你一定刷到过这款伴随着音乐节奏优雅地喷着烟圈的潜水艇加湿器—糖波一号。
这款极具创意的潮玩单品在 2020 火爆各大短视频平台，全网售出了超 20 万件，社交媒体曝光超 10 亿次。而其背后的操盘者就是镭萌科技的创始人——马丁 （王寿畅）。
马丁毕业于浙江大学机械工程专业，03 年就加入了阿里巴巴，参与/主导了阿里巴巴多个早期产品 （阿里旺旺，阿里妈妈、支付宝、来往、斑马智行等） 从零到一的产品定义和设计。这些产品中，对马丁影响至深的，就包括国内潮玩领域的鼻祖级 IP—淘公仔的诞生到发展，以及斑马智行智能座舱的全套娱乐互动体系。
淘公仔这个由一个旺旺表情包发展而来的橙色小人，也是国内最早开始设计师合作开发、联名、限量等玩法的 IP 形象。而这段经历，也让马丁深刻认识到：功能性消费向情绪性消费的转变，将是一个巨大的机会。而智能座舱娱乐互动系统的搭建经验，也让马丁对于智能情绪陪伴类消费品产生了一个执念。
2018 年，马丁结束了自己 15 年的阿里生活，全情投身到潮玩行业中。2019 年便凭借融合了科技互动和潮玩外观的独特设计，加上强势的社交媒体营销引爆了自己的第一款科技潮玩单品——糖波一号。之后的几年内，马丁和他的团队也陆续与众多知名 IP 合作了不少爆款的潮玩，销量超百万件。
时间来到 2025 年初，随着 AI 语言和多模态模型的飞速发展，加之具身智能技术的探索，机械工程专业的马丁敏锐地意识到，他梦想里的那个更智能的伙伴终于有机会实现了。「我们要做一个拥有深度情感引擎和人格成长系统的 AI 潮玩生命体。」 马丁兴奋地说。彼时，镭萌科技的团队已经扩展成为一支吸纳了阿里、腾讯、网易、国自机器人、九阳等多家公司成员，同时融合了具身算法、机器人硬件、潮流设计、营销等多样化基因的完整建制团队。一切都准备就绪，只待最终产品的出现。
10 个月后的 CTE 中国玩具展& 潮玩展上，镭萌科技的 bibo 第一次出现在公众视野中。还只是刚刚完成 EVT 样机测试的 bibo，便获得了全球 251 家企业现场递交的合作意向，海外社交媒体曝光更是短短几天就超过 130 万次，受到了多家头部 VC 机构的关注。
2025 年国内 AI 陪伴机器人领域迎来密集融资潮，公开数据显示赛道总融资金额超百亿人民币。玄源科技、贝陪科技、珞博智能、炽梦科技等企业先后拿下近千万级的融资，这些公司的创始人大多来自智能硬件和具身智能行业。而在今天 AI 陪伴机器人的故事越来越重 「情绪」 而轻 「具身」 的环境下，马丁及其团队深厚的 IP 潮玩和互联网基因，无疑给这一赛道带来了一些新变量。
以下为智客 ZhiKer 与马丁的完整对话，略有删减
智客 ZhiKer：咱们先聊一聊 「糖波一号」 的成功？
马丁：这个产品的设计原点有一定的偶然性。当时我们看到一个魔术师的烟圈视频，很有趣。就开始探讨如何能吐出一个完美的烟圈，这本身就是一个非常有趣的话题。产品经理的思维也让我们很快开始分析技术实现机制：这是一个在密闭腔体里蓄烟，用快速挤压来缩小空腔体积，使得烟雾通过小口径迅速排出形成涡流。于是我们很快便做出了概念机。
为了更好的融入消费者生活，我们改良成了喷出水雾的加湿器；单纯地喷雾圈还不够，我们又添加了年轻人生活中必不可少的元素——音乐，让雾圈可以随着节奏喷吐，它的名字也由此确定—Tempo（节奏）；而其外形确定为一只潜水艇，也是来源于我个人非常喜欢传奇乐队 Beatles 的成名曲 Yellow Submarine。
