情感计算作为人工智能发展的新兴前沿领域，已成为推动智能社会建设和数字经济高质量发展的重要方向。它通过对人类情绪的感知、识别、建模与生成，推动人机交互从理性计算向情感智能转型，正在教育、医疗、文娱、交通、养老等关键场景加速落地。
　　《中国电子信息工程科技发展研究 情感计算国内外发展态势研究》系统梳理了情感计算的发展脉络与全球态势，重点分析我国在政策支持、科研力量、产业应用与标准建设方面的现状与瓶颈，总结单模态与多模态情感计算的技术路径与研究进展，并对隐私安全、算法偏见、情感操控等伦理挑战进行深入探讨。同时，展望未来人本型智能与“三人协同共舞”的社会愿景，提出构建可信、共情、可控的智能体系的战略路径。《中国电子信息工程科技发展研究 情感计算国内外发展态势研究》既体现学术研究的前沿性，也兼顾产业发展的实用性和政策制定的参考价值。

目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
第1章 情感计算前世今生 1
1.1 情感计算的定义与内涵 1
1.1.1 基本定义与学科属性 1
1.1.2 跨学科理论支撑体系 2
1.1.3 研究内容与意义 4
1.2 情感计算的起源与发展脉络 5
1.2.1 理论奠基与早期探索 5
1.2.2 核心技术演进路径 6
1.2.3 重要里程碑 7
1.3 情感计算当前面临的机遇与挑战 7
1.3.1 多模态AI 驱动的技术突破 7
1.3.2 垂直领域应用产业爆发 9
1.3.3 数据与模型的关键挑战 10
第2章 全球发展态势 11
2.1 情感计算技术发展态势 11
2.1.1 单模态感知技术突破 11
2.1.2 多模态融合算法创新 13
2.1.3 情感生成技术前沿 14
2.2 情感计算产业发展态势 16
2.2.1 应用领域全景分析 16
2.2.2 企业级服务场景落地实践 17
2.2.3 消费级服务创新应用探索 19
2.3 情感计算产业生态与市场格局 21
2.3.1 全球产业链格局 21
2.3.2 资本市场动态追踪 24
2.3.3 市场规模预测分析 25
2.4 全球人才发展情况 26
2.4.1 人才需求结构性变化 26
2.4.2 国际**培养模式 27
2.4.3 人才缺口应对策略与展望 27
2.5 全球发展趋势 28
2.5.1 多模态情感交互技术的前沿发展 28
2.5.2 低资源学习方法技术演进 29
2.5.3 伦理标准建设动向 29
第3章 我国发展现状 31
3.1 情感计算产业相关政策支持与发展环境 31
3.1.1 国家战略与政策推动 31
3.1.2 地方政策与生态建设 35
3.2 情感计算技术研究发展态势 39
3.2.1 高校与科研机构布局 39
3.2.2 企业技术布局 44
3.2.3 产学研合作创新 47
3.2.4 标准建设与知识产权 48
3.3 产业应用现状与发展瓶颈 50
3.3.1 应用场景分析 50
3.3.2 产业化面临的制约因素 55
3.4 国内外情感计算情况对比 61
3.4.1 国内外发展情况对比 61
3.4.2 国内外监管政策对比 64
第4章 情感计算基础理论创新 67
4.1 情绪的起因与定义 67
4.2 情感能量的量化建模 70
4.3 情感表达机制与多模态映射 72
4.4 多模态共情生成与脑电-语义耦合 74
第5章 单模态情感计算方法 76
5.1 文本情感计算 76
5.1.1 方法与框架 78
5.1.2 研究热点与趋势 82
5.1.3 常用数据集 84
5.1.4 评价方法 86
5.2 语音情感计算 88
5.2.1 方法与框架 89
5.2.2 研究热点与趋势 94
5.2.3 常用数据集 95
5.2.4 评价方法 97
5.3 视觉情感计算 98
5.3.1 方法与框架 99
5.3.2 研究热点与趋势 104
5.3.3 常用数据集 104
5.3.4 评价方法 107
5.4 生理信号情感计算 109
5.4.1 信号采集流程 113
5.4.2 研究热点与趋势 120
5.4.3 常用数据集 122
5.4.4 评价方法 125
第6章 多模态情感计算框架 128
6.1 多模态情感计算的定义与范畴 128
6.1.1 核心定义 128
6.1.2 多模态情感计算的发展趋势 129
