機器狗工人真的要來了!波士頓動力宣布: SpotMini 明年開賣

上週波士頓動力機器人在大草原上盡情奔跑的影片再度引起關注,紛紛討論機器人在未來如何代替人類從事部分勞動工作,迎來這天似乎比想中的快!
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Google 母公司旗下 Alphabet 賣給日本軟銀集團的波士頓動力公司(Boston Dynamics) ,以後空翻雙足機器人 Altas、可以開門脫困機器狗 SpotMini 掀起熱烈討論,成立 26 年以來以研究為主的波士頓動力,最近終於打算開賣他們的機器人了!

就在前天外媒 TechCrunch 舉辦的機器人高峰會上,除了在眾人面前公開亮相四足機器人 SpotMini ,創辦人 Marc Raibert 和對外宣布 SpotMini 目前正在進行生產,將於 2019 年開始對外發售,目前僅有 10 台原型 SpotMini 預計在明年打造大約 100 個商業用途的機器人。

事實上,波士頓動力公司一直在對機器人的其他用途進行測試,包括從事工廠生產線工作。該公司希望證明旗下的先進機器人可用於商業行為。 在上週展現雙足機器人最新的近展:在大草原上盡情奔跑的影片,驚人的穩定度和激似人類自然的肢體動作再度引起關注,紛紛討論機器人在未來如何代替人類從事部分勞動工作,迎來這天似乎比想中的快。

對於波士頓動力機器人背後的技術是許多人相當好奇的,在近期公布的模擬影片可以看到,SpotMini 如何自主操作,透過前後鏡頭捕捉環境視覺數據,並繪製 3D路線圖,當機器狗重複行走路線時,會使用捕捉的視覺數據來獲取其方位並推估距離以閃避障礙。將機器人放置於空間按下驅動鈕到完成路線圖的大約只要六分鐘。

 

SpotMini 的實際運用場景為何呢?Raibert 表示,這類的機器人可以用在安全巡邏,協助建築業者能隨時了解工地狀況等等,不過針對不同工作任務將會有相關的附加軟體包,所以其實運用的範圍可以更廣,他們的野望甚至是讓一般家庭都能運用機器狗協助日常生活。

波士頓動力從過去以研究為導向,現在終於要進軍消費端市場,雖然並未透露價格,但他們表示先前的版本相較下至少便宜 10 倍的製造成本。針對買家不同工作使用需求,可自行在 SpotMini 安裝硬體設備,目前他們也正在開發附加軟體套件,例如監視用套件,就是有相機可以加裝在機器人上。若你不想讓機器人具備某些技能,例如先前驚世駭俗幫同伴開門的功能,也可以關閉功能選項。

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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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