2019年11月5日

黃錦輝 行業微觀

酒店機械人帶來驚喜

自反修例風波開始，每逢周末尖沙咀、旺角、灣仔、北角等旺區都會有點亂，部分港人因而選擇到內地度假，避避風頭。筆者上周末與太太到深圳消遣，今次入住的酒店設施非常先進，在創科應用方面帶給筆者一點驚喜。首先，在酒店大堂設有一台會走動的對話服務機械人。這類機械人見怪不怪，近年經常在酒店、商場及公眾場所出現。身為計算機科學家的筆者，在好奇心的驅使下對該台機械人進行多番「用戶測試」（UAT），發現它明顯比較靈活及聰明。

人形化亦有空間

一般市面上的對話服務機械人只提供查詢服務，在接受客戶的語言發問後，便會利用自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術把問題分析並轉化為索引，然後使用索引從數據庫中抽取出適當的答案。數據庫所儲存的是目標應用領域中經常出現的問題與答案（Q&A）。查詢服務之操作模型屬封閉（closed）式，因此只能提供數據庫以內的答案。若然客戶的問題超出查詢範圍，機械人的基本答案便是「不知道」或「不懂」，其回應令人非常無奈！

另一類對話機械人是以任務為主導（task-based），較普遍出現於智能家居，例如亞馬遜公司的Alexa智能助理。它會理解客戶的要求，然後把相關的任務完成，例如在家中選歌及播放音樂、調校音量等。雖然這類機械人亦屬封閉式，但它能覆蓋目標應用場景的所有任務，因此大受客戶歡迎。

第三類是聊天機械人，它模仿人類與對話者自由交談。理論上交談應該是瞎聊，內容可以是漫無邊際，所以機械人必然要知識豐富，才能對答如流，反之若然客戶經常收到「不知道」的答覆的話，便提不起興趣再聊。從技術層面看，要建設一個全面的智識庫並不容易，而機械人智識庫是為特定應用領域（domain-specific）而設。再者，機械人的對話必須生活化、夠「貼地氣」，在現實情況中無人喜歡與一個句句咬文嚼字的機械人對話。

理論歸理論，在商業應用上聊天機械人的對話策略是目標為本（goal driven），例如網購公司會設有「網紅」（KOL），它的任務是與不同網民聊天，從中說服他們購買產品。在商言商，機械人的智識庫也要裝備行商戰略的規則才懂得如何去賺錢圖利。

筆者在酒店所見的第一個服務機械人「小美」集上述三大功能（即查詢、任務為本及聊天）於一身，而且對答自如，既有趣又實用。現時「小美」是以輪代步，而且其貌不揚，「三分似人，七分似機」，所以在「人形機械人」（Humanoid）研發方面，酒店還有很大發展空間。

實用性完全改觀

筆者在酒店接觸的第二個服務機械人是「小肥」。它是一台「配送機械人」（Delivery Robo）， 專責在酒店內遞送物件到客人要求的地方。一如既往筆者透過點餐網站訂購外賣，以前是要到大堂取餐的，但是次「配送機械人」提供全程送餐。速遞員到達酒店大堂後，把外賣交給大堂經理，經理隨即把外賣放進機械人內及告訴機械人送餐的房號。之後機械人便乘電梯，走到目標房間的門外，致電客戶出來取餐，待客取餐後再離開，過程全自動化，不經人手。

同類型「送餐機械人」也曾經在香港掀起熱潮，旺角金旺茶餐廳於2016年引入了一台「侍應機械人」在店內「捧餐」而轟動一時，吸引不少客人光顧。但好景不常，兩年之後機械人被老闆「炒魷魚」了。筆者認為香港地方淺窄，「送餐機械人」在面積細小的餐廳無用武之地，所以被放棄也是意料中事。

不過，當接觸了「小肥」之後，筆者對這類機械人的實用性完全改觀。不似餐廳或酒樓，在酒店內的活動空間夠大，走動的人也較少，因此機械人與人的碰撞機會較低，工作效率自然提升。再加上酒店內的機械人能夠自動按鈕乘電梯，可謂活動自如。

只要餐廳、酒樓、酒店等地方夠大，「機器代人」送餐絕非天方夜譚。遠在天邊，近在眼前，去年大陸海底撈飲食集團豪花1.5億元人民幣打造「智慧火煱店」，在北京店內除了有「送餐服務機械人」之外，在廚房裏也設有一套非常先進的「配菜機械人」系統，專責因應顧客點菜單上的要求來為「送餐機械人」上菜，作好自動送餐的前期準備。

香港中文大學工程學院副院長（外務）

香港資訊科技聯會前會長

 

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