巴西將成蝦皮最大市場?!月活躍用戶居然已經超過印尼

編輯分析:從蝦皮的經驗來看,或許台灣廠商可多研究拉丁美洲市場,比起東南亞各國文化地理分歧大,每開發一個市場都需重頭來過,中南美洲除了巴西外都是西語系,且流行文化相近,更容易快速複製!

巴西可能成為蝦皮最大的市場

蝦皮在2019年後期進入巴西,今年二月,他也在墨西哥發布了應用軟體,其次是六月,在智利和哥倫比亞推出了網站。

雖然墨西哥、智利和哥倫比亞的數字仍然太小,但巴西正在成為蝦皮購物的最大市場。根據投資公司 Bernstein 的數據,根據按月活躍用戶數 (MAU) 的計算,巴西可能已經成為 Shopee 最大的市場,甚至超過了印尼。

(圖片來源:Shopee)

拉丁美洲機會巨大

東南亞的Sea 集團憑藉其生存射擊遊戲 Free Fire 和 Shopee 在該地區取得了成功。

新加坡拉丁美洲商會 (LatAmCham) 的創始人兼執行董事安吉拉·托雷斯 (Angela Torres) 表示,在文化和社會行為方面,該地區相對於東南亞來說更為單一。

「由於語言和過去,巴西有更顯著的差異,」她說。與廣泛使用西班牙語的拉丁美洲其他地區不同,巴西的國語是葡萄牙語。

拉丁美洲的國家數量也是東南亞的兩倍,而且分佈在更大的地理區域。但兩者的人口規模相似(6 億以上),可以通過六個主要經濟體進行觀察。

(圖片來源:Timmy Loen)

與以印尼和泰國為首的東南亞相比,拉丁美洲由巴西和墨西哥這兩個最大的經濟體主導。巴西和墨西哥的國內生產總值 (GDP) 佔該地區六大國家總數的近 70%。相比之下,印尼和泰國僅佔其六大經濟體 GDP 總額的 54%。

因此,Shopee 在拉丁美洲的前兩大市場是巴西和墨西哥也就不足為奇了。

拉丁美洲公民的平均水平也普遍高於東南亞公民。前者的加權人均 GDP 為 7400 美元,而後者為 4900 美元。這應該等同於更高的購買力。

與此同時,拉丁美洲的平均電子商務滲透率為 6%,與東南亞相似。這與美國的滲透率為20%和中國的25%形成鮮明對比。

較高的收入和相對較低的電子商務滲透率相結合,揭示了一個巨大的機會。

Shopee 正在迅速縮小與巴西 Mercado Libre的差距

在拉丁美洲,Shopee 透過宣傳和營銷工作(如朗朗上口的歌曲和與當地 KOL 的合作)來提高其品牌知名度,並在拉丁美洲吸引更多用戶。它還利用其流行的 Free Fire 遊戲(巴西最暢銷的手機遊戲之一)推廣其電子商務平台,為玩家提供獎勵以換取使用 Shopee。這些努力取得了成果。

Shopee 的應用軟體現在擁有巴西第二高的活躍用戶數量,僅次於阿根廷電子商務公司 Mercado Libre。當您考慮到 Shopee 在不到 2 年的時間裡從市場領導者的活躍用戶數量從零增加到一半以上時,這一成就就更加了不起。

延伸閱讀:

(圖片來源:Third-party Estimates) (圖片來源:Third-party sources)

儘管累積下載量因為蝦皮進入市場晚所以較少,但它也遠遠領先於諸如 Magazine Luiza 和 Americanas 等更成熟的拉丁美洲當地的零售電商玩家。

一個比東南亞更有利可圖的市場?

這一切對 Shopee 更廣泛的業務意味著什麼?

那就是拉丁美洲電子商務公司的實收率(Take rate,意指GMV總交易中與實際營收的比例)高於東南亞。

(圖片來源:Bernstein)

Magazine Luiza、Mercado Libre 和 B2W 的實收率都是 Shopee 的兩倍多。假設 Shopee 的拉丁美洲業務能夠與其他區域參與者的表現相匹敵,這應該會提高整個業務的 實收率。更高的 實收率可能會帶來更多的利潤。

然而,在短期內,Shopee 還必須承擔大額的補貼費用,包括銷售和營銷成本,以建立其品牌並在新地區獲得客戶。LatAmCham 的 Torres 認為該公司迄今為止做得很好。

「他們正在傾聽客戶的意見——你可以從 Sea 集團的不同業務如何獲得忠誠度中看出這一點。例如,Garena 通過聘請足球明星或當地 DJ 作為品牌大使來與巴西人交流。」

然而,這可能會影響 Shopee 未來幾年的 EBITDA(稅息折舊及攤銷前利潤)。

(圖片來源:TechInAsia)

事實上,高盛分析師 Piyush Mubayi 在 Sea 最近的2021 年第一季度財報電話會議上提出了這個問題。他試圖更好地了解巴西「正在發生的支出」如何導致「現階段電子商務方面的 EBITDA 拖累」。

Sea的首席事務官Yanjun Wang的回應很模糊:「現階段對我們來說還為時過早,我們將繼續觀察當地的趨勢,專注於當地的高效投資。」

另一個可能阻礙 Shopee 向拉丁美洲擴張的問題是東南亞的競爭是否加劇。Tokopedia 在印尼也不甘落後,像韓國電商和 中國快時尚網站 Shein 這樣的新玩家已經擴展到新加坡。

總體而言,隨著時間的推移,Sea 的電子商務銷售和營銷支出變得更有效率,從 2018 年的 224% 下降到 2020 年的 56%。

Shopee 必須管理的另一項費用是運費。這可能高於東南亞和該公司的拉丁美洲競爭對手,因為 Shopee 專注於第二、三線城市的消費者,這些城市的物流基礎設施往往不太發達。

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其他玩家也在湧入拉丁美洲

該地區的哪些市場趨勢將對 Sea 的業務產生影響?

一是市場整合。今年早些時候,電子商務平台 B2W 和實體零售商 Lojas Americanas宣布合併。

Lojas 和 B2W(在交易前 Lojas 已經控制了 62% 的股份)的合併創造了一個新的全通路產品,在巴西有 1700 家實體店,其平台上有 87000 家供應商。

如前所述,巴西的電子商務仍然受到不那麼出色的物流基礎設施的阻礙,「糟糕的道路和史詩般的交通堵塞」經常導致交貨延遲。

雖然東南亞通常擁有更好的物流基礎設施,但拉丁美洲的六個最大市場並不落後於東南亞同行,最近的物流績效指數證明了這一點,這是世界銀行創建的一個基準工具。

(圖片來源:The World Bank)

因此,B2w 和 Lojas Americanas 的組合在物流方面可能比 Shopee 更具優勢,因為合併的實體通路使產品更接近客戶。

其次,Etsy、阿里巴巴和Shein等其他外國電子商務公司也正在進入市場。

Etsy 的重點是手工製作和復古產品,在這一點上不太可能妨礙 Shopee 的野心。但來自中國的競爭對手可能會帶來更多挑戰。

阿里巴巴每週在中國、巴西和智利之間包機三趟航班,將這些市場之間的交付時間平均縮短為三天。

而來自中國的時裝平台 Shein ,可能轉向透過第三方賣家的拍賣市集模式。它對 Shopee 的競爭程度取決於它是否將其提供的產品範圍擴大到女性時尚之外。

兩位玩家的應用軟體最近在巴西都表現良好,如上圖之一所示。Ali Express的活躍用戶在經歷了一段時間的平穩後,從今年早些時候開始攀升,而 Shein 的用戶數量一直在穩步增長。

