【有恆為 AI 成功之本】影像辨識 AI 正夯,盾心科技獲得投資,台灣 AI 新創走自己的路

如果中國以不顧人權的方式發展人工智慧,那麼台灣則可以在兼顧人權的情況下,走出自己的一條路來,而且也將會比中國用以監控的技術更能被全世界所接受。
評論
評論

「人工智慧」是最近最受關注的議題,而影像辨識新創在兩岸都獲得了不少關注,最近又一台灣 AI 新創捷報!盾心科技獲 680 萬美元 A 輪融資 ,之前的中國的商湯科技拿到了 4.1 億美元的 B 輪融資,創全球 AI 單輪融資最高紀錄,兩則新聞的共通點是盾心科技與商湯這兩家公司是以深度學習技術做到影像處理的人工智慧公司。

透過深度學習的人工智慧技術,這幾年已經達到影像辨識的成功率超過人類雙眼的能力。仔細比較後,發現兩岸新創在影像辨識的應用思考很不同。

商湯科技是第一個在 ImageNet 大賽(Google 李飛飛在 Stanford 大學時開始辦的影像辨識大賽)中得冠的中國廠商,並將這樣的能力應用在物聯網周邊的數位監視器、機器人等需要利用到機器視覺的地方。而在中國著名的另外還有三家影像辨識的人工智慧獨角獸:曠視科技、依圖科技與雲從科技。

  • 曠視科技有全球最大的人臉辨識平台,替超過一億人提供刷臉服務,而且跟警政系統合作,利用在公共場合的智慧攝影機,抓到了超過一百個逃犯。
  • 依圖科技更是以十億級人像庫比對能力著稱,在安防領域接上了上百個公安系統,也對接了招商銀行的網點。
  • 雲從科技則是專注於人臉辨識,主攻安防和銀行兩個領域,目前技術被中國四大行所使用。

針對安全防禦或銀行客戶關係管理的臉部辨識,需要建立大量的人臉多角度照片的資料庫,結合政府或機關,先建立人臉資料庫,才有機會達成。但是這些技術要實際應用,在注重隱私權的國家來說,幾乎是不可能的任務。

台灣的盾心科技則走出另一條路,應用深度學習針對影像辨識做到偵測出可能或已經發生的異常行為,像是人員闖入未授權區域、肢體衝突、徘徊、翻牆、尾隨,以及路口事故或保全區域內的其他動靜等,這樣的應用可以強化區域安全防護,而且因此可以降低保全人員的負荷,所以它的客戶遍及公司、學校、政府機構與商業場所,且這樣的辨識技術不涉及人臉識別,重點是動作。之前被阿里巴巴投資的創意引晴公司是把這樣的技術應用在影片廣告,透過將影片與廣告整合,讓影片中的角色或設備出現在廣告上,而消費者就會不自覺的被影片中的廣告所吸引;另外也應用這個技術在影片搜尋上,想做影音界的 Google,創意引晴的辨識資料就是來自廣告影片中的資料或是來自網際網路圖片的搜尋結果。

在台灣,不經同意私自拍照而用來做影像辨識大數據使用是侵犯肖像權與隱私權的。雖然銀行在開戶時會幫客戶拍照片,在中正機場辦快速通關、政府單位辦護照、身份證及健保卡的單位會留有國民的照片,但除了特殊情境追蹤(犯罪、走失),不能做不經同意的使用,這些顧慮在中國都幾乎沒有,加上中國的國家監控要求,這也讓中國人臉辨識安防成了大熱門,也讓阿里巴巴網路購物刷臉(影像辨識認證)變成現實。只是,發展這樣的技術,大概也只有在中國這個市場能實際商用。而台灣的發展方向,則比較符合全球市場的需求。

人工智慧可以做的領域很多,並不會因為中美大廠已經做得很好而讓其他人沒商機,像盾心科技與創意引晴,都因為找出自己的利基而被重視,成為台灣被看好的新創。一如阿里巴巴技術委員會主席王堅所說:「台灣可能是最有機會做人工智慧的地方」,而這樣的可能,必須以沒人做好的利基,或是已經有強力基礎的地方開始。如果中國以不顧人權的方式發展人工智慧,那麼台灣則可以在兼顧人權的情況下,走出自己的一條路來,而且也將會比中國用以監控的技術更能被全世界所接受。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
評論
Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
評論

透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

本文章內容由「驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。