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2021-02-02 20:49:44
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THE 6獨到之境
全新BMW 6系列Gran Turismo品味亮相
Gran Turismo壯遊,源自於歐洲貴族為豐富自我、挑戰自我並開拓自我的深度旅程,藉由深度且親身的接觸,感受每一分旅途中的文化薈萃,拉高視野格局並深度探索自我,體驗以往不曾親臨的感動;全新BMW 6系列Gran Turismo則是以此為底蘊,透過豪華重新詮釋壯遊意志並深植於設計理念,BMW慧眼獨到的美學品味塑造出優雅流線外型,結合大型豪華房車的舒適氛圍與敏捷操控的動感靈魂,傾全力雕琢旗艦GT之作,以不拘泥於框架的全新級距、媲美旗艦車款寬闊車室空間與駕馭感動,陪伴駕駛恣意馳騁,探索唯我獨到之境。
BMW總代理汎德於台北市Bellavita寶麗廣場打造祕境森林,展演全新BMW 6系列Gran Turismo,邀請媒體及車迷朋友一同感受並探索唯我獨到壯闊之境,導入兼具豪華與舒適機能的全新BMW 630i M Sport,鋪陳大器優雅,以饗喜愛鑑賞美學的品味人士,駕馭自在從容。
型塑優雅風範 勾勒斜背美型
全新BMW 6系列Gran Turismo風格自成一格,奠基於精雕細琢的美學風範,演繹出眾而獨到的優雅品味,經典BMW雙腎型水箱護罩以一體式造型搭配具備主動轉向照明功能的全新L型智慧LED頭燈組,融合科技與經典,創造更顯簡約質感的風尚;全新雕琢的Air Curtain氣簾融入更具氣勢的M Sport前保桿設計,優雅姿態淋漓展現;目光移至車側,映上的則是BMW 6系列Gran Turismo充滿動感的肌理線條,同時透過畫龍點睛的方式以鍍鉻窗框勾勒出流暢車身線條,若是喜愛運動風格更可選擇黑色高光澤窗框,斜背車頂輪廓輔以Hofmeister kink C柱曲線無框車窗設計,以及呼應車頭線條的3D LED立體尾燈搭配全新M Sport後保桿及矩形尾管,更是再次強化整體車身線條的動感俐落,完美詮釋BMW純正運動血統。
不僅美型,BMW更將性能基因自然地融入全新BMW 6系列Gran Turismo,精心設計的M Sport套件包含M款空力套件、M字樣車側銘牌、雙邊單出矩形排氣尾管、M款多功能真皮方向盤、M款駕駛踏板組、M字樣前車門門檻、黑色車內頂篷、M款煞車套件與專屬19吋M款雙輻式輪圈其中藍色煞車卡鉗更顯耀眼,以此彰顯性能意圖並營造十足視覺張力。全新BMW 6系列Gran Turismo M Sport車身套件所打造的空力設計,強化了導引輪拱周圍氣流的效果,搭配車尾配置的主動式擾流尾翼,可在車輛時速達到120km/h主動升起,提高車尾下壓力表現強化車輛高速行駛時的穩定性演出,整體空力系統的升級,使油耗表現與行駛舒適性更為進階。
貼心科技 盡享舒闊之旅
感受優雅從容,全新BMW 6系列Gran Turismo在車室內的每一分細節上雕琢,首先映入眼簾的Fine-wood梣木紋飾板與Sensatec皮質包覆儀錶檯,觸感舒適柔軟的Nappa真皮菱格紋雙前座舒適型電動座椅與鍍鉻材質點綴的操作介面,烘托出極致豪華韻味,觸手可及的M款多功能真皮方向盤含換檔撥片更是以絕佳彈韌握感,造就極其精緻的駕乘氛圍。
壯闊旅途不僅需要非凡優雅之姿相伴,更需舒適且靈活的空間布局貼近旅途需求。全新BMW 6系列Gran Turismo底盤源自於7 系列旗艦車款,具備如同頭等艙般的豪華寬敞車室,長達3,070mm的軸距建構出兼具實用並可與家人朋友輕鬆共享的寫意空間,全景式電動玻璃天窗讓車主享受旅途中的每一分璀璨美景,而雙後座Alcantara麂皮頭枕、後座椅背電動調整功能與16具harman / kardon揚聲器,更讓每一趟旅程從啟航之際便是舒適盛宴。在五人乘坐狀態下具備600公升的行李廂容積,透過40/20/40分離可傾倒後座椅背的輕鬆切換,後廂空間最高可擴充至1,800公升,滿足多樣化空間需求。
