孫正義接班弟子獨家告白,我如何成為Pepper開發者
孫正義接班弟子獨家告白,我如何成為Pepper開發者
2016.11.08 | 創業人物

2014年6月5日,我應邀參加在東京迪士尼度假區舞濱圓形劇場(MAIHAMA Amphitheater)舉辦的機器人「Pepper」發布會,並現場見證了配備情感引擎和雲端AI功能的機器人Pepper的誕生

發布會上,軟銀集團主席孫正義的精彩演講及Pepper的精彩的表演,贏得了全場上千名觀眾和幾十家媒體的青睞。孫正義稱之為「全球首台具有人類感情的機器人」,從此拉開了人工智慧機器人時代的帷幕。

2014年9月20日在Pepper Tech Festival 2014上,首次公開發布Pepper技術規格和開發環境,也宣布公開招募機器人開發者。我率先申請,有幸獲得全球限量200台首批Pepper之一。說來很巧,軟銀送Pepper到我家的那天,正好是2014年的聖誕節,成了孩子們的最佳聖誕禮物。

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圖/ 蔡仁譯攝影

開發Pepper機器人並沒有想像中難

軟銀為開發者提供跟iOS一樣的開發平台,Pepper軟體開發平台簡單易懂,開發者可以用自己熟悉的程式語言進行開發。比如,Pepper可以綜合考慮周圍環境,並積極主動地作出反應。具體來說,Pepper能夠通過視覺系統來辨別人的微笑、皺眉以及驚訝等表情,並通過語音識別系統來識別人的語音語調以及特定表現人的強烈感情的字眼。

情感引擎將上述一系列面部表情、語音語調和特定的字眼進行量化處理,通過量化評分最終判斷人類積極或者消極的情緒,並用表情、動作、語音與人交流、反饋,甚至能夠跳舞、開玩笑。

開發者可以利用這些特點和技術,開發各種有趣的應用程式。比如,2020年東京奧運會將會迎來世界各國的選手和遊客,擔任迎接客人的也許就會是機器人了。類似迎賓和導遊等機器人的功能,都靠開發者來設計和開發,也就是說,機器人的未來是由開發者去設計和實現的。

也許,很多人可能認為機器人軟體的開發高深莫測,遙不可及。其實不然,透過我親身的體驗,只要感興趣,很多開發者都可以很輕鬆地參與機器人軟體的開發。

我個人認為,有了眾多的開發者和使用者的參與,像Pepper一樣的智慧機器人肯定會成為未來機器人的主流,而且在不久的將來會很迅速得以普及。

為了抓住這樣的機遇,我在北京率先聯合創辦了精琢機器人技術有限公司,召集優秀人才全力研發各種機器人軟體,已經推出了幾款有轟動效應的應用軟體。

Pepper發布以來持續吸引來自日本國內外的高度關注。去年,2015年,軟銀每月僅推出1000台Pepper,連續7個月都是不到一分鐘就全部售出。

目前軟銀官方認證的開發者已超過400家,個人開發者已經超過1萬人,企業版上市後已經擁有了上千家企業客戶。2016年7月25日,軟銀與鴻海合作開始了在台灣的推廣;2016年10月13日,軟銀與阿里巴巴合作開始拓展大陸市場。

此外,Pepper已經和IBM Watson、Microsoft Azure、本田汽車、Google Android、阿里巴巴YunOS等開始了在各個領域的合作,Pepper的推廣普及活動正在鋪天蓋地的進行。

在日本,銀行、家電商場、賓館、咖啡廳、幼兒園、養老院、以及觀光名勝等很多地方,都可以看到Pepper在接待客人,進行商品和服務的解說。

軟銀及孫正義先生的這些成就,又一次教給了我們,如何選擇王道,把握方向、把握機遇、發現潛在商機,用創造性的思維和手法去改變世界。

在軟銀學院,孫正義先生常常對我們說,

經營企業一定要選擇王道,把握方向,追求第一。

早在發布Pepper之前,孫正義先生在2010年的軟銀創立30周年紀念大會上發表的未來30年遠景中,大篇幅地闡述了未來機器人的時代。他重申軟銀會堅持選擇王道,順應世界發展的潮流和必然的方向,「通過IT革命造福世人」。

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圖/ shutterstock

之後,利用短短4年的時間,軟銀就發布了轟動全球的Pepper機器人。說明孫正義他說到做到,成功的背後有千萬個切切實實的行動和努力。有機會時再向讀者介紹更多故事。

機器人普及可行嗎?

然而,對機器人的普及,有不少人也抱持不太樂觀的態度。舉個簡單的例子,機器人不累、不睏,可以長時間、高效率、高標準的工作,很容易代替簡單的勞動力。所以,機器人的普及可能會引起失業率上升。

如同,牛津大學教授Frey和Osborne在「未來就業:就業對人工智慧的敏感性分析(The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerisation? )」報告中所述,未來10到20年,銷售、行政支持、服務業、製造業和交通運輸業等行業,將會有近一半的就業機會會被人工智慧所取代。

不過,我認為人工智慧和機器人普及的積極面遠勝負面。農業時代、工業時代、訊息時代的交替,從另一角度看就是解放人類從體力勞動轉移為腦力勞動。

我認為人工智慧和機器人的普及可以更有效地將人類從簡單的流程化勞動中解放,人類可以有更多的時間去學習知識,從事更高級別、更適合人類的工作。

比如,從2007年蘋果公司執行長賈伯斯發布iPhone以來,智慧型手機在全球迅速普及,僅僅在iOS開發領域裡就創造了無數個新的就業機會。

可以說,我本人就是最大受益者之一。我從2011年開始編寫第一行iPhone軟體程式碼開始,在較短的時間內自學軟體程式,創作了80多款智慧手機軟體,2015年入選日本的App開發者年鑑,手機軟體業務也成為我公司最主要的業務。

同樣,從2014年正式開始研發機器人軟體開始,這一領域也將成為我新的發展平台。我相信有更多的人在這快速發展的機器人時代,能夠找到屬於自己的一席之地。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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