六龄童人工智能人工智能热潮儿童智能机器人越来越受欢迎

2017-06-28

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文章简介：目前,国内的智能硬件市场已经点点显现出来.从用户层面看,已经有产品逐步向老年人.婴幼儿.女性以及儿童市场分化.单看儿童市场,这些产品在功能上

目前,国内的智能硬件市场已经点点显现出来。从用户层面看,已经有产品逐步向老年人、婴幼儿、女性以及儿童市场分化。单看儿童市场,这些产品在功能上的侧重点也不尽相同,比如教育、游戏或者陪伴等。

同时我们也开始看到一些名为"儿童机器人"的东西开始活跃在各大众筹平台上,搜得到的包括eRobot、快乐童年、语兜等等,但是在产品关注度上,却远不及其它品类的消费级机器人来得瞩目。在用户看来,这些"先行者"既没有Pepper这种一分钟售罄的荣耀,也没有Pudding机器人这种草根逆袭的风头,只有股风头不足的即视感——轻轻地你上众筹了,轻轻地你下众筹了,挥一挥机械臂, 不带走一声喝彩。

所以,面向儿童市场的机器人领域会不会是智能硬件的下一片蓝海呢?

需要从用户、痛点、技术这三个层面来分析适用于面向儿童市场的机器人产品:

用户

二胎政策放开后,每年新生婴儿可达到2000万以上,许多父母也越来越愿意为孩子的成长和教育花钱,但是国内很难找到极具创意、IP感明显的儿童类玩具,不少创业者看到这个巨大的市场机会后,小脑勺一转,想借人工智能的高潮,让儿童手里的那个玩具涨涨姿势……

虽然其本身不具备购买力,但是他们背后的家长恰恰是以70后和80后为主的当下社会中坚。除了具备必要的消费能力以外,相较于他们的父辈而言,这些家长往往受过更好的教育,越来越愿意为孩子的成长和教育花钱,更加乐于接受新事物也更注重对孩子的投资。这一点,从这两年规模持续扩大的儿童教育市场和玩具市场就可以看出。

因此,有业内人士对智能玩具市场做出了数千亿规模的市场估计。当然这其中包括一部分的机器人产品。

痛点

痛点问题,实际上就是用户需求问题。在确定了消费人群以后,精确锁定其的实际需求是智能硬件产品要面对的下一个问题。那么智能机器人是否能解决消费市场的痛点呢?

从目前的市场看,教育和陪伴还是机器人儿童市场的两大痛点。今年5月完成千万美元B轮融资的小鱼在家就是一款主打陪伴的智能机器人产品。据相关统计,目前中国有56%的空巢家庭,将近7000万的留守儿童。即便是生活在一起的父母和孩子交流的机会也偏少。而智能机器人可以借助网络打破空间的界限,打造一个碎片化的陪伴体验。

在教育方面,早教机和故事机的智能化产品也已经在市面上出现。也有消息称,已有公司在开发能辅导孩子功课的机器人,或在年底前即可上市,以及欧洲国家使用机器人Nao来教移民的孩子学习本地语言,Wonder Dash&Dot和Phiro这种可以教小孩子学编程的机器人,总结来说现在大体就是早教儿童机器人、陪护类儿童机器人、编程类儿童机器人。但是,也有人指出,这类机器人的出现会另亲人之间的交流更加淡漠。

技术

如果说以上两点是考虑的主要是智能机器人从儿童有没有市场,那么技术层面考虑的主要问题就是现在的时机是不是已经成熟。

事实上,目前市面上一些打着机器人旗号的智能硬件产品并不能算是严格意义上的机器人。当然这并不是从机器人的形态而言。机器人应该是自动执行工作的机器装置,既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。而人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。也就是说,只有具备思考和判断能力的机器人才能算作是真正的机器人。

其实消费级的机器人门槛都不高,不少国内做机器人的都在国外找开源码,如果Google那种机器人技术门槛比较高,各种传感器、各种算法,这种高门槛的机器人普通人也用不到。所以,坦白点说,国内做消费级的机器人,大部分是在搞集成。但是还是存在以下这几个问题:

1.难在内容和交互

要做出有用的儿童机器人,关键是看儿童机器人的使用者是谁,要为谁服务?这部分群体现在使用的东西,机器人是否能代替。

KOMO儿童机器人负责人表示,儿童教育重在内容和交互方式,现在很多儿童机器人都只是语音互动和和用手机控制动一动。语音交互直接拿科大讯飞的语音技术肯定是不够的,他们做的通用语意交流方案,你用这个跟小孩交流的话,这个场景往往是比较固定的,比如说小孩喜欢聊小动物,科大讯飞肯定不会在小动物环境下特定语义下的技术做的很深入,这样创业公司只能把它的语音SDK拿过来,要做二次深度开发的。

而儿童的肢体动作目前这个只能创业公司自己做,这个是跟机器人的自动控制相关的。否则如果语音对话根本达不到顺畅程度,大人们都无法接受更何况孩子,现在不少儿童机器人大部分是在讲故事,打着陪伴的口号,实际上没有实际的功能。

2.难在自学习能力

目前的机器人大部分是不具备自学习能力, 但这偏偏是决定一个机器人能走多远的重要因素之一,儿童机器人也不例外。儿童机器人的难点不在结构和技术上,难点在于情感的交互和内容的生产以及机器人的自学习能力。

有业内人士指出,语音是未来机器人和人之间的交流方式。这一点或可以从微软小娜、苹果Siri等语音助理上得到印证。而语音交流的关键技术不是语音识别而是语义理解。这项技术的实现需要巨大的语料库支持,而不同语言之间的差异给这项工作带来了更大的挑战。像国外的Nao机器人以及日本的ASIMO等都在学习能力上有了不小的突破。