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儿童机器人进入“蜕变期”:捕捉大数据 探索情感“认知”

2019-07-26来源:花繁落烬

投身火热的机器人市场发展需要不断垂直化,儿童就是一个被看好的领域。

  12月20日,一位机器人行业人士向21世纪经济报道记者表示,“这两年儿童机器人产品在快速变革,或者说进入进化蜕变期。”

  具体而言,初期表现为简单的播放、聊天、简单问答等,但价值体现并不明显,此后场景开始延伸。而从今年开始,市场爆发的同时,品类也在拓展和变革,包括电子书包、儿童专属音箱等。

  “儿童品类是需要不断突破和前进的市场,儿童场景目前仍很分散,很难出现垄断者,这是机会,但竞争也很惨烈。”前述人士总结道。

  儿童场景中,最主要的两类应用就是陪伴和教育,随着场景的深入,对技术和内容的要求也越来越高。而归根结底,这都源于数据的积累。

  12月18日,ROOBO合伙人、CTO雷宇接受21世纪经济报道记者专访时表示,回归AI本质来看,发展儿童教育类机器人最大的难点不在算法和算力,仍在于数据。这也意味着当下的产品,仍需要通过实践让数据量不断修正机器人的功能,也意味着儿童类机器人产品距离成熟还有一段路要走。

  雷宇表示,产业化过程中的厂商,当下首要应做好机器人的功能性。更深层次的人文、情感表达等“感知”方面,只能说是一个加分项,仍处在探索阶段。

  家庭场景的崛起

  前瞻产业研究院统计显示,2018年前三季度,我国机器人市场规模达54.2亿美元,同比增长18.2%,其中工业机器人市场规模约36.3亿美元,占比67%;服务机器人市场规模约11.4亿美元,占比21%。

  具体而言,服务型机器人主要包括医疗服务、家用服务和公共服务。不同于全球市场医疗服务机器人应用占比高达56%,在我国服务机器人市场中,家用的占比更高,达到40%,医疗则占比31%。

  这显示出我国家庭场景对于机器人的欢迎程度,也印证了为何儿童品类被高度看好。

  12月初的一次公开演讲中,图灵机器人董事长俞志晨就分享道,“儿童品类市场为什么发展这么快?我们认为有几方面,第一,教育、医疗、养老是刚需市场,这种需求不太受宏观环境影响;第二,这是近万亿的市场,规模很大;第三,技术突破给很多传统儿童设备带来迭代升级的机会;第四,从今年开始,儿童机器人的产品跳跃式发展,性价比特性越来越突出,除了考虑市场需求,价格和技术的突破都非常重要,这是促使整个市场真实爆发的前提。”

  当然,高度的关注并不意味着机器人产品有多么成熟,在早期,家庭用机器人更多是作为“新奇、好玩”而被购买,随着竞争激烈、同质化、使用体验等问题出现,儿童类机器人市场正进入内容和技术迭代演进阶段。

  “经过2-3年初期试水,用户对于机器人的需求更加明确,现在会斟酌购买机器人产品到底需要解决怎样的问题。厂家正进入看真本领的阶段。”12月20日,IDC亚太区机器人领域研究总监张敬兵向21世纪经济报道记者说道,大家觉得门槛很低,一拥而上的时期已经过去。

  张敬兵进而分析道,在2016-2018年,机器人行业可能觉得进入了好时机,但困境同时也在出现,比如产品、价格等都没有竞争优势。“机器人行业的门槛说低也低,说高也高。低是说,主要器件通过采购、组装、贴牌卖在初期可以实现,但儿童教育对内容实时更新和智能化水平要求更高,儿童类机器人要跟孩子共同成长,这是对用户体验、交互体验等的综合考验。”

  前述业内人士坦陈,目前机器人产品大多不太成熟,专注于细分场景会让成长空间和速度相对更大、更快。

  前瞻产业研究院发布的报告也指出,目前中国服务机器人处于市场探索期,只有一部分机器人企业实现量产,大部分企业依然停留在产业化前期。经过2015-2016年的探索热潮,2017年出现阶段性冷静后,目前已经经过探索期拐点,即将进入市场启动期。

  具体到家用服务机器人,目前仍以解决家政清洁刚需的扫地机器人为主,陪伴类机器人急需通过提升技术、降低成本实现真正的类人陪伴。

  数据提升技术效能

  被认为是AI时代最好体现的机器人产品并不智能,原因是什么?

  在雷宇看来,核心是数据。“现在算法是公开的,比如语音算法没什么神秘可言,但数据是最重要也最难获取的。”

  这也是大多数儿童类机器人早期是从语音聊天切入的原因所在,积累数据是发展早期要解决的问题,当数据积累到一定程度,进入教育等生活中切实场景,成为一种必然趋势。

  “那属于早期尝试,特点是便宜,类似把离线的故事机升级。”雷宇表示,这种模式思路简单,客户理解也简单,容易产生“爆品”,但未来如何发展就不好说了。因此当行业进入一定阶段,洗牌也将成为必然。

  张敬兵则向记者介绍道,儿童教育类机器人主要包括三类:儿童早教时期,用于开发心智、引发好奇心的重在交互类产品;低学龄时期的课程辅助类、深化学习记忆的产品,帮助解放教师或者作为助手;以及相对高学龄的课外辅导类产品,比如帮助学习机器人制作、零件组装的技能等,将工程与科学结合起来等。

  “这三类市场都很大,关键是厂商要抓住内容,提升系统的智能化水平和交互体验方面要下功夫,同时内容为王。一旦缺失,会影响到市场粘性和口碑,这是必然要解决的问题。”他指出,尤其当孩子进入小学时期,是家长最忙碌的时候,如果机器人足够智能化,家长是愿意投入1-2万购买产品的。

  作为儿童教育类机器人行业的一员,ROOBO是类似前述第二种发展方向。“这过程中很多困难,我们的受众是孩子,需要的技术包括语音识别、口语评测、TTS(从文本到语音)合成,我们做了2-3年。在数据方面,我们通过大量合作和自己的积累实现。天天在前端实践,数据有了,产品也就迭代起来了。”雷宇如此表示。

  但随着功能的深化,数据同时会逐渐成为一种障碍。“从现在的深度学习模型来说,运算量会导致商业化或者产品化非常难。”雷宇表示,技术角度来说,当机器人要做到从“感知”提升到“认知”层面,理解用户意图,首先需要进行字面理解,结合上下文进行内容匹配。但要“体会”用户的情感,则是要产品中包含感情引擎。“那会很复杂,我们是离散化来做,将情绪分成几个小类别,让机器深度学习分析。但我们目前主要聚焦在功能性,这是最基础的内容。接下来的人文、情感层面,是加分项,但不是当下的需求所在。”

  当然,当前的深度神经网络架构存在掣肘,但并不会短期内对产品带来影响。“从神经网络规模来说,人要大很多,而且人存在大量的记忆。记忆和知识会对你不断矫正,意味着‘在线系统纠错’。但我觉得目前还够用,至少在未来2-3年都不会影响到产业发展。当前的产品可以通过多种方式提高数字化能力,不仅限于机器学习本身。”雷宇向记者表示,问题更多在于落地。“因为现在的大量技术还没有碰到用户,那意味着没有用户体验,没有产生反馈。所以我们认为现在功能性更重要,这部分做好之后,才强调增值的效果,无论对厂商还是客户而言,都是如此。”







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