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2021/12/25
從觀念上看來，其實3D列印不是一種技術，而是一種製造方法，原名為Additive Manufacturing（增量製造），其實包含了所有用堆棧層次來製造的方法，實行已有三十年之久。
而為什麼製造業依然使用注模（Injection Molding）為主，而不用3D列印呢？
道理很簡單：質、量跟成本。
注模不但質量一致、出錯率低，當開始進行量產時，時間和金錢成本都較增量製造低上許多。說穿了，本來3D列印就不適合用來製造量產商品。
當然，有很多人會爭論說3D列印的重點在訂製化。沒錯，重點確實是訂製化而不是量產，但是3D列印卻無法克服許多技術上的問題。
首先，3D列印並不是一種技術。因此，在「列印」塑料、金屬、尼龍、水泥、樹脂等不同材質的印表機，實際上都是不同的增量製造技術，不但很難（甚至不可能）同時進行，也無法將一種增量製造的技術直接拿去應用在不同材質上。
因此，3D列印要做到不同顏色、不同材質，都非常困難。說到訂製化，基本上幻想已經破滅了。
再來，各類3D列印技術的穩定性仍有待加強。
當初3D列印公司與科技業唬爛的願景，其實都忘了跟大家說：3D列印不是像噴墨和激光印表機一樣，你想印就印。
最後就是3D列印的素材必須要有可塑性，然後再冷卻成形。這代表增快3D列印速度非常困難。因此，在做任何民用消費市場應用時，要做到大家所想的實時列印，是難上加難。
同樣地，3D列印不會消失，但是未來的用途恐怕會局限於Maker、專業原型製作與工業用。
如果你是計算機白痴但是卻信了這神話買了一台3D印表機...
不妨考慮改裝成水族箱。
智能玩具與教材
隨著物聯網潮起，另外一科技神話就是靠軟硬整合，我們將能創造更多與計算機結合的智能玩具和教材來提升娛樂效果與輔助教育。
在硬體成本降低、低能耗通訊模塊問世以及雲端成本降低后，不管是一些遙控機器人、教育機器人還是親子互動玩具都相繼進入市場。
然而，智能玩具與智能型教材，雖才開始，但是已困難重重。
至今，除了BB-8遙控機器人搭了《星際大戰》的順風車以外，許多新創智能型玩具產品上市后，銷售量都不亮眼。而智能玩具上市公司LeapFrog前年爆發財務困難后，今年被港商VTech以7千2百萬美金賤價收購。而老牌玩具商Hasboro、Mattel等在內部研究玩具機器人、智能對話玩具以及兒童用無人機后，計劃通通糟到腰斬。
為什麼呢？
其實這跟玩具和教育市場的本質有關。玩具市場是個高淘汰率的市場，通常孩童對於玩具的新鮮感不會超過兩個月。而孩子對於玩具的新鮮感亦非功能導向，而是品牌印象主導。
所以，玩具業最有效的商業模式就是低成本但是高品牌價值的玩具，比如說鋼鐵人、Hello Kitty、冰雪奇緣動作玩偶等，而且通常售價不會超過四十元美金。因此，智能玩具不但單位成本太高，其功能性又不是重點，從商業角度看來難以賣座。
而教育市場呢？大部分的基礎教育講究抽象的符號知識（Symbolic Logic），因此相當注重知識的結構和呈現方式。
平板、計算機以及其他顯示設備的好處是能夠因應知識的特性改變介面和互動方式，但如果今天若採用硬體智能教材呈現，反而更難改變互動方式。而使用硬體互動跟軟體互動有質性上的差別嗎？
不見得。
智能玩具與教材最後一大瓶頸就是投入研發后，卻沒有可預期的明顯商業價值。除了「有趣」以外，長期的發展潛力備受質疑。
壓死智能玩具的最後的一根稻草，應該要算是智能玩具缺乏Recurring Revenue（連續性營收）。
