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2016年7月6日 星期三

leiphone 金红


两周年了,Pepper都经历了什么

「過去的 25 年,我曾經相信電腦有一天可以像人類的右腦一樣工作,右側大腦掌管表情和感知。我可以驕傲的引入第一個可以讀取人類感情的機器人,他在我們製作機器真人的夢想當中走出了蹣跚的一步。這個機器人可以讀懂人類的感情,並且自動的作出行動。」

兩年前的Pepper發表會上,軟銀首席執行官孫正義如此向全世界介紹這款情感機器人。他說,這場發表會將會被寫入歷史當中。

從這場發佈會開始,Pepper 的一舉一動都備受關注,而在這兩年中,Pepper 經歷了各種贊譽和質疑,同時又帶動著整個服務機器人產業的發展。

開賣前:萬千矚目於一身
Pepper 是一個「混血兒」,而且基因都很強大,一個是日本電信公司軟銀集團,一個是法國成立十多年的小型仿人形機器人公司Aldebaran,後者前一個產品是雙足機器人Nao,該機器人曾在2008年成為「機器人世界杯」(RoboCupSoccer)的標準聯盟平台,也是如今很多小型仿人形機器人的效仿對象。

軟銀在2012年收購了Aldebaran 後,將其改名為軟銀機器人控股公司,簡稱SBRH,而Pepper 則是SBRH 為軟銀交出的第一個作品,一個身高1.2米,體重28公斤,擁有情感辨識功能,且擁有自身情緒的人形機器人。

Pepper 
的設計理念是用來陪伴人類,在與人「相處」過程中,不斷學習人的習慣和喜好等。為了讓Pepper 更加人性化,軟銀繼續收購或投資了機器人相關產品,如表情雲、表情傳感技術的若干家公司。

一開始,機器人的名字並不叫Pepper,法國方以「Juliett」作為秘密代號,而日方則冠以日本人姓名中常用的「太郎」(TARO)。當機器人快要問世的時候,研發人員發現,這個機器人是要走國際範的,太本土化的名字會有礙其國際化道路,於是給起了一個國際範的名字,也就是Pepper

 經過兩年多的研發,頂著「全球首款情感機器人」的光環出道,加上背靠軟銀這座大山,Pepper 一經亮相就受到萬千矚目。在去年620日正式開賣消費版前夕,Pepper 又成功地吸納了兩個大靠山,分別是製造業巨頭富士康和電子商務巨頭阿里巴巴,不僅分別拿到了他們145億日元的投資,而且更重要的是獲得其背後優越的資源,同時,Pepper 的知名度也被推向了最高峰。而全球的服務機器人創業風潮,也在這一刻被刮起。
两周年了,Pepper都经历了什么
Pepper一週年時工作人員為其慶

開賣後:一搶而空後的質疑
2015227日,首批面向開發者的300Pepper 在一分鐘內被一搶而空;620日,Pepper 正式面向消費者銷售,每個售價為198000日元(約1610美元),同樣地也是在開賣後一分鐘即被搶光。在期待了一年以後,Pepper 終於到達了使用者的手中。不過,隨即而來的各種質疑,讓Pepper 陷入了困境


日本媒體《日經電子》第一時間收到Pepper 後就開始拆解,在拆解完之後,《日經技術》一位研究機器人20年的專家作出了這樣的評論:

"其實很希望軟銀能夠推出令人贊嘆的APP,哪怕是1個也好。但到目前為止,還沒有看到令人驚喜的方案。僅僅停留在對話、護理、遊戲等之前都想到的範圍之內。估計現在最大的用途,應該是以與用戶對話為主的交流用途。假設真是這樣,人們真的會需要如此奢侈的硬體嗎?"

两周年了,Pepper都经历了什么

隨後,美國知名科技博客Mashable 的編輯Lance Ulanoff 就自己與Pepper的互動,發表了體驗性的文章:

Pepper 這款機器人的設計定位,並不是什麼實用性的自動化機器人,它所完成的動作都是事先編程過的,並不能幫助用戶進行折疊衣物和清理餐桌等家務。Pepper 的定位僅僅是陪伴人類,例如開開玩笑、玩玩遊戲、講講新奇特的事情、幫助用戶聯繫家人和朋友,或者在用戶烹飪的時候,大聲誦讀菜譜。」

中國測評平台Zealer 首席測評人王自如也對Pepper 進行了測評,在測評影片中他表示:

「這個機器人可能遠談不上可以辨識人類的情緒,甚至連正常的交流都做得不是那麼好,雖然說它會不斷地和別人搭訕聊天,看上去好像挺熱鬧的,但是不管你回答什麼,其他它都是接著它之前的那個套路來說的,可能並沒有根據上下文來進行靈活的回應,最多也只不過是抓取一些關鍵字,把話題繼續下去而已。」

各種消極的評價讓消費者開始對Pepper 的熱情減退,而高昂的售價又阻擋了一大批還想嘗試的人的腳步。

Pepper 僅主機的售價就高達1萬人民幣,還不含稅。要想使用基於語音辨識引擎的對話功能,記住買家長相等基本App,用戶需要加入「Pepper 基本計劃」,基本包每月支付750元人民幣(不含稅),分36期付款。而Pepper 損壞時保險包每月近500元人民幣(不含稅),分36期付款。如此計算,3年下來,用戶在Pepper 身上實際所支出的費用達5萬元人民幣。

