【INSIDE 5G 未來日】台哥大 CTO 郭宇泰:5G 發展不是百米賽跑,而是馬拉松

「下一個殺手級裝置、平台會是什麼?」郭宇泰說 3G\4G 是智慧型手機,但到了 5G 時代很可能不會只有單一種產品,大家常談的自駕車、機器手臂、無人機、自動醫療都會融入 5G 技術獲得飛速成長。
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5G 到底會怎麼改變你的生活?這個提問某種程度上,就得問問 5G 領域中跟消費者關係最直接、最密切的電信業。台灣大哥大技術長郭宇泰今天用業內角度,來跟大家分享電信業是怎麼看 5G 時代的。

他首先重新回顧了一下歷史,自 1980 年代開始,通訊技術每十年就會發生一次世代變化,但他認為過去包括 4G 在內,行動通訊市場主旋律是「需求引領建設」;但 5G 時代就卻不會如此,更可能因為萬物聯網,而讓行動通訊市場反過來有著無窮可能性,而變成「先建設,再想需求」。

他再引用高通的數據,5G 到 2035 年將會為全球帶來 12.3 兆美金產值,也會是未來新一輪的全球國家級產業競爭。

「但重點不是幾 G,服務、應用才是摸得到、用得到的東西。」

技術上,5G 會帶來更高的速度、更低的時延,以及更高的密度,而且除了應用之外,大數據也會因為聯網、資料數量級三級跳成為新的機會;但說真的,4G 時代消費者使用流量最大的服務就是 YouTube、Netflix 等串流媒體,可是現在也只要網速 5Mbps 就非常夠用了;因此新創公司若特別是要用 5G 打造新服務,就必須完全跳脫現有服務,才有機會。

另外從 5G 標準來看,目前 3GPP R15 的 eMBB 增強行動寬頻已經上路,而超低延遲 URLLC、mMTC 海量機器通訊要到明年才會明朗;因此他建議無論友業、新創,先掌握 eMBB,待 URLLC、mMTC 明朗後再思考也不遲。

「那下一個殺手級裝置、平台會是什麼?」郭宇泰說 2G 是功能手機、3G\4G 是智慧型手機,但到了 5G 時代很可能不會只有單一種產品,大家常談的自駕車、機器手臂、無人機、自動醫療都會融入 5G 技術獲得飛速成長。

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但是 5G 基站建設受到波長基本物理的限制,讓它很可能必須搭配現有的 4G 網路配合,由目前 4G 繼續提供大基站大區域覆蓋,而用 3.5 GHz 部署在人多的熱點,再用 28 GHz 毫米波建設企業、公司專網。

電磁波只要波長越長、頻率越低,其物理特性就會越來越像光適合直線傳輸,但穿透障礙物與人體的能力也會越低,進而縮短傳輸距離;在美國地廣物稀、地勢平坦的中西部,確實可在低障礙環境下,透過 5G 直線地建立高速網路取代有線寬頻,但台灣地形多變、都市建物混雜,還是得靠高密度基站去佈建 5G 網路。

他也認為,5G 將在 2-5 年間成熟,但是相關應用的發展曲線「不是百米賽跑,而是馬拉松」,VR/AR、自駕車、機器人、無人機與智慧家庭都需 5 年才能成熟。

核稿編輯:Mia


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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