两周年了,Pepper都经历了什么

   2016-07-01 中国机器人网佚名9680
核心提示:“过去的 25 年,我曾经相信计算机有一天可以像人类的右脑一样工作,右侧大脑掌管表情和感知。我可以骄傲的引入第一个可以读取人类感情的机器人,他在我们制作机器真人的梦想当中走出了蹒跚的一步。这个机器人可以读懂人类的感情,并且自动

 两周年了,Pepper都经历了什么

“过去的 25 年,我曾经相信计算机有一天可以像人类的右脑一样工作,右侧大脑掌管表情和感知。我可以骄傲的引入第一个可以读取人类感情的机器人,他在我们制作机器真人的梦想当中走出了蹒跚的一步。这个机器人可以读懂人类的感情,并且自动的作出行动。”

两年前的Pepper发布会上,软银首席执行官孙正义如此向全世界介绍这款情感机器人。他说,这场发布会将会被写入历史当中。

从这场发布会开始,Pepper 的一举一动都备受关注,而在这两年中,Pepper 经历了各种赞誉和质疑,同时又带动着整个服务机器人产业的发展。

开卖前:万千瞩目于一身

Pepper 是一个“混血儿”,而且基因都很强大,一个是日本电信公司软银集团,一个是法国成立十多年的小型仿人形机器人公司Aldebaran,后者前一个产品是双足机器人Nao,该机器人曾在2008年成为“机器人世界杯”(RoboCupSoccer)的标准联盟平台,也是如今很多小型仿人形机器人的效仿对象。软银在2012年收购了Aldebaran 后将其改名为软银机器人控股公司,简称SBRH,而Pepper 则是SBRH 为软银交出的一个作品,一个身高1.2米,体重28公斤,拥有情感辨识功能且拥有自身情绪的人形机器人。Pepper 的设计理念是用来陪伴人类,在与人“相处”过程中不断学习人的习惯和喜好等。为了让Pepper 更加人性化,软银继续收购或投资了机器人相关产品如表情云、表情传感技术的若干家公司。

一开始,机器人的名字并不叫Pepper,法国方以“Juliett”作为秘密代号,而日方则冠以日本人姓名中常用的“太郎”(TARO)。当机器人快要面世的时候,研发人员发现,这个机器人是要走国际范的,太本土化的名字会有碍其国际化道路,于是给起了一个国际范的名字,也就是Pepper。

经过两年多的研发,顶着“全球首款情感机器人”的光环出道,加上背靠软银这座大山,Pepper 一经亮相就受到万千瞩目。在去年6月20日正式开卖消费版前夕,Pepper 又成功地吸纳了两个大靠山,分别是制造业巨头富士康和电子商务巨头阿里巴巴,不仅分别拿到了他们145亿日元的投资,而且更重要的是获得其背后优越的资源,同时,Pepper 的知名度也被推向了最高峰。而全球的服务机器人创业风潮,也在这一刻被刮起。

两周年了,Pepper都经历了什么

Pepper一周年时工作人员为其庆生

开卖后:一抢而空后的质疑

2015年2月27日,首批面向开发者的300台Pepper 在一分钟内被一抢而空;6月20日,Pepper 正式面向消费者销售,每个售价为198000日元(约1610美元),同样地也是在开卖后一分钟即被抢光。在期待了一年以后,Pepper 终于到达了使用者的手中。不过,随即而来的各种质疑,让Pepper 陷入了困境。

日本媒体《日经电子》第一时间收到Pepper 后就开始拆解,在拆解完之后,《日经技术》一位研究机器人20年的专家作出了这样的评论:

"其实很希望软银能够推出令人赞叹的APP,哪怕是1个也好。但到目前为止,还没有看到令人惊喜的方案。仅仅停留在对话、护理、游戏等之前都想到的范围之内。估计现在最大的用途,应该是以与用户对话为主的交流用途。假设真是这样,人们真的会需要如此奢侈的硬件吗?"

两周年了,Pepper都经历了什么

随后,美国知名科技博客Mashable 的编辑Lance Ulanoff 就自己与Pepper的互动发表了体验性的文章:

“Pepper 这款机器人的设计定位并不是什么实用性的自动化机器人,它所完成的动作都是事先编程过的,并不能帮助用户进行折叠衣物和清理餐桌等家务。Pepper 的定位仅仅是陪伴人类,例如开开玩笑、玩玩游戏、讲讲新奇特的事情、帮助用户联系家人和朋友或者在用户烹饪的似乎大声诵读菜谱。”

国内测评平台Zealer 首席测评人王自如也对Pepper 进行了测评,在测评视频中他表示:

“这个机器人可能远谈不上可以识别人类的情绪,甚至连正常的交流都做得不是那么好,虽然说它会不断地和别人搭讪聊天,看上去好像挺热闹的,但是不管你回答什么,其他它都是接着它之前的那个套路来说的,可能并没有根据上下文来进行灵活的回应,最多也只不过是抓取一些关键字,把话题继续下去而已。”

