用聲紋辨識解決Alexa痛點,和碩童子賢:AI將重新分配政府職業
用聲紋辨識解決Alexa痛點,和碩童子賢:AI將重新分配政府職業
2018.06.09 | Amazon

和碩以「跨越極致」為主題舉辦的年度發表會,展出人工智慧、筆電跟汽車電子新應用,由董事長童子賢跟技術長黃中于一起出面。

人工智慧應用發展快速,童子賢舉農業發展上,人不用跟耕耘機比賽體力,電腦時代人不必跟電腦比賽記憶力為例,他認為工具再厲害也是工具,政府跟民間面對AI,可以將腦力粗活由工具幫忙,動腦的工作現在很多都被AI挑戰,我們必須接受,就搶奪工作機會而言,AI時代或許是政府最受到衝擊。

童子賢說,達文西機器人開刀已經很精密,但如何操作仍須專業醫生導引,人必須適應這樣的變化,未來學習、政府跟醫療業都會受到AI衝擊,挑戰現有職位的分配。

也因此,他認為政府與民間企業,一樣都要「再組織」、「再學習」,必須思考如何在AI時代、數位時代,如何很好的運用新科技,提昇生產力、改善效率。

黃中于表示,和碩將積極策略布局AI (人工智慧)、機器人、AR (擴增實境)、AIoT (人工智慧物聯),並從AI橫向延伸多元應用,利用軟硬體整合宣示迎接AOE (AI of everything)時代來臨,展出的多數產品也都已到量產階段。

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和碩COMPUTEX展示全新機器人,包括家用跟商用機器人海姆達爾(右)跟家用機器人AQUA。
圖/ 王郁倫

AI功能整合,語音助理實用性進階

和碩召開2018年Computex成果發表,可以觀察到持續投入人工智慧基礎研究3~4年所累積的實力,跟2017年相比,2018年展現了優異的整合度,聲控平台不只是支援Google Assistant跟Alexa,更自有技術開發能聽懂國、台語跟日語的語音辨識引擎,再結合人臉識別跟「聲波識別」技術,語音助理聽聲辨人,未來Alexa跟小孩聊天,不再會意外有「聊出5000元訂單」的惡夢。

Amazon Echo熱賣也帶來許多意外,Alexa語音助理不僅可以查詢,更可以協助上網購物,不過這個貼心的功能也傳出不少慘案,比方小孩跟Alexa聊天,大人們一個不留神,可能小孩已經於聊天中訂購了一堆東西,送到家才發現不妙!

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和碩開發以Google Assistant為基礎開發的Amica+多人辨識語音助理。
圖/ 和碩

第一台人臉辨識缺換帳號語音助理

然而現在這種危機或許有解,和碩開發Amica+多人辨識語音助理,只有辨識到「對的人」才可能啟動特定權限。怎麼辨識對的人?人臉辨識及聲紋辨識。

厭倦每天對語音助理Say Hi嗎?Amica+也是世界首款藉由人臉辨識進行使用者帳號切換的智慧語音助理,走到面前,語音助理就自動知道你。

Amica+多人辨識語音助理有高畫質 (1080P)螢幕跟廣視角(120FOV) Camera,整合語音助理Google Assistant與Google Service,搭配和碩自行開發的深度學習影像辨識技術,讓這款語音助理不必說「Hi~Amica」,只要走近一公尺內,面對機器,機器人可以視覺辨識自動切換對的用戶帳號提供服務。

Amica+這一年來「進修」不少課程,除了頭上的臉部辨識鏡頭可以切換家中不同成員帳號,報告Google Calendar行程安排,也可整合了FB的Messenger Bot介面,當要留言給家人,對Amica+下語音指令後,Amica+等家人返家完成臉部辨識後就會自動報告留言內容,用戶也可以在Messenger上下文字指令,命令家中的Amica+開攝影機察看家裡狀況。

一定要走到智慧音箱前做臉部辨識才能下指令嗎?Amica+也有隱藏版的功能,就是利用「聲紋辨識」,當學習家中成員的聲紋資料後,Amica+可以聽出是爸爸還是媽媽來下指令,提供個人化服務,若小孩想來下指令去電商買「娃娃屋」,只要事前限制過小孩聲紋權限,那麼小皮蛋是不可能買得成功的。

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和碩開發的MARINA II語音助理可以聽懂台語,未來要教上海話也只要兩天,是和碩自主研發的語音辨識系統。
圖/ 和碩

台語也通,和碩語音助理Martina兩天學會上海話

Martina語音助理也進入第二代,相對第一年控制家電、回答天氣,這些技能跟Google與Amazon的語音助理差異不大,不過Martina一年後也精進到結合3D深度視覺與影像辨識功能,更成為和碩語音助理上唯一可以支援「中文跟台語、日語、英」等亞洲語系的語音助理平台。