6.2 典型问题与解决方法 134
6.2.1 跨模态对齐 134
6.2.2 跨模态融合 137
6.2.3 缺失模态鲁棒性 140
6.3 大模型驱动的情感计算 143
6.4 实验数据集和评估标准 144
6.4.1 常用的多模态情感数据集 144
6.4.2 常用的多模态情感评估标准 146
第7章 情感交互与应用场景 149
7.1 情感交互载体技术 149
7.1.1 具身智能平台 149
7.1.2 情感机器人 151
7.2 情感交互主体从载体向角色演化 153
7.2.1 数字人的定义和分类 153
7.2.2 构建数字人核心技术概览 154
7.2.3 当前挑战和*新研究趋势 156
7.3 应用场景 157
7.3.1 心理健康领域 157
7.3.2 智慧教育领域 161
7.3.3 沉浸式文娱领域 165
7.3.4 智能客服领域 169
7.3.5 智能驾驶领域 171
7.3.6 养老陪护领域 173
第8章 伦理与治理框架 177
8.1 情感计算的伦理风险 177
8.1.1 隐私侵犯与数据滥用 177
8.1.2 情感操控与心理暗示 178
8.1.3 算法歧视与情绪偏见 180
8.1.4 隐性感知与知情权缺失 181
8.2 “技术-政策-社会”协同治理机制 182
8.2.1 技术层面的风险治理机制 183
8.2.2 情感智能伦理监管政策 188
8.2.3 社会层面的伦理治理机制 191
8.3 典型案例分析 193
8.3.1 零售场景情绪识别争议 196
8.3.2 AI 伙伴情感支持争议 198
8.3.3 招聘场景的算法偏见问题 200
8.3.4 智能头环在教育领域应用的争议 202
第9章 未来展望与思考 204
9.1 技术演进趋势：迈向人本型智能 204
9.2 系统应用展望：构建情绪感知型社会系统 206
9.2.1 情绪感知型公共服务体系 207
9.2.2 情感机器人与数字人交互体系 208
9.3 全球竞争挑战：我国如何形成差异化战略优势 209
9.4 制度与治理框架：人机情感交互的伦理风险与技术
安全 211
9.5 先进智能：推进迈向“三人协同共舞”社会 213
9.6 情感智能体：通用人工智能意识探究的前沿路径 217
9.7 发展策略：构建中国特色的情感智能发展体系 219
9.8 总结：塑造可信、共情、可控的未来智能系统 221
参考文献 223

第1章情感计算前世今生
　　1.1情感计算的定义与内涵
　　1.1.1基本定义与学科属性
　　情感计算(affective computing)作为一个系统性学科概念，*早由麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology，MIT)媒体实验室的罗莎琳德？皮卡德(RosalindPicard)教授于1997年在其著作《情感计算》(Affective Computing)中正式提出，标志着人类对机器情感能力的探索进入科学化阶段。其核心定义为“通过赋予计算机识别、理解、表达及适应人类情感的能力，构建具有情感交互特征的人机协同系统”[1]。这一概念突破了传统人工智能以逻辑推理为核心的模式，将情感这一人类主观体验纳入计算框架，旨在解决机器在感知、决策与反馈过程中缺乏“人性化”的痛点。
　　从学科属性而言，情感计算是典型的交叉学科领域，其理论根基横跨计算机科学、心理学、认知科学与神经科学，形成“技术驱动-理论支撑-应用验证”的闭环研究范式，如图1-1所示。在计算机科学领域，机器学习算法为情感特征的提取与建模提供工具支撑[2]；心理学中的基本情绪理论(如Ekman六元模型)和情感维度理论(如效价-唤醒度空间)则为情感分类与量化提供认知框架；神经科学通过揭示情绪与生理信号的关联机制，推动情感计算从“外部行为观测”向“内部生理信号”的转变。
