回應科技泡沫：不要以泡沫現象阻礙科技創新空間！

讀了一篇網路文章談及科技泡沫將於未來兩年爆破。筆者不否認科技與新創的熱潮，的確帶來了一些過剩與吹噓的現象，但不表示要把這現象成為問題本身，窒礙了科技與新創的創意空間。

創意本身是推動科技發展的動力，同時想像也是創意的溫床，彼此是相扣連接的，以致帶來可實現在生活中的未來遠景。但是，在發酵之中必須取一個平衡，否則只會換來過度期望的失望，促使該創意科技置入寒冬期甚至被遺忘。

在問題之中要學會找出方案，把問題成為持續創新的基石。在演練步伐裡，探索出讓生活更豐富的內容，那麼開拓的科技產品將會是市場等待的創意。

跳出現有市場的位置

以穿戴式裝置作例，

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套上「智慧」這個頭銜的手錶或手環，一度成為市場熱捧的潮物，然而，說穿了只不過是行動裝置以外的延伸配件，發揮可隨身、貼身的功用價值，偵測使用者的心率常規、睡眠品質與運動比率的生活紀錄。

對一般使用者來說，該裝置不見得可帶來什麼豐富的生活，以至於不解那些數據可為個人創造什麼功用價值，以及換來什麼樣的智慧化生活品質，才會令這熱潮迅速淡退下來。

在產品未成長之先，便試圖推動市場成長，而帶來適得其反的效果。「抓住網路行銷的關鍵策略」一文曾指出此行銷策略的咎病，將扼殺產品發展的潛力，以至市場的深度發展。

如果，穿戴式裝置跳出行動裝置的配件身份，以及運動搭配的範疇，那麼「它」將可成為追蹤使用者手部活動的感應器，甚至可搭配擴增實境（Augmented Reality，簡稱AR）的影像投放，發展成為虛擬與實境結合的遊戲空間，讓生活帶來無限想像的玩樂場所，超越了互動區隔的維度，這方案又是否能夠突破穿戴式裝置現有市場的局限！？

此外，穿戴式裝置也可與個人健康護理串聯在一起，透過穿戴式裝置蒐集個人生活情報，從數據中偵察個人健康指數再到線上診療癥狀的服務。

中國醫學以「望、聞、問、切」的方式，綜合分析病因及辨證，以便作出相應的診斷與治療。那麼穿戴式裝置可發揮「切入」的部份，傳送脈象訊息的同時，也可以網路視訊進行「望、聞、問」的診斷，從而獲得基礎上的斷癥資料，甚至可接通脈象數據的庫存，對照不同案例的數據，藉此強化辨證的準確度。

事實上這不是構想，王唯工教授早已結合科技與中國醫學，分析出數億種脈象數據，與設計出偵察脈象的儀器。只要將脈象儀的應用概念引入穿戴式裝置，將改寫整個裝置的功用價值，也為醫療服務打開地域性界限，為偏遠地區的病患者提供如城市一樣的醫療配套。

至於，西方醫學雖不談「望、聞、問、切」的理念，但隨基因測試（DNA Testing）的市場普及，這資訊將輔助醫生對病患的身體特質建立初部了解，再透過穿戴式裝置所取得的心脈數據進行混合式診斷。這些都不是發生未來的事，已在目前的當下默默地發展之中，正等待時間醞釀至成熟階段，才得以被廣泛認知，成為生活裡的重要一環。

產品以外的思考

此外，一個科技產品之所以能有市占率並成長，非全屬產品本身的價值創造，還包括市場企劃的配套。否則產品即使如何出色，也可能因為錯誤的市場企劃而功敗垂成，反之，即使出色的市場企劃，也會因為產品的缺失而無以為繼。

兩者之間存在微妙的相因關係，這點在筆者的網誌簡介一欄亦曾描繪箇中的關係結構，所以不能太草率立下定論，指述不成事乃產品的直屬問題。

此外，該文章也指出3D列印未能打開家用市場而成為泡沫。但3D列印市場不能單純以2D列印市場作為參照，兩者雖然同屬列印功能的類別，但針對的應用情境卻極不相同，2D列印主要針對是一般文本列印的工作，