目前,這些公司似乎不會對 Shopee 在巴西的業務構成威脅,但它們將來肯定會帶來激烈的競爭。

第三,「拉丁美洲目前正在經歷金融科技活動的爆炸式增長」。風險投資公司 Andreessen Horowitz 在一份報告中寫道。

經濟仍然以現金為主——巴西超過 70% 的支付和墨西哥超過 90% 的支付仍然使用現金進行交易。相比之下,根據澳洲麥格理銀行的研究,印尼和泰國的等效數字分別約為 55% 和 60% 。與東南亞一樣,拉丁美洲的電子商務公司可以很好地為已經在其平台上進行交易的服務不足的買家和商家提供金融服務。

Mercado Libre 已經認識到這一趨勢的重要性。為了補充其市場,它開發了 Mercado Pago,它最初是用於市場交易的數位支付。

隨著時間的推移,Mercado Pago 的用例已經擴展到 Mercado Libre 市場上的交易之外。零售商還可以利用 Mercado Pago 的技術在自己的網站和實體店中處理交易。

這家電子商務公司還推出了 Mercado Credito,以方便用戶和商家獲得信貸。

在這方面,Sea 的整體金融服務業務要小得多。2020 年來自 Sea Money 的收入為 6100 萬美元,僅佔電子商務收入的 3%。相比之下,Merado Libre 的金融科技部門的等效數字為 14 億美元,佔電子商務收入的 55%。

來自 Sea Money 的 LinkedIn 個人資料數據表明,它正在東南亞招聘多個職位。然而,這些角色似乎都沒有拉丁美洲的角度。

為了充分利用金融科技機會並讓商家和用戶留在其電子商務平台上,Shopee 必須加強其在拉丁美洲的金融服務產品。

「Mercado Libre 已經擁有一個非常可靠的客戶群來部署 Mercado Pago,」LatAmCham 的 Torres 指出。「Shopee要想進入金融服務業務,需要快速獲取客戶。Sea 已經擁有 Sea Money,所以問題是它計劃如何進入拉丁美洲的數位銀行業務。」

Sea 的投資案例之一是電子商務在新興市場的巨大增長潛力。如果 Shopee 在拉丁美洲站住腳,它不僅可以在一個,而是兩個大地區,從這些順風中受益。

(編譯:Clementine Wang,核稿:William Lin,新聞來源:)

来源链接:https://techbyeast.com/2021/08/09/%e5%b7%b4%e8%a5%bf%e6%88%90%e8%9d%a6%e7%9a%ae%e6%9c%80%e5%a4%a7%e5%b8%82%e5%a0%b4%e6%9c%88%e6%b4%bb%e8%ba%8d%e7%94%a8%e6%88%b6%e8%b6%85%e9%81%8e%e5%8d%b0%e5%b0%bc/

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雷蛇變魯蛇?Razer Pay電子錢包中止新加坡服務

東南亞金融科技 Razer Fintech 的電子錢包服務 Razer Pay 和Razer Card 將於2021年9月30日結束。 

所有 Razer 電子錢包付款將在 2021 年 8 月 31 日之後暫停。這意味著 Razer Pay(測試版)上的所有錢包充值、支付和轉帳功能將不再可用。同樣的截止日期也適用於 Razer Card 禮品代碼的兌換。此外,從 2021 年 10 月 1 日起,Razer Pay 應用程序也將停止運作。

遺憾的是,雷蛇於 2018 年 7 月在馬來西亞和 2019 年 3 月在新加坡推出了短暫的電子支付錢包企業,但未能獲得群眾的足夠支持。

Razer 首席執行官 Tan Min-Liang 最初聲明Razer Pay 是馬來西亞最大的電子錢包之一,這與其在新加坡的接受程度並不相符。

新加坡的電子錢包市場

新加坡的電子錢包市場已經嚴重飽和,有許多強有力的競爭者,包括GrabPay、FavePay、Google Pay、Singtel Dash和支付寶。而多數消費者以使用 GrabPay 和 FavePay 為主。

其中 GrabPay 在近日宣布與支付公司 Adyen 合作,拓展其在新加坡與馬來西亞先買後付(BNPL)的應用範圍,讓消費者有更彈性支付的選項。

FavePay 也在近日推出掃 QRcode 的行動支付功能,消費者可以透過掃描店家提供的 QRcode 後,選擇是要透過 FavePay 應用程式、數位銀行或者是電子錢包支付。讓消費者不再受限於只能使用單一管道付款,只要有什麼數位銀行或者是電子錢包,就可使用 FavePay付款。

新加坡銀行擁有的移動錢包也擁有強大的市場份額,幾乎沒有新進入者的空間。

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在過去,在新加坡的線上支付工具以信用卡為主,電子錢包、銀行轉帳為輔。但是由於疫情的爆發,電子錢包相較於信用卡更為便利,因此電子錢包的使用率逐漸上升,並預估在2024年超越信用卡成為市佔率最高的線上支付工具。

延伸閱讀:

Razer 為何失敗?

Razer 主要失敗的原因有以下幾點:

  • 不具吸引力的行銷計畫:儘管 Razer 擁有強大的粉絲群和多樣化的行銷計畫,包括使用 Razer Pay 就可以從自動販賣機獲得免費口罩,但 Razer Pay 仍難以藉此吸引到原先的粉絲族群
  • 不夠誘人的現金回饋:Razer 提供 Razer Card 的持有者在 Razer Store(硬體)和 Razer Gold(遊戲內交易)享有10%的現金回饋,但是相較於其他銀行業提供的現金回饋方案,其獲得現金回饋的消費項目有限,故無法如預期吸引到千禧年世代的消費者支持。
  • 技術上的失誤:Razer Card 停產的原因也包括了客戶對於其程式錯誤的投訴、交易時會發生雙重扣款等現象

最近,雷蛇也未能贏得新加坡數位銀行牌照的競標。它在一份媒體聲明中表示,如果成功,他們將利用其生活方式品牌和全球影響力來建立「世界上第一家全球青年銀行」,並恰如其分地命名為雷蛇青年銀行。

再加上最近的消息,雷蛇的移動支付業務似乎受到了阻礙。現在,是時候讓 Razer 粉絲永遠告別他們極簡的啞光黑色遊戲美學、LED 發光的高級卡了。

延伸閱讀:

編譯:Fang Hsuan Hsu 核稿:William Lin 資料來源:

来源链接:https://techbyeast.com/2021/08/10/%e9%9b%b7%e8%9b%87%e8%ae%8a%e9%ad%af%e8%9b%87razer-pay%e9%9b%bb%e5%ad%90%e9%8c%a2%e5%8c%85%e4%b8%ad%e6%ad%a2%e6%96%b0%e5%8a%a0%e5%9d%a1%e6%9c%8d%e5%8b%99/

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越南VNLife憑行動支付、旅遊、新零售業務,成越南第二大獨角獸

擁有電子支付 VNPay 的 VNLife 宣布,它已在由美國投資者 General Atlantic 和 Dragoneer Investment Group 共同領投的 B 輪融資中籌集了超過 2.5億美元。透過這項投資,VNLife 確立了其作為越南第二大科技獨角獸的地位。