　　相较于传统人工智能(artificial intelligence，AI)以任务效率和准确性为终极目标的特性，情感计算在研究对象、技术路径及价值导向上展现出显著差异。从研究对象而言，传统AI聚焦于符号逻辑、规则推理与结构化数据处理，而情感计算则需直面人类情感的高度主观性、模糊性和动态性，例如，对微表情的瞬时捕捉、对矛盾情感的混合解析，以及对文化差异的情感表达适配。从技术复杂性来看，情感计算需融合心理学、神经科学的理论模型与计算机科学的工程技术，例如，通过面部动作编码系统(facial action coding system，FACS)量化表情肌肉运动，结合脑电图(electroencephalogram，EEG)与皮肤电反应(galvanic skin response，GSR)等多模态生理数据构建情感特征图谱，其数据复杂度远超传统文本或图像类型输入。更为关键的是，情感计算的目标导向从“效率优先”转向“体验优先”，通过模拟人类共情交互机制实现人机交互的“温度”，例如，教育机器人通过识别学生焦虑情绪动态调整教学策略，或智能客服在对话中融合情感语音合成以增强用户信任感[3，4]。
　　1.1.2跨学科理论支撑体系
　　情感计算的理论体系根植于心理学、认知科学与神经科学的深度交叉，其发展依托于多学科从基础理论到技术实现的协同演进。心理学为情感计算构建了情绪分类与行为解析的标准化框架，保罗？艾克曼(Paul Ekman)的六种基本情绪理论(高兴、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶)不仅为情感识别算法提供了标签体系，更通过面部动作编码系统(FACS)将情绪转化为面部肌肉运动的可量化参数，使计算机得以解析表情的生物学本质。拉塞尔(Russell)的效价-唤醒度模型则突破离散分类局限，将情感映射至连续空间，支持动态情感强度的数学建模，例如，结合语音频谱特征量化焦虑情绪的波动梯度。
　　认知科学通过揭示情感与智能行为的逻辑关联，为机器决策注入“类人性”。马文？明斯基(Marvin Minsky)提出情感是智能系统的核心调控模块，启发了情感计算中资源分配与风险评估模型的构建。达马西奥(Damasio)的躯体标记假说[5]进一步将生理反馈机制转化为计算框架，推动情感强化学习算法的设计。例如，自动驾驶系统通过模拟“紧张情绪”动态调整风险规避策略。与此同时，心智理论(theory of mind)为机器理解情感意图提供认知路径，如基于贝叶斯网络推理用户情绪背后的潜在动机，从而增强对话系统的上下文适应性。
　　神经科学则通过生物机理实证研究，为情感计算提供生理信号量化依据。研究发现，情绪调控与杏仁核、前额叶皮层等脑区及神经环路密切相关，此类成果不仅验证了情感与生理指标(如心率变异性、皮肤电导)的强关联性，更催生了多模态数据融合技术。例如，脑电图(EEG)通过捕捉额叶theta波能量变化推断专注度[6]，皮肤电活动(electrodermal activity，EDA)实时监测应激情绪，此类生理信号与面部表情、语音特征联合建模，显著提升了跨文化场景(如表情抑制倾向)下的识别鲁棒性。
　　三大领域的交叉融合形成了“认知-生理-行为”三位一体的情感解析体系：心理学定义情感的外显特征与内在维度，神经科学揭示其生物载体与量化依据，认知科学桥接情感与智能行为的逻辑关联。这种跨层级协同推动情感计算从单一情绪分类向复杂动态建模跃迁，例如，结合语境信息解析“喜极而泣”中的矛盾情感，或利用时序模型追踪交互过程中的情感状态演变。理论间的“计算化”转化为情感计算突破技术边界的核心驱动力，例如，将Ekman情绪标签转化为神经网络的训练目标，或将躯体标记假说编码为强化学习奖励函数，*终实现机器从情感识别到情感共情的范式升级。
　　1.1.3研究内容与意义
　　情感计算是一个高度综合化的研究和技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人与计算机的交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。情感计算研究将不断加深对人的情感状态和机制的理解，并提高人与计算机界面的和谐性，即提高计算机感知情境，理解人的情感和意图，做出适当反应的能力，其主要研究内容如下。
　　(1)情感基础理论：目前主要依托心理学中的离散情感模型与维度情感模型，对情感进行系统界定，并由基本情感逐步拓展至复合情感的研究。
　　(2)情感信号的采集：主要可以通过文本、语音、视觉(如面部表情、手势等)，以及生理信号等多种渠道，并伴随相应数据集的构建。
　　(3)情感分析：在情感分析环节，主要运用机器学习与深度学习方法对收集的情感信号进行建模与识别，以实现高效的自动分类。
