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軟銀集團（SoftBank Group Corp.）社長孫正義、安謀（ARM）執行長 Simon Segars 及 Boston Dynamics 執行長 Marc Raibert 日前於「SoftBank World 2017」會議同台發表主題演講。孫正義指出，那些批評、嘲笑 Pepper 的人顯然不懂機器人長遠發展，且未來終將會被 Pepper 所取代。
據美聯社報導，孫正義在「SoftBank World 2017」會議上表示，人工智慧（AI本月優惠）結合無數感應器所收集到的數據將引發資訊革命、人類的受益程度將超越 19 世紀工業革命；未來世代會說能夠主宰晶片、數據的人將可主導整個世界，而那些批評 Pepper 不夠聰明的人顯然看不懂機器人的長遠發展。
▲Pepper為軟銀旗下最知名的服務型機器人。（圖／記者林信男攝）
孫正義進一步指出，那些嘲笑 Pepper 只是玩具的人以後將會被機器人所取代。他說，具備 AI 的智慧機器人將能夠自學、自行做出決策，跟工廠組裝機器人大不相同。孫正義認為 AI 是用來取悅人類、不該被視為禍害根源。
據悉，軟銀於 SoftBank World 2017 首日，便針對 Pepper for Biz 的現階段情況以及未來方向進行報告。目前 Pepper 應用已從第一階段「打招呼」邁向第二階段－「取代人類工作」，能有效緩解缺工問題，具正面意義。
軟銀事業推進本部部長吉田健一透露，Pepper 第一階段為「招呼」，能吸引顧客目光，並利用文字來進行招呼；第二階段則是「機器人取代人類的工作」，顧客接待也是其中之一，能有效降低人事費等成本；最後第三階段則是數據活用及學習，人工智慧的運用也包含在內。
吉田進一步說明，機器人取代人類工作的三階段，首先是接待業務，例如販售、結帳等業務；接著第二階段是「移動業務」，也就是需要使用人類雙腳的工作，目前正在發展中。最後則是與「手」相關的業務，像是撿拾動作等，需要高度的技術，表示今後會持續挑戰。
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▲軟銀事業推進本部吉田健一部長說明Pepper已邁向第二階段發展。（圖／翻攝自Robot Start）
孫正義指出，傳統機器人與智慧機器人有著本質上的絕對差異，在工廠中活躍的工業機器人並沒有真正的智慧，是個沒有 AI 的機器人，只能執行單純的作業，等到 AI 技術純熟，這些機器人會被能自主學習、行動的智慧機器人取代。
另一方面，於本次會議中，波士頓動力執行長 Marc Raibert 也與孫正義同台亮相，並帶來機械狗 SpotMini 與觀眾會面；SpotMini 能辨識障礙物與階梯，迅速繪製出周遭地圖，自主流暢地在滿佈障礙物的舞台空間中穿梭，絕佳的環境感知能力與移動靈活性，展現出波士頓動力在機器人領域的先進技術。
▲Marc Raibert展示機械狗 SpotMini。（圖／翻攝自Robot Start）
孫正義再次強調 AI 與機器人的重要性，他說，資訊革命已來臨，從電腦開始的資訊革命，已開始轉往 AI 領域，AI 時代最重要的東西即為大數據，就像工業革命時的「鋼鐵」，擁有數據的人才會是 AI 時代的贏家。大量數據將有助於治療癌症、提供零事故的駕駛，以及栽種出更安全的糧食。原文詳見：
【本文經智慧機器人網友開箱介紹網同意授權刊出】
下面附上一則新聞讓大家了解時事
為有效降低駕駛風險，富邦金控旗下富邦產險表示，與工研院合作建置損害防阻建議服務系統，首創商用車隊損害防阻建議服務，可有效改善車隊駕駛的駕駛行為，提升社會安全，也為車聯網應用邁出一大步。
富邦產險長期精耕商用車市場，市占率極高，為提供客戶更進一步的損害防阻服務，由工研院提供技術支援，自去年起共同研發具即時偵測駕駛行為的客製化行車記錄器（ DashCam ），除了可記錄行車畫面外，記錄器中的駕駛行為感知技術符合 ISO 標準，更提高企業的使用意願。
有鑑於台灣的尖峰時段、交通路段及上下班時間與國外不同，雖然國際上已有許多記錄駕駛行為的車載裝置及駕駛數據，但無法完全符合台灣本地的駕駛習性與市場特色。因此，富邦產險運用工研院的技術優勢建置駕駛行為評分模型，除了涵蓋常見的駕駛 3 大風險因子，包括急加速、急剎車、急轉彎外，特別納入了台灣的駕駛風險時段與風險區域等環境指數，以及台灣駕駛的行車時間指數，實地於國內進行測試，大幅提高評分模型的準確度，更符合企業車隊的管理需求。
富邦產險強調，透過駕駛行為感知技術與駕駛行為評分模型蒐集並分析行車數據，車隊經理人可至損害防阻建議分析平台掌握每位駕駛員的駕駛行為，並依照平台所給予的建議修正管理策略，降低車隊的損失發生頻率及幅度。自去（ 2016 ）年開始提供客戶實際使用後，車隊不良駕駛行為改善 30% ，顯示車載裝置的安裝對駕駛員具警示作用，可有效提升整體社會安全，也驗證此服務對車隊管理策略的精準助益。
富邦產險進一步說明，打造損害防阻平台為車聯網應用的一塊重要拼圖，富邦產險未來將投入更多資源發展車聯網相關服務，目前也正研擬利用機器學習比對出險數據，未來可望精準預測事故發生。
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