VNLife 由 Tri Manh Tran 和 Mai Thanh Binh 於 2007 年共同創立,Mai Thanh Binh 是越南最大的遊戲公司之一越南電子競技(現為 Sea Group 所有)的前首席執行官。

VNLife 的核心金融技術部門是 VNPay,它為該國 22 家銀行的移動應用程式提供支持,其中包括 Agribank、Vietcombank、VietinBank 和 BIDV 等頂級銀行。據 VNLife 稱,VNPay 允許每個月超過1500萬活躍消費者轉賬、支付帳單、儲值移動信用卡、預訂巴士票,甚至購買雜貨。

該公司還運行 VNPay-QR,這是一個可互操作的無現金支付網絡,為 2200 萬用戶和超過 150,000 家商戶提供服務。VNLife 的其他子公司包括旅遊科技服務 VNTravel 和一個旨在幫助商家將其產品數位化的新零售部門。

該輪融資是該國最大的一輪融資之一,PayPal Ventures 和 EDBI 以及現有投資者 GIC 和 SoftBank Vision Fund 1 也參與了該輪融資。

據報導,VNLife 在 2019 年從 SoftBank Vision Fund 和新加坡國家基金 GIC 獲得了 3 億美元,但這家越南公司當時並未正式宣布該輪融資。

根據一份聲明,隨著越南日益數位化,VNLife 打算利用新資金進一步探索與開發越南巨大市場。

去年在接受Tech in Asia採訪時,VNLife 董事總經理 Niraan De Silva 表示,該公司在 2019 年的一輪融資之後已經成為「霸佔北部的單一獨角獸」,該輪融資由軟銀願景基金和新加坡的 GIC 參與。

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隨後,在谷歌、淡馬錫和貝恩公司關於東南亞數位經濟的2020 年報告承認 VNLife 是該國繼遊戲和娛樂公司 VNG 之後的第二家科技獨角獸。

憑藉新的資金,VNPay 在獲取資金方面已經超過了電子支付行業的大多數競爭對手。雖然 VNPay 本身不像電子錢包那樣運作,但 VNPay-QR 仍在與 MoMo 或 Moca 等電子錢包競爭用戶和商家。

根據Tech in Asia 的數據,VNPay 的競爭對手 MoMo 在今年早些時候也籌集了 D 輪融資,迄今已獲得約 2.327 億美元的投資。此外,MoMo 最近收購了一家人工智能新創公司,以更好地利用其 2500 萬註冊用戶的數據。

延伸閱讀:

據估計,越南 70% 的人口仍然無法或無法獲得銀行服務。這意味著,對於能夠實現金融服務多元化並有效地將獲得的電子貨幣化的參與者來說,大門仍然敞開著。

延伸閱讀:

編譯:Hsu Fang Hsuan 核稿:William Lin 編譯

来源链接:https://techbyeast.com/2021/08/10/%e8%b6%8a%e5%8d%97vnlife%e6%86%91%e8%a1%8c%e5%8b%95%e6%94%af%e4%bb%98%e3%80%81%e6%97%85%e9%81%8a%e3%80%81%e6%96%b0%e9%9b%b6%e5%94%ae%e6%a5%ad%e5%8b%99%ef%bc%8c%e6%88%90%e8%b6%8a%e5%8d%97%e7%ac%ac/

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雲端廚房趨勢正在改變1.1億菲律賓人的飲食習慣

食物是菲律賓文化的核心,在他們的家庭和社交聚會中發揮著重要作用。根據統計,菲律賓人在食物上就花費了近30%的收入。

一般來說,菲律賓人對食物很好奇,喜歡嘗試不同國家的菜餚。當一家新的全球流行的連鎖餐廳在該國開設分店時,通常會看到新開的店面大大排長龍。

然而,COVID-19 改變了這種飲食文化。疫情的爆發使得生活失去過往的活力,人們只能待在家中,實體聚會和外出就餐已成為過去。這導致許多當地人開始烹飪,起初只是為了好玩。當他們感覺到機會來臨時,他們開始在網上銷售他們的菜餚。

「利用 Instagram 等社交網絡平台銷售大受歡迎,菲律賓人開始在網上銷售特定類型的食品,他們的『小企業』成為熱門。」e27菲律賓籍員工 Lyra Reyes 表示。

這表明飲食科技具有巨大的潛力,尤其是在即時快送方面。隨著危機的繼續,「雲端廚房」這個飲食科技的一個子領域和在COVID-19爆發之前相對未開發的領域突然變得炙手可熱。

「雲端廚房可以讓菲律賓人更輕鬆、更快速地訂購他們想要的食物,或者在舒適的家中或辦公室中嘗試有趣的新概念,這一想法非常有趣。」Foxmont Capital 的執行合夥人 Franco Varona 說:「COVID-19和隨後的封城讓菲律賓人了解線上訂購食物其實非常容易。」

Foxmont 是一個早期投資者,在過去有過幾筆交易。在今年4月,它領投了當地雲端廚房新創公司 Kraver’s Canteen 的150 萬美元種子輪融資。

巨大的潛力

菲律賓外賣市場呈指數級增長(同比增長約 48%),是東南亞最快的,預計到 2025 年將達到 80 億美元。這一增長主要歸因於Covid-19的爆發。由於該國許多主要城市仍處於封城狀態,而且恢復餐廳內用還不確定,客戶更喜歡在線上訂購食物並送貨上門。

這正是雲端廚房可以大展身手之時。雲端廚房也稱為「幽靈廚房」、「共享廚房」或「虛擬廚房」,是專門為生產外賣食品而專門建造的商業設施。

與美國、中東和印度等快速增長的市場,甚至鄰國新加坡和印尼相比,菲律賓的雲端廚房行業仍處於起步階段。這並不奇怪,因為第一家進入菲律賓市場的快遞公司是 2014 年的 foodpanda——僅僅在七年前。

從技術上講,東南亞獨角獸 Grab 是第一家在 2019 年開設 GrabKitchens 時將雲端廚房概念引入菲律賓的公司(雖然當時不叫雲端廚房)。從那以後,Grab 一直在建造更多的廚房,其中一些是與較小的新創公司一起建造的聯合品牌廚房,這些新創公司在這裡建造廚房,而 Grab 則負責運營數位前端。

其他在虛擬廚房領域運營的新創公司包括 Kraver’s Canteen(旨在幫助品牌探索使用雲廚房來發展品牌的不同方式)以及 MadEats 和 CloudEats(它們更適合發展自有品牌)。

更多的參與者甚至傳統餐廳也看到了這裡的機會,並正在轉向專注於快遞餐點和探索發展幽靈廚房。

蓬勃發展的商業模式

雖然仍處於發展階段,但雲端廚房作為一個垂直領域已經發展到足以讓商業模式蓬勃發展。專家認為,它將隨著餐廳、餐點供應商的增長而發展。

Kraver’s Canteen 聯合創始人 Victor Lim 表示:「在Covid-19爆發的期間,消費者對這種模式的興趣達到了巔峰,因為在危機期間,幾乎每家餐飲公司都被迫像雲端廚房一樣行事。」

