2025中关村论坛年会期间，作为本次论坛的接待机器人金智股配，“妮娅”以逼真的形象轻松占据机器人的“C位”，引来众多参会者围观和互动。挥手、比耶、OK手势、握手，“妮娅”靠微表情、语言、行为交互的能力，耐心解答每一位参会者的疑问，科技的温度在这一刻显现。
“妮娅”是北京清飞科技有限公司（以下简称“清飞科技”）研发的仿生交互型机器人，除了两款接待机器人，清飞科技还带来了书法机器人和对话机器人，它们的眼动频率和皮肤质感几乎达到了以假乱真的程度。
2025年，人形机器人呈现出百花齐放的势头，围绕着仿生机器人的竞赛同样十分激烈。5月，北京商报记者走进清飞科技，探索这家跨界机器人玩家背后的故事。
红蓝对抗
“这个公司能打开你的iPhone，不过不用担心，这只是它们工作的一部分。”这是清飞科技官网介绍中一段视频的开场白，它解释了清飞科技最早从事的业务是与仿生机器人有着千丝万缕联系的生物特征安全技术。
从支付到密码，从个人隐私到银行账户，我们的生活被电子设备所环绕，通常情况下它们都需要被上锁，解锁的方式无非通过密码、人脸识别和指纹等人类特有的生物特征。清飞科技就是通过各种生物特征安全技术，破解这一道道锁，以测试智能设备制造商的安全系统。
清飞科技创始人兼CEO魏宇飞告诉北京商报记者，“在业内，这被称作生物特征安全红蓝对抗测试。我们目前是国内所有做生物特征安全红蓝对抗与性能测试中，在‘蓝队’里安全等级最高的”。
据了解，红蓝对抗是以“蓝队”模拟真实攻击，“红队”负责防御，最终的结果是攻防双方都会有进步。红蓝对抗能挖掘出渗透测试中所没注意到的风险点，并且能持续对抗，不断提升企业系统的安全防御能力。
魏宇飞表示，“安全是个长线工作，从一开始用照片解锁，到后来用视频、3D静态活体，再到现在用多模态的动作活体，会要求‘攻击样本’表现出如张嘴、说话等更多维度的生物信息特征”。
如果说红蓝对抗仅停留在终端（上下游）设备，那么新能源车的爆发，则让清飞科技从纯安全走向泛安全领域。2022年左右，新能源车行业出现针对视觉的两个安全方案，一个是通过人脸或者指纹开车门；另一个是基于驾驶员疲劳驾驶检测和L2级自动驾驶系统安全托管赋权。当驾驶员在驾驶的过程中出现困倦、分神等情况，这时系统会进行提醒甚至L2级会被自动赋权，接管驾驶。同时当驾驶员出现抽烟、打电话等违法动作，也会被提醒。这时候就需要专业的生物特征安全技术企业帮助车企提供触发型活体测试解决方案。
在清飞科技的实验室，有一台360度环绕的扫描设备，当人坐在中间，只要机器闪一下，脸部信息就会被抓取。“之后我们会对人脸信息进行采集，包括脸部的三维信息、深度信息、红外信息和点信息，生成3D图像，再做成仿真的头模、手模。”魏宇飞表示，“在实验室，我们还有模拟不同角度、不同距离、不同光源的设备，对不同材质的仿真模型进行一致性自动化测试”。
基于多种族、肤色、地域、年龄、表情等维度的2D、3D、IR、视频、深度等真人以及假体的海量数据，清飞科技为各类算法、模组、集成厂商等客户以及安全部门提供准确的大数据服务，提升整个行业的安全等级。
崭露头角金智股配
从静态的活体检测，到多模态的动作活体检测，正是因为有生物特征安全技术的基础，使得清飞科技有底气涉足仿生机器人领域。
2025中关村论坛年会期间，在中关村国际创新中心，与会者们在仿生机器人“妮娅”前驻足，频频与它们互动的画面被记录下来。与以往常见的人形机器人不同的是，“妮娅”不仅能回答与会者们提出的各种问题，还可以通过观察人们的表情，感知人们的情绪反应，更“通人性”。
事实上，参加中关村论坛年会之前，清飞科技就已经崭露头角。在2025宁波市新年音乐会上，仿生指挥机器人“俞峰”就登台亮相，指挥曲目《千里江山图》。