全新BMW 6系列Gran Turismo以經典的駕駛導向設計為本,將新世代科技與靈動美感空間結合,透過12.3吋虛擬數位儀錶與12.3吋中控觸控螢幕鋪陳的全數位虛擬座艙,輔以位居車壇領先地位的iDrive 7.0操作介面、無線Apple Carplay/Android Auto功能、加大面積16%的HUD車況抬頭顯示器,更可同步智慧型手機整合系統,投放Google Maps或Apple Maps導航路線;以及全新升級的BMW智慧語音助理2.0,加入NLU自然語言辨識功能,讓車主在使用時能透過更加直覺且口語化的方式與助理進行互動,不論是車輛狀態或是旅途行程資訊,皆能透過全新BMW智慧語音助理2.0協助,成為旅途中的最佳夥伴。
BMW不只讓車主享受從容自適的豪華旅途,從啟程之際便能體驗BMW引領車壇的科技實力,全新BMW 6系列Gran Turismo標配智慧Comfort Access免鑰匙系統及iPhone手機數位鑰匙,除了門把感應的開鎖/解鎖功能外(可視需求另外設定手機解鎖密碼),還可透過iPhone內建的Wallet錢包功能以iMessage分享數位鑰匙;同時,只要將手機放在無線充電座上便能直接啟動引擎,讓車主就此拋下翻找車鑰匙的慌忙,以優雅用車姿態恣意駕馭,使全新BMW 6系列Gran Turismo的靈動美感透過科技氣息的襯托而更昇華。
構築安全之上 48V高效複合動力御風馳騁
不論是心馳神往的駕馭體驗抑或是御風而行的壯闊之旅,安全向來是無可妥協的先決要件。全新BMW 6系列Gran Turismo採用輕量化高鋼度車身與前鋁合金雙A臂、後鋁合金多連桿懸吊幾何,完整標配BMW Personal CoPilot智慧駕駛輔助科技,包括主動防撞輔助系統與行人偵測、主動車距定速控制系統、主動車道維持輔助、壅塞交通輔助系統、車側防撞輔助、路口車流防撞輔助、閃避轉向輔助、盲點偵測系統、前後方車流警示、後方防追撞警示、360度環景輔助攝影等以外,更新增自動倒車輔助系統,同時升級道路虛擬實境顯示功能,清楚顯示車輛周圍的狀況於儀錶中央區域並搭配速限提示功能,給予車主最全面的安全防護。
BMW向來立足於科技的前端,以領航者之姿展現巨擘實力,為全新BMW 6系列Gran Turismo搭載全新進化的BMW EfficientDynamics高效動力科技,導入48V高效複合動力。BMW 630i M Sport配備BMW TwinPower Turbo直列4汽缸汽油引擎,擁有258匹最大馬力、400牛頓米的最大扭力,搭配Steptronic運動化八速手自排變速箱,而全新導入的48V高效複合動力系統內建啟動發電機與第二具電池輔助,可於全油門急加速時啟動eBoost功能,提供額外11匹馬力輔助,有效降低渦輪遲滯特性,優化加速表現並提升舒適性;當車速低於15km/h時系統會提早關閉引擎,車輛慣性滑行與煞車時,系統會主動回充電能,若是車輛動態行車模式為EcoPro與Comfort且車速介於25km/h至160km/h之間,駕駛鬆開油門時便會關閉引擎轉為慣性滑行,而受惠於48V高效複合動力系統提升20%的引擎啟動速度並大幅降低引擎啟閉時的震動,駕駛輕踩油門或煞車後,引擎會以幾無察覺狀態重新啟動,不僅有效降低油耗,更打造加倍舒適的乘坐體驗。
全新BMW 6系列Gran Turismo不僅具備48V高效複合動力系統,擁有傲人技術的BMW TwinPower Turbo引擎更是在BMW 6系列Gran Turismo完美展現精湛功力。透過雙渦流單渦輪增壓技術、高精度噴射、VALVETRONIC全可變氣門正時和Double-VANOS可變凸輪軸正時等技術,將最大噴射壓力控制在200至350 bar之間,讓燃油控制精準度更佳,確保燃油使用接近完全燃燒境界。新世代BMW TwinPower Turbo引擎亦擁有鋁質輕量化、極小化等雙重優勢,結合強大的運作效率,達成靈敏的動能反應與迅速的轉速特性,全新BMW 630i M Sport,擁有258匹最大馬力,0-100加速6.5秒,輕快的油門反應與運動表現,讓BMW 6系列Gran Turismo的車主可盡情沉浸每一分鐘,享受每一個彎道,恣意徜徉無拘無束的駕馭快感。
全新BMW 6系列建議售價:368萬
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主講人/剪輯後製/企劃:廖剛
註:不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人~
#6-series #6GT #剛剛好水餃
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把AI導入邊緣裝置就對了!