「但雲端廚房的挑戰在於大多數執行的模型都沒有得到妥善管理。這是因為在傳統餐廳轉向數位化的情況下,其經濟利益並沒有被完全的轉換。如果能夠貫徹轉換,一定能夠獲得大量的利潤。但對於將這種新模式應用到傳統餐廳業務中的最佳方式是什麼,也存在很多不確定性。」Lim 評論道。

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主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料,相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物,可適應不同形狀,容量的包裝容器。

事實上,甚至在疫情爆發之前,雲端廚房就自然而然地發展成為餐飲品牌在擴大零售業務時降低成本的有力途徑。品牌選擇通過雲端廚房運營來滿足來自大型社區的快遞需求,而不是與在零售商場建立相關的昂貴資本支出。

「雲端廚房也成為餐飲和外賣公司嘗試新餐飲概念的重要途徑。大流行加速了這種自然演變並提前了這一時間表,因為延長的封鎖在消費者中為基於交付的訂單創造了新的消費習慣——無論是對於已經熟悉的餐飲品牌,還是嘗試新的食品概念以在封鎖期間打發無聊。事實上,當今東南亞許多流行的餐飲品牌都是從雲端廚房誕生的,從來沒有見過其實體店面。」Quest Ventures 合夥人 Yiping Goh 說。

根據最新的Google-淡馬錫報告,即使在疫情趨緩後,預計客戶仍將繼續更喜歡在線訂購而不是在傳統餐廳用餐。消費者的行為已經發生轉變。

「疫情不僅使雲端廚房模式蓬勃發展,而且還使消費者行為和菲律賓市場發生了巨大變化。總體而言,食品配送作為一個細分市場的增長——加上疫情和雲端廚房概念的引入——正值一個獨特有趣的時期,我們也看到了越來越多的年輕中產階級越來越習慣於數位商業和在線趨勢。」Kraver’s Canteen 的 Lim 說。

「有如此多的變化和潛在機會,我發現行業發展的速度與行業領導者推動關鍵措施和創造他們想要推動的行為的速度密切相關,而這似乎也是總體而言,雲端廚房和線上食品快遞的方式似乎是正確的。」他解釋說。

「我在這裡的看法是,用餐更多地被視為慶祝活動或特殊場合。將食物直接送到消費者家中的使用頻率更高且更為方便。」 MadEats 的聯合創始人兼首席執行官 Mikee Villareal 指出。「現在越來越多的實體店專注於快遞食物,這反過來又為客戶提供了更多的訂購選擇。但問題是從這些食品品牌訂購有多容易,體驗有多好。」

去年 11 月,MadEats獲得了一筆未公開的種子前投資,由 Tinder 聯合創始人 Justin Mateen 領投,Paymongo 聯合創始人 Luis Sia 參與其中。

菲律賓有數十億美元的食品企業,這意味著有巨大的機會來分享這個市場並創建一個全新的品牌。

在 Villareal 看來,未來的某一時刻,傳統餐飲和虛擬或幽靈廚房最終都會融合在一起。「我在這裡看到的軌跡是,這一切都歸結為兩件事:為食物快遞而設計的產品市場契合度和方便的無縫訂購流程。餐飲和電子商務有一天會結合起來形成自己的產業。這就是我們在其他亞洲國家,即新加坡、印尼和中國清楚地看到的。」

跟上新加坡與印尼的腳步

菲律賓正在追趕新加坡和印尼等快速增長的市場。「我樂觀地認為,菲律賓將在未來五年甚至更早的時間內趕上新加坡和印尼。雖然現在的發展有點落後,但雲端廚房參與者開始湧現,且對此有明確的需求。」Villareal 繼續說道。「最重要的是,我們是整個東南亞增長最快的網路經濟體;到 2025 年,菲律賓網路經濟預計將增長 280 億美元。它也是世界社交媒體之都,1.12 億人中有 7700 萬人是活躍的社交媒體用戶並會使用線上購物。」

「我們已經在與菲律賓和泰國的幾家公司進行談判,認為他們只落後印尼和新加坡一兩年。根據成長數據表明,隨著這些地區的餐飲品牌和消費者的需求也在激增,它們也將迅速增長,」Quest Ventures 的 Goh 說。

Varona 表示,在宏觀層面上,菲律賓已經看到許多首次外國投資者進入創業生態系統進行投資。這在 Kumu(直播)、Great Deals(電子商務)和 GrowSari(菲律賓線上紗麗商店)中最為明顯。

「在過去的四個星期內,這些新創公司宣布了來自 SIG Ventures、CVC Capital、淡馬錫和 IFC 等公司的大規模融資。在許多情況下,這是這些知名投資者首次在菲律賓投資,專注於雲端廚房市場;其他投資者認為,在一個擁有 1.12 億人口且與飲食文化有著難以置信聯繫的國家中,將食品、物流和數位化相結合是成功的方程式,只是時間問題。」瓦羅納總結道。

編譯:Fang Hsuan Hsu 核稿:William Lin 資料來源:

延伸閱讀:

来源链接:https://techbyeast.com/2021/08/17/%e9%9b%b2%e7%ab%af%e5%bb%9a%e6%88%bf%e8%b6%a8%e5%8b%a2%e6%ad%a3%e5%9c%a8%e6%94%b9%e8%ae%8a1-1%e5%84%84%e8%8f%b2%e5%be%8b%e8%b3%93%e4%ba%ba%e7%9a%84%e9%a3%b2%e9%a3%9f%e7%bf%92%e6%85%a3/

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歐盟公布AI立法框架,將嚴格限制生物辨識的使用

了首個針對人工智慧(Artificial Intelligence,AI)的立法框架,以及與會員國的協調計畫,明確定義AI的風險,並將禁止或嚴格限制高風險的AI應用,而所有的遠端生物辨識系統全都被歐盟列為高風險,只能在有限的狀況下使用。

歐盟希望藉由AI立法框架與會員國之間的協調計畫,能夠在歐盟境內加強AI的採用、投資與創新時,確保人們與企業的安全及基本權利。

掌管數位時代政策的歐盟執行副主席Margrethe Vestager表示,對於AI而言,信任是必要的,而非可有可無的,藉由這些具備里程碑意義的規定,歐盟將帶動制定新的全球規範,以確保AI是值得信賴的,它們將設定標準,以於全球推廣基於道德的技術,並會在歐盟公民的安全與基本權利受到威脅時出手干預。

歐盟先是,從不可接受的風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)到最小風險(Minimal risk:)。其中,任何明顯會威脅人身安全或人們生活與權利的AI系統將被絕對禁止,包含那些能夠操縱人類行為以違反人類自由意志的AI系統或應用,例如那些以語音來鼓勵未成年人進行危險行為的玩具,或者是政府用來進行社會評分的系統。

圖片來源/European Commission

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至於只要是被應用在重要架構的AI系統都被視為高風險,從重大的基礎設施、教育/職業訓練、產品的安全元件、招募/員工管理系統、必要的私人與公共服務、執法、移民/庇護/邊境管制管理,以及司法與民主程序等。

舉凡要在這些高風險領域嵌入AI系統時,都必須遵守嚴格的義務,包括經過適當的風險評估,擁有高品質的訓練資料集,紀錄活動以利追蹤,詳細的文件,適當的人為監督,以及高度的健全、安全與精確性。

