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今年的消費(fèi)電子里，伴隨著人工智能技術(shù)的快速推進(jìn)，智能玩具，特別是萌寵機(jī)器人的新品越來越多。
早在2019年，日本公司GROOVE X就打造出了家庭陪伴機(jī)器人“LOVOT”，并在2023年2月進(jìn)入中國大陸市場。2023年5月，日本松下公司也推出了同類產(chǎn)品NICOBO，用其可愛呆萌的外觀治愈了很多孤獨(dú)的人。
最近卡西歐自主開發(fā)的小型寵物機(jī)器人“Moflin”也成為熱門話題，可放在手掌上的可愛外觀和動作加上合適的價(jià)格，使得這款首次發(fā)售的產(chǎn)品比預(yù)期更早售罄，頗受歡迎。
Moflin去掉了傳統(tǒng)的高性能機(jī)器人具備的活動手腳等。減少了直接關(guān)系到成本的馬達(dá)數(shù)量等，呈現(xiàn)出可放在掌上的像小動物一樣的外觀和動作。此外，考慮到即使不說話也能顯得可愛和帶來治愈，并沒有搭載說話功能。沒有設(shè)定主題，只注重讓人感到可愛的尺寸、外觀和動作。雖然去掉了說話和走路等要素，但Moflin擁有最尖端的技術(shù)。搭載了卡西歐自主開發(fā)的專注于情感的AI。根據(jù)主人的觸碰方式和說話方式等，Moflin的情感會發(fā)生變化，逐漸形成自己的性格。據(jù)悉，花費(fèi)50天左右，經(jīng)過情感表現(xiàn)范圍擴(kuò)大等成長后，形成不同個(gè)性，總共有400萬種以上。
國內(nèi)由萌友智能研發(fā)的AI毛絨萌寵Ropet，產(chǎn)品在去年12月完成研發(fā)并上線眾籌平臺Kickstarter，籌集金額已超500萬港元。Ropet立足情感陪伴，從視覺、聽覺、觸覺等多個(gè)方面打造出了萌寵機(jī)器人，為那些高情感需求的人提供了一種另類的陪伴，特別適用于年輕獨(dú)居女性群體。
我注意到，Ropet采用了離線方式的推理技術(shù)，將使用過程中所有的原始數(shù)據(jù)，都只通過端側(cè)大腦處理，將數(shù)據(jù)矩陣變成一些簡單的代碼長時(shí)間儲存至本地，并保證在斷網(wǎng)環(huán)境下能夠完成。對人們的行為也只是識別并不會記錄，以此來保證用戶隱私不受到人工智能的“侵犯”。
按照其團(tuán)隊(duì)的說法，在歐美對隱私安全十分敏感的地區(qū)，如不能很好地保證隱私安全，將失去很多潛在購買者。無論是AI軟件還是硬件產(chǎn)品，隱私安全一直以來都是被關(guān)注的重點(diǎn)。隨著與AI“相處”得越來越默契，依賴感增強(qiáng)的同時(shí)，用戶也變得警惕起來。并發(fā)出類似“AI這么了解我，是否竊取了個(gè)人隱私數(shù)據(jù)？”這樣的疑問。
歐美對于智能玩具有比較嚴(yán)格的隱私保護(hù)法規(guī)：
1. 美國的COPPA法案：美國1998年通過的《兒童網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)法》（COPPA）明確規(guī)定，智能聯(lián)網(wǎng)玩具和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備屬于COPPA涵蓋的在線服務(wù)范圍，必須遵守隱私保護(hù)要求。
2. 歐盟的GDPR和AI法案：歐盟2016年通過的《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）首次明確為兒童數(shù)據(jù)提供特別保護(hù)。此外，歐盟新《人工智能法》要求使用人工智能技術(shù)的玩具必須遵守網(wǎng)絡(luò)安全、個(gè)人信息保護(hù)和隱私要求。
