問自駕車何時問世之前,可能得先問你住哪比較實際

自動駕駛車輛總括 2018 年的進度為何?什麼時候才能夠在路上看得到自動駕駛車輛呢?美國如此,那台灣呢?
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作者:AARIAN MARSHALL,譯者Sean Cheng,原文為DON’T ASK WHEN SELF-DRIVING CARS WILL ARRIVE—ASK WHERE,INSIDE獲台灣康泰納仕提供授權翻譯。

即使目前大多數的公司包括優步(Uber)、福特(Ford)、Argo震旦(Aurora)Cruise 等研發車廠仍在針對自動駕駛車輛進行更多的相關測試。有在關注自動駕駛車輛市場的觀察者們,也許在去年陸陸續續注意到一些自動車相關的蛛絲馬跡;像是 Aptiv 攜手 Lyft 在拉斯維加斯合作的自動車在去年底迎接累計共25,000名以上乘客搭乘。自動駕駛接駁公車公司 May Mobility、Optimus Ride 與 Navya 也在去年於俄亥俄州的哥倫布(Columbus, Ohio)、波士頓(Boston)郊區及拉斯維加斯(Vegas)招攬他們的客戶;由 Google 街景的共同創辦人塞巴斯蒂安·特龍(Sebastian Thrun)帶領的自動駕駛汽車公司 Waymo 更在去年底已在鳳凰城(Phoenix)推出了無人駕駛服務

「我們常被問到『我們什麼時候才能看到這些車?』,基本上我們的回答都是『這要看你住的地方』」 Aptiv 的汽車行動總裁卡爾.艾格尼瑪(Karl Iagnemma)說,「如果你今天待在拉斯維加斯,這些自動車隨處可見;但換作是其他城市,那就有得等了。」

這是一個公開的秘密。大多數的開發人員認為,製造一輛可以隨心所欲在各地上路的自動駕駛汽車需要數十年的時間,就像目前開發人員正在做的一切。「我認為這是可能的,但沒有辦法預測何時會發生,」總部位於波士頓的自動接駁公車公司 Optimus Ride 的執行長兼共同創辦人瑞安.欽(Ryan Chin)表示。

在近幾個月,開發人員比以往更清楚地意識到,造一台自動駕駛汽車需要面對一堆棘手的問題,而且在技術上還會不斷出現許多異想不到的挑戰。像是機械器材的昂貴費用、敏感的感應器如何感應積雪、下雪、下雨、沙塵甚至是冰雹,更不用說台灣最常出現的道路施工以及炎熱的太陽所導致的眩光。這些車輛是否可以接受各種不同環境的測試,為難以想像及突發道路狀況做準備,以及要如何與其他駕駛或用路人微妙的道路文化交流,都需要各種考驗。

目前自動駕駛的開發人員透過針對汽車的各種限制,如行駛路線、各種測試地形、天氣、位置等等來讓汽車順利運作。在另一方面也解釋了即使有開發人員在舊金山(San Francisco)或匹茲堡(Pittsburgh)等棘手路況或氣候的地區進行測試,但目前大多數的自動駕駛汽車公司,仍選擇持續待在簡單條件的地區穩固自己的「舒適圈」。

除上述提到氣候及交通等地理因素外,另一大因素是當地法律。事實上美國國會去年並無通過任何形式的自動駕駛法,仍須由地方政府制定當地法條。在美國一些特定州,如亞利桑那州(Arizona )和佛羅里達州(Florida),當地政府已向自動駕駛汽車公司敞開大門,對於自動車測試工作方式與公司必須透露的內容也幾乎沒有限制。「拉斯維加斯和內華達州(Nevada )是自動駕駛汽車測試和開發人員早期的支持者」艾格尼瑪說。「他們非常清楚必須做些什麼才能上路」上述兩個州在 2011 年就已明確規定及界定自駕車的相關規則。

但加州(California )和紐約(New York)等其他地區傾向透過更嚴格的規定要求自動駕駛車輛公司支付更高的費用進行測試或甚至要求提供其營業數據。因此很少有公司考慮在當地提供服務。(因為很多工程師居住的關係,加州可能是唯一例外。)

以一些自動駕駛車輛公司為例,Optimus Ride 的兩個營運據點皆位於波士頓。自駕車公司 Voyage 在加州和佛羅里達州的退休社區進行測試,這兩個地方擁有溫暖的天氣、良好的道路、簡單的交通模式以及較慢的人行速度。 「這邊的步調讓我甚至可以用0.75倍的速度聽播客(Podcast),」執行長奧利弗.卡梅隆(Oliver Cameron)在去年底發布的部落格中寫道。 「這邊可以開車數英里,而不會碰上複雜的車道合併甚至是紅綠燈!換句話說,根本就是一處適合自動駕駛汽車實驗的夢想之地。」

其他公司則選擇大城市的一小部分讓自駕車實驗。May Mobility 的汽車只能在特定城市的固定路線上行駛:底特律(Detroit)、哥倫布(Columbus)、俄亥俄、普羅維登斯(Providence)以及羅德島(Rhode Island)。Waymo 在鳳凰城設置運行的區域僅限在80平方英里。而 Uber 於去年三月發生的自動駕駛車輛 Volvo SUV 車禍後,限制了匹茲堡的一小部分測試。

不過,這並不是表示這些公司沒有準備好在幾個特定的地方發展。 艾格尼瑪指出,雖然 Aptiv 現在只在拉斯維加斯乘載客戶,但它也在波士頓和匹茲堡的更複雜的街道上進行測試。「我們認為這些系統的可擴展性非常有前景,」他說「一旦我們有了一個驗證過的系統,我們就會盡可能地快速將它放在路上。」

為了回報多年昂貴的研發費用,自動駕駛汽車公司當然希望將產品送到更多的地方服務。即使現在只有美國特定州能夠隨處可見,但這些自動駕駛汽車接下來要出現的地方才是關鍵。


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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