2018年和碩在智慧音箱的聲控技術結合出現大幅優化,MARTINA II的多國語言溝通回應更快速,也能接近人類說話的節奏,不會類似銀行叫號「文字轉語音出現字與字之間的停頓」。

相對其他的語音助理平台多在Google Assistant或Amazon Alexa上去加值,MARTINA II則是一款純種由和碩軟體研發中心研發語音辨識技術,利用和碩自有人工智慧深度學習技術,透過神經網路(neural network)訓練,可因應客戶需要,支援多國語言語音辨識,和碩軟體研發中心主管透露,只要語言資料夠多,1萬多筆語音資料,「2天就能訓練MARTINA II去學會聽懂上海話指令」。

這個像石頭也像蛋的MARTINA語音助理,可以提供語言辨識雲給客戶,或連回和碩雲提供服務,所有的AI運算都在雲端完成。而鏡頭除可以分辨家中成員,還有3D鏡頭感測深度距離,感知使用者跟環境關連,當人走遠,播放音樂時會自動加大聲量,人走近就小聲。

聽得懂台語的MARTINA對家中長輩是好消息!和碩主管也表示,由於現代人語言複雜性高,中英混雜或中日與混雜的可能都有,因此MARTINA II也能分辨同時混和兩種以上語言的指令,比方「Hi MARTINA請幫我播放Adale的歌Hello」

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和碩董事長童子賢認為教育跟政府都要面對AI衝擊。圖為海姆達爾商用機器人。
圖/ 王郁倫

自走商用保全海姆達爾休息半小時就能工作9小時

海姆達爾(Heimdallr)則是一台「全時」商用二合一機器人,為什麼這樣說?因為內建電池,每充電半小時可以運作9小時,白天可以用人臉辨識及語音導覽等功能迎賓接待功能,還能幫忙送文件,晚間則可以轉為保全模式,由於日夜守護神聖任務,所以取名北歐神話中的守護神海姆達爾。

海姆達爾裡頭的心臟用的是NVIDIA 行動處理器 Jetson TX2,雲端監控後台能遠端控制、任務指派,並回報現場異常,目前,已有重要客戶採用開發中,預計下半年有機會量產。

AQUA則是家用機器人,有6軸運作配合馬達控制技術,除展現肢體靈活度,還能以環景360 度無死角的影像辨識與環境偵測,持續性分析空間中異常狀況,如: 火焰、空氣品質等,自動開啟空調或發出警報,利用卷積類神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)也可以分析使用者動作是否異常。

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和碩VisionUltra AR眼鏡已經跟故宮合作。
圖/ 和碩

黃中于表示,和碩推出有獨家專利的Slam自我導航功能,放在「海姆達爾(Heimdallr)」中,現場也展出居家安全監控系統Perla及電子座艙,支援V2X/LTE雙模車載資通訊系統。

和碩也展出199g全世界最輕的AR眼鏡,宣佈跟故宮合作,結合手勢操作,可以把翠玉白菜及清明上河圖真實呈現在眼前,拉近國寶藝術與人之間的距離。

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玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋
玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋

通勤、排隊、等餐時,幾乎人人都在滑手機。零碎時間變多、也變得更密集,消費者在社群與影音之間來回切換,也更常打開遊戲。根據資策會 MIC 統計,台灣有 69% 網友會玩數位遊戲,近 8 成每日遊戲時長落在 2 小時內,輕度、碎片化已成主流。

這股趨勢,與 ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 的觀察不謀而合。「大家在零碎時間裡,經常會拿起手機玩手遊,找個方式殺時間、放鬆心情。」因此,ShopBack 把視角轉向遊戲場景,推出 ShopBack Play,嘗試把娛樂轉化為「好玩、也能賺」的新型回饋體驗,讓回饋不必等到消費發生,日常零碎時間也能累積回饋。

從手遊場景打造現金回饋新模式

Arthur Wan 指出:「ShopBack 在台灣市場落地 8 年了,核心強項始終是電商回饋機制。」然而,若回饋只綁在購物,使用頻率終究受限於消費需求。對此,ShopBack Play 借助手遊的高黏著、高回訪特性,把回饋從交易場景延伸到日常互動;使用者不需消費,只要下載並完成指定任務,就能累積現金回饋,平台也因此更貼近使用者的日常生活。

這也呼應近年全球竄起的「X to Earn」模式。Arthur Wan 解釋,從 Shop to Earn 把消費轉成回饋、Play to Earn 讓玩樂產生回饋,到 Move to Earn 讓移動與運動也具備回饋可能,市場正在探索「參與行為」的價值:「愈來愈多日常行為,其實都能透過特定場景轉化為實際獲益。」

