蘋果又被告!專利流氓稱 Apple Watch 侵權

蘋果又被告了,這次是因為 Apple Watch 的心率感應器技術。
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A woman tries a new Apple Watch Series 3 Cellular model after it goes on sale at the Apple Store in Tokyo's Omotesando shopping district, Japan, September 22, 2017. REUTERS/Issei Kato - RC17F22C4120
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原文刊登於 iFanr ,INSIDE 獲授權轉載。

蘋果又被告了,這次是因為 Apple Watch 的心率感應器技術。

對 Apple Watch 用戶來說,心率測量功能是不可或缺的一部分。目前,蘋果所採用的測量方式為光電法,它可以允許設備在不對人體產生侵入的情況下,通過近紅外 LED 光源及相應的接收器來完成對心率的測量,是市面上較為流行的一種監測方式。

不過一家位於美國密西根州的創業公司 Omni MedSci 在週五的時候表示,蘋果在 Apple Watch 上所採用的這項心率感應器技術,涉嫌對自己公司的專利侵權。

根據他們的說法,蘋果的 Apple Watch 中所使用的心率感應器技術,侵害了自己所獲得的四項專利,它們都與可穿戴設備中的光電測量方法有關。

該公司還指出,在 2014 年到 2016 年之中,他們已經與蘋果進行了數次會面協商,但雙方並未能達成共識。

而在週五的時候,他們也已經正式向德州東部地方法院提起了訴訟,要求蘋果禁售相關產品,並賠償自己的損失。

有意思的是,這家公司所選擇的訴訟地,一向被視為是專利保護的天堂;而該公司的創辦人穆罕默德伊斯蘭(Mohammed Islam)旗下的六家公司,總共擁有超過 150 項技術專利,曾經對多家公司提起過專利訴訟。

 

一家來自底特律的媒體曾經表示,這家公司就像一個非常典型的「專利公司」,「他們不停地申請專利來提請訴訟,就像一場行為藝術。」

事實上,這也不是蘋果第一次被這樣的「專利流氓」給纏上了。之前,他們曾因為 Message、AirPlay、Continuity 等功能而被一家名叫 Uniloc Corporation 的公司告上法庭;而另外一家同樣知名的專利公司 VirnetX,也曾讓蘋果面臨多達 4.397 億美元的罰款。

 

如果非要算一下的話,這樣的專利訴訟幾乎每幾個月都會來一次。

透過從一些瀕臨破產的技術公司手中購買,這些「專利流氓」公司往往能以極低的成本獲得一些技術專利;之後,他們便會積極地關注市場上的大公司和產品,為自己尋找可以進行專利訴訟的可乘之機。

有的時候,一些律師也會專門幫助他們打這種專利訴訟官司,基本上形成了一條產業鏈。

專利制度本來是為了保護知識產權,但一旦被有心人鑽了空子,就成了技術壟斷甚至敲詐勒索的工具。不只是小的「專利流氓」公司,一些大企業有的時候也會利用專利制度的漏洞來為自己攫取利益。


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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