“作为人来说，大脑主导高级认知和感知处理，小脑则主要协调运动、平衡及姿势控制。二者通过复杂协作，确保人体行为与外界环境相适应。实际上，人形机器人也是一样，我们现在主要从事的是大脑的工作。”魏宇飞表示，“我们是基于生物特征安全技术的基因，选择了大脑这条赛道。”
从全球来看，仿生机器人市场现状呈现出快速增长的态势，2025年全球仿生机器人市场规模已突破420亿美元，年复合增长率达35%，其中中国市场占比超过50%，成为全球最大的单一市场。
而仿生机器人在国内刚刚兴起，处于百花齐放态势。“从技术相关的市场调研来看，国外高校比如去年哥伦比亚大学发布了一篇关于人形机器人情感交互方面的论文，他们制造了仿生机器人Emo，脸部有29个自由度，同时配备了致动器以及硅胶材质的皮肤，还开发了两个AI模型。”清飞科技研发一部技术总监李孟伟向北京商报记者表示，“Emo机器人是以功能机芯为基础，以电机驱动和AI为亮点，呈现出偏工业化的风格，优势就是简洁、可靠。而我们正好相反，是基于人类的解剖学设计，从眉骨、颧骨、口轮闸肌，到面部经络、法令纹，以外观为基础，然后采取最合理的方式去排布电机、驱动程序。”
更准确地讲，清飞科技研究的是仿生多模态机器人。和国外“inside-out”的仿生制造理念不同，清飞科技选择“outside-in”的理念，实践起来可能更加困难，但效果会更逼真。“2025中关村论坛年会上推出的‘妮娅’只是2.0版本，由于我们主攻头部，迭代会比较快，目前已经设计了6.0版本。”李孟伟说。
现在，清飞科技已经成为经有关方面认定的国家高新企业和中关村高新企业、创新型中小企业以及专精特新企业作为人工智能行业相关细分领域的带头人，参与了国家/行业相关标准的制定，并承担了若干国家重大专项的相关工作。蚂蚁金服、腾讯、华为、小米、海康威视、商汤等都是其服务对象。
· 应用场景解析 ·
【文教】
精准商业化
中研普华产业研究院发布的《2025—2030年国内外仿生机器人行业现状与发展趋势及前景预测报告》显示，全球仿生机器人市场形成了中美日三足鼎立的格局。美国凭借特斯拉、波士顿动力等企业在基础算法和高端芯片领域保持领先；日本在精密制造和仿生材料上占据优势；而中国则在政策红利和产业链协同方面表现突出，成为商业化落地的核心力量。例如金智股配，优必选Walker S1已进入吉利汽车、比亚迪等工厂，替代2—3名工人，年节约人力成本超15万元。
北京商报记者注意到，从人形机器人来看，目前国内仿生机器人的应用主要出现在文娱、教育场景。以“妮娅”为例，它源于神经网络深度学习、情绪识别算法、人脸识别技术及人机交互设计的深度融合。在自助搭建平台上历经精密训练，使它能够敏锐观察用户行为、精准分析需求、快速学习新任务并作出智能决策。因此“妮娅”适合在公共服务、教育、陪伴、文娱等领域发挥作用。
一个更直接的案例是，清飞科技与高校促成的一次商业化合作，1：1复刻了仿生指挥机器人“俞峰”，这是把人形机器人放在特殊的应用场景下，通过算法进行模拟指挥。“它对于控制+AI算法方面的要求非常高，要求指挥过程中的各关节运动姿态相当好的协调性。”魏宇飞表示。
“我们需要精准找到真正需要有服务意识的应用场景，只有这种场景才能体现我们仿生机器人的价值。”魏宇飞说，“像询问天气、时间这种简单对话，不是我们精准的市场目标，因为通过手机就可以做到。”
但类似的应用场景，对于仿生机器人行业来说还远远不够。“在应用场景方面，我们也做了很多尝试。”魏宇飞表示，“比如装置艺术，我们和服装品牌圣迪奥进行合作，把机器人装置艺术和浸入式的商场融合起来，有点像北京三里屯的Gentle Monster，它也算是一种商业模式，只不过还不够成熟。”
从B到C
当前，仿生机器人的商业化路径呈现“B端先行，C端待启”特征。
中研普华产业研究院发布的《2025—2030年国内外仿生机器人行业现状与发展趋势及前景预测报告》显示，B端市场中，工业制造、物流仓储、医疗康复等领域需求旺盛，例如Agility Robotics的Digit机器人在GXO配送中心实现无人化运营，效率达人工65%。C端市场则面临安全性、成本及交互能力等挑战，全面普及或需10—15年。
