鋼鐵人馬斯克:Model Y 來了!SEXY 產品線已經完整!

鋼鐵人正在將特斯拉變成一家真正的汽車廠商...
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本文獲得合作媒體 36kr 授權轉載。原創作者:張嫣。

特斯拉將擺脫「科技公司」的頭銜,成為一家真正的汽車廠商。

 Model Y 就要來了。

近日的 Q3 財報電話會議上,特斯拉 CEO 馬斯克表示,特斯拉 Model Y 原型車已經批准生產。該車或將於 2019 年 3 月正式發布。至於生產地,一說新車預計將由中國上海的 Gigafactory 工廠製造,另一說法則是在位於加州弗里蒙特的特斯拉工廠量產。

特斯拉 Model Y 定位於純電動 SUV ,根據相關訊息,與 Model 3 類似,它將是一款售價較為親民的產品,價格將會介於 Model 3 與 Model S 之間,預計會在 45000 美元(約合台幣 1,350,000 元)左右。 Model Y 車頭採用 Model 3 的造型設計,車身及車尾部分則沿襲了 Model X 的風格,但不會採用鷹翼門。

其底盤或將與 Model 3 相同,馬斯克表示, Model Y 的內飾將不使用任何的皮革材質,包括方向盤,前擋風玻璃則極有可能採用同 Model X 類似的超廣角設計。

圖片來源:Reuters
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動力方面,預計 Model Y 會搭載一套全新的電子化結構,以實現全自動駕駛。為此,特斯將為其配置 8 個鏡頭, 360 度無死角為車主提供即時準確的車輛訊息。同時, Model Y 還將配置 12 個超音波感測器和一個全雷達系統,可以在任何惡劣的自然環境下使用,大大提高了駕駛安全。

在續航里程方面, Model Y 預計可以在單次充滿電的情況下行駛 200—300 英里(約合 320-480 公里),百公里加速為 3.5-5.5 秒(基於車型配置不同)。

該車計劃於 2020 年初量產。特斯拉已經在今年早些時候正式開始為 Model Y 招聘軟體工程師——將負責設計、開發、交付 Model Y 程序以及未來特斯拉產品程序的原型元件和系統,工作地點在美國加州霍桑特斯拉設計中心。

此外,還有一款特斯拉電動皮卡或將與該車一同推出。

在此基礎上,特斯拉旗下將會擁有 7 款電動車產品,其中包括 SEXY 車系四款產品(Model S、Model 3 由 Model E 更改而來因為 Ford 先用掉了、Model X、Model Y),電動卡車,電動皮卡以及 Roadster 電動超跑。外界評價,特斯拉將能夠擺脫「科技公司」的頭銜,成為一家真正的汽車廠商。

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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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