刷存在感和吸引人才?蘋果公布首份AI論文,不再堅持保密
刷存在感和吸引人才?蘋果公布首份AI論文,不再堅持保密
2016.12.27 | 蘋果

以保密為文化傳統的蘋果一貫不喜歡對外公佈自己的研究成果。但不久前在機器學習的頂級大會NIPS上,蘋果AI團隊的負責人Russ Salakhutdinov宣佈,公司已經允許自己的AI研發人員對外公佈論文成果。這則消息剛剛宣佈沒多久,蘋果就發表了自己的第一篇論文,題目叫做《透過對抗訓練從類比與無監督圖像中學習》,論文描述了如何利用電腦生成的圖像而不是真實圖像改進演算法識別圖像能力的訓練。此舉一方面可以提高蘋果在AI界的存在感,同時如果其研究成果出色的話,也能在學術界贏得同行認可,並吸引到AI方面的人才。

在機器學習研究方面,訓練AI的圖像識別能力需要有標籤化的圖像作為訓練樣本。標籤化圖像的來源一般有兩種。一種是利用現實世界的圖像。真實世界的圖像資料則需要人工對電腦能看到的所有東西——比如樹木、貓狗、人、汽車等都打上標籤,顯然這是件非常耗時耗力的事情。用來訓練AI識別圖像的標籤圖像資料庫ImageNet就是耗費了大量人力用數年時間才建成的。另一種是利用合成圖像(比如影音遊戲裡面的圖像)。因為合成圖像本身已經標籤化並且經過注釋,所以訓練神經網路往往要比利用真實世界的圖像更有效。但合成圖像有一個問題,那就是演算法學到的東西並不能總是適用於現實世界場景,導致神經網路從合成圖像學到的東西很難通用到真實圖像上面。

為了改進利用合成圖像資料訓練的效果,蘋果的研究人員採用了「模擬+無監督(simulated+unsupervised)」的學習法來提升類比圖像對現實的模擬程度。他們利用了名為生成對抗網路的一個新版本,讓兩個神經網路相互對抗,最後產生照片級的圖像。

Apple AI research
模擬+無監督(S+U)學習。目標是得到一個改善合成圖像真實性的模型。透過向神經網路提供未打上標籤的真實資料與合成圖像進行對比,經過調優後生成的新的合成圖像會吸收真實圖像的一些特徵,從而變得更為逼真。
圖/ 蘋果

論文作者包括Ashish Shrivastava、Tomas Pfister以及 Josh Susskind等。其中 Susskind是Emotient的聯合創始人,這家AI新創企業可透過面部表情評估人的情緒,今年早些時候已經被蘋果收購。

正如開頭所述,蘋果的第一篇AI論文標誌著這家看重保密的公司邁出的一大步。在開源和開放成為主流的今天,隨著各大巨頭都在紛紛開放自己的機器學習技術來吸引人才、打造生態體系,蘋果過去的文化顯然已經不能跟上整體的步伐,及時作出改變是可喜的調整。

本文授權轉載自:36氪

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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如,協助數位保險整合顧客的「線上資料(如客戶資料、風險判斷」與「線下數據(如客戶活動數據、場域營運數據)」,透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程,並提供更加順暢的一致體驗,讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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