Google先前曾推出了引發熱潮的「Quick, Draw!」，除了讓大家知道自己畫的圖有多醜，醜到AI都認不出來之外，也替Google的圖像識別 AI 類神經網路提供了超多識別素材。隨著上傳塗鴉的人越來越多，將讓Google的圖像識別AI越發準確。

而Google AI在近日推出了「Emoji Scavenger Hunt」（表情符號尋寶遊戲），這次不用畫畫，而是要去找出真實世界中的「表情符號」，而Google搜集的目的是什麼？

真實版支援前線，透過Emoji找尋物品

遊玩前需要先打開手機或是電腦的鏡頭，在倒數過後Google AI會給你一張表情符號貼圖，有可能是「手錶」、「筆」、「鍵盤」、「鬧鐘」、「香蕉」等，接著你就必須在真實世界中找出這些物品，鏡頭後的Google AI會開始進行辨識。

跟「Quick, Draw!」同樣的是，在你尋找的過程中，Google AI 會不斷嘗試猜測，所以在你找到正確物品前，Google 小姐會不間斷的出聲煩你。

而 Google AI 團隊也在 Github 上公布了原始碼，甚至貼心地教導大家如何建立出自己的模型。最近各種資安事件搞得人心惶惶，Google也不忘宣布本次實驗的資料並不會被儲存下來加以利用。

Google 搜集素材背後2大目的

本次 Google 要大家用「鏡頭」協助搜集素材，除了玩起來一樣笑意滿點之外，跟過去「識別圖畫」相較起來有什麼值得注意之處呢？可以由兩個方面下手思考：

真實物品的圖像識別極具「商轉價值」

「Quick, Draw!」主要是識別使用者的「手繪圖形」，實驗性質較高（網友的參與程度、AI模型的建立），在搜集了大量數據後，儘管能加快識別速度，但未來應用的想像空間較小。

而真實物品的圖像識別就不一樣了，不只能運用於多種場景，就工研院產業分析師發布的「辨識技術應用趨勢探討」中提到，辨識後所得到的資訊具有發展成商業價值的產品或服務的潛力。

目前能夠應用的產業有安防（Surveillance）與汽車產業為主要的應用載具，常見的應用情境還包含：航空圖像、監控系統、車用識別系統等。

在身邊的鏡頭只會更多不會更少的未來，「實體圖像識別」的商轉潛力相當大。所以你如果對於識別技術有所想法，也可以直接使用Google提供的程式碼與教學，打造自己的識別模型。（不過有相關的授權問題，請詳閱公開說明書）

也許 Google Glass 將變得更強？

除此之外，雖然 Google 的 AI 相機應用 Google Lens 可以無痛升級此技術，但是另一個你可能遺忘的產品：曾死過一次的產品，Google Glass 也可能將變得更強。

雖然在 2017 年調整目標策略，轉向面對企業用戶，推出企業版 Google Glass Enterprise Edition（EE）後， Google Glass 浴火重生，大眾汽車、通用航空、快遞服務DHL都是其使用者。

應用場景從日常生活中跳到工作場域，工作者在 Google Glass 的協助下進行機械組裝、記錄工作內容、獲取貨物資訊等，而Google也因應這些需求，加強產品的電池續航力、防汗與折疊等特性。也因為 Google Glass 對於工作者的協助與效率上的提升，根據 Forrester研究報告預測，到了2025年，光美國就約有1,440萬名勞工配戴智慧眼鏡進行工作。

若能提供更準確的實體識別技術，將有效提高Google Glass的協助程度，除了提升企業版本的能力之外，如果Google Glass仍有走進人類日常生活的夢想，識別技術只會更加分。

不過這一切的前提是，需要搜集到足夠的資訊量才行，所以趕快到上面的連結玩玩看，為大家的未來貢獻一點識別資料給 Google 吧！

參考資料：The Team at X、Forrester、經濟部技術處。

對已經成熟發展的企業來說，最大的挑戰不是如何創新，而是經驗無法有效傳承，而生成式 AI 的價值正在於此，它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」，使組織得以在既有經驗之上，持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE，正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範，但做法比較像是集中在倉庫裡，雖然找得到，卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷（James）形容。

為此，浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI，打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」，讓經驗不再只是被保存，而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明，這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎，並在此基礎上生成內容，故能真正融入浪LIVE使用場景，提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速，回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台，浪LIVE 不僅市占率超過 50%，每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績，除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色，快速更新的內容與密集的行銷活動，同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

黎欣捷表示，浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動，不僅內容產出量龐大，對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後，必須在最短時間內產出文章，且要符合品牌的風格和版型，而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法，還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率，以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性，還容易使團隊感到疲憊。因此，浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率，而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1：文章產製，不再從零開始

吳炳鈞進一步說明，網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看，網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI，由系統學習品牌文章的語氣與編排方式，及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後，編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材，並指定想要的文章風格，NAVI 便可依此生成初稿，再由編輯進行調整與潤飾，大幅加快整體產出速度，也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘，用快速更新而主題有趣的文章，吸引會員持續留在平台。

吳炳鈞強調，NAVI 不是憑空寫文章，而是根據企業過去累積的內容與規範來生成，這樣的產出結果，才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是，網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如，NAVI 可以整合圖片和文字，生成一篇圖文並茂的文章，並同步輸出對應的 HTML 程式碼，浪LIVE 編輯只需貼至後台系統，就能完成上稿作業，不必再花費大量時間去調整版面配置。

應用場景2：活動規劃，從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看，網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI，由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡，之後，團隊成員只要輸入關鍵字，NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合，作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為，NAVI 就像一位資深顧問，不僅提供更多元的視角與玩法建議，縮短活動規劃所需的時間和心力，也能即時調閱過往經驗，協助團隊跳脫個人思考盲點，避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例，說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配，因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物，這使得團隊成員在規劃活動時，常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後，系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議，協助團隊在規劃新活動時，更有效率地運用既有資源。

不只生成內容：NAVI 三大特色，讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外，網創資訊也從企業管理需求出發，規劃出以下 3 大系統特色，使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一，NAVI 支援至少 20種大型語言模型，能因應不同使用需求，處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二，系統可部署於私有雲或地端環境，讓資料能留在企業內部，降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三，整合 AD 身份驗證與授權機制，可依部門和角色別去設定資料存取權限，確保 AI 在回應問題或產生內容時，只會引用該使用者可存取的資料範圍，避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充，由於系統可進行部門切割，也能進一步統計各單位的使用量，方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI，而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出，因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統，從而發展上述系統設計。近年來，因應 AI Agent 趨勢，網創資訊亦將相關概念融入 NAVI，使系統具備更高的主動性，能依任務需求串接不同資料庫與內部系統，協助使用者完成特定工作流程。

未來，網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作，逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中，共同發掘更多具體的應用靈感，並視需求開發對應功能，持續放大知識與經驗的價值，讓技術不只停留在工具層次，而能真正轉化為企業成長的動能。

這次不畫畫！Google推Emoji尋寶遊戲，玩出AI 識別無限商機