破天荒!平昌奧運場外世界首屆機器人滑雪賽吸睛登場

科技感滿滿的平昌冬奧上,在場外竟默默的展開一場機器人比賽,對冬奧比賽項目陌生的讀者這場破天荒的機器人比賽也許更吸引你!
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REUTERS/Kim Hong-Ji
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號稱最冷的平昌冬季奧運,分佈於平昌、江陵和旌善 12 個比賽場館,除了各項挑戰極限的冰雪運動,另一項吸引外媒關注的莫過於各項高科技的投入,像是開幕式上英特爾驚艷全場 一千多架無人機燈光秀機器人傳遞奧運聖火 、奧運史上首個 5G 無線網絡、阿里巴巴展現 雲上奧運概念 、會場出現各種指路、照相機器人,這次在奧運場外一場破天荒的機器人賽事悄悄展開。

韓國當地時間 2 月 12 日早上九點,距離奧運會場一小時車程的橫城郡 Welli Hilli  滑雪場上, 來自韓國機器人研發團隊們共同舉辦了一場顛覆性的機器人滑雪比賽,八組隊伍共襄盛舉爭奪ㄧ萬美元獎金。

依照主辦單位規定機器人符合幾項標準,須以獨立電源運作,在外型上高度須達 50 公分、可以雙腳站立,具備膝蓋、手肘等基本關節。這些機器團隊來自不同大學研究團隊、和私人企業,當然他們所研發出來的滑雪機器人也各具特色,有些與人一般高,有些則像小矮人般不及人類膝蓋,這些機器人透過多個馬達運作,部位上配戴感應器,最終穿上滑雪裝備看起來如真人選手蓄勢待發。

造型迥異在性能上實力也相當懸殊,有機器人滑坡途中摔倒無法順利抵達終點,有些則可以靈敏的閃避雪地上的障礙物順利通過坡地。

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Robot Alexi takes part in the Ski Robot Challenge at a ski resort in Hoenseong, South Korea, February 12, 2018. REUTERS/Kim Hong-Ji - DEVEE2C0SIP47
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造型逼真也十分奇葩,不過你肯定會好奇這場破天荒的賽事最終鹿死誰手呢?機器人在賽事中跌倒會有什麼樣的反應,能夠跌倒後再站起來嗎?從主辦單位所提供的影片中來看看,這是冠軍機器人在賽程中遇到障礙物的畫面,成功閃避也有直撞失誤,跌倒翻了一圈重新站立繼續前進:

本次獲得冠軍的為以韓國卡通命名的「Taekwon V」,外型屬於參賽者中矮小者,不過根據團隊 MiniRobot Corp 表示,這個迷你的機器人配有 21 個馬達,致勝關鍵為相機感應器能夠辨識紅藍的旗幟,順利閃避通過。

本場賽事雖然並非奧運官方舉辦,但在場外上破天荒的機器人運動會也為這次科技感滿滿的平昌奧運增添了不少色彩,未來機器人的發展以及更正規的比賽項目相當令人期待。


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。
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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。

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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。

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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。

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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。

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