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商品訊息特點
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折扣
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保存期限：如包裝上所示
保存方法：請置於陰涼處，請勿直接陽光照射，以免變質。
產地：韓國
北衛妝廣字第10502018號
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近來，以語音作為溝通介面的智慧機器人越來越多，從網路巨頭亞馬遜的Echo到英國新創公司的Olly都有著類似訴求，經過一代又一代進化，它們不僅會在你下班回家時，立刻貼心問候你，還能根據你的性格以及近期喜好動態，進一步決定跟你互動的方式。
未來的家庭生活是什麼模樣？亞馬遜、Google陸續將想像實踐後，智慧居家的藍圖也越來越清晰。不畏大廠在前，現在，英國新創公司Emotech也決定用語音智慧機器人Olly迎戰。
Emotech總部雖然位在倫敦，但是兩位創辦人其實都來自中國。共同創辦人暨執行長莊宏斌曾任人人網產品總監，擁有九年社交網路服務領域經驗。三年前，他毅然決評價然離開中國，遠赴倫敦大學學院（University College London）攻讀人機交互及人類工程學研究所，並且在就讀期間與前奧美互動事業總監Chelsea Chen共同創辦了Emotech。
去年底，Emotech被科技媒體TechCrunch評選為歐洲前14強新創團隊；今年11月，旗下產品智慧居家機器人「Olly」更獲得2017 CES消費性電子展四項獎項肯定，包括智慧家電（Smart Home）、無人飛機和無人系統（Drone and Unmanned System）、家電（Home Appliances）、家庭視聽和影音組件和配件（Home Audio and Video Components and Accessories）。
Olly是什麼？它能為我們做到哪些事？「亞馬遜Echo能做的事情，基本上都能做到。」莊宏斌接受《數位時代》越洋採訪時自豪地說。他解釋，使用者可以透過語音操控Olly，而它會在這個過程中學習主人的習慣和喜好。「例如當你下班回家，它會歡迎你，還會根據你當時的情況，推薦你做不同的事情。另外，經過AI系統分析，經過一段時間之後，它會發現你對哪些資訊更感興趣、哪些資訊對你更重要。比方女友剛發了一條訊息給你，它就會提醒你。」
AI讓每台Olly都有不同性格
而Olly和Echo最大的不同處，就在於背後的人工智慧系統。經由學習，Olly懂得主動和使用者互動，並且會逐漸發展出自己的性格。因此，儘管剛出廠時是一模一樣的產品，到最後，每一台機器人都會展現出不同的個性。
莊宏斌說明，要讓Olly做到這一點，必須經過兩大步驟。首先是透過文本分析、語音和表情分析，讓它識別主人的性格，例如是屬於內向型還是外向型、比較保守還是喜歡嘗鮮。接下來則是建立機器人本身的性格模型，這裡則須使用類腦人工智慧引擎，並運用神經科學和心理學等交叉學科的架構。莊宏斌解釋，以神經科學來說，當一個人想要說話時，頭也許會側偏一點，或是突然聽到旁邊有聲音出現時，頭可能會轉過去，看看到底發生什麼事。這些細微動作發生的時間都非常短暫，而人腦必須很迅速地決定，在這麼多的選項中，下一秒該優先執行什麼動作，這些都得用過往的經驗和行為模式來判斷。當這套複雜的操作模式和計算機科學結合，再加上機器學習，就能應用在Olly上。「所以它會逐漸演變出一套適合和對方互動的性格，這個其實跟人與人之間的交流有點類似。比方說，每個人跟不同的朋友、家人，彼此之間交流的方式是不一樣的。從另一個維度看，每個家庭裡的小孩，在不同環境成長之後，演變出來的性格也不一樣。」
