【Wired 硬塞】可摺疊、智慧終端:Intel 替 PC 擘劃的未來藍圖

搭載 Intel 最新晶片的摺疊式裝置正在學習自己思考。
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文來自WIRED《Intel Maps Out a Foldable, AI-Infused PC Future》,作者Brian Barrett 。台灣康泰納仕集團授權提供,INSIDE編譯。

個人電腦(PC)即將步入歷史說法向來不太準確,iPad Pro是侵蝕掉一些市場沒錯,但當你得認真完成工作時還是會求助 PC。PC 已經穩穩守住這個地位,但今後它會往何處發展?隨著摩爾定律(Moore’s Law)逐漸過時,PC 又該如何繼續精益求精?

在今年美國拉斯維加斯消費電子展(CES)上,美商晶片大廠英特爾(Intel)就替 PC 的未來外形和工作模式擘畫了一套未來藍圖。雖然乍聽之下,你會覺得跟智慧型手機的現在或未來趨勢沒什麼兩樣,都是:摺疊式螢幕、人工智慧(AI),以及和 Chrome 有關。

這當中又以 AI 最快到來,因為它早就上前來叩門了。PC 已開始搭載最新一代 Intel Core 處理器 Ice Lake,方便 AI 運行,其中最大特色就是 Intel 深度學習加速技術(Deep Learning Boost),它能讓演算法經訓練後詮釋新資料─也就是終端推論(on-device inference)程序加快速度。至於 Intel 準備推出的 Tiger Lake 晶片,據 Intel 公司在 CES 主題演講所述,效能表現更將符合你的期待─它能實現「雙位數」效能提升、整合 Thunderbolt 4 並配備新圖形架構,AI 任務處理方式也有良好改善。

「(AI)現在的地位媲美平台上任何重要層面、都一樣重要。」Intel 客戶運算事業群總經理宋義瀟(Gregory Bryant)作此表示。「它是支援我們推動未來藍圖、創新研發、工程,還有跟開發者合作的基礎。」

「若說以後有80%的軟體工作量都採用一些方式導入某種AI加速技術,我不會太驚訝。」 ─Intel主管羅傑‧錢德勒(Roger Chandler)

基於 AI 已被吵得沸沸揚揚,現在更該從背景脈絡來談這麼強調 AI 究竟能改善什麼。尤其從晶片層級來談 AI 能力時,更該注重背景脈絡。其實你之前使用 PC 時,就已經時時刻刻在跟人工神經網路(neural networks)互動,只是過往這類工作泰半是在雲端上進行,現在則是把 AI 功能導入手邊終端裝置,這麼一來就能享有各種雖稱不上是劃時代、卻很實質的優點。

「從你手邊的裝置連上雲端再送回你的裝置,就算是用光速,使用上有時還是會延遲,非常惱人。」Intel 架構、繪圖與軟體事業群副總裁羅傑‧錢德勒 (Roger Chandler)這麼說。錢德勒也指出,AI 在終端裝置上運行代表隨時隨地都可以運作,不會發生斷網耽誤時間的情況;而且你不必再把資料送上某個遙遠的伺服器才能完成工作,更能保有隱私。

美國電腦軟體大廠奧多比系統公司(Adobe)週一(6日)也在 CES 講台上展示 Ice Lake 處理器執行 AI 的成果。就以 Adobe 為例子,AI 能力可說是滲進 Adobe 套裝軟體方方面面,方便執行各種創意任務。從智慧物件選取、顏色配對到影片重組等任務,執行速度都更加快速。「我們可以運用加速推論、機器學習和演算法,讓以往得花幾分鐘以上的工作在幾秒內完成。」Intel 客戶運算事業群總經理宋義瀟說:「軟體現在可以自動執行這些用途。」

Adobe 公司藉 Sensei 架構投資 AI 整合已有數年之久,顯然是 AI 方面的合作好夥伴,但 Adobe 絕對不是唯一夥伴。錢德勒提到臨床實驗公司 Quest Diagnostics 以 CAD 模型辨識肺部結節,表現改善 33 倍之多;影像軟體公司 Topaz Labs 也透過 AI 自動填補像素,來提升照片解析度。錢德勒樂觀認為,軟體產業多半很快就會跟進。

「未來幾年,若有 80% 的軟體工作量採用一些方式導入某種 AI 加速技術,我不會太驚訝。」錢德勒說。「其中一些軟體工具可能會把它當成核心、根本的應用元素;另一些可能會是用在小功能上。但我們跟開發者討論的時候,發現很多開發者現在都借助 AI 能力做某些事情,用某些方式來改善工作量。」

這種情況或許不令人驚訝,因為這類智慧終端在智慧型手機界已經相對常見。蘋果公司(Apple)2017 年就引進 Core ML 框架,讓 App 在 iPhone 與 iPad 上運行人工神經網路。Google 也在 I/O 開發者年會上,強調公司致力讓 Google 助理(Google Assistant)在 Android 終端裝置上運作。

創意策略公司(Creative Strategies,該公司也自行設計機器學習晶片)分析師卡羅萊納‧米拉奈西(Carolina Milanesi)說:「不用懷疑,在終端和雲端上皆可處理資料的能力,未來將扮演很重要的角色。」現在沒有理由撇下 PC 不顧。

除了 AI 應用,PC 外形元素也出現跟更智慧型手機類似的趨勢。現在除了微軟 (Microsoft)摺疊機看似大有可為,智慧型手機製造商在可摺疊螢幕方面取得的成功仍然有限。與此同時,PC 界老牌聯想(Lenovo)與華碩(Asus)也各自帶著雙螢幕與可摺疊螢幕產品來到 CES。其實雙螢幕電腦過去至少 10 年偶爾就會出現,但新品似乎都從過去的失敗中記取教訓:一定要給消費者可以打字的實體鍵盤。

Intel 也在這次 CES 介紹自家參考裝置 Horseshoe Bend,試圖作為廠商的標竿。Horseshoe Bend 這款可摺疊筆電概念機,佔據空間如 12 吋大小的筆電,把觸控式螢幕展開後則可達 17 吋。儘管 Intel 無意上市讓你在購物網站 Best Buy 架上看到它,但 Horseshoe Bend 這項概念在在顯示 PC 未來可能樣貌多變。

「我想,現在要確切說出哪種體積或形式會成功還太早。」宋義瀟說:「但我確信雙螢幕、可摺疊、更具整合性且方便移動、帶來更多沉浸式體驗的這類裝置正在出頭,也是我們必須著手的部分。」

除此之外,也可從既有構成元素來做升級,例如搭載 Intel 處理器的 Chromebook 就是好例子。三星(Samsung)與華碩都在今年 CES 上宣布通過 Intel 雅典娜計畫(Project Athena)驗證的 Chromebook 機型,而通過驗證代表符合全天電池續航力、即時啟動等用戶友善標準。自從 Intel 去年宣布雅典娜計畫以來,已有 25 款 PC 設計取得計畫驗證標章,如今加入 Chromebook 更確保沒有別的平台能博得外界同樣的關注。

PC 性能上的革新多半很細微,例如電池續航力稍微增加、任務執行速度稍稍加快等;外形改變則可以很戲劇化,就看摺疊式 PC 能否深入發展。但至少這些改變本質上看來都很「有用」,這項優勢勝過你多費唇舌談論每年此時湧現的一大堆承諾。

責任編輯:Chris


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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