Google釋出全新TensorFlow物件辨識API:不僅可在手機運作,甚至不用聯網
Google釋出全新TensorFlow物件辨識API:不僅可在手機運作,甚至不用聯網
2017.06.19 | Google

上周,Google宣佈對外發佈全新的TensorFlow物件辨識API,讓研究人員及開發者,更容易在同一張圖片中辨識及定位多個不同對象,Google稱團隊為此已經努力了相當長的時間。

更輕巧的TensorFlow,將足以應付在行動裝置上運作

前年Google宣佈開源自家的深度學習平台TensorFlow,接著在今年二月的TensorFlow開發者大會上推出「TensorFlow 1.0」。

Google在當時表示,在TensorFlow發表的第一年裡,就協助工程師、藝術家、研究人員取得巨大研究進展,這些研究包括了機器翻譯、早期皮膚癌偵測等,共計應用在多達6,000個開源資源程式庫中;同時,Google也成功將這項技術應用在Nest Cam、圖片蒐尋、街景地圖上。

Google稱投入大量的時間在全新的TensorFlow物件偵測API上,讓開發者跟研究人員更容易辨識單一圖片中多個不同的物件;模型中包括偵測API、卷積神經網絡,特色是可以更容易在像是手機等較不複雜的裝置上運作。

推出輕巧版的TensorFlow之所以重要,在於如果模型是在一般的裝置上運作,每次都必須將資料轉移到雲端,過程不僅麻煩、導致延遲,還需要一個功能齊全的網路連結,方便數據傳輸,而這並不是一個有效率的方法。因此Google所釋出的新版本,將會更輕巧、足以在行動裝置上運作。外媒《The Tech Portal》評論,雖然在行動裝置上仍不能發揮100%實力,但功能已經足以應付基礎使用,而且不需要網路連結。

Facebook、蘋果也曾投入努力

TensorFlow物件偵測API可以訓練的檢測模型包括MobileNet、卷積神經網絡等,這些模型可以應付物件偵測、及地標辨識,且可以在雲端進行訓練。

Google、Facebook、蘋果都曾投入不同努力,去年秋天,Facebook宣布推出專為手機設計的機器學習框架Caffe2Go,也被用於Facebook的風格特效相機;今年在Google I/O亮相的TensorFlow Lite自家精簡版的機器學習框架;剛落幕的WWDC 2017蘋果推出了Core ML,試圖降低在iOS裝置上運行機器學習的困難度。

TensorFlow物件偵測API可以在這裡找到,Google重新設計得更加操作簡單,整個工具包搭配一個Jupyter筆記本及基於Google雲端的評價體系。

資料來源:TechCrunchThe Tech PortalThe Tech News

關鍵字: #Google #API
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人人用 AI,訊息更分散?普羅品牌顧問「Process 2.0」助企業建品牌 AI 助理、精準溝通驅動成長
人人用 AI,訊息更分散?普羅品牌顧問「Process 2.0」助企業建品牌 AI 助理、精準溝通驅動成長

自 2022 年底 ChatGPT 引爆生成式 AI 浪潮以來,企業競相導入 AI 加速內容產出,效率看似提升,品牌訊息破碎化與品質失控的風險卻也隨之浮現。行銷、客服、業務各自運用 AI 工具產出文案,語氣與規範逐漸失去統一標準,消費者接收到的品牌形象因此愈趨模糊。

「一旦 AI 成為人人可及的工具,它本身幾乎不再是差異化的因素。真正的差異,不在於技術本身,而在於企業如何運用它。」Process 普羅品牌顧問創辦人 Martin Kessler 指出,長期來看,勝出的不會是使用最強大 AI 的企業,而是那些將品牌定位得足夠清晰、即使在技術趨於同質化的情況下依然與眾不同的企業。「AI 正成為常態,但唯有強大的品牌,才具備真正的競爭優勢。」

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Process 普羅品牌顧問創辦人 Martin Kessler。
圖/ 數位時代

如何運用 AI 加快內容產出速度,並同時兼顧品牌信任所需要的一致水準,這是 1995 年創立於瑞士蘇黎世的普羅品牌顧問,近年積極思考的問題。為此,普羅提出「Process 2.0」服務,將顧問角色從建立品牌策略,延伸到協助企業建立可持續運作的品牌溝通系統。

「Process 2.0」服務:提升企業品牌溝通力

Process 普羅品牌顧問台北分公司總經理洪翠霞觀察,品牌訊息之所以失焦,關鍵在於策略完成後,仍缺乏一套持續運作的溝通系統銜接執行。她將這種落差歸納為五種斷層:

首先,一旦策略完成後未能落實到日常工作,便形成策略斷層。同時,當品牌理解過度仰賴少數主管,一旦人員異動,傳承便隨之中斷,造成轉譯斷層。

在執行面上,各部門對外溝通的語氣逐漸分散不一致,也會有語氣斷層的問題;內容產出雖多,卻缺乏共同標準判斷是否符合品牌,則是驗證斷層。最後,所有品牌知識散落各處、未被系統化管理,導致治理斷層,也讓最初的策略價值難以發揮效果。

這五個斷層背後,指涉的是同一個關鍵。也就是品牌策略與實際執行之間,少了一套能夠持續運作的品牌溝通系統。

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Process 普羅品牌顧問台北分公司總經理 洪翠霞。
圖/ 數位時代

為此,普羅開發出「Process 2.0」解方,從三個階段解決落差。首先,從「Brand Strategy」出發,先釐清品牌的定位與價值主張;接著才是「Brand Communication System」,將策略轉化為跨部門可依循的語言規則;最後則是「AI Brand Communication」,把品牌知識整合進安全可控的 AI 工作環境,讓行銷、業務、客服、人資,乃至海外代理商,都能基於統一的品牌基準產出內容,並持續進行審核與知識更新。

「AI 內容產出速度已遠遠超過品牌治理速度,品牌基礎若模糊不清,AI 只會更快放大既有的問題。」洪翠霞強調,AI 時代讓斷層問題更加明顯,因此她也期待透過「Process 2.0」品牌專屬 AI 助理,延伸顧問影響力,幫助品牌長期把關、一同成長。

品牌力 + AI:打造品牌專屬 AI Agent

為實現「Process 2.0」,普羅攜手愛酷智能科技(AccuHit)將品牌策略、知識與 AI 技術整合,協助企業建立專屬品牌 AI 助理。

愛酷智能科技(AccuHit)執行長林庭箴指出,「Process 2.0」鎖定的是品牌再造:AI 除了應用在企業內部流程,還能如何用在品牌溝通面。他分析,當電商進入超微利的時代,零售產業正走向三個不可逆的趨勢,包括:到 2030 年,將有五成消費行為由 AI 協助完成,商品資料必須完整到能讓 AI 讀懂;其次是超個人化,信任愈稀缺,推薦卻必須愈貼近個人需求這件事將更挑戰;第三,則是預測型消費將持續增加。

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AccuHit 執行長 林庭箴。
圖/ 數位時代

尤其,在非零售場域,品牌溢價更為關鍵,因為品牌價值與品牌溝通內容不只要讓消費者理解,也要讓 AI 讀懂,才能持續發揮影響力。不過,當企業想要運用 AI 做行銷卻沒想像中容易。林庭箴強調,企業 AI 最大的挑戰,多半集中在機敏資料的存取與管理層面。

因此在「Process 2.0」的開發協作上,普羅負責定義場景,AccuHit 則提供技術與產品面支援,將品牌規範與知識納入 Gen AI 系統,讓所有輸出都能經過品質控管,如同 AI 版本的品牌指南,確保每一次輸出都建立在信任與安全之上。

目前品元實業、昇昇膠業等品牌已導入試用這項服務工具,無論是行銷內容撰寫、客服回覆、產品諮詢或內部教育訓練,皆能依據統一的品牌規範,輸出兼具效率與品質的內容。

Brand-to-Revenue:探索成長新引擎

根據台經院發布的《2026 台灣企業品牌力大調查》,過去五年(2021 至 2025 年)收集的 1,167 家企業數據顯示,台灣企業普遍呈現「內強外弱」的品牌結構。也就是品牌定位與內部管理已具基礎,但對外溝通與價值主張,如品牌好感度與互動性,卻相對薄弱,導致多數企業雖有高重複購買率,卻缺乏品牌溢價能力與市場認同。

對此,台灣品牌耀飛計畫小組副主任朱俐穎指出,「Process 2.0」的目標,是協助企業建構可落地的溝通能力,最終讓品牌策略實質驅動營收成長。

她以多年輔導近千家品牌企業的經驗為例,企業經過品牌輔導後,形象全面升級、設計語言更聚焦,市場識別度也隨之提升。她觀察,品牌塑造的成果平均在一至兩年後開始發酵,客戶能明顯感受到不同:「以往客戶只是單純買產品,但有了品牌之後,就多了願景與合作想像,能吸引其他企業一起創新共榮。」

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台灣品牌耀飛計畫小組副主任 朱俐穎。
圖/ 數位時代

AI 的本質就像一面放大鏡:品牌定位清楚,AI 能加速轉譯、提升溝通效率;定位模糊甚至混亂,AI 也會同步放大這份混亂,後果難以收拾。品牌梳理是否到位,決定了 AI 是阻力還是助力。

為協助企業及早驗證成效,普羅已推出「60 天品牌成長試用計畫」,讓企業在正式導入「Process 2.0」前展開深度合作,鎖定成長機會。從 Made in Taiwan 到 Trusted Taiwan Brand,信任,才是品牌溢價的關鍵。

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