【前進高通總部】5G 訊號才沒有這麼容易被遮蔽!高通 Demo 給你看

在各地 5G 小規模測試中,最為人詬病的無非是毫米波特別容易受阻擋而斷訊。但是高通要在總部園區親自示範,實際上訊號好得很。
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▲高通總部園區內樓頂 5G 基站。PHoto Credit: INSIDE/Mia
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高通今年在總部剛結束的 5G 工作坊中展示了一系列 5G 應用,從智慧工廠、私網與未授權頻譜應用、車聯網到基站,高通藉著自身在 5G 技術的領導地位展示起硬底子技術。

其中,大家最關心的莫過於 5G 在測試以及試營運場合中都被指出的最大硬傷:毫米波太容易被遮斷,這也是 5G 基站密度更高、聚焦小基站的原因之一,更延伸出建置成本高、耗電量量高的缺點。畢竟若訊號斷斷續續,有再高的網速、再低的延遲也沒意義了。

▲高通示範 5G 在室內的表現。Photo Credit: INSIDE/Mia

室內情境

在室內情境方面,高通在 MWC 就有測試,把 LTE 改成 5G 基站,一樣的室內基站數,可以有一樣的覆蓋率,但是連線速度則是大幅躍進。

▲高通辦公大樓內的室內 5G 小基站。Photo Credit: INSIDE/Mia

在辦公大樓內,用 5G 和 WiFi 比較,5G 覆蓋率可達到 97.8%,負載增加 50%。這代表如室內玩遊戲的情況可以有超低延遲和高穩定性,因為毫米波容易反射的特性,就算隔了一道門,只要透過在室內的反射,實務上訊號其實非常良好,不如傳聞中的容易斷訊。

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▲5G 波束成型及訊號掃描,使用 5G 手機示範。為展示訊號接收度,螢幕上為測試數據,速度較低。Photo Credit: INSIDE/Mia

戶外場景

畫面轉到高通總部中庭,戶外方面就缺少了室內的反射優勢,而且場地廣闊許多,但中庭有樹木還有本次活動搭的棚子,障礙卻又不少。毫米波的確訊號衰減快,高通透過 beam-forming 波束成型技術,將波集中在特定方向來加強訊號。

接收端由一支 5G 手機來示範,在手機的上半部分別有面向三個不同方向的天線,以便自動對準集中至特定方向的波,甚至透過建築物反射,一樣可以接收到訊號。發射端會像燈塔一樣掃描接收端(方向有平面掃描和三維軸度的掃描),接收端與發送端也會溝通,確認哪個波束信號最優。

另外,高通也強調 5G 環境下手機與基站的省電/能源效率,因此在裝置與基站的溝通上,還有「喚醒」的訊號,平時則採用睡眠模式來節省能源。

▲5G 手機和基地台溝通最優訊號。Photo Credit: INSIDE/Mia

現場體驗 5G 手機也可以發現,在戶外隨意移動、抓握擋住部分天線還是不影響收訊,最後必須出動各家記者的手,把所有手機天線擋住才成功干擾信號。高通員工補充,雖然手可以阻擋信號,不過裝一般塑膠手機殼不會影響信號,金屬材質的殼才會有干擾。

高通員工現場說明波束成型:

另外在高通領導的 3GPP 協定,預計 2020 年初會推出 Release 16、同年 12 月會確定 Release 17 內容。

    核稿編輯:Heemie


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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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