從去年6月份開始,Pepper 每個月都會對外發售1000台,無一例外的都是在一分鐘內被一搶而空。不過,雖然表面上看起來Pepper 還是一如既往地備受歡迎,但實際上已經陷入了一種困境。1000台對於普通機器人創業公司來說,是很大的成功,但對於軟銀這種體量的企業則是杯水車薪。一開始軟銀一次只對外發售1000台的理由,是每月的產能只有這麼多,但負責Pepper 生產的可是富士康,一年中產能沒有得到提高,也是讓很多人感到疑惑。

轉型:主攻商業服務
機器人在消費級市場最獲成功的,當屬索尼1999年開始生產的AIBO 系列機器狗,一度在日本市場非常流行,受到很多家庭的喜愛。然而,數千美元的昂貴價格,造成AIBO 叫好不叫座,最終在2006年索尼決定停止AIBO系列的開發和維護,AIBO 最終在全球共銷售出15萬台。

Pepper 如今正面臨著AIBO 當初的難題,而且Pepper 的定位是情感機器人,相對於AIBO 的寵物定位,消費者對於Pepper 的要求會更高,這也讓Pepper 進入個人家庭這條路變得更加艱難。

在售價和功能一時無法有很大改變的情況下,軟銀開始將重心轉向了商業服務市場,也就是讓Pepper 作為工作者參與到各個服務行業中。

Pepper 企業版從去年101日開始接受預定,不過是以租賃的形式,有意雇請Pepper 的企業可以選擇和軟銀簽訂三年的合約,三年16000美元,折合每個月442美元。

很快,我們在山田電機(Yamada Denki)賣場里、日本三大銀行之一的瑞穗銀行(Mizuho Bank)中、雀巢咖啡機店內等地方見到Pepper 的身影。

今年1月,軟銀宣佈將上線Pepper 機器人的應用商店,不過,一開始僅面向商業用戶開放。日本軟銀行動業務負責人Ken Miyauchi 表示,今年將是商業領域智慧機器人發展的元年。

當然,不管消費群體是誰,讓Pepper 更加智慧化才是解決問題之道。為此,軟銀選擇了與IBM 合作,將其認知計算平台Watson AI 系統引入到Pepper 中。Watson AI 的認知計算被應用於更廣泛的範圍,將使Pepper 機器人有更多的用武之地。IBM CEO 在今年的CES上表示,未來將大幅拓展Watson 的工作範圍。


之後,更多的Pepper 走向了各自的工作崗位,同時也開始走向了國際舞台。Pepper 最新獲得的一份工作,是在比利時奧斯坦德AZ Damiaan醫院接待訪客和病人。按照計劃,今年年內,Pepper 還將進入美國和台灣市場。

两周年了,Pepper都经历了什么



未來:發展預測
對於Pepper 的未來發展,業內普遍不看好消費級市場,主要因素還是在於機器人在與人類交互的過程中,不夠擬人化。耶魯大學教授Brian Scassellati 的研究領域,是關於人類與機器人之間的互動。

他表示,Pepper 可以通過分析臉部表情的軟體,粗略地解讀人們的情緒,它很擅長分辨微笑和皺眉。然而,Scassellati 並不看好Pepper 在消費級的市場前景,他表示獲得市場青睞的機器人,將是有針對性的,很可能並非針對普通消費者。而在消費級市場,Pepper 還面臨著因其而催生的各種服務機器人的競爭。
去年阿里巴巴聯合富士康斥巨資投資Pepper 機器人,在業內被稱為里程碑性事件,不少創業者正是因此而受到啓發,最終踏上了機器人創業的道路,尤其是在中國,服務機器人創業公司在2015年增加了幾百家。

其實雖然Pepper 還達不到消費者對於智能化的要求,但對比之下,其技術水準在服務機器人領域算得上最高的,只是過高的價格令其在個人家庭中難以普及。而其他機器人創業公司正是抓住這一點,紛紛製造更加廉價的機器人。

對於Pepper 來說,如今最好的選擇是將重心放在商業領域,通過細節優化讓機器人在各個行業有更好地服務表現。這一點,軟銀顯然已經意識到了。

其實,Pepper 的意義在於帶動了服務機器人的產業發展,同時,又讓我們清醒地意識到服務機器人的不足在哪裡,思考未來應該怎麼走,讓機器人創業從瘋狂回歸理性。當然,機器人的未來前景肯定是明朗的。



Pepper 估計現在也就賣萌,但是我要說的是,想想80年代的電腦能做什麼,再看看現在的機器人。這是一個訊息交互的平台,將來也可能物理交互。SoftBank(軟銀) 這些公司現在買這些,實際上看好的是機器人的未來。目前雖然機器人看起來很蠢很笨,但是五年後呢,十年後呢?誰也說不好。」瑞士聯邦洛桑理工博士後研究員李淼評論道。

                                                                                                                                                                                                                            

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