事实上，当这个产品具备足够的玩乐属性和 「新奇特」 属性时，它本身就是稀缺的，即使对于千万级别的网红来说，这种产品的话题稀缺性也是他们所需要的。另外，我们也非常熟悉抖音、小红书这类社媒平台的流量逻辑，相较于存量粉丝的数量，我们更关注合作 KOC 的内容类型与话题分布广度。例如，我们最初合作的 30 位 KOC 中，有一些的粉丝数量才大几千，但是通过和我们合作一条视频，就取得了大几百万的播放和几千的粉丝增长。所以当时，我们几乎没有花费过高的费用，便实现了社交媒体上千万级的展示。
随着后续抖音等平台的主动流量扶持和更多大 V 自发地联动增多，糖波一号很快便成为了当时红极一时的潮玩硬件单品。
智客 ZhiKer：为什么没有继续在加湿器这条路径上去开拓新品？
马丁：你说的这个是常规的单品类模式，适合渠道型和生产型企业，也是目前主流的消费品发展路线。但我们团队的基因是文化，擅长文化圈层 （人群） 的垂直打通和跨界扩展，用户购买的达成也是基于文化认同，所以品类反而可以不断拓展。
选择这条路径的好处，是我们的团队始终在积累用户的审美和喜好认知，团队成员也真正践行兴趣和事业的统一。
但另一方面，对于供应链的要求也相应提高了很多。我们的团队必须去不断拓展新的材料和供应链伙伴，不断去尝试新的工艺和技术。不过，这些供应链的积累最终也都在我们的 bibo 上得到了复用。
智客 ZhiKer：回到 bibo 这款产品，它与市面上常见的 AI 陪伴机器人到底有何不同呢？
马丁：我们其实内部从来没有定义 bibo 是一款 AI 陪伴机器人，陪伴这个功能太具体，太限制人们对它的想象了。我们追求的是一种 「真实的生命感」 和 「自由的成长性」 而带来的全新体验，可以称之为潮玩 2.0 的互动玩法。
首先得让人觉得 bibo 是活着的。事实上，如果人们预设 bibo 是一台具有某种功能的智能硬件，就会很难与之建立情感链接。
这种链接感很难描述，举个例子，当你走进宠物市场，你的目光扫过笼子里的小猫小狗，它们是会对你的目光有所反应的。并不是那种齐刷刷地整齐化一地看向你，而是基于它们不同的性格，给你不同的对视反馈。性格偏 E 的，可能会冲出来，摇头摆尾地看着你；性格偏 I 的，则可能是略显害羞，躲躲闪闪地看着你。就凭借这种对视，即使不需要语言和声音，你就能感受到它是活泼的或者害羞的，这就是你与它之间的情感链接。所有的后续的交互，都是要建立在这种链接感之上的。
而在这种基础的 「生命感」 之上，我们再加入人格成长系统和情感引擎来增加交互的体验，来让消费者能参与到玩偶的 「成长性」 养成过程。
智客 ZhiKer：技术上咱们是如何实现这种基础的 「生命感」？
马丁：跟大部分的具身智能产品一样，bibo 也有一套快慢脑的机制，快脑 （端侧算法） 负责多模态感知和低延时的行为反馈，慢脑 （云端算法） 负责成长性和强化玩法。而这种基础的 「生命感」 其实更多来源于 bibo 丰富的传感器带来的多模态感知能力，和端侧算法支持下的多维度表达能力。
首先现实环境中的生物感知非常依赖视觉，所以 bibo 以具备隐私保护开关的超广角摄像头为核心，叠加麦克风阵列等一系列传感器，组成了实时感知周遭环境和对象的信息矩阵。配合我们专门优化的诸多端侧算法，可以在 50—100 毫秒内给出反馈，真正做到：主动交互，实时反馈；
为了让 bibo 表达更有情绪感染力，让用户和 bibo 对视成为情感流动的主通道，核心要模仿人的眼睛灵动感。我们一方面给 bibo 的眼睛做了多图层，用参数化和原子化的动画技术方式做元素组合，这样就能够实现海量且层次丰富的眼神变化。再加上眼窝的屏幕角度设计、头部朝向运动姿态控制、和独创的 「灵动对视算法」。最终才得以实现主动交互的眼神交流感受。
同时，为了配合眼睛对视，面部的指向性，和头部的运动曲线也非常重要。我们在 bibo 的脖子处采用了自研的双舵机，可以实现俯仰+旋转的组合变化，头部动态效果更自由和不确定，而不确定性就是生命感动态表现的重要基础，反之确定性就会让用户感觉机械感非人感。