此外,所有遠端的生物辨識系統,都被列為必須符合嚴格限制的高風險應用,原則上禁止執法機構於公共場合中使用相關系統,少數的例外則可能出現在找尋失蹤兒童、避免緊急的恐怖威脅,或者是用來偵測與定位已確定或涉嫌重大刑事案件的犯人,在使用前必須獲得司法機構或其它獨立機構的授權,且必須限制使用時間。

有限風險的AI應用則具有透明化義務,例如使用者必須知道自己是與聊天機器人對話。最小風險的AI應用包括AI影音遊戲或垃圾郵件過濾機制等,歐盟表示,絕大多數的AI系統都落在這個類別,而該類別亦允許人們自由使用,不會受到新法規的規範。

相關法案將會在歐洲議會及歐盟會員國採納之後實施。

https://www.ithome.com.tw/news/144009

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台積AI的新挑戰,從擴大應用到AI全球維運都要靠現代化IT

台積全面智慧化的挑戰,一是Small Data的資料處理和智識萃取,其次是Scaling問題,要靠AI服務平臺化和產品化來擴大規模和廣度,第三項Operation AI挑戰,則是AI應用全球維運和安全課題。(圖片來源/台灣積體電路製造股份有限公司)

「從300mm的晶圓片上,找出約6奈米的瑕疵,就像是從臺灣南到北394公里長的距離中,找出一隻螞蟻,這就是我們要處理的問題,而且還要在相當短的時間內找出來。」台積電智慧應用整合處副處長沈文冰,一句話點出晶圓廠的超級挑戰。

這正是台積智慧製造為何必須高度自動化的原因,就像台積經常處理的瑕疵檢測問題,不只是人眼看不到,甚至有時只是幾顆原子之間的差異而已,得透過非常精密的設備才能量測。

2011年,AI技術開始進入晶圓製造,這是台積智能化元年,2013年更開始大力發展機器學習平臺,在台積待了十多年的沈文冰,在2015年時加入了台積大數據分析團隊,專心投入AI,也一路見證了台積從大數據,智慧製造到全面智慧化的發展歷程。

在台積,大數據和AI處理的資料量級都是海量資料,光在2021年生產了破千萬片的12寸晶圓,都靠全自動產線生產。每個廠區多達數千臺設備,天天都會產生龐大資料量。不只量大、類型多元,資料成長速度也飛快,從晶圓製造開始導入AI的那一年,也就是2011年為基數,至今資料量成長超過數百倍,而且持續暴增中。為了監測生產過程的狀態,生產設備設置大量感測器,每秒資料量相當驚人,為了分析龐大串流數據,台積在邊緣運算部署了很多AI應用。像晶圓片瑕疵檢測問題,會先用光學高速掃描百萬張影像,找出上千個懷疑可能出問題的區域,再用高倍電子顯微鏡放大來比對,整個過程還要在很短時間內完成,得靠AI協助才做得到。

精密製造中有很多要解決未知的挑戰,需要借重可學習的AI,不斷用資料訓練模型來改善。例如瑕疵影像辨識課題的新挑戰是,要找出過去沒看過,但可能會發生問題的瑕疵。

不只生產過程,AI在製造前也能扮演關鍵

AI對台積的價值不只是在製造過程的輔助,甚至是在製造之前就能扮演重要角色。

沈文冰指出,晶片生產周期長達3到6個月,不能等到生產過程中發現問題,再回頭修正,要在設計資料進來之初,快速檢驗,找出可能出錯的地方,事先調整。可是,「很多晶片設計都是全新、沒有看過的設計,如何判斷與調整,得靠能不斷創造、學習的AI。」

甚至,不只是在設計資料提供之初,就想辦法找出日後可能發生問題的設計,台積電進一步還想要解決的挑戰是,能不能用運用AI事前分析設計資料,從生產角度告訴晶片設計者,有哪些可以避開的晶片不良設計,來讓晶片效能更好,這不只對台積有幫助,也能有利於晶片設計者的雙贏作法。

台積電智慧應用整合處副處長沈文冰表示:「台積將AI框架維運化,維運AI從開發環境開始,在開發的前段就要引導使用者,將後續維運所需要的模組一起建置完成。」圖片來源/台灣積體電路製造股份有限公司

台積AI的3大類挑戰

綜觀幾年台積AI的發展,沈文冰表示,台積全面智慧化的挑戰,包括了資料處理與智識萃取、Scaling (AI 服務平臺化、產品化,來擴大應用規模和廣度) 和 AI 應用的全球維運與安全。

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資料是AI永遠的課題,但是對台積電而言,真正的挑戰不是大數據,而是小資料(Small Data),甚至是沒有資料的課題。以瑕疵檢測來說,台積電良率非常高,雖然可以從產線設備可以蒐集到海量資料,但是絕大部分的資料都是正常運作的資料,也就是對AI訓練來說的好資料,但訓練模型需要找出造成瑕疵問題的不良資料,比例少於萬分之幾。要如何找出可用的資料,也是台積AI的重要課題之一。

小資料課題還有另一種場景,因為台積電的資料產生速度非常快,甚至最後能保留的資料受限於儲存空間的大小。等到要進行分析時,常常會發現,產線可以產生需要的資料,但因為儲存空間不足,這些資料沒有儲存下來。如何解決這樣的問題,就得思考如何對原始資料進行資料處理和智識萃取,這也是台積AI現在的重要課題,目前台積電也採用了一些做法,例如資料壓縮,資料事前過濾、特徵抽取、建立特徵資料庫等手法來因應。

第二大類挑戰是擴張(Scaling)課題,也就是如何解決AI應用廣度和規模越來越大的挑戰。台積不斷擴張,不只廠區或設備的擴張,AI應用規模和範圍也不斷擴大,越來越多來自使用者的分析需求,怎麼解決?

台積的做法是將AI服務平臺化和產品化,來降低終端用戶的AI使用門檻,讓特定使用情境的AI需求,可以由用戶自助式進行。例如建立一套工作流程,讓不是那麼熟諳AI技術的使用者,也能透過互動式的引導,從資料抓取,到機器學習模型的訓練步驟,一步一步完成,來達成他的分析需求。甚至,台積也開始利用生成式模型,來幫助使用者創造出自己需要的模型,類似像是用AI來產生AI的概念。這些都是台積為了擴大AI應用規模的對策。

除了資料和擴張問題之外,還有一類更務實的AI挑戰,就是AI應用的全球維運和安全課題,也就是Operational AI的挑戰。很多AI模型在實驗室環境中可以正常運作,但部署到正式上線的環境後,卻出現了不少問題,知名國際調查機構曾經做過統計,高達8成的AI專案,無法達成原本設定的業務目標。

從整體角度來看,「做出ML模型,只是ML維運藍圖中的小部分,資料問題,模型飄移,安全問題都是Operational AI要處理的課題。」沈文冰強調。從整套ML維運藍圖來看,資料科學家訓練出模型,只是完成了其中的關鍵核心,但是,這些模型進入正式上線環境後,資料如何持續搜集,如何驗證資料,確保資料品質,如何持續進行特徵抽取,後續如何持續重新訓練,如何發布和部署成AI服務,如何監控服務運作的狀態,遇到模型飄移時,如何不靠資料科學家也能處理等等,這些都是實際ML維運時都要處理的範圍。