經過不斷調整，Olly機器人目前已經進化到第三代。過程中，團隊持續蒐集大量數據，以提高演算法的準確度。莊宏斌指出，機器學習最關鍵的就是數據，而這又跟實際使用場景息息相關。因此Emotech特地租用了一間住家做為新辦公室，以了解用戶的使用方式。另外，產品初期使用的是Google語音識別等第三方函式庫（Library），現在則是使用自家開發的演算法，不再受第三方服務限制。
產品設計方面，最新版本的Olly則從原本的可愛大眼造型變成更具有未來感、可以上下展開的環狀外觀。曾參與蘋果第一代筆記型電腦和iPad設計專案的理工機械設計博士李思宏來自台灣，目前在Emotech負責硬體設計。他表示，原本是將液晶顯示器放在Olly上，並透過動畫展現機器人的情緒，但在今年7月底，團隊著手修改設計，將液晶顯示器取消，改用LED陣列，讓Olly以不同顏色的光來傳達心情。「搭配不同動作、速度，再呼應LED顯示和聲音表達，讓用戶跟Olly互動的時候，會覺得它更擬人化。」他強調，「雖然它不是人形機器人，但是你從皮克斯（Pixar）的電影裡可以發現，很多非人形機器人也可以做情緒表達和人格特質轉換。」李思宏表示，Olly預計將在明年聖誕節前量產，數量估計落在1到2萬台。至於售價，經過中美英三國、共40多場的深度用戶研調，預計會訂在智慧手機售價的1.5到2倍。外界雖常拿Olly和另一款智慧機器人相比，但莊宏斌認為，Jibo團隊是學術領域出身，低估了商業化程度。此外，Jibo雖然也是針對家庭，但使用者包含小孩、老人、上班族，範圍太廣，相較之下，Olly只鎖定20到30歲上班族，客群目標更明確。
「AI在學術領域已經很久了，但是商業化才剛剛開始。我們很欣喜地看到，市場對於這個嶄新的工具和技術，接受程度還是比較高的。」莊宏斌說，就像今年他們申請CES時，不只在智慧家電和無人機這兩個類別受到肯定，連家電和家庭影音這類貼近大眾的領域也入選。他認為，這足以證明人工智慧能為廣大消費者帶來實用價值，讓人們的生活更舒適。「可能明年，CES就會增加AI這個領域了！」
下面附上一則新聞讓大家了解時事
鉅亨網編譯張正芊
專研經濟史的美國哈佛大學博士候選人 Paul Schmelzing 警告，2016 年下半爆發的債券市場大逃殺，還不是最糟的情況。根據其研究，當前債市泡沫正面臨「完美風暴」威脅，一旦破裂，劇烈拋售情況將超越 1994 年的「債券大屠殺 (Great Bond Massacre)」。當時全球公債爆發史上最大全年虧損紀錄。
身為英國央行 (BoE) 客座學者的 Schmelzing，專門研究國際金融體系歷史。他在該行官網上發文指出，從過去 8 個多世紀的數據來看，2016 年所屬的債券大多頭趨勢，的確名列史上最大牛市之一；但歷史經驗也暗示，這輪牛市將因通貨膨脹基本面因素而扭轉，導致投資人損失超越 1994 年債市大屠殺。
Schmelzing 指出，當前債券牛市始於 1981 年，至今已長達 36 年；而在過去 800 多年，僅 2 次出現時間比這更久的債市大多頭：一次是在 1559 年法國與英國及西班牙簽訂和平協議 (Peace of Cateau-Cambrésis) 後的 100 年，另一次則是在 1441-1482 年間義大利威尼斯商業活動全盛期時。
Schmelzing 進一步分析現代債券市場落入熊市，分為 3 種主要情況。一：因通膨而逆轉，如 1967-1971 年；二：突然崩跌，如 1994 年；三：風險價值衝擊，如 2003 年的日本。
1994 年美銀美林全球公債指數大跌 3.1%，因當時美國聯準會 (Fed) 主席葛林斯潘 (Alan Greenspan) 意外將基準利率大漲近一倍，導致美國 10 年期公債殖利率由當年 1 月的 5.6% 跳上 11 月的 8%。
Schmelzing 分析道，當前債市面臨的「完美風暴」因素，包括債券殖利率曲線可能更陡、貨幣政策趨向緊縮，以及通貨膨脹出現「結構性」重返生活用品，如同 1967 年的情況，導致債市可能數年持續性虧損。他指出，按照歷史標準，持有債券可能持續面臨 2 位數的虧損率。
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