ShopBack Play 的優勢在於回饋可轉移。過往遊戲獎勵多停留在虛擬世界,例如兌換道具;但透過 ShopBack,玩家取得的現金回饋可直接延伸到電商與日常消費,讓娛樂回報更實用、更有感。

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ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan
圖/ 數位時代

引發使用者越玩越賺的回饋循環

ShopBack Play 的使用方式很簡單。在 ShopBack App 首頁進入遊戲專區選定遊戲後,系統即導流至 App Store/Google Play 下載並開玩;玩家只要破關或完成指定里程碑,就能回到 ShopBack 形成「選遊戲→開玩→達標領回饋→再探索」的回訪循環。為了加碼誘因,ShopBack Play 也不定期推出「紅色遊戲專區 2 倍回饋」活動。

Arthur Wan 觀察,「消費者其實並沒有那麼忠誠於某一款特定遊戲。」多數人打開手遊,只是想放鬆、填補空檔,對單一遊戲的黏著度不高。也因此,ShopBack Play 目前合作超過 400 款遊戲,並規劃於 2026 年持續更新合作清單,讓使用者隨時有新選擇可玩。

「我們希望透過遊戲回饋,創造更多回訪的理由。」 Arthur Wan 表示,這也補上 ShopBack 的互動頻率缺口。由於 ShopBack 核心仍以購物回饋為主,熱門品類多集中在旅遊與時尚(如 Booking.com、Trip.com、KKday、Klook,以及 adidas、Nike、GU),消費頻次相對較低;ShopBack Play 則提供更日常、更高頻的回訪動機,讓使用者更常打開 App。

他指出,ShopBack Play 上線後帶動每月回訪 ShopBack 的使用者數成長 15%,整體使用者 CLV(Customer Lifetime Value,顧客終身價值)成長 30%,顯示回饋場景擴張確實見效。且透過遊戲接觸到 ShopBack 的使用者中,也有相當比例會進一步前往平台其他商家消費,形成交叉銷售效應(Cross-sell),推升平台使用深度與消費頻率。

讓回饋生態系融入生活空檔

將回饋帶入用戶生活中的更多片段,讓原本就會經歷的日常時刻變得更有價值,是 ShopBack 持續拓展「行為換回饋」場景的核心思維。對遊戲廠商而言,長期痛點在於下載成本高、留存率偏低,最怕「下載了就走」:數字漂亮,卻沒有實際遊玩行為,轉換與 ROI 難以落地驗證。對此,ShopBack Play 把回饋門檻從「下載」改為「達標」──使用者必須完成指定關卡或里程碑才拿得到回饋,藉此濾掉無效流量,讓導入更貼近真實參與,也更有利於提升轉換率與投資報酬。

對許多用戶而言,遊戲早已是生活的一部分。現在透過 ShopBack Play,不僅能在零碎時間中放鬆娛樂,更能完成任務獲得實質回饋 ,讓「玩遊戲」與「破關」不再只是虛擬成就,而是能實際折抵日常開銷的量化報酬。對 ShopBack 而言,不僅提升用戶在平台內的互動頻率,也補強過去必須透過消費行為才能獲得回饋的單一路徑。透過遊戲機制,用戶即使在非購物場景中也能保持接觸,並於任務完成後自然回流 App,進一步探索購物優惠與合作商家,打造高頻率且正向的使用循環。

也因此,ShopBack Play 推出後的亮眼表現,更進一步驗證這套機制具備高度潛力與市場接受度。據平台統計,功能上線後短短半年內,用戶數成長 12 倍,其中近 60% 為原本的 ShopBack 使用者首次接觸手遊,成功帶動原有會員活躍與新型態行為轉換。除了使用數提升,ShopBack Play 的回饋金發放規模亦快速擴大,自功能上線以來,累計回饋金額已接近 1 億元,展現「遊戲回饋」模式的強勁吸引力與發展性。

隨著 ShopBack Play 與購物回饋、載具回饋機制整合,平台逐步建構出「玩能賺、買能賺、日常生活也能賺」的循環回饋生態系,不僅為用戶帶來更即時、更有感的回饋體驗,也持續深化 ShopBack 在消費日常中的角色。

「ShopBack Play 只是起點。」ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 認為,當消費者愈來愈精打細算、也更習慣用行為換取回報,未來仍有更多「X to Earn」場景值得探索與開發。「對我們來說,關鍵不只是推出一個新服務,而是持續擴大回饋觸發點,從線上購物、實體場景一路延伸到遊戲入口,串連商家與用戶的日常接觸,讓回饋真正融入生活,讓每一個日常時刻,都更有所得。」

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