把“主動服務”裝進真實生活。
圖片由AI生成
下班推開門，燈光沒等你按開關就調至柔和亮度；深夜熟睡時，提前感知降溫趨勢，悄悄把溫度調高兩度；陰雨的清晨，窗簾沒吵醒你，反而繼續閉合讓你多睡半小時……這些藏在日常里的“貼心”，正是很多家用陪伴機器人的“盲區”，它們總像需要“吩咐”的“木頭人”，而具身智能正在改變這一切。
缺的不是“執行能力”，是“感知決策力”
盡管全球陪伴機器人市場越來越火熱，但多數產品還停留在“你說一句，我做一步”的階段。它們讀不懂你的情緒，猜不到你接下來需要什么，更不會主動提供服務。由于困在“語音對話 + 簡單指令”的初級階段，機器人能聽懂“打開電視”，卻看不懂你坐在沙發上打哈欠是想休息，難以觸達深層需求。
問題背后的技術原因是傳統機器人依賴提前編好的程序，就像照著劇本演戲，遇到劇本外的情況就“卡殼”，它們沒有自主感知環境、理解需求、做出判斷的能力，也就無法主動服務。
而市場規模早已跟不上這種“被動”。根據Grand View Research統計，2024年全球智能陪伴市場規模已達281.9億美元（約合人民幣2000億元），預計2025到2030年還會以30.8%的復合年增長率擴張。顯然，解決“被動響應”的短板，讓機器人真正“懂家、懂人”，已經成了行業必須突破的方向。
大腦破局，ROBOMIND賦能“主動”基因
要讓機器人從“被動”變“主動”，首先得給它一個能“思考”的“大腦”。面對行業需求，JS Game推出ROBOMIND機器人物理AI大腦，旨在實現從“被動響應”到“預判需求、主動服務”的根本轉變。
ROBOMIND
ROBOMIND機器人物理AI模型是為機器人提供以全局空間智能為核心的感知、認知、交互、決策能力，幫助機器人理解空間、融入空間、空間交互、執行空間任務。ROBOMIND通過創新自研低算力“端側 + 云端”混合架構，協同雙端模型優勢，實現低成本、快響應、高泛化等一系列特性，靈活支持從家庭到商用場景的全覆蓋應用。
ROBOMIND的獨特優勢在于，端側模型通過大量底層算法創新，剝離非關鍵能力，最低僅需10TOPS算力即可完成全局視覺信息處理與空間數據結構化；云端則依托全參數大模型進行推理決策，采用大語言模型與多模態模型混合運行策略，泛化能力遠超端側VLA模型，同時可支持數十萬臺設備分時工作，單臺設備分攤成本極低，為低成本規模化落地奠定技術基礎。
基于在全局空間智能上的突破，結合24小時不間斷主動神經網絡，機器人能夠主動感知環境動態，讓機器人真正“看懂”家里的空間布局，“理解”你在場景里的行為，從而深度洞察需求本質，自主觸發服務流程并動態優化執行策略，并通過持續學習實現“千人千面”的個性化服務。
在實際應用表現中，它能記住你習慣在晚上8點坐在書桌前，到點就會提前把臺燈調亮；能察覺你周末早上喜歡賴床，不會在7點就拉開窗簾……這些“未被吩咐卻恰到好處”的服務，正是主動智能的核心體現。
TCL x JS Game 合作產品「Ai Me」
場景落地，把“主動服務”裝進真實生活
技術的真正價值在于解決實際問題。基于ROBOMIND的主動智能，家用陪伴機器人在關鍵生活場景中已實現能力躍升：
從“幫做事”到“會陪伴”
真正的陪伴離不開情感的共鳴。JS Game的探索并未止步于物理世界的主動服務，更深入到情感交互的層面，推動機器人從一個高效的工具，向一個具有親和力的“伙伴”蛻變。
其技術路徑強調通過多模態感知——融合視覺、語音、乃至未來的觸覺等數據，來更精準地理解和解讀用戶的情緒狀態。例如，當系統感知到用戶語音低沉、長時間靜坐時，可能判斷用戶情緒低落，從而主動發起互動，或調節環境氛圍。
另外，人機交互中舒適的空間距離和自然的反應節奏至關重要，也就是“相處的細節”，確保機器人能在陪伴時保持讓人舒適的距離，并能以接近人類的反應速度進行反饋。如陪你看電視時，不會離太近讓你有壓迫感，也不會太遠顯得疏離；跟你對話時，反應速度會接近人的節奏，不會你剛說完，它立刻搶答，也不會半天沒回應。這些細節看似小，卻能慢慢建立信任感，讓它的關懷不顯得“機械”。
成功的陪伴機器人產品，其價值在于找到用戶真實痛點，不是替代人類情感連接，而是作為家庭關系的有價值補充。通過承擔瑣碎事務和提供輕度陪伴，為家人創造更多高質量相處時間。
當機器人能理解未言明的需求、預判環境變化、提供個性化關懷時，人機共生的未來正在成為現實。機器正從冰冷裝置蛻變為懂得感知、理解并主動回應的伙伴，悄然融入家庭生活的溫暖生態之中。
