美國募資 2 天破 170 萬台幣,台灣 360 度攝影機 Luna 的故事

過了一天 100 組早鳥方案便銷售一空,還榮登 Indiegogo 首頁精選,現在也已經突破最初的集資目標,來到約 160 萬台幣。隨後也在美國的新奇產品分享平台 Product Hunt 登上精選,讓我們來聽聽主導這項台灣設計、台灣製造的 Luna 攝影機計畫的功臣之一葛如鈞,分享這趟勇敢「射月(Luna)」的心路歷程及動機吧。
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隨著 Youtube 和 Facebook 都開始開放 全景影片 功能,再加上 VR 熱潮,產生了 360 度環景攝影的需求,為此台灣團隊推出了 Luna ,一台可以輕易拍攝 360 度環景的攝影機,可以拍照、錄影,而且還防水。外型是一顆小巧圓球,前後各有一超廣角鏡頭,可吸附在任何磁性金屬表面,可連 Wi-Fi,也可以搭配 app 操作,並將成品變成虛擬實境影片。

 

 

Luna 12/9 凌晨 0 點才在美國知名群眾募資平台 Indiegogo 開放,專案設計預計上線 46 天,2 小時內募資便達標 50%,約台幣 75 萬的金額,過了一天 100 組早鳥方案便銷售一空,還榮登 Indiegogo 首頁精選,現在也已經突破最初的集資目標,已破 53000 美金(約 170 萬台幣)。隨後也在美國的新奇產品分享平台 Product Hunt 登上精選,現在推薦人數已經超過 400 。

Luna 團隊成員包括 FLUX 3D 印表機設計師江尚峰、Google 奇點大學 成員葛如鈞,以及奇點大學校友 Servando Canales,以及來自印度,擁有機械工程背景的 Gaurav Gupta。讓我們來聽聽主導這項台灣設計、台灣製造的 Luna 攝影機計畫的功臣之一葛如鈞,分享這趟勇敢「射月(Luna)」的心路歷程及動機:

其實這次的 Luna 對我來說是一個很大的實驗。

團隊從奇點大學回來後,變動了好幾次,從我是唯一的台灣人,到後來有 FLUX 設計師加入,到曾經一度有知名大學的人工智慧教授參與協助,到最後變成現在的四個人。

中間沒有任何一段時間有實體辦公室(中途曾經在外籍成員來台時短暫待過 Changee 和 Garage+ ,非常感謝他們),也從來沒有 1 秒鐘所有成員實體的聚集在一起過,每次都只有兩個、三個,交錯地聚集,全員到期,目前還有沒有過!,所有的工作都是遠端完成,遠距討論。所有的討論都是英文。

此外最重要的,是我們想要創造一種新的模式,讓竹科的技術結合創新、設計的年輕團隊,混合出一種新的台灣變種,非常高速的切入新興市場,直接挑戰大公司。Luna 之前,並非沒有 360 相機,但不好用,不好玩,不夠創新。我們發現了新竹的公司完全擁有這樣的技術,卻沒有能力把它做得性感,甚至不知道虛擬實境的趨勢即將很快來臨,不過一旦說明了之後,大家都對這個趨勢以及既有技術的優勢感到興奮。。

我們希望這個計畫可以成功,主要不是 Luna 能賣多少顆(當然越多越好),但更重要的是希望能夠開創出成功的合作類型,讓台灣的技術不要只是等著外籍團隊或國際公司來採買,而是主動走上國際舞台,吸引大家的眼睛。

這次 Luna 專案是將台灣推上國際舞台的一大步,而 Luna 攝影機在 Indiegogo 上募資期限還剩 44 天,一般專案為美金 299 元。

 

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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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