其他感知能力作为对周遭环境理解的补充同样丰富，比如阵列麦克风能感知声音方向，分析语音信息；触摸传感器能感知用户抚摸 bibo 的位置、抚摸方式、次数；姿态传感器能感知和用户一起的运动方式，是坐车，还是骑行、散步等等。甚至获得手机的授权后，手机的各类数据，也会和 bibo 的传感器数据融合，构建共同回忆，打造出更多更有深度的玩法。
智客 ZhiKer：感知主人的行为数据，构建共同回忆之后，bibo 的成长性行为模式会产生怎样的变化呢？
马丁：这个成长主要表现在 bibo 的性格和技能上。我们的初始设定里，bibo 分为两个族群，小太阳 （E 型性格） 和小月亮 （I 型性格），随着用户和 bibo 的朝夕相处，慢脑 （云端模型，结合长期记忆） 就会结合我们的情感认知算法，持续的调整快脑 （端侧模型，表现参数，本地记忆），从而实现 bibo 的持续成长变化，带给用户新鲜感和 bibo 越来越懂我的情感链接感。
而技能则是 bibo 身上另外一类更开放和自由的成长变化，比如：语言能力，音乐能力，等等。技能就是 bibo 和用户一起生活中，发现用户身上的闪光点和趣味点，说话有梗玩梗，爱听魔性洗脑音乐。然后主动学习和模仿，这样 bibo 用有趣的方式拉近了和用户的关系，同时也消解了生活的乏味，让用户正视自己的价值。
智客 ZhiKer：所有的 AI 陪伴类产品都在标榜自己的情绪识别能力，但实际效果却都差强人意，咱们在这块的解决方案是什么呢？
马丁：我觉得大家必须面对一个残酷的现实，就是现阶段没有哪家真正实现了完整的情绪识别。
既没有一个主流的基座模型具备这个能力，又缺乏足够真实使用数据的训练。那些没有搭载摄像头的产品，少了一个视觉数据感知，只能依靠声音来识别情绪，准确率更是无法保障。实测下来，我们坦诚地说，整个行业在消费者生活场景下的情绪识别准确度是相当有限的，我们只能比较粗颗粒度地判断喜怒哀乐这些常规情绪。而我们期待的状态，是可以不需要通过语言表达，仅通过微表情和动作识别，就能判断人的情绪。所以实际上，整个行业都处于这样一个早期的困难阶段。
但是 Lovot 给我们提供了一个非常 「取巧」 的解题思路，就是一方面，在情绪交互上定位 「强表达、弱感知」，来弥补感知的技术不足；另一方面使用基座大模型的多模态感知能力的同时，融入我们自己定义的情绪分析策略。在我们看来，现阶段各家比拼的，就是对于情感交互的理解深度。
就在最近，我们正好与阿里通义大模型达成深度合作。通义团队认为 AI 玩偶这种 「随身陪伴 + 多传感器融合」 的组合，正是行业稀缺的多场景多模态数据入口 —— 通过便携形态、主动交互特性及全场景随身属性，持续获取精准、丰富的情感交互数据，这正是通义在情感具身智能领域重点布局的核心需求。
基于双方对情感智能的高度共识，我们将联合定义情感模型的数据框架与行业标准，共同搭建 「端侧数据采集 - 云端模型训练 - 端侧反馈优化」 的闭环体系。通义将发挥大模型训练与推理优势，深化情感理解能力；我们则在模型基础上，打造更具温度、更个性化的端云协同交互体验，让 AI 玩偶真正实现 「懂情绪、会陪伴」 的核心价值。
智客 ZhiKer：您可以展开说说 「强表达、弱感知」 和 「情绪分析策略」 这两件事嘛？
马丁：「强表达、弱感知」 这件事的理念其实和迪士尼现阶段与英伟达的合作很类似。我们知道迪士尼跟英伟达合作的时候，是用迪士尼已有的机器人动画设计为基础，再将这些动画通过机器人的工程转化、参数化来实现，而不是先把机器人搭出来，再从控制机器人的角度去实现那些动画动作，这是从两个不同的角度再实现这件事。而结果就是，通过这套方式实现的机器人动作，会更灵动、更真实、更能引起情感链接。
