晴時多雲

5大科技泡沫預言 2年後有多少成真了?

2018/08/18 16:56

〔財經頻道/綜合報導〕「未來2年的5大科技泡沫是什麼?」這是專欄作家蕭瑟寡人2年前文章開門見山的質疑,2年後的今日回望,面對市場嚴峻的考驗,5大科技泡沫中日常穿戴式裝置、家用3D列印、智慧型玩具與教材、虛擬實境(VR)雖然存在,卻也沒有大鳴大放,僅AI智慧助理有突破成長。

 

Fitbit運動手錶。(美聯)

 

日常穿戴式裝置

智慧型手錶作為穿戴裝置的開端,當時掀起了一股潮流,但當時便有人質疑其曝光率遠高於實際應用,在實用性和未來發展打上問號。今日蘋果、三星、Garmin、Fitbit、小米、LG等廠商還是在激烈廝殺,但穿戴裝置相較於主流的平板或手機,仍算相對小眾市場,且其在本質上便難以成為「智慧家庭」中的重要一環。

首先,傳統手錶原本的設計理念有其道理,智慧型手錶除了搬上手機功能,並無明顯提升,頗有多此一舉之感,最終可能會以實用導向為主,如運動型智慧手錶,只要做好卡路里、心跳等數據監測就行。而功能多寡、價格、續航力之間也難以妥協,小米、Garmin、Fitbit的大力競爭下,最後一定是削價競爭,而高價產品仍會是「奢侈玩具」。

 

碳纖維3D列印。(路透)

 

家用3D列印

3D列印潮起時,3D印表機掀起一股人人家裡都會有一台的美好願景,號稱能更少光顧商店,因為只要在網路上下載或購買列印藍圖,我們就可以在家「列印客製化商品」。但如今看來,這是個過度行銷的願景,家用3D列印技術上的限制使其泛用性有限。

3D列印其實已有逾30年歷史,原名為Additive Manufacturing(積層製造),包含了所有用堆疊層次來製造的方法。相較於注模,3D列印堆疊層次的緩慢過程讓它不適合量產產品,於是賣點便轉向了「客製化」的特性,但背後仍有諸多問題需要克服。3D列印並不是一種概括性技術,「列印」塑膠、金屬、尼龍、水泥、樹脂等材質的印表機,事實上各是不同的堆疊技術,很難(甚至不可能)一機多材質列印,「客製化」的限制其實很大。

加上3D印表機需懂得維持列印面水平、清理噴嘴、維護機體,否則很容易列印失敗,並非像噴墨和雷射印表機一樣隨手可印。3D列印也不會消失,但會退回專業原型製作、工業用途等。

 

可用手機遙控的機器人玩具。(美聯)

 

智慧型玩具與教材

另外一科技神話就是,靠軟硬整合,未來將能創造更多與電腦結合的智慧型玩具和教材來提升娛樂效果與輔助教育。但這個領域甫開啟大門就已困難重重,如老牌玩具大廠孩之寶(Hasbro)、美泰兒(Mattel)等在研究玩具機器人、智慧型對話玩具以及兒童用無人機之後,內部計劃幾乎取消。

這與玩具市場和客戶群的本質有關。玩具市場淘汰率高,孩童的新鮮感不會超過2個月,也非由功能引起興趣,主要還是受品牌印象吸引。因此玩具業最有效的商業模式是低成本、高品牌價值的玩具,如鋼鐵人、Hello Kitty、冰雪奇緣的玩偶、娃娃等。智慧型玩具單位成本太高,其功能性又不是重點,從商業角度來看難以大賣。

智慧型教材則不像平板、電腦等顯示裝置靈活,不能因應知識的特性改變介面和互動方式。

此外,智慧型玩具與教材皆缺乏連續性營收。若孩童厭倦平板APP,只要下載其他遊戲或程式使用,但不會有人願意多付錢購買同一玩具上的更多內容,因為孩童厭倦的是硬體外型,再多軟體內容都難以說服客人買單。

 

HTC Vive PRO。(路透)

 

虛擬實境(VR)

虛擬實境(VR)萌芽之時,除了明顯的娛樂用途外,許多科技媒體大神希望我們相信VR可以用在教育模擬、視訊溝通等,實用性無窮。如今看來,VR仍只能在娛樂產業的昂貴市場打轉,且即使是娛樂的前景也是堪憂。

過去遊戲主機曾力推3D顯示器和3D遊戲卻未成功,或許已暗示視覺上的小聰明對於玩家並不重要,還不如專注於遊戲內容和遊戲引擎。但VR遊戲內容和引擎設計機制比搖桿、鍵盤滑鼠複雜許多,開發成本也高,成為開發商卻步的原因。此外,VR裝置要價不斐,HTC Vive、Oculus Rift兩大VR產品都要數百元美金,還要再額外搭配高階規格的電腦才能運作。

內容、成本也是限制VR教育應用的主因,每種科目都需要專屬內容。若是需要手動操作,國高中實驗器材可能還比較便宜;若是強調感官體驗,高畫質影片和VR影片的差異恐怕也沒有上千美金的價值,VR在教育方面理論上沒有明顯優勢。

VR在專業和工業領域中依然佔有一席之地,但這和當初科技業向人們兜售的願景又是兩回事了。

 

智慧音箱Google Home。(美聯)

 

AI智慧助理與聊天機器人

由於工業用、企業用人工智慧不斷進步,當時有些科技人藉此潮流創造了AI噱頭,激發對於智慧型助理的遐想,指望有一天它們能幫人們處理大小事務,但今日AI定義或許和過去有些出入。過去AI研究模擬人類的知識彙整、推理、思考能力,今日的AI卻是工業自動化的延伸,偏向於機器學習的分支,利用分析大量資料建立模型,來完成特定領域的工作。

蕭瑟寡人當時認為,這個盲點便是AI智慧助理前景不明的關鍵。今日交付AI的工作都有明確、可量化的目標,但個人日常從事的工作卻難以量化且多半注重邏輯性而非量性。人們期待的智慧助理要能一手包辦大小雜事,若它無法判別足夠資訊,不斷回頭煩你,那還不如客戶自行動手操作,不會有人為了穩定性不足、準確率不夠的智慧助理和聊天機器人付錢。

然而亞馬遜搭載智慧助理Alexa的產品卻依然大賣,谷歌助理Google Home也後來居上,在今年Q1出貨量首次超越亞馬遜。研究公司Canalys報告指出,第一季智慧音箱全球出貨量較去年同期成長210%,來到900萬台,是消費電子中成長最快的市場。

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