作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks,Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04
邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...
德勤(Deloitte)預測,2020年,邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆,銷售金額將達到26億美元,而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場,估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆,代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%,是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。
這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場,但成長速度可能會較慢,預計2020年至2024年之間,其CAGR為18%;企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快,同期CAGR預計為50%。
儘管如此,無論從出貨量還是銷售金額來看,今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機,佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年,在未來幾年,AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中,超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。
由於對處理器的要求非常高,AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行,而不是在終端裝置本地執行;現在,邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少,因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。
邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算,減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求,因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看,在邊緣裝置處理資料顯然更安全;個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時,即使未連結網路,它也可以完成所有處理。
當然,並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用,例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時,將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上,在大多數情況下,AI將以混合模式完成:一部分在裝置端實現,一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式,要看需要完成的AI處理類型。
智慧型手機邊緣AI經濟學
並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片;其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內,其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多,原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦),就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響;例如,2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片,因此其普及率已經很高。
目前,只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是,帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。
我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性,因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如,三星Exynos 9820晶片的照片顯示,其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器,整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元,僅次於顯示器,是手機中第二昂貴的元件,約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣,即與所佔裸片面積成正比,那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%,相當於每個NPU約3.50美元。
相同的,在蘋果的A12仿生晶片上,專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元,邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元,其中2.1%用於NPU,則這部分成本應為1.10美元(當然,裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示,麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體,佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%;按這樣計算,NPU的成本較高,約1.42美元)。
儘管這裡所提到的成本差別很大,但可以合理假設,NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高,但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置),這仍然是一個很大的市場。
製造商的平均成本為3.50美元,最低可能僅1美元,因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度,製造成本增加1美元,對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機,也可以享受NPU及其帶來的好處,如更好的攝影機、離線語音助理等,而價格漲幅不到1%。
AI晶片來源:自家生產還是找外部供應商?
生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同,這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片,這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC;儘管並非都包含邊緣AI晶片,高階型號通常都會有,例如高通的Snapdragon 845和855,以及聯發科的Helio P60。
在另一方面,蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片,而是設計並使用自己的處理器SoC,如A11、A12和A13 仿生晶片,所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略,也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC,其餘則使用自家研發的晶片,例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。
兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場
如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多,那為何不將之導入企業應用呢?事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了,例如某些自主無人機;配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機,能完全在裝置端執行即時導航和避障,無需連結網路。
但是,針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述,智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%,在總成本中佔據約3.50美元,功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能,例如記憶體)的晶片,它的成本會更低、功耗更少且體積更小,豈不更好?
