高通預計推出針對筆記型電腦的驍龍1000處理器與Intel一爭高下

驍龍 1000 被認為是一款功能更強大的筆記型電腦晶片,旨在與 Intel 的 Y 系列和 U 系列處理器一爭高下──這兩款 X86 處理器目前被廣泛用於各種平板電腦和 Ultrabook 筆記型電腦。
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本篇來自合作媒體 雷鋒網 ,INSIDE 授權轉載。

英特爾和高通,PC 時代和行動網路時代的兩大晶片巨頭,在人人高呼 AI 的時代,兩家公司都在構建自家的 AI 晶片,但與英特爾全力向 AI 轉型不同,高通還想在研發針對筆記型電腦的驍龍 1000 處理器。

arstechnica 近日透露了更多關於驍龍 1000 的消息。這款晶片代號 SDM1000,是高通為 Windows 10 筆記型電腦打造的行動晶片。

第一批使用 ARM 處理器的 Windows 10 筆記型電腦使用的是驍龍 835 處理器,其設計與預計將於今年晚些時候推出的驍龍 850(驍龍 845 的筆記型電腦高頻版)相同,而此次的驍龍 1000 則是驍龍 850 的後續產品。

驍龍 1000 被認為是一款功能更強大的筆記型電腦晶片,旨在與 Intel 的 Y 系列和 U 系列處理器一爭高下。這兩款 X86 處理器的功耗分別為 4.5W 和 15W,目前被廣泛用於各種平板電腦和 Ultrabook 筆記型電腦。

據報導,驍龍 1000 的 CPU 部分功耗為 6.5W,整個 SoC 的總功耗為 12W。驍龍 1000 測試平台具有 16GB LPDDR4X RAM 和兩顆 128GB UFS ROM,此外還有 802.11ad 千兆 Wi-Fi,千兆 LTE 和新型電源管理控制器。

驍龍 1000 的 SoC 封裝尺寸也很大,為 20mm×15mm,而驍龍 850 的尺寸僅為 12mm×12mm。而且奇怪的是,驍龍 1000 筆記型電腦的測試機沒有選擇固化到主板上,而是使用的類似台式機的 socket 封裝。

通常認為,將晶片固化到主板可以降低主板複雜度以及晶片高度,對於超極本型筆記型電腦來說是非常有必要的。socket 封裝僅針對現有的測試機,未來的正式產品還是會使用固化到主板的形式。

驍龍 1000 有望採用 ARM 的 Cortex-A7 6 架構,並採用台積電 7nm 製造工藝製造。ARM 預計 Cortex-A76 的性能將與 2017  年 Intel 的 U 系列 Skylake 處理器相當,功耗則僅為更低的 12 瓦。

而在封裝尺寸方面,雖然驍龍 1000 在 ARM 晶片陣營裡屬於大塊頭,但相比 Intel 的 45mm×24mm 來說,驍龍 1000 仍然有著明顯的優勢。

據了解,高通的驍龍 1000 處理器最早將在今年秋季發布,之後需要幾個月的時間才能完成代號為華碩 Primus 的華碩筆記型電腦。


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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