美國全土純太陽能發電,面板要多大塊?Elon Musk 說長寬各 100 英里就夠了

Elon Musk:「只需要內華達州、德克薩斯州或猶他州一個相當小的角落,約長寬各 100 英里大小的太陽能電板就夠供電給整個美國了(約 25,899 平方公里,0.71 台灣大小);此外再準備 1 平方英里的電池儲電,就能實現 24 小時不間斷供電。」
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REUTERS/Ivan Alvarado
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要為一整個國家推動純太陽能發電,需要多大面積的面板?Tesla CEO Elon Musk 有個樂觀的答案。上週他參加全美州長協會時曾經發表很多意見,像是人工智慧很危險、電動汽車市場將指數級成長... 等等。

而談到太陽能問題時,他認為:「只需要內華達州、德克薩斯州或猶他州(註:都是美國內陸型大州)一個相當小的角落,約長寬各 100 英里大小的太陽能電板就夠供電給整個美國了(約 25,899 平方公里,0.71 台灣大小);此外再準備 1 平方英里的電池儲電,就能實現 24 小時不間斷供電。」

「這對廣大的美國地圖來說,就只像一格像素那麼小,(對州長們說)您只要支持這麼小的電池園區就夠了。」他表示。

▲Elon Musk 認為對廣大的美國地圖來說,只需一格像素那麼小的太陽能面板就夠全美供電。註:本文為示意圖,並未嚴格依照比例尺繪製

和 SolarCity 完成合併後,Tesla 日前推出戰略性產品太陽能屋瓦,讓使用者可以建立家用電力生態系;現在也正緊鑼密鼓跟法國再生能源公司 Neoen 合作,準備在澳洲世界最大的鋰電池,甚至講出了未能如期完成免費供電的豪語。在 Elon Musk 眼中,未來太陽能電網將同時被這兩種各自帶有公共性與個體性的產品線互補完成,「像太陽能屋瓦這種個人化系統,可以減少大型電塔、變電所等惱人的基礎設施;大眾不喜歡大型電力管線穿過他們的社區,他們真的不喜歡。」

但他也在全美州長協會上坦承,在過渡時期可能還是要倚賴風能、地熱能、水力發電,甚至是一些核能才能實現全太陽能環境。

此外南達科他州長 Dennis Daugaard 也挑戰他,問他為什麼認為電動車在汽油價格非常低的前提下會有未來?Elon Musk 認為比起太陽能,化石燃料的「外部成本」顯然被嚴重忽視了。「那些對大氣和海洋的污染並不會反映在石油價格內;這就好比如果今天亂丟垃圾是免費的,也不會有任何懲罰,人們可能就會盡可能地把垃圾往街上丟。」

via:Inverse

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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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