當孩童厭倦了平板App上的內容，他可以下載更多內容或是其他的App繼續使用，因此創造連續性的收益。但是智能玩具卻沒有人會願意多付你錢去購買更多內容，因為孩童厭倦的是硬體外型，即使有再多軟體內容都難以說服客人買單。
（噓...其實美國幾個知名加速器都看走眼，已經在智能玩具產業被套牢幾次了。）
VR 虛擬現實
虛擬現實話題，應該不用多說，HTC已經把棺材本壓在Vive上。Facebook有Oculus、Google也投入Google Cardboard。而阿里巴巴、騰訊與百度也積極投入一「聲稱」將有850億美金市值的VR產業。在此只討VR，不論AR。而其實VR還沒成熟，已經有明眼人看出純VR的前景堪憂。
從娛樂的角度看來，VR絕對會存在（也一直都存在著），但是除了昂貴的娛樂外，VR究竟能夠創造多少產值？許多科技媒體大神希望我們相信VR可以用在教育模擬、視訊溝通等，實用性無窮。
然而，事實上VR很明顯地必須面對實用性的問題。今天的遊戲產業分為遊戲主機和手機遊戲兩大塊，玩家在設備上的投資意願已經很明顯了，VR遊戲將關注遊戲主機市場。
但是，過去遊戲主機推3D顯示器和3D遊戲，完全沒有起色，這或許已經說明了這些視覺上的小聰明，對於玩家並不重要，還不如專註於遊戲內容和遊戲引擎。
而說到內容和引擎，由於VR的機制複雜，除了要戴笨重的頭盔外，還要拿兩隻控制器揮來揮去，要為這種全方位互動模式設計內容，難度上比遊戲遊戲桿、鍵盤滑鼠還要複雜得多，是否會有遊戲開發者願意去花大筆開發成本去賭VR遊戲呢？
答案是目前還沒有。VR設備如Vive和Oculus都是數百元美金起跳，買一台Vive加上定位器的價格，差不多可以買兩台PS4或是Xbox One。 而最大的致命傷仍在：這樣的遊戲真的比較好玩嗎？
VR或許能應用在邏輯性知識或是純粹的感官體驗，但必須為每種題目都提供專屬的VR內容，再估算VR內容開發意願和成本的話，VR完全沒有吸引力。
說到教育應用，又不得不提到各類知識形態的差異。大部分基礎教育的知識形態非常程序化，而且時常以符號呈現，擁有全景的互動對於程序化知識並沒有什麼明顯的幫助，你能想象用VR做代數問題或是學習英文寫作嗎？
VR或許能應用在邏輯性知識或是純粹的感官體驗，但是問題回到了知識結構和呈現方式：你必須為每種題目都提供專屬的VR內容，以VR目前的內容開發意願和成本來看，VR完全沒有吸引力。
試想，如果今天需要手動操作，VR需要幾百甚至上千美金，而一套高中實驗器材可能還比較便宜，而且還可以重複使用。若今天討論的是感官體驗，請問學生看一段高畫質影片跟看一段VR影片會有很大的差異嗎？差異有上千美金的價值嗎？最後別忘了，學習的一大重點在於專註力，如果學生有全景互動，對於學習是否有多少實質幫助？
從教育上看來，亦困難重重，理論上沒有明顯優勢。
最後講到通訊應用，則是回到最根本的成本和效益問題。撇開應用，VR本身的技術有很大的致命傷。相對於AR（Augmented Reality，增強現實），VR的空間被限制在偵測器可及之範圍。由於VR的頭盔是全罩式，使用者若一不小心動作太大可能會跟實體空間撞擊而受傷。
VR最難以令人接受的致命傷就是，一套設備只能有一人體驗，即使多幾套頭盔都無法在同一空間中使用。
到目前為止，所謂純VR產業的相關設備和內容已投入數百億美金以上。如今昂貴的產品上市了，卻在消費市場仍不見相關應用，要跌，恐怕跌得不輕。
當然，專業和工業領域中VR永遠佔有一席之地，但這和當初科技業向我們兜售的願景又是兩回事了。
AI 聊天機器人與智能助理
