又一枚機器人新星隕落!Cozmo開發公司Anki宣佈倒閉
又一枚機器人新星隕落!Cozmo開發公司Anki宣佈倒閉
2019.04.30 | 募資

由前皮克斯設計師設計的社交機器人Cozmo,2016年甫登場時,憑借彷彿從《瓦力》中走出來的可愛外型,以及誇張、極具戲劇效果的個性,立即擄獲了全球消費者的心。

然而,就如同Kuri、Jibo等紅極一時的機器人明星,Cozmo也沒能避免同樣的命運,位於舊金山的開發公司Anki本週宣佈自週三起停止營運,宣告了又一家機器人新星的隕落。

Cozmo
Cozmo以最好的朋友為宣傳語,主打陪伴功能。

儘管籌集了超過2億美元資金,仍然敵不過機器人研發的龐大開銷,Anki於本週宣佈資金用罄,不得不走下舞台與大家道別。Anki成立至今已銷售上百萬件商品,其中包括數十萬台Cozmo,但這些成就依舊沒能為公司提供延續夢想所需的金錢,約200位員工頓時失去依靠,僅獲得一週資遣費。

Anki發言人透露,他們在新一輪募資的最終階段,與投資者談判破局,失去一筆非常重要的金融交易,導致公司不得不出此下策,並保證會盡力顧及員工的權益。

搭載人工智慧、耗費高昂開發成本,卻難以與「玩具」做出區別

Anki由卡內基.梅隆大學的機器人學者們創立,第一款產品Anki Drive在2013年的WWDC(蘋果全球開發者大會)上驚豔眾人,開始受到各界矚目;2016年,一個陪伴型機器人正處於熱潮的時期,Cozmo誕生了。

Cozmo是款以「最好的朋友」為宣傳標語的社交型機器人,有著可愛外型、以「情感引擎」驅動的逗趣個性,能與主人進行各種趣味互動,廣受各方媒體讚譽,推出至今在全球銷售數十萬台;Anki其後更推出名為Vector的後繼機種。

為了賦予Cozmo親和的外型,Anki找來前皮克斯、夢工廠設計師操刀;營造讓人會心一笑的個性上,也應用了複雜的人工智慧與物聯網技術,種種項目為Cozmo創造龐大研發費用。

投資者們開始對這開發成本高昂、卻似乎能用「玩具」一言以蔽之的產品抱持疑問,這指的是Cozmo缺乏實用功能的核心問題。Anki本身也極力希望擺脫玩具公司的形象,將自己塑造成以人工智慧為基礎的機器人公司,執行長Boris Sofman曾說,「對我們而言,Anki從不是間玩具或者娛樂公司,而是機器人與AI公司。」

然而交易破局後,迫於資金的壓力下,Anki未能實現目標就必須提早退場了。

機器人泡沫破滅,多家公司相繼退場

過去一年來,機器人產業正面臨寒冬,多家企業相繼退場。2017年CES展上首度亮相的家庭機器人Kuri,在去年8月停止生產,並退還所有預訂費用;研發公司Mayfield Robotics也在相隔2個月後停止營業。

kuri
Mayfield Robotics去年8月宣佈停止Kuri機器人生產,並退還所有預訂費用。

由MIT教授Rodney Brooks領軍的Rethink Robtics,也在去年10月無預警宣佈倒閉。Rethink Robtics專注於開發協作機器人,然而他們的理念太過超前,導致軟、硬體無法充分配合,滿足工業實作上的需求,逐漸走向沒落。

2017年被《時代雜誌》列為「年度最棒發明」之一,甚至登上封面的機器人Jibo,在今年3月用最後一支舞向主人道別。開發公司關閉伺服器,中止了Jibo的網路服務,儘管身軀猶存,它不再是民眾所認識的那隻機器人。

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Jibo一度登上2017年時代雜誌封面,列為「年度最棒發明」之一。
圖/ Time

Anki倒閉的消息,再一次昭示壟罩機器人產業的寒冬尚未離去;機器人熱潮退去過後,民眾開始追求更為實用的產品,與家庭機器人具有類似功能,價格卻低廉許多的語音助理興起,正是這個道理。

換句話說,「陪伴」似乎並不足以讓消費者為昂貴的機器人買單,若要贏得民眾芳心,各家機器人公司可能得重新思考商業模式再出發。

資料來源:WiredTechCrunch

關鍵字: #機器人
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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