SpaceX 發射兩顆測試衛星成功!邁向全球寬頻網路計畫

。剛把 Roadster 跑車送去火星,馬斯克又開始了「放衛星」之旅!兩枚測試衛星的成功,代表著馬斯克的近地衛星網路 Starlink 計劃的正式開啟
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REUTERS/Gene Blevins
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本篇來自合作媒體 極客公園 ,INSIDE 經授權轉載。

美國當地時間 2 月 22 日晚,SpaceX 公司在加州范登堡空軍基地使用獵鷹 9 號火箭,成功發射了西班牙軍用觀測衛星 PAZ。不過,更值得關注的,反而是 SpaceX 此次發射所攜帶的兩枚用於測試的原型衛星 Microsat-2a 和 Microsat-2b。

這兩枚測試衛星的成功上天,代表著馬斯克的近地衛星網路 Starlink 計劃的正式開啟。剛把 Roadster 跑車送去火星,馬斯克又開始了「放衛星」之旅。

2015 年,當 SpaceX 還在苦苦測試火箭回收時,閒不住的馬斯克就向世人宣布了 SpaceX 的新計劃,Starlink 衛星網路。從名字可以看出,馬斯克的計劃是在地球上空組建一個用於通訊的衛星星座網路,據悉,如果 Starlink 成功,SpaceX 的衛星網路將能向用戶提供高達 1Gbps 的高速網路。

要達到這個網路速度,意味著 Starlink 的衛星不能處於距地球 3.5 萬公里以上的地球同步軌道,而只能處於近地軌道;後者意味著要想進行全球覆蓋,則需要大量的衛星來「補位」。相對於傳統軌道衛星不到百顆的數量,SpaceX 在 FCC(美國聯邦通訊委員會)申請的第一期衛星數量為 4425 顆,如果計劃成功,這些單顆重量為 386 公斤的小型衛星,將分佈在距離地球 1110  公里至 1325 公里內的近地軌道中。

可怕的還在後面,第一期衛星部署完畢,SpaceX 還計劃在距地球 340 公里的軌道中部署超過 7500 顆衛星,組成衛星網路的「第二軍團」。也就是說,Starlink 全部完成的話,SpaceX 將向軌道發射 12000 顆衛星。對比一下,目前全球在軌服役的衛星不到 2000 顆,不足 Starlink 計劃的六分之一。

根據華爾街日報消息,SpaceX 預測在 2025 年時 Starlink 的衛星網路用戶將達到四千萬,營收為每年 300 億美元。

馬斯克並不是第一個謀劃衛星通訊網路的巨頭,早在上世紀 80 年代,摩托羅拉就推出了銥星計劃(Iridium),希望發射 66 顆軌道衛星,組成一個以提供語音和低速數據為主的「天空蜂窩網路」,與地面通訊網路相抗衡。由於技術原因,銥星計劃最終失敗。而在新世紀後,重組的新銥星定位為地面通訊的補充,成功於 2011 年創收 3.84 億美元,並在 2012 年獲得 20 億美元投資,開啟新銥星(Iridium NEXT)計劃。

另外,OneWeb、Telesat 等公司同樣將目標定位為天空通訊網路。與 Starlink 構成直接競爭關係。其中,OneWeb 計劃發射 648 顆衛星組網,為數億人提供網路寬帶的願景也拿到了來自軟銀、維珍、空客等大公司超過 17 億美元的融資,可見資本對計畫的認可。就在 2017 年 9 月,SpaceX 還和 OneWeb 以及 Telesat 在衛星頻段上,在 FCC 爭得不可開交。

不過,相對於競爭對手,SpaceX 的最大優勢無疑是自由的發射機會,用自家獵鷹火箭發射 Starlink 衛星,簡直相當於用 Uber 順便送外賣。值得玩味的是,如果 SpaceX 沒有將火箭發射的價格壓得這麼低,很可能商用衛星領域的競爭還不會這麼激烈。


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。

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