WeMo Scooter 攜手台灣大哥大「移動式」空品預測平台 車輛配備 PM2.5 感測器

WeMo 將在車上安裝感應器,監測城市空氣品質變化。
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以下來自 WeMo 官方新聞稿:

智慧車聯網服務 WeMo Scooter 今日宣布與台灣大哥大跨界合作,將在高雄280台電動機車上安裝高精準「PM 2.5感測器」,預計 5 月開始陸續導入,透過綠騎族高度移動,深入穿梭大街小巷,24 小時即時偵測、蒐集城市街廓的空氣數據並上傳雲端,台灣大再利用AI預測空氣品質變化,將能為高雄建構出更精確完整的空氣地圖與趨勢預報。WeMo Scooter 與台哥大攜手,以共享機車作為移動蒐集平台,用新型態智慧車聯網蒐集空氣大數據,以瞻嶄新思維跨界合作,成為打造智慧城市關鍵一哩路。

WeMo Scooter 將每台車配備感測器,可回傳數據,應用在未來交通改革上。此次與台灣大哥大合作「PM2.5感測器」專案,藉由共享機車每日穿梭港都市區,新型態蒐集空氣大數據,以車聯網創新運用,搭配台哥大已佈建就緒的 85 處固定監測點,可 24 小時即時偵測、蒐集城市街廓的空氣數據並上傳雲端,進一步分析運用。不同於傳統感測器僅受限於定點蒐集,藉由共享機車深入大街小巷的特性,蒐集更全面的空氣品質,一起打造一座移動式「集氣」系統。

台灣大哥大獲得經濟部產業升級創新平台支持開發空氣品質預測,初步採用台灣環保署空氣品質資料並整合天候及雨量觀測資料等多樣豐富數據,納入濕度、溫度等氣象參數,預測精準度高達 95%,能與官方數據互補互益。

WeMo Scooter 執行長吳昕霈指出,南台灣高雄會員成長快速,電動機車不但有效減少交通移動所產生的 PM2.5,成為改善空氣品質的重要幫手,更鎖定高雄市 280 台車率先安裝PM2.5 空品數據蒐集器,24 小時即時掌握都市中的空氣變化,讓環保交通每一哩路結合車聯網科技資訊,並進一步洞察分析即時道路空污資訊,讓綠騎族每一次交通移動都是推動智慧城市落實的重要關鍵。

台灣大企業用戶事業群商務長吳傳輝表示,深耕智慧應用有成的台灣大哥大,除了具資訊傳輸優勢外,還能洞察分析數據,針對民眾關注的空汙議題,研發出空品預測平台,4 月已在台中佈署逾 200 個空品感測器,現在再前進高雄,與生態夥伴 WeMo Scooter 合作,每一趟騎乘都在蒐集沿途的空氣數據,逐步實現智慧城市美好願景的最後一哩路。

WeMo Scooter 期望不僅作為交通共享服務,而是創造更多「移動+」新價值,此次與台灣大哥大共創城市新藍圖,是第一個共享機車結合空氣品質預測專案,期許攜手為城市繪製更美好的未來。

責任編輯:Anny
核稿編輯:Mia

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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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