打敗中國 AI 獨角獸,耐能創辦人看好台灣人工智慧產業

耐能的投資人包括阿里巴巴創業者基金、香港首富,長和資深顧問李嘉誠,也有美國紅衫資本、高通,客戶分布全球。
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Credit: Kneron / 蜜雅截圖
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         本文來自中央社,INSIDE 授權轉載

在終端人工智慧( AI )領域屢創佳績,耐能(Kneron)公司創辦人兼執行長劉峻誠表示,在中美貿易戰下,看好台灣在人工智慧產業的前景;耐能並持續和台灣 IT 大廠合作行銷全球。

劉峻誠畢業於國立成功大學,擁有加州大學洛杉磯分校(UCLA)博士學位,2015 年在美國聖地牙哥創辦耐能,主攻終端人工智慧裝置,得到多方重量級投資,今年 7 月一場公開評比曾打敗中國 AI 獨角獸。

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38 歲的劉峻誠創業有成,23 日他出席駐洛杉磯辦事處科技組與南加州玉山科技協會合辦的「新世代創新創業論壇」。這場活動匯集了十多名科技部支助、在加州科技產業工作的新一代台灣畢業博士,劉峻誠與多名 AI 領域專家以「業師」角色演講,分享創業心得。

劉峻誠接受中央社記者訪問,回應「中美貿易戰下,台灣在 AI 產業中的機會?」時表示,「中美貿易戰對台灣來講是一個很好的機會,我們獲得較多的訂單。」

Credit: CNA

耐能的產品主攻終端 AI 的軟體、硬體整合。劉峻誠表示,「台灣的 OEM、ODM 很強,我們近期與華碩、宏碁密切合作,發現台灣的優勢深厚,藉由出海口可以行銷世界」。

劉峻誠不諱言,創業是一條辛苦的道路,他向在場的新生代台灣科技人才提出建議,「我的經歷就是一般留學生,在台灣畢業後來美國唸書、工作。一路過來滿辛苦的,但就是在打破框架的過程,到一個陌生的地方,並且想辦法在一個陌生的地方紮根。」

「要有一顆堅毅的心」。他表示,「我覺得,創業和留學的經驗很像,一直在探索新的環境。今天的我們,都是過去多少的失敗或痛苦所積累下來的。不用怕犯錯,不用怕吃苦,快速地去做,快速地犯錯、快速地修正,讓自己變得更好。」

劉峻誠與多名來自高通(Qualcomm)創業夥伴攜手,締造耐能在終端 AI 晶片的表現,擠身 AI 獨角獸行列。 7 月吸引那斯達克(NASDAQ)的注意,在紐約時代廣場以「耐能領航邊緣人工智慧」宣傳,希望吸引耐能在那斯達克公開發行。

耐能總部設在美國聖地牙哥,另在台北、新竹、深圳、珠海、杭州等城市都有據點。劉峻誠看好台灣在半導體產業的硬體優勢,在新竹科學園區取得空間設立研發中心。

耐能的投資人來自美國與中國大陸,包括阿里巴巴創業者基金、香港首富,長和資深顧問李嘉誠,也有美國紅衫資本、高通,客戶分布全球。

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駐洛杉磯科技組長張揚展表示,劉峻誠展現了「台灣一定要走出去,這些傑出的年輕人在國外成功了之後,也能回來貢獻台灣」。劉峻誠很感謝科技部、駐洛杉磯科技組在他創業初期提供協助。

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責任編輯:蜜雅
核稿編輯:Mia


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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