【我們為什麼挑選這篇文章】Pepper 剛出的時候超級有名,到任何地方只要看到它一定是被包圍。但是對於這樣的「第一個」情感機器人來說,只有「有名」似乎不夠:要好好對話它只想說它的、要行動力強它沒腳、要搶市場它又太高貴。

關於 Pepper 的未來,軟銀似乎都還沒有要放棄。究竟它會轉型成家用機器助理、可以好好溝通的新「情感」 Pepper,又或著走向第四年負債?(責任編輯:楊侑陵)

「混血兒」、金湯匙出生、萬眾矚目,很多人認為他會被寫進歷史,如今他卻只剩頹靡。他是 Pepper。

從 2014 年誕生開始,Pepper 就成為了引領「情感機器人」的代表性產物,並且引發不間斷銷售熱潮。但短短三年,機器人產業變化巨大,而 Pepper 已經風光不再。上週,日經新聞報導了一則關於 Pepper 的消息:

「軟銀集團向財務省關東財務局提交的 2016 財年(截至 2017 年 3 月)有價證券報告書顯示,軟銀旗下開發和銷售 Pepper 的軟銀機器人控股公司(Soft Bank Robotics Holdings Corp,下稱 SBRH)負債已經超出資產 314 億日元(約台幣 85.5 億)。而根據過去媒體給出的一系列數據顯示,SBRH 至今已經連續三年虧損,2014 財年虧損 23 億日元,2015 年淨虧損則高達 117 億日元。據悉,Pepper 機器人的低利潤和巨大的研發投入是造成高額虧損的主因。

那到底是什麼原因造成 Pepper 今日的境遇呢?Pepper 的未來又在哪裡?

「先行者」造就了 Pepper 的光環

2012 年,軟銀收購了法國機器人公司 Aldebaran(研發知名雙腳機器人 Nao 的公司),並將其改名為軟銀機器人控股公司,而 SBRH 的第一個作品就是 Pepper。

2014 年 6 月 5 日,軟銀首席執行官孫正義帶著 Pepper 出現在全世界面前,在那場足以寫入「機器人史」的發布會上,孫正義激動地向全世界宣布,世界第一個可以讀懂人類感情的機器人誕生了。

資不抵債,是什麼造成了Pepper機器人的困窘?

發布會過後,Pepper 就成了各大科技媒體的新寵,在鎂光燈下傲視群機。

時至今日,提起 Pepper,雖然沒有往日風光,但也是一個不小的話題。Pepper 是如何建立起此前的輝煌的?在落寞前的至高地位如何而來?

大致可分為兩點:先驅和靠山。

先驅

Pepper 之所以在機器人領域有這樣的地位,多數是因為他的頭銜:「第一個可以讀懂人類感情的機器人」,其中的「第一個」三字才是重中之重。

2014 年人工智慧風潮還遠遠沒有今天這麼火熱,人們對機器人的概念多數還存留於科幻電影中,而世面上出現的一些消費級機器人、服務機器人還都處於低能狀態,更像是一個個玩具。

在這種大環境下,推出一款能夠讀懂人類感情、能夠陪人聊天說話的機器人,光是「大眾的好奇心」就足以讓 Pepper 名滿天下,銷量不愁。

靠山

Pepper 最開始出生時就坐擁兩大靠山,一個是軟銀集團,日本的巨頭大財團,有的是錢。另一個是法國成立十多年的小型仿人形機器人公司 Aldebaran,在 Pepper 之前他們就已經開發出了很成功的雙腳機器人 Nao,技術上讓人放心。

然而這些還不夠。

2015 年 6 月,阿里巴巴與富士康分別向 SBRH 戰略注資 145 億日元(約台幣 39.5 億),推動 Pepper 在全球範圍內的開發和應用。

除了 Aldebaran 可能只在小圈子裡知名外,軟銀、阿里巴巴、富士康,無論哪個拿出來講都是科技圈裡的大哥。有這樣的靠山集團,要財力有財力,要資源有資源,人們對 Pepper 的期望自然水漲船高。

什麼讓 Pepper 陷入困窘?

2015 年 2 月 27 日,首批面向開發者的 300 台 Pepper 在一分鐘內被一搶而空。同年 6 月起,SBRH 開始每月對外限量發售 1000 台 Pepper,至該年年底,每個月透過軟銀官網販售的 1000 台 Pepper 均在開賣後 1 分鐘之內售罄

看上去成功的銷售數據,引來的卻是鋪天蓋地的質疑。各個媒體、評測機構都在對 Pepper 的功能、實用性表達不滿。這也是兩年後的今天 Pepper 逐漸沒落的主要質疑。其實回過頭來分析這兩年 Pepper 的境遇,我們似乎能夠看到 Pepper 從高亮跌到低谷的原因。

內因 1:就 Pepper 本身來說,並算不上一個好產品。

Pepper 身高 121 公分,只有上半身像人、移動並沒有腳而是靠一個「三角式」的輪子底盤。整體來說,並不令人感到驚艷。

在外部功能上,Pepper 雖然有手,但外媒測評結果顯示,這雙臂膀並不能幫助人們做太多的工作,甚至有媒體毫不留情地寫出「它纖細無力的手指,甚至無法替主人倒一杯茶」的評語。

