特斯拉推出自駕晶片 馬斯克預告自駕計程車明年登場

馬斯克還預告特斯拉將在兩年後生產一輛沒有方向盤和踏板的汽車!
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Model 3 全球需求放緩,距離特斯拉發布第一季度財報只有兩天時間。隨著汽車銷量的下滑,特斯拉第一季度預計將遭遇虧損,不過,在成績單公布前夕,馬斯克本週一在加州「Autonomy Day」向投資者展示自動駕駛車技術最新的發展與未來佈局,想力挽投資人的信心。

特斯拉自研晶片 取代 Nvidia

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首先,馬斯克展示明年開始將會在部分市場推出自動駕駛計程車(robotaxis),此外還向眾人宣布特斯拉全新自研的自駕車晶片和自駕電腦「full self-driving computer(FSD Computer)」,實現全自動駕駛功能,最終甚至可以讓車輛不需安裝方向盤和踏板。

馬斯克透露,Model S 和 Model X 在一個月前已開始改採用自家設計的晶片和自駕電腦,Model 3 則在 10 天前開始使用。特斯拉號稱自研的晶片為「世界上最好的晶片」,由南韓三星電子在美國德州奧斯汀生產,性能為先前採用的 Nvidia 晶片 21倍,將用自家晶片取代。

全自動駕駛實現自駕計程車 

再來,特斯拉將使車主能夠將配備齊全的車輛新增到共享計程車應用程式中,實現如 UberAirbnb 等共享經濟服務。用戶可將自己的 Model S 和 Model 3 轉變為共享的計程車,透過手機就能彈性調整運行時間,有效增加車輛使用率高達五倍,而從 2016 年開始開發全自動駕駛技術,其一目的就是推出共享計程車服務。

特斯拉自駕共享計程車在技術上,可能面臨到的充電問題,馬斯克則認為未來自駕車車隊會自動返回停靠並自動充電。

根據計畫,特斯拉將從每次共享服務每次收益中抽取 25% 至 30% ,未來針對計程車供不應求的區域,提供專門的自駕車車隊,馬斯克預計自駕計程車會在明年推出,不過受到法律監管問題,目前尚未透露部署的區域為何。

馬斯克也坦言自動駕駛和自駕車隊需要獲得法規批准。目前聯邦政府沒有任何法律規範自動駕駛汽車。實現自動駕駛後,在硬體上沒有方向盤和踏板的汽車是否能讓監管單位批准也是未知數。

核稿編輯:李柏鋒

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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。

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