為什麼是狗不是貓?對話Sony機器狗之父,一窺AIBO的前世今生
為什麼是狗不是貓?對話Sony機器狗之父,一窺AIBO的前世今生

今年暑期檔,美國觀眾最喜歡的恐怖角色,鬼娃恰吉借道最新的《恰吉》(Child's Play)回歸大銀幕。和之前眾多續集不同的是,新版恰吉與時俱進,通過自己家庭智慧型設備入口的身份,具備了更多蹂躪便當配角的新能力,在血漿飛濺的同時讓觀眾意識到一個完全不遵守機器人三定律(註1)的人形機器有多恐怖。

註1:科幻小說家以撒·艾西莫夫(Isaac Asimov)在他的機器人相關作品和其他機器人相關小說中為機器人設定的行為準則,分別為:
1.機器人不得傷害人類,或坐視人類受到傷害;

2.除非違背第一法則,否則機器人必須服從人類命令;

3.除非違背第一或第二法則,否則機器人必須保護自己。

當然,即使觀眾相信恰吉真實存在,科學家也會嗤之以鼻,單單機器人的雙足行走問題,就夠他們思考幾十年,更別提殺人玩偶鬼靈精的腦袋了。另外,並不是所有機器人都這麼邪惡,更多的機器人擅長的不是殺人,而是賣萌,例如,索尼的「機器狗」AIBO。

2018年,時隔十二年之後,索尼在全球開售新版娛樂機器人AIBO,雖然售價高達3,000美元(約新台幣92,711元),但依然難抵粉絲的熱情。在日本本土,人們認為AIBO不是機器人,而是家庭一員,以至於有寺廟需要為已經損壞不能再用的舊款AIBO做超渡——用戶對AIBO產品的狂熱可見一斑。

近期,有機會對話AIBO的創造者,索尼電腦科學實驗室總裁兼CEO北野宏明(Hiroaki Kitano)教授,後者揭秘了這款全世界最受歡迎「狗小孩」的前世今生。你知道嗎,AIBO的原型機是一款六條腿的「機械蟑螂」,初始的AIBO身上貼著一層皮毛,令其陷入「恐怖谷」陷阱。而新世紀AIBO的誕生,則是重新君臨消費電子領域的象徵。

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圖/ 極客公園

差點做成機器蟑螂

雖然全世界的消費者都認為,AIBO是一條「機器狗」,但其實索尼公司一直咬定,AIBO是「家庭娛樂機器人」,而非「機器寵物」。北野宏明教授在1993年加入索尼公司,主導了AIBO項目的設計和製造。其中AIBO的各種「黑歷史」,都由北野教授娓娓道來。

Q:1999年推出AIBO的背景故事是怎樣的?

A:我1993年加入索尼公司,AIBO的創意開始自1994年左右。當時的想法是使用數位技術,但不做電腦,最後想到的方案就是,應該做個機器人。當時的產品週期是5年,所以團隊就要考慮,在這個週期之內,我們能做個什麼樣的機器人。

團隊認為,當時可能沒法創造一個能做具體工作的機器人,也許做一個娛樂性質的機器人是有可能的,它可以陪人聊天,讓人們開心。最開始的原型機有六條腿,看起來像一隻蟑螂。我們想,這個肯定不行,你想想媒體標題寫著「索尼打造機器蟑螂」,就糟糕了。

所以我們改進結構,將其變成四條腿的機器人,看起來一下可愛很多。團隊請來了著名設計師,後者給出的設計方案草圖,看起來非常像小狗,我們覺得,這個應該可以。

當時有兩種方案,一種是一體的機器狗的樣式,一種是模塊化的機器人,可以用各種模塊組合起來,外形多變。我們最終還是選擇了機器狗的方案。

值得一提的是,最開始發售的時候,索尼從來沒定義AIBO是機器狗,只說是娛樂型機器人。索尼不想讓人們誤會,公司發明了一隻機器狗,來替代真的狗。

第一次在洛杉磯著名的設計公司展示AIBO的時候,原型機上加了一層皮毛。那個原型機看起來太嚇人了,一隻嚇人的機器小狗,而且太有誤導性了,讓人覺得這是一隻真正的小狗。我們決定還是讓AIBO有機器人的感覺,所以撤下了原型機的皮毛。

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圖/ 極客公園

榮耀歸來AIBO重生

1999年推出AIBO後,產品又經歷了幾次迭代。但是,二十一世紀的第一個十年,堅持硬體策略的索尼公司錯過了網路時代,遭遇到發展瓶頸。隨著公司經營狀況惡化,高層於2006年叫停了AIBO項目,「狗小孩」粉絲痛哭流涕。

近年來,在剛剛退役的「姨夫」平井一夫的帶領下,索尼遊戲、影視娛樂以及影像業務線多點開花,高層認為公司應該開創新氣象,北野宏明提議,重啟AIBO項目,讓這個受人喜歡的機器狗回歸大眾視野,昭告索尼公司「王者歸來」。

新的感測器、新的網路和深度學習技術,讓新版AIBO有機會實現團隊最初的夢想——打造一個智慧型機器人平台。

Q:2006年索尼停售了AIBO產品,原因是什麼?