所以,沈文冰表示:「台積將AI框架維運化,維運AI從開發環境開始,在開發的前段就要引導使用者,將後續維運所需要的模組一起建置完成。」

台積運用開源技術,自行打了一套內部AI開發平臺,提供很多隨插即用的套件,可以彈性地將演算法嵌入到這個平臺中,要求最後輸出的產品要以Docker容器相容方式來封裝。這個平臺也將台積自己開發的元件服務化,變成內部資料科學家可用的AI共用服務。

機器學習模型用Docker容器封裝還帶來另一個好處,台積可以集中在臺灣訓練模型後,再發布到全球各地的資料中心內部環境中部署。

「AI是需要保護的資產,所以台積選擇自己建置需要的平臺,在自己內部的環境中執行。」沈文冰強調。

訓練AI模型時,也是一種程式碼撰寫過程,所以,台積AI開發流程,也比照軟體開發流程,引進了現代化IT的CI/CD流程,甚至多了一個階段稱為持續訓練(Continious Training,簡稱CT),在這個CI/CD/CT流程中,每一段都會加上傳統軟體開發的資安,再加上AI模型的安全考量。例如除了程式碼弱點掃描,也會掃描AI模型弱點,

台積還會研究各種模型攻擊手法和攻擊場景來預先防範,像是要避免AI模型的機密遭竊,或是防範模型遭攻擊而偏移了原有設計目的等進階AI議題。

從小資料,擴張需求到AI維運的挑戰,台積這幾年現代化IT成果,讓台積AI能夠更上一層樓,挑戰更困難的課題,這正是台積IT轉型的重要影響。

  

https://www.ithome.com.tw/news/154419

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AI趨勢周報第201期:台塑4年AI化完成777件專案,打造下單到出貨全自動電子商務平臺

台塑自2018年推動AI,確立5大AI目標,包括產銷優化、降低成本、智慧保養、工安環保和品質確保。至今年10月,已完成777件AI專案。

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重點新聞(1118~1124)

台塑     電子商務     產銷優化  

台塑4年AI化完成777件專案,打造下單到出貨全自動電子商務平臺

台塑自2018年推動AI,確立5大AI目標,包括產銷優化、降低成本、智慧保養、工安環保和品質確保。到今年10月底,全企業完成了777件專案,年效益達數十億元。

台塑電子部組長蘇育寬指出,2018年台塑開始擁抱AI,要快速導入、培育人才,希望所有員工都具備AI觀念,並建立「自己的問題,自己解決」文化,要讓每位員工都能運用AI。於是,他們先是培育人才,在仁武成立AI研發中心、每年舉辦AI競賽,也針對基層員工推廣AI基礎知識、每半年開設基礎課程,每一季也開設實務課程,從各廠處挑選工程師,來培訓寫演算法和程式開發。接著,他們也會從實務課程中挑選優秀人才,送至臺灣人工智慧學校(AIA)進一步培訓,來強化AI技術深度。甚至,台塑也會安排不定期的高階課程,來對各廠處的AI開發者進行專業訓練和考核。

在應用成果方面,以產銷優化電子商務平臺來說,台塑以AI改良該平臺,從客戶下單到出貨,都能全自動管理、即時追蹤並如期交貨。進一步來說,當客戶線上下單時,系統會先計算最佳出貨時間,告知客戶。接著是AI自動排程階段,系統根據下單內容、庫存和品別,自動算出最佳生產排程,並安排工廠生產,來降低生產轉換品別的成本。生產後進入AI包裝排程階段,系統不只會自動媒合訂單和包裝機,也會即時給出包裝機調整方式。

下一階段則是AOI裝櫃出貨。這部分包含2個應用,即以AOI來辨識貨櫃、降低交貨出錯率,還利用RFID晶片,來識別出貨品項,並整合雲端資料,自動產生成品交運單、品質檢驗證明和影像記錄歸檔。完成後,就進入物流追蹤,台塑也整合航班資訊來告知客戶貨物動態。台塑其他AI應用成果,還有在精餾塔純化系統中,打造品質預測AI模型,來動態預測品質、作為控制器動態調整的依據,此外,台塑也開發異常預警系統,來預測設備剩餘壽命,主動通知保養單位來介入。

  臺灣AI行動計畫     行政院     AI民主化  

賴清德:全力發展AI,也要兼顧倫理和民主化

副總統賴清德18日在2022臺灣人工智慧年會中,盤點臺灣人工智慧學校(AIA)與政府AI發展策略。他指出,AIA自2018年成立以來,培育近1萬名校友,學校成立之初,就與經濟部聯手推動經濟部AI技術人才專班,今年也與行政院人事行政總處公務人力發展學院合辦課程,來對各層級公務人員進行AI訓練。不只對政府部門,AIA也為產業界開設金融、醫療等產業專班,甚至是AI碳中和專班。AIA校長孔祥重也在北、中、南開設AI加速器課程,來協助臺灣發展高性能AI晶片。

賴清德回顧他在行政院長任內核定的臺灣AI行動計畫成果,該計畫培育了4,000多名研究人才,在法令方面也通過《無人載具科技創新實驗條例》,核准了13案上路實驗。經濟部等部會也與臺灣37家產業公協會,組成AI化專家服務團,將AI導入全臺灣1,200多家企業。

但賴清德認為,全力發展AI的同時,也要注意倫理規範、避免AI發展侵犯隱私權或傷害個人,再來也要符合民主原則,不論個人、團體、企業或組織,都有權利取得AI。最後則要有包容精神,要透過政府和民間力量,來讓弱勢民眾也能受益於AI。

  台積電     晶圓製程     自監督學習  

為優化超複雜晶圓製程,台積電徵8種尖端AI人才

台積電智慧應用整合處機器學習分析部部經理局荊玲近日分享,台積電規畫明年成立臺北辦公室。雖沒透露更多細節,台積電同時也積極招募AI人才,來推動更智慧化的半導體製造流程。

台積電指出,派工決策是半導體製造業中非常仰賴AI的一個環節。由於半導體製程極度複雜,1座20個足球場大的超大晶圓廠中,AI排程系統每天模擬超過10的200次方種排列組合,每分鐘會發出超過600至800萬個派工命令,且生產變數大,需要有高速應變能力。

不只派工,從智慧製造、良率分析、生產力提升、研發到公司營運,都能使用AI來優化。因此,台積電特別重視有尖端AI科技應用經驗的人才,比如自監督學習、聯邦學習、注意力機制模型、零樣本學習、強化學習、對比學習、圖神經網路及生成對抗網路等技術的人才,就非常歡迎。

  臺灣人工智慧學校    開源平臺       AI加速器  

臺灣人工智慧學校下一步要結合開源平臺、導入國際尖端技術

臺灣人工智慧學校校務長蔡明順日前在AI年會上表示,臺灣人工智慧學校(AIA)成立5年來,已開設97次專班、培育來自1,917家企業共9,000多名學員,橫跨15大產業,更有50家企業將內部30名以上員工送/參訓,如台積電、友達、富邦金、新光醫院等,涵蓋製造、醫療、金融、電信、學校與國營企業等領域。

他點出,AIA成立初衷是「為產業點火」,自2018年成立以來,陸續開設產業專班如智慧醫療、智慧製造、智慧金融等專班,以及物件偵測、自然語言處理(NLP)和Edge AI等技術專班。他分析,AIA的階段性目標可分為3個,首先是2018年至2019年的建立AI大軍,利用業界出題、學界解題模式快速散布AI火種,再來是2020年至2021年的深入產業,利用案例教學來建立產業個案。今年開始則進入新階段,要推動本土產業個案、結合開源平臺計畫(即AI加速器課程),來連結國際發展。在這個階段,AIA還有3大目標要實現,包括導入國際AI尖端技術、定期提供AI最新資訊和AI社群發展,作為AIA轉型發展重點。