最後，讓我們來聊聊人工智慧。這幾年由於工業用與企業用人工智慧不斷翻新，而且有人相信未來能創造上兆美元價值，於是有些科技人也動起腦袋，創造了個人用的AI噱頭，激發我們對於智能型助理的遐想，可望有一天有超聰明的AI可以聰明到幫我們處理任何事，我們只要茶來伸手飯來張口。
在了解這種民用AI的可行性之前，我們必須要了解一下AI本身有諸多定義，而現在我們做的AI跟三十年前的AI目的和方法有很大的出入。
三十年前的AI講究的是了解和模擬人類的知識彙整與推理能力，但是今天的AI，重點在於實用性，利用數據模型來將人類做的許多歸納和決策工作自動化。
今天的AI是自動化工業的延伸，並非朝模擬全能人類智能為目標。若硬要正名，今天所謂的AI其實是Machine Learning（機器學習）。
簡單而言， 機器學習的目的在於達到特定一種工作的高度自動化，而不是要讓AI能夠完成不同領域的工作。 意思就是，下圍棋的AI就是下圍棋的AI，他不會突然發展出識別小雞性別的特異功能。
當然，今天的AI技術在工業和企業運算都發揮了極大效用，但是為什麼在個人用卻前景堪憂呢？
目前一些新創公司如x.ai智能會議助理，還有clarke.ai自動會議紀錄助理，以及Wonder Bot筆記助理等，雖然已推出產品，但仍未見大紅大紫。而像x.ai已經是科技新創的新寵兒，吸引到兩千三百萬美金B輪，但是卻仍未找到商業模式。
今年才有人鼓吹說AI聊天機器人和智能助理即將取代App，成為下一波行動科技主流。
很可惜，這一切恐怕都不會成真。
AI聊天機器人和各類智能助理的最大問題，跟為什麼至今最好用的筆記App也不過是OneNote、EverNote，原因是一樣的。
最大的原因在於：工業和企業內部的工作都有明確、可量化的目標，但是個人日常生活中從事的工作，大部分的目標不但難以量化，所涉及的知識更是偏重邏輯性而非量性。
最簡單的例子就是買菜，如果你今天想要做一道炸醬麵，請問機器人怎麼幫你買菜？
機器人必須要懂得閱讀食譜，並且要了解很多食材知識（如加入小黃瓜可以解膩、加入紅蘿蔔可以增加甜味、加入冬瓜可以中和豆瓣醬的濃稠等）。機器人必須要能夠自動分析食譜，了解你的喜好，並且上網幫你挑選食材，光是上網買菜這麼單純的事情都需要如此多的邏輯性知識。
最大的問題是，如果機器人需要更多信息，他也不能一直煩你，不然要跟機器人打太極打個十分鐘，你就乾脆開App自己去下單就好了啊！
而今天假設這訂菜機器人開發完畢上市，最難堪的問題就是：有人會光為這功能掏錢包嗎？
若要做到一真正實用的個人助理，那怕是上網買菜，就連幫你選音樂列表、規劃旅程、尋找機票等工作，都要能夠一把包辦。
你能想象，擁有三千多萬美金資金的x.ai，最後做出的產品只是幫你尋找開會時間和確認開會地點嗎？你就能想象，實際上要為個人解決非常單純的日常生活問題，所需要投入的研發成本有多大，做不做得出來、做不做得好還不知道。
因此，至少在可預期的未來中，個人用的AI難以創造很大的產值，更不要想會有很多人為了穩定性不足、準確率不夠的智能助理和聊天機器人付錢。
創業家：不要留戀技術，請愛上價值
說到最後，為何如此多的科技產業面臨泡沫化的危機？
因為科技人常留戀技術，結果科幻劇場劇本一寫欲罷不能，卻忘了一部劇要有演員、要有布景、要有燈光、要有製片，這一切無法落實，最後劇本也只是劇本。
因此在思考任何科技產業的同時，請記得：別留戀技術，能創造價值，才有人買單。
沒有人願意付錢使用的技術，代表價值創造的基礎出了問題。
與其戀戀不捨，不如好好思考如何扭轉（Pivot）。
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