A:2000年之后索尼公司的狀況漸漸進入下行,管理層決定暫停AIBO項目。當然,這是組織問題,也沒辦法。雖然AIBO項目停下了,但是大部分參與項目的工程師都去了索尼其他團隊,將能力帶到了公司其他產品之中。例如,索尼的卡片相機Cybershot有笑容快門,當用戶微笑時就會拍下照片,其中使用了眼部追蹤技術。

當索尼公司狀況逐漸好轉之後,我們要使用索尼的技術,重回AI和機器人領域。當被問到最應該開始做什麼項目時,我說,咱們把AIBO帶回來吧。人們AIBO項目被砍很不開心,所以,如果要重回AI和機器人領域,第一件事,就應該是讓AIBO回歸。

Q:新版AIBO和舊版相比,技術上有了那些突破?

A:AIBO項目的老兵例如我,聚集了一批年輕的研究人員,同時技術也不一樣了,當時還沒有深度學習,感測器、處理器和網路技術和當年也不能同日而語。新人、新技術和新的AIBO。

從一開始,我們就希望將AIBO打造成一個平台,提供更多的應用和軟體,不過發展的比較一般。畢竟當時(1999年)處理器的能力很低,網路也沒有成熟,基礎設施尚未到位。

新版AIBO最新的應用,是讓機器人在家里四處走,看看哪些家庭成員在家裡。它可以看出家庭成員在哪,不過並不能保證每個人都能監控得到,畢竟AIBO不是安全監控相機。看起來更像是一個真正的小狗,巡視家裡的地盤。

索尼和日本一家安全公司合作,後者使用AIBO來監控老年人,看老人是否安全。之前的AIBO是無法勝任這樣的任務的,因為當時網路等技術都還沒成熟。希望AIBO能成為真正的家庭內的「移動」機器,探索更多的應用。

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圖/ 極客公園

認命吧AIBO就是「狗小孩」

2017年左右,美國初創公司設計的機器人JIBO憑藉靈性的互動方式,吸引了業界和消費者的目光,但是最終項目並沒有成功。JIBO失敗,AIBO成功,北野宏明認為後者不僅可以動,而且「狗」的外型讓人天生想要親近。而且,這次索尼終於不再「自欺欺人」,徹底承認了AIBO「狗小孩」的身份。

機器狗可以,機器貓究竟可不可行呢?作為貓奴的北野教授饒有興致的探討了這個可能。

Q:究竟是什麼原因,使得AIBO比其他機器人(JIBO)更加成功?

A:AIBO和人的互動更好,因為它可以動。人類對移動的物體關注更多。AIBO的成功最大的一個因素,還是它的外形,是一隻小狗。人們第一印象是將AIBO和狗聯繫起來,認為它很可愛,想要和它互動。

新的AIBO,索尼宣布終於承認了其「狗」的身份。雖然之前公司反復強調這是娛樂機器人,而不是狗。這次,團隊表示,咱們就認命了吧,AIBO就是小狗,所以這次連四肢的末端,都設計成了爪子的外形,而之前舊版的AIBO只是普通的機器形狀。

Q:喜歡貓的人也很多,如果設計出個機器貓,會有很多人買吧?

A:其實很多人會問這個問題,我本人就是個貓奴。以目前的技術水平來看,人們很難創造出一個機器人能模仿貓的動作形態。最主要的是,貓的行為和狗有很大區別,狗很喜歡和人互動,而貓經常無視你。

如果真的做成了機器貓,估計會有很多人打爆索尼售後熱線:這個機器貓不理我!售後的人也只能回答:貓就是這樣的啊。還有,你把一隻貓從1米高左右放下去的話,它會安全著陸。目前我們的技術還無法做出能在那麼高掉下來還安然無恙的機器貓,你可以想像一定有很多用戶會想這麼試一下,到時候索尼的售後部門可要吃苦頭了。

從技術角度來說,要想製造機器貓,我們需要發明很好的柔軟材料,同時還可以將機械系統整合到材料之中。嗯,挑戰確實太大了。

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圖/ 極客公園

通用AI是成本問題

1993年,北野宏明聯合發起「機器人世界杯倡議」,以促進對AI和智慧型機器人的研究。自1997年第一屆RoboCup在日本名古屋成功舉辦以來,該項機器人年度競賽已經發展成了全球AI和機器人研發領域的一項重要盛會。北野對該項目提出的目標頗令人期待:到2050年,要組建一支完全智慧型化的類人機器人去奪取世界杯的冠軍。

距離目標還有30年時間,我們是否能夠達成這個任務?北野宏明認為挑戰還是巨大的,從材料到動力,再到智力,機器人需要提升的空間依然很大。對於霍金和馬斯克一致警惕的「通用AI取代人類」的問題,北野認為,通用AI本質上是成本問題,然後才是技術問題。

Q:現在距離我們實現RoboCup的目標還有多遠?

A:首先,機器人的「身體」需要新的材料和機制,例如電機系統,相當於機器人的肌肉(動力系統)。同時,機器人的材料要更新,例如需要更柔軟的材料,這樣才能讓他們在場上和真人運動員的較量更安全。

其次,我們需要機器人能夠根據感知更快的做出決策和反應。現在的機器人也能做出很快的動作,但不是連續的,是動一下停一下。所以,我們可能需要在AI架構方面進行突破。
如果這些方面取得進展,其技術可以讓其他類型的機器人受益。

Q:很多人比較擔心「通用AI」會取代人類,您怎麼看?

A:要看取代的是什麼工作,如果是那些對人類身心有害的職業,那也不是壞事吧。

通用AI本質上是成本問題,要研發一個真正的通用AI,需要千億萬億美元的投入,公司會計算成本,研發一個通用AI划算,還是僱傭人類划算。以建築行業為例,僱傭建築工人,還是比研發一個建築類的通用AI更符合成本規律吧。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:極客公園

關鍵字: #Sony
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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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