YouTube最振奮人心時刻來了？生成式AI數月後現身，Podcast也可以上架了|數位時代 BusinessNext

自上月接任YouTube首席執行長的職位後，尼爾．莫漢（Neal Mohan）於3月1日首度向外界發布公開信，內容提到他在今年度對於YouTube的未來計畫和展望，包括YouTube Shorts即將推出的新功能、Podcast服務的進駐，以及在未來幾月內有望問世的生成式AI工具。

YouTube最振奮人心的一刻即將到來？生成式AI工具有望在數月後問世

數據顯示，在2021年，YouTube為世界各國的創作者提供了超過200萬個工作崗位，使他們的收入能夠相當於一份全職工作者的薪水。

莫漢強調，創作者永遠是YouTube的核心，他們在未來將持續推出新的功能，讓創作者有更多獲利的機會。

此外，有鑑於OpenAI所開發的ChatGPT和DALL-E等生成式AI模型引發的熱潮，莫漢也在信中透露，YouTube正在為創作者開發生成式AI工具。

事實上，前任執行長蘇珊．沃西基（Susan Wojcicki）就曾在卸任聲明中提到， YouTube正在進行AI項目的開發，她認為這將代表「YouTube最振奮人心的時刻」 。

「人工智慧將使不可能的事成為可能。」莫漢則表示，藉助此技術，創作者們能夠拓展作品的故事情節，例如運用AI的生成能力構建一個全新、奇幻的電影場景。

不過信中並沒有具體地說明這項工具將如何運作，僅提到YouTube預計將在「未來幾個月內」將此功能提供給創作者，並提醒用戶們隨時保持關注。

而對於AI技術道德性的質疑看法，部分使用者認為這可能會違反版權的限制，莫漢則表示，人工智慧技術所帶來的巨大便利性和開創性機會，需輔以審慎的管理制度，因此在新功能上架時，將有相關的保障措施，確保該技術得到適當地運用。

試圖效仿TikTok？YouTube Shorts推出同屏功能

除此之外，為了在短影音市場爭奪一席之地，2021年全面發布的YouTube Shorts也將增添新的功能。

信中提到，Shorts的每日觀看次數已經超過500億次，為了使創作者有更豐富的創作空間，以更新穎的方式來展現自我及建立觀眾群，在今年預計將引入一種全新的創作功能，允許使用者將現有的YouTube影片或短影音和全新錄製的影片合併，使它們能夠並排陳列。

這項新功能和Tiktok上極受歡迎的duet同屏功能類似，YouTube希望能藉此推動創作者製作更多的反應類影片（Reaction Videos），激發創作者的積極性和想像力。

搭上Podcast市場熱潮，使用者將有更多創作空間

在其他同業競爭對手紛紛於Podcast市場取得不俗的表現後，Google也希望透過YouTube龐大的用戶族群擴展使用率，藉由YouTube的使用特性，讓用戶可以在不同裝置上播放，或是透過近期點擊紀錄、建立播放清單等方式收聽Podcast。

在近期舉辦的一場公開活動上，YouTube Podcast項目的負責人表示將在美國境內的YouTube Music中測試Podcast服務，並增添背景播放功能。

莫漢的信中也再度重申此消息，表示這項服務很快會拓展至其他地區，同時也計畫在YouTube Studio增設Podcast創作工具，讓創作者能夠更加輕鬆、快捷地發布Podcast在頻道上。

另外，未來更有望透過RSS（Really Simple Syndication,簡易供稿機制）feed格式，讓創作者可以將音頻上架至YouTube Music或Google Podcast等平台，使聽眾擁有更多元的收聽選擇。

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莫漢信心喊話：最好的YouTube尚未到來

根據Google母公司Alphabet公布的第四季財報，Google今年的廣告營收比去年同期下跌了8%，其中最大主因便是YouTube廣告營收的衰退。

因此在前任執行長沃西基結束長達九年的任期後，莫漢一上任就將面臨接踵而來的難題和挑戰。

未來YouTube將致力於新功能的優化，期望能打造一個更精良的平台，使創作者和用戶擁有更佳的使用體驗，並且進一步提高廣告營收的成長幅度。

「最好的YouTube尚未到來。」莫漢在信的末尾寫到，他表示自己很早就認知到YouTube這個平台的發展潛力，在往後的日子裡也有足夠的信心和渴望率領它走向未來。

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資料來源：TheVerge、TechCrunch、ZDNet、Bloomberg、Youtube Offical Blog

責任編輯：林美欣

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。