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相對較容易切入家用市場的需求。

但3D列印針對是想像變實物的訴求，此非一般家庭也會存在這需求，而購置一部如箱匣般大的3D列印設備在家中。

但隨硬體纖體化將更能打開家用市場的門戶，製造一種立體影像傳送的情境訴求，讓人們能夠透過3D列印的媒介，穿梭想像與真實的交流，衍生更多的情境任務。

例如小手工製作藉此科技促進親子關係；或泥塑玩具數位化，搭配程式軟體簡化使用程序，預設一些模組單元，

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讓使用者可隨意組裝或改動，從而提高創作的便利性與誘因，這些都是市場策略的部份，產品以外的範疇。

事實上，家用3D列印產品的週期仍處於引入階段，首部以超細易攜作為賣點的3D列印，將於2016年底前才投入市場，那麼早便蓋棺論定，即便扼殺了隨後週期的發展機會。

對於科技市場的洞察，必須持以開放的態度，以及宏觀的視點，與綜觀的方式作出全面化分析，才能從既定的思維突破出來，發現事物以外的可能性，以至衝出現象界限，看見另一市場的區隔。

一般觀點都只會朝向現在的市場現象，判斷產品的成敗價值，而不是以前瞻角度考量市場的潛力，以至於局限了對事態發展的洞察能力。

以小米（Mi）為例，一直被指模仿蘋果的山寨，以「價廉物美」的行銷概念發展規模，但在這銷售模式的推動下，已默默讓一個社群成長，也活化了一個生態的命脈，這個才是小米的核心價值。

最近發佈的搜狗輸入法小米版智慧應答功能，便是一個獲利模式的伏筆，只待系統與生態發展起來，應答系統便可成為帶動高增長收益的平臺。

生態經濟的模型

但是「生態」不是一朝長成，而是需要時間的孕育，如同 Facebook、Google、Apple、Mircosoft 等，這些用戶社群是由時間累積而來，與產品不斷提升所建立出來。因此，不要太早下定論他們所開發的「聊天機器人」和「智慧型助理」將會是一個泡沫。

事實上，這個開發是建基於一個成熟的生態之內，一層疊一層的架構內容，推動生態的整體進化，人工智慧的切入只是製造另一層次的獲利模式。

然而，人工智慧的開發一直徘徊在推論與探索之中，持續尋求階段性突破，直至「機器學習」轉入「深度學習」的里程，才真正衝出機器學習的框架，與符號接地的問題，能夠從人工分類的維度，轉入自學分類的流程，大大提升人工智慧系統對「資訊量」的特徵配置能力，這將是「聊天機器人」與「智慧型助理」的基礎。

同時在大數據推動下，人工智慧已靜悄悄滲入我們的生活，如 Facebook、Google 的廣告推送已經能夠從個人網路足跡的數據，找出使用者可能感興趣的資訊，進行自動推送的配對工作，更在錯誤與學習的重複演練下，學會篩選與淘汰的工作，持續增長推送智慧和能力，發展出類似對談的溝通情境。

然而，

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必須要認清一直談論的「聊天機器人」與「智慧型助理」，不是電影中仿人類的機器助理，那是電影情節不是科技本身的實質性，談的只是現實中建基於平臺上的人工智慧。

至於該泡沫文章引述的新創公司（x.ai智慧會議助理、clarke.ai自動會議紀錄助理、Wonder Bot筆記助理）本身都未能建立如 Facebook、Google、Apple、Mircosoft 等龐大的生態社區，卻以此作例證未免太牽強了。

反之，要考量是人工智慧對隱私權的保護，以及透明度和安全是否已作完善規劃？以致潛在壟斷的可能，從而削弱其他產業的發展機會。

重點是這「人工智慧」的價值本身不在於設備上，而是數據運算的產能上，如果沒法獲取大量數據的輸入，那「人工智慧」是不會成長的，也不會變得更有智慧，那麼便須透過群體協作的模式，製造更多數據蒐集的情境來餵養系統，這不是一間公司或一個團隊的力量便能完事，是須各機構的參與製造不同的情境任務，藉此吸納各數據範例來強化系統的學習能力。

因此， Facebook、Google 這類巨頭也相繼開放源碼，就是要讓更多人加入程式編寫的行列，讓各機構可因應自產業的需要設計外掛軟體，與該機器人系統進行協作式互動，如「揭示行銷策略的未來」一文所引述的例子，荷蘭皇家航空便是以外掛方式，建立專屬的應答系統為自己的服務增值。

那麼未來的商業模型，