事實上,已經有這樣的晶片了。據說,有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師,單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產,裝置製造商的採購成本會大幅降低,有些甚至可低至1美元(或是更少),而有些則需要幾十美元。現在,我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準,假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。
除了相對便宜之外,獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢,功耗也相對較低,僅為1W到10W之間。相比之下,一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集,雖然性能非常強大,成本將高達40萬美元,而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。
利用這類已經問世的晶片,邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性,尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片,企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動,從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括:
資料安全和隱私
無論企業如何謹慎小心地保護資料,只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端,都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅;隨著時間推移,因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規,消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料,而有80%的消費者表示,他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用,這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。
邊緣AI晶片可在本地處理大量資料,降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如,具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關,並只將這部分視訊傳送至雲端,從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令,從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」,以避免聽到不相關的對話。
連網困難
裝置必須連網才能在雲端處理資料,但是在某些情況下,裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子,其運作位置可能使得維持其連網很困難,而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘,確保泳客安全;這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客,或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。
(太)大數據
物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說,一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器,每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內,保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜,將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如,可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU),也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片,裝置可以即時分析資料,只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸,這可大幅降低儲存和頻寬成本。
功耗限制
低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行,不會消耗過多電力。例如,Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料,包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式,協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。
除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外,很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案,也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite,將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。
低延遲需求
無論是透過有線網路還是無線網路,在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在,最佳情況下為1到2 毫秒(ms),最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI,可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。
例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體,同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能;然後它們必須立即根據這些資料做出決策,像是何時轉彎、煞車或加速,以實現安全行車。為此,自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要;隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作,低延遲將變得越來越重要。
邊緣AI在大量數據應用至關重要
邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言,邊緣AI晶片可以實現多種功能,從解鎖手機到與語音助理對話,甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片,而這些應用都不需要連結網際網路。
但從長遠來看,邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大,它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場,衝擊現有企業,同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。
收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力,對於那些仰賴大數據的應用至關重要;未來學家們預測,這類應用將被廣泛佈署,包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等,而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。
附圖:圖1:AI運算技術能佈署在不同位置。
(圖片來源:Deloitte Insights)
圖2:邊緣AI晶片市場規模預測。
(圖片來源: Deloitte Insights)
圖3:三星Exynos 9820的裸晶照片顯示,其中約有5%的面積為AI處理器。
(圖片來源:ChipRebel;注釋:AnandTech)
圖4:蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。
(圖片來源:TechInsights / AnandTech)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8
google助理行車模式 在 智慧家庭實驗室-智家嚴選 Facebook 的精選貼文
#Google語音助理即將帶起第二波的智慧家庭熱潮
上一次的熱潮是在2015由Amazon Echo智慧音箱所帶起的一股智慧家庭熱潮,據統計安裝了智慧音箱的用戶加購智慧家庭裝置的比例,比起過去智慧家庭單打獨鬥的時期要好上太多,君不見這幾年相關服務廠商埋首於各大智慧音箱平台的API整合之中可見一般。
Google語音助理這次在Google I/O所呈現出來的態勢,就是要把智慧生活從音箱的家庭基礎更近一步地帶入個人情境使用。
Google的發展戰略很清楚 - 就是倚靠安卓在手機的霸業從 #存量市場 出發,十億台的安卓手機瞬間成為Google銷售語音助理的店頭與團媽,間接的也會再一次的帶起智慧家庭的另一波浪潮。但Google還是不滿意,這次連PC都不放過...
而戰術則往三個方向走:
1. 個人化服務:
以人工智慧為基礎的個人化服務,讓每個人都會擁有自己的管家。這句話說來簡單,卻是最難最難做到的服務。
2. Duplex網頁化:
不只是安卓手機,Google之崛起是在PC時代的搜尋引擎,語音助理網頁化代表的含義是Google即將又一次的顛覆人類在Web介面的搜尋模式,過去由人們打關鍵字搜尋並且逐條讀取的模式,即將由人工智慧推薦取代,個人管家將會主動地給你最好的推薦,並且幫你完成所有後續的動作,包括了訂位、採購等,這是Google試圖在電商彎道超車Amazon的重要步驟,也是一舉解決有四成美國人把Amazon.com設為首頁的危機。
3. 語音助理上車服務了:
大家都有在行車中想打電話、調整音樂、尋找資訊、訂餐廳、被地圖帶路等需求,一邊開車一邊做這些事的危險性很高,車上是語音助理天生的另一個應用場合,也是家庭的N+1的那個房間,買房子跟買車子都會帶來幸福感,因此把家跟車子的情境串連再一起也是理所當然。
Google語音助理絕對不是一個產品或一個服務,它具體而微的承載了Google在人工智慧時代的整體戰略,包括日前文章裡面所提到的Google智慧家庭老牌服務Works with Nest即將被停止,轉換到Works With Google Assistant框架上,很明顯的彰顯了Google要採用語音助理作為其家庭物聯網的發展核心之決心有多堅定,Android Things也會轉換為支持智慧電視與音箱這類帶路雞型產品為主,放棄與Google語音助理在 #智慧家庭平台 爭鋒的機會。
Google在人工智慧時期的發展策略已經很清晰,而國內相關產業鍊的上下游廠商都必須要有很明確的應變計劃,問自己一句「如何與Google共存?」如果貴公司只是埋頭發展自身服務,那未來將會很危險。
在現在這個年代,只要帶頭大哥要做的泛用型C端服務,能不碰就盡量不碰,比較好的方法是思考如何站在帶頭大哥的肩膀上成就自己,與大家共勉!
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