智能玩具的隱私風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的。智能玩具通常內(nèi)置麥克風(fēng)、攝像頭、GPS和語音識別技術(shù)，通過Wi-Fi和藍(lán)牙連接互聯(lián)網(wǎng)，可能收集兒童的姓名、地理位置、照片、音頻和視頻等信息，存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。例如，2017年美國FBI曾警告，聯(lián)網(wǎng)玩具可能被黑客利用，獲取兒童的隱私信息。
采用離線推理模式，可以減少數(shù)據(jù)傳輸過程中的隱私風(fēng)險(xiǎn)，避免兒童信息被上傳到云端或第三方服務(wù)器，從而更好地保護(hù)兒童隱私。
歐美對隱私保護(hù)的高度關(guān)注確實(shí)會促使智能玩具更多地采用離線模式進(jìn)行推理，以減少隱私風(fēng)險(xiǎn)并符合相關(guān)法規(guī)要求。
在邊緣推理中，從技術(shù)和運(yùn)營成本的角度，離線和在線方式各有利弊。
離線邊緣推理：
優(yōu)點(diǎn)
1. 低延遲：數(shù)據(jù)處理在本地完成，無需依賴網(wǎng)絡(luò)傳輸，響應(yīng)速度更快，適合對實(shí)時(shí)性要求高的場景。
2. 隱私保護(hù)：數(shù)據(jù)在本地處理，不上傳到云端或外部服務(wù)器，減少了隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
3. 離線可用：即使在網(wǎng)絡(luò)不可用的情況下，設(shè)備仍能正常運(yùn)行。
4. 節(jié)省帶寬：減少了數(shù)據(jù)傳輸量，降低了網(wǎng)絡(luò)帶寬的使用。
5. 降低成本：減少了對云端資源的依賴，降低了長期運(yùn)營成本。
缺點(diǎn)
1. 計(jì)算資源有限：邊緣設(shè)備的計(jì)算能力、存儲空間和能源供應(yīng)通常有限，難以處理復(fù)雜的模型。
2. 模型更新困難：離線模式下，模型的更新和優(yōu)化需要手動操作，不如在線模式靈活。
3. 初始部署成本高：需要在邊緣設(shè)備上部署硬件和軟件，可能增加初始投資。
4. 維護(hù)復(fù)雜：邊緣設(shè)備分布廣泛，管理和維護(hù)難度較大。
在線邊緣推理：
優(yōu)點(diǎn)
1. 計(jì)算能力強(qiáng)大：可以利用云端的強(qiáng)大計(jì)算資源，處理復(fù)雜任務(wù)。
2. 模型更新靈活：模型可以在云端進(jìn)行訓(xùn)練和更新，實(shí)時(shí)同步到邊緣設(shè)備。
3. 易于擴(kuò)展：通過云端管理，可以快速擴(kuò)展到更多設(shè)備和場景。
4. 資源優(yōu)化：可以根據(jù)需求動態(tài)分配計(jì)算資源。
缺點(diǎn)
1. 依賴網(wǎng)絡(luò)：需要穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，否則可能導(dǎo)致延遲或服務(wù)中斷。
2. 隱私風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)需要傳輸?shù)皆贫耍黾恿穗[私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
3. 帶寬需求高：大量數(shù)據(jù)傳輸會增加網(wǎng)絡(luò)帶寬的使用。
4. 成本較高：長期依賴云端資源會增加運(yùn)營成本。
離線邊緣推理更適合對實(shí)時(shí)性、隱私保護(hù)和可靠性要求較高的場景，如自動駕駛、智能醫(yī)療等。在線邊緣推理則適合對計(jì)算能力和靈活性要求較高的場景，如復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和動態(tài)模型更新。實(shí)際應(yīng)用中，云邊協(xié)同模式（結(jié)合離線和在線的優(yōu)點(diǎn)）可能是更優(yōu)的選擇。
智能玩具領(lǐng)域，如果是從兒童的隱私保護(hù)出發(fā)，可能要更關(guān)注離線邊緣推理的方案，尤其是以歐美市場為目標(biāo)的產(chǎn)品，帶邊緣推理的MCU可能是未來主流選擇。