各种消极的评价让消费者开始对Pepper 的热情减退,而高昂的售价又阻挡了一大批还想尝试的人的脚步。

Pepper 仅主机的售价就高达1万人民币,还不含税。要想使用基于语音识别引擎的对话功能,记住买家长相等基本App,用户需要加入“Pepper 基本计划”,基本包每月支付750元人民币(不含税),分36期付款。而Pepper 损坏时保险包每月近500元人民币(不含税),分36期付款。如此计算,3年下来,用户在Pepper 身上实际所支出的费用达5万元人民币。

从去年6月份开始,Pepper 每个月都会对外发售1000台,无一例外的都是在一分钟内被一抢而空。不过,虽然表面上看起来Pepper 还是一如既往地备受欢迎,但实际上已经陷入了一种困境。1000台对于普通机器人创业公司来说,是很大的成功,但对于软银这种体量的企业则是杯水车薪。一开始软银一次只对外发售1000台的理由是每月的产能只有这么多,但负责Pepper 生产的可是富士康,一年中产能没有得到提高也是让很多人感到疑惑。

转型:主攻商业服务

机器人在消费级市场最获成功的当属索尼1999年开始生产的AIBO 系列机器狗,一度在日本市场非常流行,受到很多家庭的喜爱。然而,数千美元的昂贵价格造成AIBO 叫好不叫座,最终在2006年索尼决定停止AIBO系列的开发和维护,AIBO 最终在全球共销售出15万台。

Pepper 如今正面临着AIBO 当初的难题,而且Pepper 的定位是情感机器人,相对于AIBO 的宠物定位,消费者对于Pepper 的要求会更高,这也让Pepper 进入个人家庭这条路变得更加艰难。

在售价和功能一时无法有很大改变的情况下,软银开始将重心转向了商业服务市场,也就是让Pepper 作为工作者参与到各个服务行业中。

Pepper 企业版从去年10月1日开始接受预定,不过是以租赁的形式,有意雇请Pepper 的企业可以选择和软银签订三年的合约,三年16000美元,折合每个月442美元。

很快,我们在山田电机(Yamada Denki)卖场里、日本三大银行之一的瑞穗银行(Mizuho Bank)中、雀巢咖啡机店内等地方见到Pepper 的身影。

今年1月,软银宣布将上线Pepper 机器人的应用商店,不过,一开始仅面向商业用户开放。日本软银移动业务负责人Ken Miyauchi 表示,今年将是商业领域智能机器人发展的元年。

当然,不管消费群体是谁,让Pepper 更加智能化才是解决问题之道。为此,软银选择了与IBM 合作,将其认知计算平台Watson AI 系统引入到Pepper 中。Watson AI 的认知计算被应用于更广泛的范围,将使Pepper 机器人有更多的用武之地。IBM CEO 在今年的CES上表示,未来将大幅拓展Watson 的工作范围。

之后,更多的Pepper 走向了各自的工作岗位,同时也开始走向了国际舞台。Pepper 最新获得的一份工作是在比利时奥斯坦德AZ Damiaan医院接待访客和病人。按照计划,今年年内,Pepper 还将进入美国和中国台湾市场。

两周年了,Pepper都经历了什么

未来:发展预测

对于Pepper 的未来发展,业内普遍不看好消费级市场,主要因素还是在于机器人在与人类交互的过程中不够拟人化。耶鲁大学教授Brian Scassellati 的研究领域是关于人类与机器人之间的互动。他表示,Pepper 可以通过分析面部表情的软件粗略地解读人们的情绪,它很擅长分辨微笑和皱眉。然而,Scassellati 并不看好Pepper 在消费级的市场前景,他表示获得市场青睐的机器人将是有针对性的,很可能并非面向普通消费者。而在消费级市场,Pepper 还面临着因其而催生的各种服务机器人的竞争。

去年阿里巴巴联合富士康斥巨资投资Pepper 机器人在业内被称为里程碑性事件,不少创业者正是因此而受到启发最终踏上了机器人创业的道路,尤其是在国内,服务机器人创业公司在2015年增加了几百家。其实虽然Pepper 还达不到消费者对于智能化的要求,但对比之下,其技术水平在服务机器人领域算得上最高的,只是过高的价格令其在个人家庭中难以普及。而其他机器人创业公司正是抓住这一点,纷纷制造更加廉价的机器人。对于Pepper 来说,如今最好的选择是将重心放在商业领域,通过细节优化让机器人在各个行业有更好地服务表现。这一点,软银显然已经意识到了。

其实,Pepper 的意义在于带动了服务机器人的产业发展,同时,又让我们清醒地意识到服务机器人的不足在哪里,思考未来应该怎么走,让机器人创业从疯狂回归理性。当然,机器人的未来前景肯定是明朗的。

“Pepper 估计现在也就卖萌,但是我要说的是,想想80年代的电脑能做什么,再看看现在的机器人。这是一个信息交互的平台,将来也可能物理交互。SoftBank(软银) 这些公司现在买这些,实际上看好的是机器人的未来。目前虽然机器人看起来很蠢很笨,但是五年后呢,十年后呢?谁也说不好。”瑞士联邦洛桑理工博士后研究员李淼评论道。

 
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