：结合环境、人体状态和明确需求安排任务，并根据实际反馈调整服务。设备联网提供通信条件，任务如何安排仍需由应用实现。

图示可在框内左右滑动查看。

三类入口：室内空间、座舱空间与随身设备

科思创动按三类入口组织面向人的物理AI应用。机器人属于室内空间中的一种设备载体，与智能镜、固定模组等分担不同任务；座舱和随身设备则有各自的采集位置、交互方式和使用约束。

同一套感知能力进入不同设备后，采集质量、支持模块和服务权限仍要分别说明。下表介绍应用分工，不代表每一种设备都已支持全部生理指标与状态分析。

人体状态信息，到底比“人在这里”多了什么？

可以从四类信息理解。物理观测是图像、声音、动作与交互过程；测量或估计是具有明确含义的脉率、呼吸、眼闭持续时间等信息；状态推断是结合情境形成的解释；跨时间比较则关注同一个人在可比较条件下是否出现持续变化。

同一段视频可以分别进入行为分析与光学生理分析，而不是先识别动作才能测量脉搏。早期rPPG研究为从视频提取脉搏相关信息提供了方法基础。^[2] 状态理解还需要结合活动、环境、用户表达和时间，不能把某一个数值直接转换为人的完整健康情况。

这些信息服务于一个更具体的问题：此刻适合继续什么、调整什么，以及接下来需要怎样的关注？ 人的明确指令能够直接回答的问题，不必再用复杂推断替人重复作答。

人体状态信息如何帮助安排服务

表中列出服务设计的几种方向：结合人的状态确定服务目标和任务安排，再根据反馈调整后续服务。具体功能需结合商业版本确认。

在室内空间里，机器人不是唯一入口

智能镜可以承担用户主动参与的状态关注，固定感知模组可以覆盖合适的位置，机器人可以移动到需要服务的地方，智能屏或语音入口可以承接用户选择。不同入口提供的信息、适用条件和职责并不相同。

人体状态智能层负责组织可用的生理、行为、时间与质量信息；空间决策层负责把这些信息与用户意愿和任务约束结合；环境设备、机器人和服务平台再完成各自的工作。入口可以很多，决策也不必全部经过陪伴机器人。

在这个概念架构中，用户从客厅进入卧室后，已选择的服务目标可以在适当权限下延续。需要延续的是必要的服务上下文，不是把所有原始视频在设备之间复制。完整讨论见《当室内空间成为物理AI系统，人体状态智能能带来什么？》。

健康座舱是另一种空间级应用

在车内，DMS、OMS、环境传感与用户输入可以围绕驾乘任务协同。人体状态信息可以帮助座舱判断何时减少打扰、怎样安排舒适性服务，以及如何接续用户主动选择的状态关注。

室内空间与移动座舱共享“围绕人组织服务”的思路，但约束不同。座舱必须优先服从驾驶任务，不能把家庭中的交互方式直接搬到行驶过程。详见《当汽车成为生活空间，健康座舱能为驾乘者做什么？》。

随身设备怎样接续个人状态关注？

随身设备可以作为用户主动采集、查看记录和选择服务的入口。例如，在支持相应模块的手机或个人终端上完成一次采集，保存必要结果、时间和质量信息；后续在室内终端上查看趋势时，先区分不同设备的采集条件。这里是应用示例，具体终端适配以产品资料为准。

个人记录要说明指标来源。摄像头得到的rPPG结果，与穿戴设备接触式PPG或其他传感器得到的数据，并不是同一种采集方法；比较趋势前应检查口径、时间窗和质量。是否接入其他设备，由实际项目决定。

服务接续也需要用户选择和相应权限。可传递必要结果与服务上下文，不必默认传递所有原始视频。随身入口与室内、座舱入口共同服务于个人，但不需要始终处于采集状态。

持续理解，不等于全天候监控

持续服务可以利用可比较的记录、变化趋势和用户反馈。在自然参与、信息可用的片段中采集，也能为后续服务提供依据。

不同设备的位置、照明和成像链路会改变输入。移动视频生理研究已经把光照、运动和个体差异列为重要场景因素。^[3] 因此，跨设备延续服务不意味着不同设备的生理数值可以直接拼接；哪些信息可比，仍需要明确处理。

科思创动处在这套系统的什么位置？

科思创动的产品目录包含软件SDK、明眸模组、明镜终端与边缘计算设备，提供不同的感知接入形态。^[4] 在空间服务的设计中，它们可以成为人体状态感知与理解能力进入设备和空间的起点。

这一定位不要求科思创动自行提供整屋控制、所有机器人执行器或全部照护服务。重要的分工是：让状态信息说明其来源、时间与适用性，由空间应用结合目标、权限和安全要求组织实际服务。人机相互适应研究讨论了机器策略与人的选择如何相互影响，但不能证明上述整套空间架构已经实现。^[5]

在这种设计中，机器人与其他设备共同参与空间服务，人体状态信息为服务安排提供依据。具体产品支持哪些环节，需以实际版本为准。