看懂影音资料的价值,Viscovery 为企业戴上看影片扫描洞见的眼镜

2020-07-26

看懂影音资料的价值,Viscovery 为企业戴上看影片扫描洞见的眼镜

不知道各位手上拍摄的影片或相簿採用什幺方式整理。除了依据日期和主题之外,有没有另外用文字标籤方式标示?根据调研机构 IDC 预测,2025 年全球资料领域将只有 15% 的资料会被加以标籤,其中更仅仅只有五分之一会被用来分析。这显示企业如何有效运用资料,从中萃取出对商业伙伴和消费者更有价值的洞见,已成重要课题,也是未来商业模式中的致胜关键。

传统用 meta data 的方式整理影片、图像,其实是间接的方式进行,不是直接以影片本身性质整理。台湾的新创 Viscovery 创意引晴,专注影音资料里出现事物的分析判断,直接「看懂」影片到底在做什幺。

正当全球最大的影音分享平台,被有心人士操弄演算法,被盯的满天包之下,台湾的影像辨识新创公司 Viscovery,则在这几年之下,除了分析影片出现的商品,快速推荐购物商品。

而在 Seagate 赞助 IDC 《Data Age 2025》白皮书中预测,资料量的产生到了2025年将暴增至163ZB,意味着以资料价值为王的世代来临。消费者和企业在各种装置和云端之间创造、分享和存取的资料将持续增长,并且远超过原先的预期。

Viscovery 创意引擎的创办人黄俊杰 Amos 话不多,访问的时候大部分的时间都交给技术长陈彦呈 Albert 说明。广告系出身的 Amos,访谈时解说 Viscovery 创办缘起,以及中间经过的重要时刻,以及最近几起资料风波,如何资料处理方法的看法。Viscovery 会专注在容易变现的广告相关技术,还要加上 Amos 自身背景的因素。

机器帮忙整理影片,找出影片中的商品

找出有明星出场、剧集中主角穿得的衣服,或是使用的商品,透过 Viscovery 影像辨识的技术,都能辨识而且一一自动标示出来,不用花太多人工检视的成本,提供广告商、代理商机会显示相关商品的广告。

在前面提到的 IDC 报告, IDC 预测 2025 年全球资料领域将只有15%的资料会被加以标籤,其中更仅仅只有五分之一会被用来分析。这显示企业如何有效运用资料,从中萃取出对商业伙伴和消费者更有价值的洞见,已成重要课题,也是未来商业模式中的致胜关键。

最近 Viscovery 还有其他计画,要协助媒体整理手头的影片,从中找出新的趋势和洞见。Viscovery 说这不是像脸书那样很粗略的辨识,加上很泛泛的描述,如出现三个人,而是协助媒体找出明星在影片出现的片段,不论是化妆、整型前后,不同造型的剧照,或是在画面中以不同角度出现的影片。并自动化归类,减轻这些影片资产管理和调阅出来的成本。

Viscovery 强调,只要有类似 IMDB 的影星资料库的话,不论是好莱坞还是东南亚市场,只要手上有足够的影星出现的影片,就可以训练 AI,让 AI 能找出还有那些影片有这些影星出现。

谈到 YouTube 被演算法搞到的问题,是不少家靠 user generated content 为生的公司痛脚。 Viscovery 说他们的技术能避免偶尔出现的画面中物品干扰,导致 AI 被误导的问题,像是猫喵影片中随便插一张不相干的汽车图像,就能干扰 AI,AI 因此下错判断。Uber 无人车死亡车祸,或是先前 Google 辨识错误造成轩然大波,都显示即便影像辨识越来越多方案,但还有很多能改进的地方。

强 AI 仍待大家努力,现况是特定用途 AI 垂直应用

在台湾 Google 和微软近期在 AI 上面有相当大的动作。Viscovery 说到他们一个案例,业主用了大厂的方案,实际测试通用型 AI 效果还好,业主只好辗转来找 Viscovery 救火。最后 Viscovery 提出的方案让业主满意。

Google、Amazon、Facebook 的图片自动侦测画面机制,侦测的结果却很鸡肋,像是侦测画面有草、人类、小孩,是有侦测出东西,但是做出的结果帮助不大。Viscovery 很自豪他们的技术能识别画面中有含金量的东西,帮助不同的需求。

谈到未来的 AI 发展,Amos 说大家很期待强 AI 能越来越强,但实际上未来会是由多个在特定领域的垂直型应用 AI 兴起,通用型 AI 还有很大的进步空间。另一方面,大公司的 AI 方案看来在拚命收集训练资料,大家可以免费用 AI 的程式,但最珍贵的资料反而是免费双手奉上,许多人会有疑虑,资料只进不出并没有分享出来。

中国经验不能在别处複製

做为影像专业识别的公司,Viscovery 能快速识别图片中的物品,并且与其他事物做关联,而成为被不少人关注的新创公司。而曾经在中国取得不错成绩,但评估之下自身不适合在中国的广告环境之下发展。

新创资源有限,必须优先前往能促成成长幅度最大的市场。而 Viscovery 当时往中国走,是相当正确的一步。Viscovery 曾获得与中国的视频站合作的契机,技术获得肯定。回首到中国发展的时间,Amos 提到他意识到在中国越成功会越难脱离中国市场,而且在其他地方则不会成功,市场状况很不一样。Viscovery 认清自己并不是媒体相关产业的公司,而且公司的底并不够厚,并没有能够週转的庞大资金,先行支付给媒体,再从广告商收取。最后 Viscovery 决定专注在公司的技术上面,公司业务从中国撤出。

先前 2013、14年时,Viscovery 在台湾接到的都是小案子,回顾当时状况,做起来感觉相当累。如今累积经验,而且有业界的名声,现在每年会有上百个案子自己找上门,可以从中一季找到最适合的三个案子,重覆应用先前案子累积的资料和模型,能好整以暇发挥专业执行。

资料处理方案越来越受重视,资料归属权是未来的战场

最近 Facebook 的风波,以及不少台面上靠资料营生的公司,被人质疑资料处理流程。不少企业思考资料放那里。相信未来不少企业会思考是否要把资料放公有云上,进而评估将资料放在自建的私有云上面。资料归属权会成为不只是企业,还是一般民众会关心的重点。

Viscovery 的伙伴,储存厂 Seagate 的机会来了。Seagate 协助 Viscovery 带进新的案子,有些客户是向 Seagate 购买储存设备时,得知相关需求牵涉到影像辨识,得知 Viscovery 有符合他们需求的方案,而找上 Viscovery。

关于储存应用,Seagate 与 Viscovery 分享相同的愿景,也乐于和 Viscovery 合作。相信在大公司的资料风波之下,还有欧盟史上最严资料法规 GDPR 的冲击之下,Seagate 在2B 会因为自建资料中心的需求,而有更多的业绩。

其他的合作案例,去年与丽台合作,在 COMPUTEX 时展示用杂牌硬体组合弄影像辨识的方案,获得不错的成绩。

2010 年,Viscovery 曾想过用手机镜帮老外辨识台湾的食物,那年代 AI、影像辨识这些名词还不风行,客观环境如智慧型手机不成熟,手机漫游方游用的人不多。往往好的构想需要有天时地利人和,才有办法发扬光大。Viscovery 如今历经叫好不好座的方案,到中国发展后再抽手回来,如今抱持初衷,用影像辨识技术协助不同属性的公司。希望 Viscovery 他们能越做越好,用越来越好的影像辨识技术,帮忙人类过得更好,享受更便利的生活。