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇,需要高度設計專業,以酒為例,酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種,需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等,至於酒的外盒,提袋等,同樣是包裝設計的範疇,但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

  助聽器     語音增強     口語表達  

中研院用AI增強語音和降噪,已於仁寶合作要將AI落地輔具

中研院資創中心副主任暨研究員曹昱團隊以深度學習技術,優化口語溝通輔助工具,讓口語溝通障礙者及聽力障礙人士,可以更流暢表達、聽懂對方說的話。目前,曹昱團隊已與仁寶電腦等4家廠商聯手,要將AI落地於輔具中。

進一步來說,團隊設計的演算法有2種,一是針對聽覺,來消除環境雜音、輔助使用者聽語音聽得更清楚,另一種則針對口語表達,讓使用者說話更清晰。就前者來說,中研院團隊開發一套深度類神經網路,來處理失真語音,產出降噪的增強語音,再透過STOI +MSE目標函數優化,來強化語音理解。這項研究成果,還獲得2021 IEEE信號處理協會殊榮。這項技術,可用於聽力輔具,如輔聽器、助聽器、人工電子耳。

就口語表達來說,團隊針對口腔癌術後、電子喉、吶語症等構音異常患者,打造AI語音增強系統,可透過手持裝置如手機,先偵測患者異常語音,再用Seq2seq演算法來進行異常語音增強,轉換為正確語音並播出語音,提高語音品質和理解度。這些技術不僅獲國內外重視,也有硬體廠商要整合落地。

  美光     數位分身     智慧工廠  

美光用AI、數位分身技術打造智慧工廠

美光科技技術部門資深總監曾耀瑩分享多年數位轉型成果,為發展智慧製造,美光很早就在晶圓廠安裝大量IoT感測器,迄今一共部署57萬個IoT感測器在全球工廠中,累積了34 PB資料,成為發展大數據分析與AI應用的關鍵數據。

為此,美光建立IIoT平臺和Hadoop大數據分析平臺,從多種感測器的大數據中,用來建立預防性設備維護和製程異常檢測機制,更用這些數據訓練不同AI模型。比如打造YMS良率管理系統,結合ML演算法來即時分類與辨識有瑕疵的晶圓,系統還能給出造成晶圓製程問題的建議,讓設備工程師能基於這些建議來檢測機臺的狀況。

不只AI,美光也打造一套數位分身系統,用來模擬廠內運作狀況,包括晶圓製程流程、機臺使用情況,讓生產人員能更快根據生產排程變化,靈活調度產線機臺,來縮短周期支援更大產能。不光如此,這套系統也能透過模擬方式提供跨廠區不同產品組合的建議。

  聯邦學習     貼圖推薦     Line日本  

Line日本用聯邦學習打造貼圖推薦系統

Line日本揭露自家貼圖推薦系統,Line日本產品經理Haruka Kikuchi指出,該系統以聯邦學習(Federated Learning)打造而成,透過集中式的主機,將一套公版機器學習模型,下放到各個使用者手機(或終端裝置),讓模型在使用者端學習、訓練,之後再將參數上傳至集中式主機,由主機優化參數,再將優化過的參數回傳到各個終端裝置,再進行下一輪訓練,直到模型收斂。

Haruka Kikuchi表示,Line貼圖自動推薦是根據使用者在搜尋欄輸入的字,來與事先建立的語義標籤比對,才推薦相關貼圖。他們先以已購買貼圖這個類別開始,Line將推薦系統分為3階段來訓練、優化,第一是將使用者已下載貼圖的Log和使用者特徵(如所在地),作為模型輸入值,接著輸出貼圖嵌入和使用者嵌入,最終產出候選貼圖。再來是重新排序階段,將使用者嵌入和貼圖嵌入作為輸入值,並輸出每個貼圖的分數;這時,系統會在使用者端App閒置時來訓練模型。就成果來說,Line日本成功透過這個方式,將貼圖推薦範圍從100萬個縮小為100個,也提升5.6%獨家貼圖下載率。未來,他們要將這個模式擴大到所有貼圖。

  假新聞     強化學習     認知  

中研院用RL開發實驗平臺打擊假新聞,最快今年上線

中研院資訊科學研究所研究員古倫維團隊打造一款試驗平臺,利用強化學習(Reinforcement learning)來規畫正確資訊的投放路徑,在最佳時機點推播給接觸過假新聞的讀者,改變讀者對事實的認知。

進一步來說,使用者在網路上的閱讀行為,會在網路平臺商留下足跡,因此,當中研院假新聞實驗平臺偵測到使用者點擊過假新聞網頁,演算法就會觸發來推播澄清新聞給讀者。為在最佳時機點推播,團隊先是建立由假新聞和經查核新聞組成的資料集,來訓練強化學習模型,讓模型找出最佳投放正確資訊的路徑,並給予模型最大獎勵。特別的是,該模型的零樣本(Zero-shot)學習能力比其他模型好上1.5至2倍,表示模型遇到沒見過的假新聞,依然有能力準確判斷。中研院這套假新聞實驗平臺,最快今年就會上線,不僅可用來提供正確資訊,還能產生報表,分析假新聞讀者群性質與行為等。

圖片來源/

  AI近期新聞 

1. 微軟與Nvidia擴大雲端AI超級電腦合作

2. Google釋出資料集透明度工具Data Cards Playbook

資料來源:iThome整理,2022年11月

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飲水機設備有哪些?

步步經營服務始終如一於雲嘉南地區,建立優質的飲水機之品牌

如何將貨櫃屋變身活動展場空間?

金誠貨櫃屋設計,結合生活理念、發揮無限的創意及時尚的設計,顛覆以往「貨櫃」給人骯髒、簡陋、四方無聊的印象、打造出獨一無二的展示空間。

什麼是POGOPIN?

POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器,廣泛應用於半導體設備中,起連接作用。

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Google Health首度將乳癌篩檢AI模型授權予商業公司iCAD

Google Health將授權旗下的乳房攝影AI研究模型予iCAD使用,這是Google Health首度將該模型授權給商業公司,iCAD則準備將該模型整合至該公司既有的產品中,,雙方的目標是在2024年將相關技術部署於臨床應用。

Google的姐妹公司,指出該模型比放射科醫生更擅長辨識乳癌,隨後並由,以探索AI模型能否有助於縮短診斷時間,減少評估差距,同時改善患者體驗。

Google Health表示,在經過多年的投資、研究與測試後,現在將與iCAD合作進入下一個階段,將此一技術整合到現實世界的臨床環境中。

真空封口機該不該買?使用心得分享

各式封口機、包裝機械、客製化訂做、特殊改造

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常見的貨櫃種類?

金誠貨櫃屋尺寸均依國際標準組織ISO (International Standardization Organization) 認定標準,並區分成鐵貨櫃、冷凍貨櫃和特殊貨櫃三種類型。

,根據雙方的協議,Google已將用於乳癌及個人化風險評估的AI技術授權給該公司,iCAD將利用此一技術來改善自家3D與2D的AI演算法,並將所開發的產品商業化。

此外,iCAD打算採用Google Cloud的基礎設施,藉由雲端將相關服務遞送到全球市場,特別是造福那些基礎設施受到侷限的區域。

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好的茗茶,更需要密封性高的茶葉罐,才能留住香氣!

