到2018年底，孩子比在书本上翻页更习惯于在平板电脑屏幕上轻敲，并且使用了虚拟现实技术，以使孩子们不怕接种疫苗 。 圣诞老人的机器人化已成为时间问题。



当然，您可以等待来自Futurama的Robosanta的出现，但它距XXXI世纪还很遥远。 我们决定赶时间，并想像一下不久的将来Robomoroz会是什么。 Binary District课程的演讲者讨论了Frost的外观，与儿童的交流方式以及将其数字化时将面临的问题。

为什么我们需要圣诞老人

首先，我们将确定圣诞老人要解决的任务。 讲商务语言时，我们将尝试建立孩子的客户路径，其主要目标是获得所需的礼物。

在理想的世界中，孩子勤奋学习，一年四季表现良好。 到今年年底，结果和成功得到了验证，孩子选择了礼物并给圣诞老人写了一封信。 购买，交付和交付礼物。 通常，为了让您感到惊讶，孩子需要在圣诞树上完成多项任务。

圣诞老人直接参与三个阶段：与孩子的交流，礼物的选择以及拿着礼物的圣诞树。

给罗博莫罗兹的信：文本识别和爱丽丝

也许每个童年时代的人都给圣诞老人写了封信，讲述他们今年的成就，并索要一份当之无愧的礼物。 现在，孩子们开始打字的时间要早​​于手写。 通过聊天实现通信似乎是合乎逻辑的。 但是，Sberbank产品设计师兼产品设计周末课程的讲师Mikhail Fedosov认为，触觉和精细运动技能的发展对儿童很重要。

“最好的解决方案是用手留下一封信，并利用文本识别功能。 对于儿童的书面文字来说，这将更加困难，但是当今AI领域的功能允许实现此类功能。 为了营造一种魔幻的氛围，增强现实将为我们提供帮助，借助智能手机的摄像头，可视化将智能手机的信件发送给母亲圣诞老人的视觉效果”

孩子们还喜欢与语音助手交流，有时还像对待家人一样对待他们。 言语交流对于孩子的成长同样重要。

“创建独立的语音助手几乎没有道理，因为圣诞老人是一个季节性的故事。 现有助手中的方案适用于此。 例如，爱丽丝（Alice）可以创造一种适当的新年技能，在这种技能中，她可以用圣诞老人的声音与孩子进行交流，并根据孩子的意愿来响应触发因素。

礼物选择：自然语言处理和市场

Robomoroz将要做的第二个任务是领取礼物。 您可以通过充当合作伙伴的市场和在线商店购买和交付礼物。 NLP技术将处理信息的提取，而人工智能将根据兴趣选择礼物。 纳米语义神经语言实验室负责人兼商业AI课程的讲者Anna Vlasova相信Robomoroz的可能性将不仅限于此。

“在业务级别，Robomoroz可以收集数据并进行分析。 当然，也使用现代技术：从聚类请求到训练有素的神经网络。 例如，根据与Robomoroz进行的第一波交流，您可以调整对某些玩具受欢迎程度的期望，确定品牌与渴望礼物的性别之间的相关性，并获取许多其他信息。 这将有助于礼品制造商为明年的假期做更好的准备。”

Tinkoff.ru吸引力管理开发负责人兼Teamlead Weekend课程的负责人Alexander Polomodov认为Robomoroz不仅可以帮助选择礼物，还可以根据孩子的成功来调整礼物的预算。

家长通常会在即将到来的一年的结果之后给孩子礼物作为奖励：在学校的成绩，运动，音乐等方面的成就。 这可以与金钱联系在一起，而金钱会在一年中逐渐沉积。 因此，有可能避免上个月的不必要支出，并赠送与孩子们的成就相对应的新年礼物”

携带圣诞树：人脸ID和AR

仍然是最期待的交货。 孩子要么在新年的早晨找到宝藏盒，要么在新年晚会上亲自从圣诞老人的手中收到它。 技术将在这里找到应用。

亚历山大·波洛莫多夫（Alexander Polomodov）建议通过增强现实技术制作动画和进行交互：演示将基于脚本，而交互将基于语音识别和NLP。

米哈伊尔·费多索夫（Mikhail Fedosov）补充说，礼物不仅可以是有形的，而且可以是数字的。 例如，从CS：GO获得武器的皮肤，或从Dota 2获得英雄的装备。因此，早树可以变成一种口袋妖怪Go，孩子们可以在其中寻找礼物。

Mikhail Fedosov说，如果我们直接谈论圣诞老人的机器人角色，那么会有很多限制。

“ Roboromoz不应看起来像一个活泼的角色，而应该像一个洋娃娃或一个真正的机器人。 这是由于“险恶的山谷”的影响 ：看起来或像人的机器人或其他物体，但并不完全像真实的人，会引起人们的厌恶。 制造机器人的材料也很重要。 孩子们喜欢触摸一切，因为他们的触觉是探索世界的一种方式。 还应该记住，机器人可能很重，因此，出于安全原因，Robomoroz的功能将仅限于坐在圣诞树旁。 孩子们可以坐在他的膝盖上，阅读诗歌，交流。 并且Robomoroz将通过Face ID确定谁朗读给他，并在AI的帮助下评估朗诵的诗歌”

子弟的孩子们不仅读书，参加比赛，还要求新年礼物。 Anna Vlasova说，在儿童直接谈论自己的愿望的情况下，不必使用神经网络。

“这可以借助基于规则的系统或经过训练的神经网络来实现。 使用规则对礼物的愿望进行收集，分类和转移更加方便，但是您可以尝试其他选择。 愿望被整理成一个列表并发送给父母。 没错，如果有人意识到这一点，父母不太可能会高兴。”

营利：广告和数据

首先，那些已经拥有自己的语音助手的人，例如Google，Amazon或Yandex，将能够在Robomoroz上赚钱。 作为一种获利模式-在推荐中为孩子赠送礼物的内容相关广告。 例如，Yandex和Sberbank拥有“ Take”，因此Alice可以直接链接到其市场。 拥有自己的商店的亚马逊将能够通过Alexa组织商品的购买和交付。

Robomoroz的所有者还将能够向商品和儿童玩具制造商出售查询统计信息，以便他们可以更好地为下一个新年做准备。

如果我们谈论涉及Robomoroz的事件，那么同一Steam可以充当合作伙伴，并为新年的AR游戏发行礼物。

Roboromoroz的货币化模型当然不会受到限制。 唯一的问题是这种产品的季节性。 因此，很可能只有拥有现成的类似解决方案的大公司才能负担得起这样的Robomoroz。