可能很多人刷到过一位名为“U航”博主（真名：胡宇航）的视频，他研发的仿生机器人视频在各大平台迅速走红，播放量累计过亿。许多网友直呼作品已近乎跨越“恐怖谷”。
2026年1月14日，仿生机器人脸Emo登上《Science Robotics》开年第一期期刊封面，这项成果同样出自胡宇航之手。
公开资料显示，这是胡宇航博士在读期间发表的第三篇顶级子刊论文（前两篇分别发表于2024年的《Science Robotics》与2025年的《Nature Machine Intelligence》）。他的研究聚焦于机器人自主学习与自我建模，并由此创立了“首形科技”，相继获得多家顶级投资机构的青睐。
- Hu, Yuhang, et al. "Human-robot facial coexpression."Science Robotics9.88 (2024): eadi4724.
- Hu, Yuhang, Jiong Lin, and Hod Lipson. "Teaching robots to build simulations of themselves."Nature Machine Intelligence(2025): 1-11.
*胡宇航（网名“U航”），毕业于美国哥伦比亚大学，博士学位，首形科技创始人。长期专注于机器人自主学习的研究工作。研究成果发表于《Nature Machine Intelligence》，《Science Robotics》等国际顶级期刊。
致力于赋予机器人“自我模型”能力，即构建对自身物理结构与运动的内部表征，使机器人能够更好地理解自身，并适应多变的形态、环境与任务。在仿生人机交互方向，他提出融合语音、视觉与动作的情4绪理解与表达一体化系统，为机器人提供更加自然的交互能力。通过自监督学习机制，他的方法使机器人在无需人工干预的情况下不断提升人机互动质量，朝着具备终身学习能力的智能体不断迈进。
从实验室的突破到产业的萌芽，胡宇航与他的首形科技，正将前沿的学术探索推向人形机器人的核心挑战。
▍让人形机器人拥有能张嘴说话的脸
在生成式AI 赋予了机器人“大脑”之后，一个尴尬的物理鸿沟始终存在：我们拥有了能吟诗作赋的 ChatGPT，但承载它的载体——人形机器人，在开口说话时依然像个蹩脚的腹语表演者。
此次胡宇航博士团队在顶级期刊《Science Robotics》上发表最新的封面论文，展示了一种全新的软硬件解决方案：让人形机器人拥有能张嘴说话的脸。
该研究提出了一种基于Facial Action Transformer (FAT)的自监督学习框架，配合高自由度的柔性机械结构，首次实现了机器人唇部运动对任意语音流的“零样本”实时生成。
用于机器人唇形同步的FAT 模型架构。该模型采用独特的双路输入设计来保证动作的连贯性：左侧的Transformer 编码器负责“回顾过去”，处理历史时刻的电机指令，从而捕捉动作的时间连贯性；右侧的Transformer 解码器则负责“展望目标”，接收来自 VAE 的视觉特征数据，告诉机器人当下和未来应该呈现什么口型。两者结合后，模型能精准预测出当前所需的电机控制信号。这种架构不仅实现了声音与唇形的高度同步，还有效消除了机械抖动，确保了从一个口型过渡到下一个口型的平滑自然。
中间图：机器人通过摄像头采集进行学习。
硬件重构：拥有10自由度的嘴
长期以来，机器人面部表情僵硬的核心原因在于机械结构的匮乏。传统的刚性连杆难以模拟人类面部肌肉极其复杂的形变。
该团队摒弃了传统的线驱动结构，设计了一套10个自由度（全脸25-DoF）的专用唇部驱动机制。这套机制被精巧地埋藏在一层可快拆的柔性硅胶“皮肤”之下。多点协同驱动：包括上唇、下唇、嘴角以及下颌。
这种机械设计使得机器人能够物理实现闭唇音（如/p/、/b/）、圆唇音（如/u/）以及复杂的撮唇动作，为算法提供了物理层面的执行基础。
机器人面部硬件系统架构。(A) 系统概览与交互组件：展示了集成的扬声器、麦克风及高清摄像头模块。重点在于磁吸式快拆连接器，该机构不仅能精准定位柔性硅胶皮肤，还能传递推拉双向动力，是实现复杂唇形动作的关键。(B) 机器人实体外观：覆盖柔性皮肤后的拟人化形态，其底座内部集成了用于实时处理的边缘计算单元Nvidia Jetson AGX。(C) 唇部驱动机构特写：详示了上唇、下唇及嘴角的连接器布局。通过磁吸接口与支架连接的设计，使得柔性皮肤可以轻松拆卸，便于日常维护或更换个性化面容。
算法核心：从“数字世界”到“物理现实”的跨越
如何让这10 个电机精准配合一段从未听过的音频？研究团队没有采用传统的“基于规则”的编程（即手动写死‘听到A音发B动作’），而是让机器人“自我观察”。
团队构建了一个闭环的自监督学习管线（Self-supervised Learning Pipeline）
1.从虚拟到现实（Sim-to-Real）：系统首先利用Wav2Lip 等算法，将音频转化为数字视频（Synthesized Video）。这相当于机器人在脑海中构想“如果我完美说话应该长什么样”，类似今天世界模型（World model），让机器人生成未来的画面。
2.视觉编码（VAE）：利用变分自编码器（VAE），将这些视觉图像压缩为高维的“潜变量（Latent Vectors）”。
3.动作生成（Transformer）：这是最关键的一步。Facial Action Transformer (FAT) 充当了翻译官，它接收音频信号和视觉潜变量，直接预测出物理电机所需的运动指令。
这一过程不仅不需要人工标注数据，还让机器人具备了自我纠错能力——通过对比摄像头拍摄的自己（Real Robot）和脑海中的完美构想（Synthesized），不断优化电机控制策略。
性能验证：跨越语言的通用性
实验数据显示，该系统的唇形同步误差显著低于传统的音频振幅驱动方法。
更为惊人的是其泛化能力。尽管训练数据有限，但这台机器人展示了惊人的语言适应性。在未针对特定语言进行微调的情况下，它成功实现了包括中文、日语、俄语、希伯来语在内的11 种语言的唇形同步。甚至当输入一段 AI 生成的歌曲时，机器人也能跟随旋律和歌词，生成流畅的演唱动作。这意味着，该系统捕捉到了人类发音与面部肌肉协同的底层物理规律，而非简单的死记硬背。
多语言唇形同步性能的量化评估：图中展示了不同语言环境下的同步误差表现。X轴标签下方标注的n值代表每种语言测试样本的视频总帧数。统计结果显示，所有非英语语言的同步误差均未超出英语（基准）的误差范围，不仅验证了模型在不同语音特性下的稳定性，也证实了其具备显著的跨语言泛化能力（Cross-lingual Generalization）。
结语：具身智能的微表情时代
胡宇航博士等人的这项工作，标志着人形机器人正在从“文本自然交互”迈向“丰富情感交互”的新阶段。
当大语言模型解决了“说什么”，这项技术解决了“怎么说”。在未来，随着人形机器人和多模态大模型技术的进一步突破，我们或许将不再只是通过屏幕与游戏角色/电影明星/AI交互。那张在物理世界中生动、细腻、能与你产生眼神与情感共鸣的脸，将成为人机共存时代最标准的情感接口。
