馬斯克來真的!擴建計劃要在這些地方蓋滿超級充電站

看來,特斯拉的這個擴建計劃在很早之前就開始準備了!
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本篇來自合作媒體 雷鋒網 ,INSIDE 經授權轉載。

不用 Facebook 的 Elon Musk 總喜歡在 Twitter 上搞動作, 5月 26 號,他置頂了一條推文,公佈了特斯拉超級充電站的擴建計劃。

在他公佈的充電站分佈圖中,美國、亞洲、歐洲等地,密密麻麻地分佈著特斯拉的充電站圖標,其中,紅色的充電站圖標為已有的充電站,深灰色和淺灰色的充電站圖標代表即將建設的超級充電站。點擊深灰色的充電站圖標之後,還能看到具體的地址和大致的完工時間。

看來,特斯拉的這個擴建計劃在很早之前就開始準備了。

超級充電站能夠讓車主在半個小時內將電動車電量充至 80%。但是超級充電站在全球的分佈情況還不夠多,目前全球只有 1200 個特斯拉充電站,總計 9800 個超級充電站。

Elon Musk 表示希望在明年年底之前在全球範圍內增加 1 萬多個超級充電站。他最近還透露,特斯拉正在開發更強大的充電站。將在夏末上市。目前,特斯拉的超級充電站的充電功率是 120kW,而新研發的充電功率則可達到 240kW。除了超級充電站,特斯拉也在為其半掛式電動卡車 Semi 打造充電站(Megacharger),並聲稱能夠在半個小時內充滿電量。

對於 BMW、戴姆勒、福特和大眾等建立的充電功率為 350kW 的快速充電站  Inoity,Elon Musk 似乎有點「瞧不上」。在今年第一季度的財報會議上,他直言,沒有大容量的電池組,充電功率太高也沒多大意義。

Elon Musk 還表示,只要付費,特斯拉也歡迎其他的電動車製造商通過更改電動車充電配置來使用超級充電站。

Elon Musk在此時宣布充電站的擴建計劃,或許與最近 Model 3 的產量提升有關。根據 Eletreck 的報導,特斯拉 Model 3 目前的產量已經達到了每天 500 輛。

Elon Musk 最近的另一個舉動也側面反映了 Model 3 的「生產地獄」得到了緩解。同樣是在 5月 26 日,他在推特上表示, Model 3 左舵車將在明年上半年在亞洲和歐洲先上市,右舵車則會在明年年中上市。

5月 20日, Elon Musk 還宣布了  Model 3 的「雙馬達全輪驅動性能版」。除去  Autopilot 功能,雙電機全輪驅動版的 Model 3 價格為 78000 美元(約台幣 230萬), 比初始版的 Model 3 起售價要高約 28 萬元。

不過,在他宣布後不久,美國《消費者報告》就表示要把 Model 3 從其推薦榜單中撤下,原因是在他們的測試中, Model 3 在高速行駛下的剎車性能非常不穩定,且制動距離過長。對於這一問題, Elon Musk 則在 Twitter 表示將會通過固件升級來改善。

超級充電站的擴建,無疑是特斯拉長遠發展前提。雖然這一計劃已經細緻到了擴建的地點和完工時間,但已經持續虧損的特斯拉是否能夠完成這一計劃,不是 Elon Musk 在 Tiwtter 上一句兩句就能說清的。


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。

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