實驗廢料撿到寶,開啟創業路!Flexwave 解決太陽能模組問題

真是不可小看交大的垃圾桶!由圖可看到,側邊光線並不會直接透過來,因此有一段手指「不見了」。
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▲由圖可看到,側邊光線並不會直接透過來,因此有一段手指「不見了」
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施耐德電機剛落幕的亞太創新高峰會,同時也是施耐德新加坡 Schneider Bold Idea Challenge APAC 新創競賽的決賽現場。這次有一組台灣新創團隊 Flexwave 飛立威入選 20 強,雖然最終未獲前三名,但其技術可以解決傳統太陽能板搜集光線的效率問題,而且材料本身還能塑形、染色,因此衍生出更豐富的應用。

Flexwave 創辦人暨執行長周俊賢 Daniel 談起這場創業其實有著一段有趣的緣起。當初在交大光電念博士時,周俊賢正帶著學弟們進行實驗室大掃除,在一堆廢棄物中看到了一塊透明矽膠材料就拿起來把玩,當作壓力球「邊看論文邊捏」,定睛一看竟看不到自己的手,才發現這矽膠具有光學特性,而是可以將光線集中的聚光材料,手折射的光不會直接穿透到側面,進而深入研究開發出聚光特性。

▲由圖可看到,側邊光線並不會直接透過來,因此有一段手指「不見了」
▲由圖可看到,側邊光線並不會直接透過來,因此有一段手指看不見了

周俊賢解釋,這並不是新開發的材料,但以往只是用來做晶片包材,用完即丟。由於當時原本就是做相關研究,周俊賢很快就想到要拿來取代傳統又大又厚且難以維護的太陽能板,隨後更輟學全力投入創業。

除了不美觀又佔空間,傳統太陽能板還有一項致命的缺點,就是這麼大的面積卻不能有任何髒污遮蔽,只要一大塊面積中有一小部分沒有照射到陽光,就會造成周邊全都通不了電,因此常需要高昂人力成本時時維護與清理。

Flexwave 不僅做材料,而是整套電力供應系統解決方案,也受益於台灣優秀的製造實力與許多硬體大廠合作開發不同產品。

▲Flexwave 的產品原型
▲Flexwave 的產品原型

應用上,一開始飛立威嘗試在 Kickstarter 推出智慧手錶 Pebble Time  的錶帶「Ripple」,發揮可彎折、造型又透過太陽能充電的模式,讓手錶維持電力,也與法國氣體廠商 Air Liquide 合作整合於鋼瓶同時提供偵測器電力的太陽能系統。現在飛立威進一步走進環境維護領域,周俊賢認為,隨著物聯網裝置愈來愈多,持續供電能力變得更加重要,但物聯裝置安裝環境不一定有充足陽光,花費人力清潔太陽能板也違背自動化初衷,加上裝置形體各異需要能彎曲的材料,種種條件都相當適合飛立威大展身手,而其材料聚光搭配儲能模組的方案,甚至在最近的合作案例測試中,獲得「整體系統發電量為他廠一般太陽能板 2 倍」的驚人成績。因此這次他們也接受施耐德電機邀請飛到新加坡,展示為施耐德 EcoStructure 平台的物聯裝置整合的提案。

問題台灣的創業環境,周俊賢分享,在台灣他看到一流人才總是想擠進穩定工作的窄門,但他認為「風險承擔」的思維也是教育中不可或缺的一部分,學著在利弊分析後勇於冒險,而非一味趨避風險才能營造健康的新創思維。

至於他自己投入創業的心情,周俊賢倒是很乾脆地笑著說:「反正本來就一無所有,也還沒賺大錢,就賭一個被看見的機會。」看見這個機會,周俊賢與團隊一頭栽進創業的世界,帶著台灣的技術闖蕩國際。

 

 


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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