微軟、Bosch 合作開發汽車軟體平台,瞄準通勤、自駕市場

博世、微軟計劃在今年底前將新軟體平台套用於首批原型車輛!
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本篇來自合作媒體MoneyDJ理財網,INSIDE 經授權轉載。

汽車零件業巨擘博世(Robert Bosch GmbH)週四(2 月 18 日)宣布與微軟(Microsoft Corp)攜手開發軟體平台、藉此將汽車無縫連接至雲端。

博世表示,此次合作的目的是在汽車生命週期期間依據汽車品質標準、簡化和加速車輛軟體開發與部署。

以微軟 Azure 雲端服務為基礎並整合博世軟體模組的新平台將可讓軟體被開發、下載至車內電腦。

博世、微軟計劃在 2021 年底前將新軟體平台套用於首批原型車輛。

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博世指出,軟體將在未來的汽車世代中扮演越來越重要的角色,沒有軟體就不可能實現電動移動、自動駕駛和現代移動服務等新趨勢。

全球都市人口移動壓力日增

Alphabet Inc. 旗下自駕車子公司 Waymo 2 月 17 日指出,根據一項在 2020 年秋季針對將近 1 千位舊金山市民所做的調查,高達 74% 表示、「找停車位」是進出市區所面臨的一大難題。

微軟週四指出,聯合國(UN)數據顯示,全球有一半以上(54%)的人口居住在城市地區、 2030 年占比預估將升至70%。

市區人口移動壓力不單單是源自人口增長。電子商務(不計大流行期間所出現的大幅成長)在過去 5 年幾乎增長三倍、導致最後一哩路配送壅塞激增。

世界經濟論壇(WEF)於 2020 年 1 月發表報告指出,在電子商務的推動下、預估到 2030 年城市最後一哩交貨需求將成長 78%,全球前 100 大城市的送貨車數量將增加 36%。

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雲端服務夯,微軟、Alphabet 逼近歷史高

Thomson Reuters 報導,德國商業銀行 1 月 20 日宣布,未來 5 年內將把大部分的應用服務儲存到雲端、進而擴大與微軟的合作夥伴關係。

福特汽車公司(Ford Motor Company)2 月 1 日宣布,Google Cloud 將成為首選的雲端服務廠商,藉此充分利用谷歌在數據、人工智慧(AI)和機器學習(ML)方面的世界一流專業知識。

嘉實 XQ 全球贏家報價系統顯示,Google 母公司 Alphabet、微軟週四收盤價均接近歷史高點,分別以 2,105.81 美元、243.79 美元作收。

責任編輯:蜜雅
核稿編輯:Anny

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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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