除了這雙手之外,整個機器人任何其他硬體設備能符合「服務機器人」中「服務」功能。

外形無需多說,畢竟軟銀給他的定義是「情感機器人」,語言能力才是重點。只是,語言功能似乎也讓人大失所望。

中國測評平台 Zealer 首席測評人 王自如 在測評時對 Pepper的評價:

「這個機器人可能還遠談不上可以識別人類的情緒,甚至連正常的交流都做得不是很好。雖然它會不斷地和別人搭訕聊天,看上去有趣,但是不管你回答什麼,它都只是接著它之前的同個套路來說的,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。」

這並不是一家之言,各國測評機構幾乎都給出類似評語。Pepper 的嚴重智能不足,直接導致他的「機設崩塌」。雖然後來軟銀與 IBM 合作,將其認知計算平台 Watson AI 系統引入 Pepper,但同樣也沒有為自家機器人挽回多大的聲譽。

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內因 2: 團隊難以融合成開發阻礙

之前外媒報導過一件事:

「Aldebaran 之前習慣了法國的扁平化工作模式,在被軟銀收購之後適應不了軟銀的公司文化,負責監管 SBRH 發展的業務經理既不會說英語也不會法語,溝通成本居高不下。」

另外,軟銀把語音、視覺、聲音情感分析等核心功能都外包了出去,讓原來負責這些工作的 Aldebaran 漸漸被邊緣化,最終導致 Aldebaran 創始人帶著其核心團隊離開軟銀。

Pepper 產品本身的不成熟和原始團隊與軟銀的矛盾,以及其他大大小小的原因共同促成 Pepper 跌到低谷。

外因 1:Pepper 節奏緩慢,延誤進入服務機器人市場高峰的最好時機

2016 年,陪伴型機器人 / 服務機器人新創公司市場蓬勃,好多公司打著機器人的名號,借助其他成熟的語音語義系統公司的技術以及 Android 系統,製造一個又一個能聊天的「平板機器人」,雖然功能上不一定比 Pepper 高多少,但價格卻比Pepper 五萬元台幣的高昂售價低太多了。

這五萬元只是主機的部分,如果使用基於語音識別引擎的對話功能和 App,用戶需要加入「Pepper 基本計劃」,每月支付 3750 元,分 36 期付款。而 Pepper 損壞保險費每月約 2500元人,分 36 期付款。計算下來,如果使用三年,用戶在 Pepper 身上所支出的費用達 25 萬元。

相較之下,很多中國廠商,依靠強大的本地供應鍊和 ODM 能力,複製一批批的類 Pepper 機器人,價格卻只有 Pepper 的三分之一、四分之一、十分之一,甚至更低。

蓬勃的市場蠶食大部分本該屬於 Pepper 的用戶。

外因 2:轉型市場仍然狀況不樂觀,並且在中國引進策略存疑。

當「陪伴型機器人」的主打口號不再能吸引客戶時,Pepper 慢慢轉型向「機場、銀行大堂指引機器人」的用途,然而機會卻是越來越小。

2016 年 6 月,阿里巴巴與軟銀合資成立浙江阿里巴巴機器人有限公司主要業務是負責 Pepper 在中國的銷售,想打開中國市場。然而 Pepper 入中的同時做了一個至今讓人費解的舉動:

在此之前,Pepper 都是採用了稍微賠本的銷售價格,加上開放的系統來吸引 B 端用戶。而到了中國之後,阿里巴巴直接直接給 Pepper 定了19 萬人民幣的逆天價格,比原本定價高出 4 倍!並且棄用 Pepper 本身的 NaoQi 系統,專用自家的 YunOS,限制開發者的權限。無論是價格還是轉型的調整都導致了 Pepper 的步履維艱。

外因 3:大市場的技術尚未成熟。

作為服務機器人,無論有什麼樣的外因導致沒落,也不能忽略整個市場的問題。

相關業內人士表示,在人工智慧發展的道路上,自然語言處理 NLP 是最難解決的難題之一。而語言是 Pepper 這類機器人的核心靈魂所在。在技術沒有解決之前,這類機器人實在難有生存空間。從過去一年多的經驗可以看出,之前蓬勃發展的陪伴機器人市場已經降溫了不少。

Pepper 的未來

如今 Pepper 的公司 SBRH 已經負債累累,但軟銀似乎並沒有打算放棄他。

前不久,孫正義主持收購 Google 旗下波士頓動力以及日本雙足機器人 Schaft。圍繞機器人建造生態圈的佈局已是確定的事,Pepper 肯定會在這個生態圈之中,只是未來能有多大的發揮作用很難說。

從今天回看他從輝煌到沒落,機器人業界人士表達一個觀點:

之前的情感類服務機器人慢慢都被智慧音箱取代了,這是否說明說明家用機在往實用型轉變?也就是不再注重所謂的人性外觀和移動性,而是發展更智能的算法,以及更好的人機互動體驗。」

由此可以看出,「智慧」才是 Pepper 的核心,「更智慧」才是 Pepper 、以及「Pepper們」(包括所有消費級服務機器人)的出路。

(本文經合作夥伴 雷鋒網  授權轉載,並同意  TechOrange  編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈 資不抵債,是什麼造成了Pepper機器人的困窘? 〉。首圖來源:Vimeo, CC liscensed)

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