对于仿生机器人来说，成本是影响其发展的一大桎梏。不过，目前规模化生产与供应链优化正加速仿生机器人的成本下降。特斯拉Optimus Gen3采用汽车产线一体化压铸技术，将关节部件成本降低70%，目标为2026年售价下探至2万美元以下。中国供应链企业也积极跟进，例如拓普集团规划年产能100万台，投资50亿元建设核心部件基地，推动电机、减速器一体化生产。根据中研普华产业研究院发布的《2025—2030年国内外仿生机器人行业现状与发展趋势及前景预测报告》预测，2030年仿生机器人硬件总成本将较2025年下降60%，家庭服务领域市占率有望升至32%。
精准地找到1—2个适合仿生机器人的商业化落地场景，其实不容易。在魏宇飞看来，主要还是目前多模态大模型还极其不成熟，微调小模型的细分应用落地也还在成长，这些都在影响着机器人产业有效落地，同时对机器人的训练需要大量投入，机器人产业的成熟还需要耐心等待。
经过清飞科技和合作伙伴的市场调研发现，未来听障机器人有一定的可能性成为潜力市场。
魏宇飞表示，“据统计，全国有2780万听障人士，沟通是他们日常生活的主要障碍，如果我们把仿生灵巧手做成听障机器人助手，投放到医院、学校、银行这些场景中，辅助听障人士进行交流，是个利于国计民生的好事情”。
但目前，对于清飞科技来说，听障机器人商业化场景落地最大障碍还在于数据采集、训练和机器学习。魏宇飞表示，“我们现在的目标是，找准机会和核心优势，控制成本，抓住每一个到来的机会”。
· 对话 ·
清飞科技创始人兼CEO魏宇飞：
要有人为仿生机器人买单
Q：人形机器人发展到现在，出现了什么分化？你们和其他公司做的有什么不同？
A：在我们看来，机器人未来会走入人类社会，这是毋庸置疑的。就像人类有不同分工一样，机器人中有一部分是配合人或者替代人去工作，比如出现在某些不适合人类工作的场景，或者重复性的劳动，这种场景也需要AI模型训练，但它用的基本上属于通用大模型，对于硬件的要求会非常高。
而另一部分是像我们这种做大脑的。大脑又分为左脑和右脑，左脑是常规的逻辑分析和判断，这部分内容电脑可以部分代替。而右脑是情绪感知，也就是情绪陪伴和服务意识。
Q：清飞科技为什么选择做仿生机器人？
A：我们之所以做仿生机器人，一方面，原来我们有做仿生的基因；另一方面，目前大部分人形机器人投入的领域属于执行类，也就是说获取信息、分析信息，然后进行信息判断和决策。而把重点往仿生方面投，一则我们看到的人机共存的未来，同类的社会化趋同认知一定会有仿生人的机会，二则寻求差异化路线也是现阶段我们生存的空间。
Q：目前来看，仿生机器人应用最大的困难是什么？
A：最大的问题是需要有人为服务买单，这也是所有人形机器人企业面临的问题，可能我们的更难一些。
一方面，目前市面上的大模型几乎都是通用大模型，也就是解决普世问题，而我们需要解决的是应用场景下的特定问题，比如专门做一款针对青少年的心理咨询机器人。但目前没有一款大模型可以实现这一点，实际上也不可能有任何一款单一的模型能满足。
另一方面，数据采集非常花时间和钱。以最简单的“OK”手势为例，为了让机器人模仿这一个手势，当时花费了3天时间，每天12个小时的训练。机器人模仿的过程，都属于语义理解。动作、场景、目标识别、检测都属于语义，因为都需要深度网络去挖掘他们的深度信息，也就是语义信息来达到目的。对于一个手势，每个人的表达方式是完全不一样的，只有通过大量的训练之后，才能让机器人相对准确地理解并做出相应动作。从安全性的角度来说，要求机器人能达到92%的准确率，从应用性的角度，也至少要达到80%。
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