　　(4)多模态融合：多模态融合技术通过综合不同类型的情感特征，并结合融合算法，显著提升分类的准确性。
　　(5)情感的生成与表达：机器人能够通过面部表情、语音语调及肢体动作等方式呈现情绪状态。
　　在应用层面，情感计算正重塑人机协同的边界。在医疗健康领域，情感识别技术已经被应用于自闭症儿童的情绪干预训练中，即可以通过实时反馈帮助患者规范情感表达；在心理健康监测领域，将语音情感分析与脑电信号结合的抑郁倾向预测模型，大幅提高了早期筛查效率。在商业场景中，消费者情感分析系统利用微表情捕捉与眼动追踪技术，揭示用户对广告内容的潜在反应，为精准营销提供充分的数据支撑。更为深远的是，情感计算通过构建“情感增强型AI”，逐步减少人机交互中的机械感——从老年陪护机器人的情感陪伴到虚拟偶像的粉丝共情运营，技术已不再是冷冰冰的工具，而是成为承载情感价值的协同主体。这一转型不仅拓展了人工智能的应用场景，更引发了对机器伦理与情感真实性标准的哲学反思，推动了技术的发展与人文价值的深度融合[7]。
　　1.2情感计算的起源与发展脉络
　　1.2.1理论奠基与早期探索
　　1997年，麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)的Rosalind Picard教授在其著作《情感计算》(Affective Computing)中*次系统地提出“情感计算”概念。这本书详细阐述了计算机如何识别、理解，以及表达人类情感的基本理论与实现方法，不仅为情感计算奠定了理论基础，还*次确立了情感在人机交互中的核心地位，为情感智能技术的发展提供了理论指导与实践路径。
　　Ekman、Russell和普拉奇克(Plutchik)等学者的研究也对该领域的发展起到了重要推动作用。Ekman提出的基本情绪理论认为，人类情感具有普遍的生物学基础，并在不同文化中表现出高度一致性。其开发的面部动作编码系统(FACS)为早期情感识别系统奠定了重要基础。Plutchik提出的“情感轮”理论进一步丰富了情感分类的方法，揭示了情绪之间复杂的交互关系。
　　在情感计算的早期探索中，研究者面临的主要难题是如何将模糊且主观的情感状态转化为计算机可处理的数字信号，这涉及生理信号的处理、特征提取以及多模态情感融合等多个环节。随着传感器技术的发展以及计算机处理能力的提高，这些挑战被逐渐克服，为情感智能系统的后续发展奠定了技术基础。
　　1.2.2核心技术演进路径
　　情感计算的发展经历了三个主要的技术浪潮，分别是基于规则的专家系统、统计机器学习和深度学习。每个阶段都推动了情感计算从实验室研究向实际应用的转变，并显著提升了情感识别的准确性和广泛性。
　　**阶段(20世纪末)是基于规则的专家系统阶段。这一时期的情感计算系统主要依赖于专家设计的规则集，如基于面部表情、语音特征等的情感判断。这些系统通常基于人类心理学理论，强调符号计算和显式规则匹配，但在复杂和多变的场景中表现有限。例如，早期的ELIZA虽然能够模拟基本的心理咨询对话，但是无法真正理解用户的情感。
　　第二阶段(2000～2010年)是统计机器学习阶段。随着计算能力的提升和数据积累，情感计算逐渐转向数据驱动的统计学习方法。支持向量机(support vector machine，SVM)、隐马尔可夫模型(hidden Markov model，HMM)和朴素贝叶斯(na？ve Bayesian)等模型被广泛应用。这一阶段的研究更加注重特征提取与分类算法的优化，并开始探索跨模态情感融合的方法，如将语音、文本和面部表情等多源信息进行联合分析，提高情感识别的准确率。
　　第三阶段(2010年至今)是深度学习阶段。随着深度神经网络(deep neural network，DNN)、卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)和循环神经网络(recurrent neural network，RNN)的发展，情感计算进入新的高度。深度学习在自动特征提取、情感分类和多模态情感识别等方面取得显著突破[8]。例如，情感识别从简单的面部表情分类扩展到涵盖语音、文本和生理信号等多模态数据。此外，基于预训练语言模型(如BERT、GPT)的文本情感分析系统进一步推动了情感计算的发展，使得模型能够更准确地捕捉上下文中的情感。