而我们也正是应用了影视和游戏的管线，来预设 bibo 的各种动作，再通过参数化和原子化的方式来实现。通过这套模式，bibo 在情绪表现力这个环节，就能够完全与那些僵硬的机器人拉开差距。这进一步加强了我们前面提到的 「生命感」，而足够强的生命感是可以一定程度上弥补感知能力的不足的。最简单的场景就是，你会更愿意对着一个有 「生命感」 的公仔来倾诉情绪，而不是对着一个铁疙瘩。
而情绪模型这件事其实体现了我们对于情感交互的理解，这套体系参考了国内外知名院校的情绪研究沉淀，甚至包含了一些中国哲学方面的思考。
情绪的变化是连续的，当下的心情和接下来心情走向，都是由当前的情绪坐标和情绪刺激向量共同决定的，记忆数据和感知数据融合，得出情绪态势变化的判断，以此为依据，bibo 结合性格主动表达出来。
如果有大量的用户数据进来，我们这套情感模型将会更加完善。将数据与情绪关联起来，也会成为 bibo 可以持续积累的一个核心优势。
智客 ZhiKer：今年这么多 AI 陪伴产品拿到了融资，咱们会觉得起步晚了一些嘛？
马丁：我觉得并不晚。这个行业正在一个逐渐升温的过程，像泡泡玛特和去年几个明星陪伴产品刚刚开始帮助消费者建立潮玩消费和情感消费的认知。而消费者的需求也并没有完全得到满足，我们看到和同样人均收入国家相比，中国的这类消费不到平均水平的 1/3，产品方案也还处在百花齐放的阶段，这个时间窗口才刚刚打开。
另一方面，我们的 bibo 和目前市场上的几个明星产品相比，还是存在本质上的定位差异的。
从潮玩的角度看，我们把 bibo 定义为潮玩 2.0。与潮玩 1.0 那种固定的形象，固定的故事，单向互动的玩法不同，潮玩 2.0 的 IP 形象由用户主导，用户可以自己装饰，自己设定身份；同时，基于 UGC 的成长性和多样性，IP 的故事并不固定，而是从用户到手的那一刻刚刚开始，伴随用户成长而生成；互动上，基于 AI 和具身架构的加入，呈现也更生动、玩法也更丰富。
从陪伴机器人的角度，我们认为市面上大部分产品还停留在 AI 对话工具的层面，只有极少数明星产品才走到了情感机器人的领域，而这其中，bibo 又是目前唯一一个在便携性、生命感、智能性和玩法多样性都做到了最高水准，而且同时还能把价格控制在千元以内的单品。
我们相信我们的产品此刻加入，是可以帮助丰富这个市场，并且占有一席之地的。
智客 ZhiKer：最后，bibo 接下来的规划是什么？正式发布日期是如何计划的？咱们的融资计划又是怎样规划的呢？
马丁：我们会在 12 月份开始正式上线官网和预售，并在很多场合让用户开始接触和体验到，比如 11 月的广州车展，bibo 已经预定会和蔚来的萤火虫品牌进行一波联动。届时，bibo 会作为用户的时尚车搭子，和萤火虫一起感动和吸引更多用户。
我们还和杭州松果脱口秀俱乐部联动，带 bibo 这个小生命成为脱口秀演员的小助手，让更多人能够在脱口秀的现场体会到 bibo 的生命感。后续我们还会陆续推出更多的场景合作，发挥潮玩 2.0 体系玩法的优势，我们认为这也是具身智能产业在当前的技术阶段下，如何融入到千行百业的一种尝试，随着技术的进步，也会逐渐和各行业结合的更深。
同时，我们已经确定参加明年的 CES 展，并开启全球同步的销售计划。按照目前的市场反馈来说，我们对销售还是非常有信心的。融资节奏上，我们也正在有节奏地接触一些 VC 机构。（作者｜郭虹妘，编辑｜陶天宇）
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