探索 2019 年台灣的 AI 生態系地圖

想要馬上了解台灣 AI 新創的生態嗎?本文立刻帶你一探究竟!
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本文為 AppWorks 投稿,經 INSIDE 編審後刊出。作者為 AppWorks 媒體公關總監李欣岳,負責媒體與社群溝通相關輔導。加入 AppWorks 前有 18 年媒體經驗,是台灣第一批主跑網路產業的記者,先後任職《數位時代》副總編輯、《Cheers 快樂工作人》資深主編、SmartM 網站總編輯。畢業於交大管科系,長期關注媒體產業變化,熱愛閱讀商業與科技趨勢、企業與人物故事,樂於與人交流分享,期許自己當個「Internet 傳教士」。

過去兩年,台灣正快速跟上全球的 AI 浪潮,在各個相關領域蓬勃發展。2018 年,行政院提出「台灣 AI 行動計畫」,全面啟動產業 AI 化,加速產業創新發展;大約在同時間,國發會主導的「亞洲・矽谷計畫」,也將 AI 納入重點發展領域

擁有良好的先天條件,讓台灣逐漸成為大東南亞(東協各國+台灣)的 AI 重鎮。包括 Google、Microsoft、IBM 等科技大廠,在過去兩年,陸續宣布在台灣成立亞洲最大的 AI 研發中心。 以 Google 為例,自 2018 年 1 月購併 HTC 手機部門,共獲得 2,000 位工程師、設計師等人才後,緊接著在 3 月啟動「智慧台灣計劃」(Intelligent Taiwan),宣布第一階段,將在台灣招募超過 300 位 AI 工程師,並為台灣培育 5,000 位 AI 人才。而 Microsoft 與 IBM,也都宣布在台灣招募的 AI 工程師規模達數百人。

台灣在發展 AI 上,和大東南亞各國相比,有優秀的人才與完整的產業鏈兩大優勢。在人才方面,台灣每年有超過 10,000 名資訊相關科系的畢業生投入職場,而根據 OECD 統計,台灣學生在科學教育的排名高居全球第 4 名。

因此,在 AI 領域中,不論是人才的質量或數量,和大東南亞各國相比,台灣 AI 工程師的水準都具有比較優勢;此外,台灣過去三十年來,在科技製造業累積了深厚的底蘊,在 AI 延伸的 IoT、大數據、工業 4.0 等應用上,台灣的產業聚落,擁有全球獨步的軟硬體整合優勢。

在 AI 新創的表現上,台灣也不斷有值得讓人期待的明日之星冒出頭來。領頭羊 AppWorks Accelerator 於 2018 年中宣布限定招募 AI / Blockchain 新創,至今已經畢業兩期共 65 個新創,其中 39 個是 AI / IoT 新創,也貢獻了台灣 Ecosystem 的蓬勃發展。

Photo Credit: AppWorks 提供

數位行銷、電子商務發展成熟,提供 AI 新創成長沃土

根據 AppWorks 的「2019 台灣 AI 生態系地圖」(Taiwan AI Ecosystem Map 2019))的調查,台灣最早投入 AI 領域的新創,可追溯至 2010 年成立、專攻成效型行銷廣告的 Tagtoo (塔圖科技),除了站穩台灣市場外,Tagtoo 近年也積極拓展大東南亞市場,並在 2018 年,獲得亞洲知名行銷社群 CMO Asia 評選為 2018 年印尼最佳品牌獎

Tagtoo 快速崛起的背後,代表台灣在數位行銷、電子商務高度發展後,進入 AI 時代,已孕育出一批在數位行銷、廣告領域中嶄露頭角的新創。例如,提供 AI 數據跨螢行銷解決方案的 Appier,先後完成從種子輪、A 輪一路到 C 輪的募資,共獲得超過 8,200 萬美元的資金挹注。其他像提供電商個人化推薦模組的 Rosetta.ai、開發再行銷 (Retargeting)聊天機器人的 Akohub,都是極具代表性的 AI 新創。

AI 新創銜接台灣科技製造能量

在台灣的 AI 新創中,另一個值得注意的趨勢,則是整合軟硬體的 AI 應用,串接台灣科技製造產業鏈。例如,2014 年成立的 Umbo CV (盾心科技),是台灣 AI 新創中,成功進入歐美市場的典範,在超過 30 個國家有長期付費企業用戶,包括緯創、群聯都是 Umbo CV 的股東。

Umbo CV 專攻智慧安全監控,研發擁有自我學習與分析能力的影像辨識技術,所打造出的軟體平台可透過監控的影像 Data,學習並辨識影像中人、車、動植物等物件,以及侵入、群眾聚集、火災等特殊事件。除了軟體平台,Umbo CV 也開發出搭配用的硬體攝影機,用AI 科技,改變了監控產業原本要靠保全以肉眼 24 小時監看的模式。

同樣透過軟硬體整合,開發 AI 應用的新創,還包括利用攝影機和 WiFi 量測的科學數據,提供實體零售業專用商情分析系統的 SkyREC;開發全球第一台 AI 智慧寶寶攝影機的 Cubo;與威盛共同合作開發 Edge AI 3D 套件 的 Lucid;成功研發自駕車輔助系統的 oToBrite (歐特明電子);以及開發 AI 機器人的 AeolusNUWA Robotics 等新創公司。

隨著越來越多 AI 新創冒出頭,台灣在創業加速器、教育、研究等面向,也呈現蓬勃發展。在創業加速器部分,2010 年成立、2018 年 8 月 (AW#17) 起限定招募 AI / Blockchain 新創的 AppWorks Accelerator,目前為止已經畢業兩期 AI / Blockchain 共 65 個新創,其中 42 個做 AI,7 個做 IoT。

AppWorks 之外,也有微軟新創加速器 (Microsoft for Startups)、Taiwan AI x Robotics Accelerator 等,皆是以 AI 新創團隊為主要招募來源的創業加速器。台灣人工智慧學校台灣人工智慧實驗室則分別是台灣在 AI 教育與研究領域的代表性機構。

展望未來,對 AI 新創來說,AppWorks 認為可把握三個創業機會。第一個,是自動化高人力成本的工作,例如律師、會計師、醫師等高所得的職業中,利用 AI 來協助處理重複、例行、無聊的工作;第二個,是運用 AI 來做人類本來做不到的事情,例如同時根據成千上萬個考量因素 (遠超過人腦同時處理資訊的能力),協助電商運用 AI 來做個人化推薦;第三個,則是在 AI 普及化的過程中,開發出更多不需要具備撰寫程式能力,一般人就能使用 AI 的工具。

台灣 Taiwan’s AI Ecosystem 由 AppWorks 製作,每半年更新一次,有任何指教與建議,請 email 至 [email protected]

責任編輯:Chris

核稿編輯:Heemie


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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

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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