鴻和興精密工業股份有限公司,是由在台灣專業生產茶葉罐、奶粉罐具有領先地位的光華金屬所投資組織成立的一家專業製造包裝材料之馬口鐵罐製造廠,秉持的專業、品質、服務、效率為各大客戶服務。

掌握產品行銷策略,帶你認識商品包裝設計基本要素

包裝設計是兼具美感和實用、設計和製作印刷的精緻工藝。包裝設計包含了結構規劃、視覺設計、材質選定及後續的生產加工

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長庚醫院啟用AI智能客服,與民眾對話協助查詢門診、預約掛號、住院等資訊

圖片來源: 

長庚醫院

長庚醫院加速AI在醫療落地,與長庚醫科共同開發AI智能客服,結合AI辨識技術,以擬人化對答方式,協助民眾文字或電話語音掛號、查詢門診,甚至主動傳送簡訊或撥電話給等待住院或預約手術的病人,確認報到及術前回覆事項。

長庚醫院表示,傳統上,民眾撥打電話語音掛號,必須先自行瀏覽門診表,通過多階層選單才能預約掛號,過程中可能因選項輸入錯誤或是忘記代碼導致失敗,必須重新撥話,花費較多時間。

這項智能客服歷時約2年時間開發,系統落地長庚醫院,以避免民眾個資外漏風險,讓民眾透過長庚醫院官網、App,或是撥打單一市話專線,在AI文字客服或語音客服的協助之下,查詢或預約門診掛號、病床,以及衛教諮詢。該院宣稱透過AI文字、語音客服,民眾將需求「說出來」,平均可節省50%時間。

林口長庚院長陳建宗指出,智能客服以病人需求為導向,結合醫、護、藥、資訊、工務、行政等團隊,跨團隊合作,整併就醫程序,智能客服以單一窗口提供服務,包括門診、住院、手術、檢查四大服務。

在技術方面,當民眾撥電話給智能客服,先經由語音AI,利用STT技術辨識、校正,將語音轉為文字,再送到文字AI,通過AI大腦,通過NLU自然語言理解,辨別民眾的需求為FAQ問答,或是其他的需求意圖,再回傳文字回覆,經由語音AI的TTS將文字轉為語音,由AI客服以口說方式回覆民眾。

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中古貨櫃屋設計案例?

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長庚智慧醫療總會副主席林志哲表示,智能客服以單一市話專線提供服務,可選擇長庚醫院底下9個院區,24小時提供掛號、門診、開刀、床位、檢查等資訊及服務。除了民眾撥話進來,例如查詢住院、開刀排程,系統也能反向推播訊息 ,或是以電話簡訊通知民眾就醫資訊,如還是聯絡不到,AI客服以語音撥打電話通知民眾,降低民眾等候焦慮、保障其權益,也減輕醫院行政及醫護人員負擔。

為了打造這項AI客服,長庚根據過去傳統客服與民眾的互動、需求,拆解為40至50個流程,以民眾最常使用門診查詢、掛號為例,包含預約掛號、查詢掛號、取消掛號、更改掛號時間等不同需求、流程。例如,民眾撥電話給AI客服想要預約掛號,可說出指定科別、預約特定醫師姓名的門診,如果沒有指定的醫師門診,則可以說出要掛號的科別,不限醫師門診,由AI客服在後臺查詢醫師門診資訊,再讓民眾來選擇。

另外,基於防疫需要,病人到院前TOCC,對於預約住院病人、門診手術病人,智能客服也會撥電話給民,查詢TOCC、確認住院、手術報到。民眾如果對於用藥問題,例如藥來速預約查詢、確認慢性病處方箋領藥日,或是回家後對用藥方式有疑問,可通過官網、App掃描藥袋的QR Code,查詢門診所開的藥品、用藥資訊、衛教諮詢等等。

長庚醫院行政中心總執行長潘延健指出,智能客服今年5月試營運以來,每月已服務超過8萬人次,平均每位使用者在2到3分鐘完成服務,較先前節省50%時間,滿意度提高至92%。透過與民眾的互動回饋,明年還將擴大至手術檢查時間查詢、更改與諮詢。

目前長庚AI客服,語音以國語為主,該院表示,台語、客語將是接下來努力的方向。

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連續封口機購物網-不怕你比價,就怕你買貴!

封口機就是指在包裝容器盛裝產品後,對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多,如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等,包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

塑膠射出成型技師工作甘苦談

一間在新竹耕耘超過20年的塑膠射出成型公司,初期以硬質pvc起家與模具開發設計;
隨著技術的不斷提升新觀念、新技術、新設備的不斷加入。亦得因需應各界之需求,運用了管理。技術達到每個客戶希望的目標。

影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器(MSO)有兩種輸入,一小部分(通常是2個或4個)的類比通道,更多(通常為16個)的部份是屬於數位通道。

如何正確使用飲水機?

電解水部份採用美國NSF認證通過之過濾系統,再加上超強白金電解槽並採用日本九州日立的電解元件,安全性高,品質有保障。

OpenAI API釋出更強大且具有插入文字能力的GPT-3新模型Davinci

OpenAI在其API服務正式推出稱為的GPT-3模型型號,官方提到,text-davinci-003是目前功能最強大的GPT-3模型,除了能夠完成其他模型可以完成的任務之外,還能夠提供更高的結果品質和文字輸出長度,也能更好地遵循指令,此外,text-davinci-003新增在文字段落中插入完成功能。

Text-davinci-003模型的文字插入完成功能,除了運用前綴提示之外,還增加使用後綴提示,可用於編寫長文字、段落過渡和遵循大綱等任務中,除了文字,text-davinci-003也適用於程式碼完成,可用於補完函式或是檔案。

OpenAI解釋,之所以後綴提示對於插入預測這麼重要,是因為當語句有了結尾,可預測的結果變得更加清楚,像是前綴提示「我今天決定做出重大改變」,如果加入故事結果「我的新髮型得到許多讚美」,那模型對要預測的文字就更加具體。

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GPT-3模型能夠理解和生成自然語言,而OpenAI API提供不同的模型型號,以滿足用戶的不同需求和任務,雖然text-davinci-003是目前最強大的GPT-3模型型號,但用戶可以根據需求選用其他模型,像是針對非常簡單的任務,用戶可以選擇使用最快速且最便宜的模型text-ada-001,或是其他層級的text-babbage-001、text-curie-001,以獲得不同的模型能力層級、運算速度和成本。

官方建議,用戶可以先試驗使用text-davinci-003,因為這個新模型目前能夠產生最好的結果,當用戶取得正常的結果,便可以開始試試看其他模型,看是否能以更低的延遲或是成本,獲得相同的結果,用戶也可以針對特定任務微調模型,來獲得更好的運算效能。

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飲水機品牌迷思?有牌代表最好?錯! 了解用途才能買對!

飲水機,又稱純水機,是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品,供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型,例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是,飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用,機器本身應該有降溫及冷卻,抑或是加熱及保溫的功能。

影響示波器測試準確度的五大因素

合訊號示波器(MSO)有兩種輸入,一小部分(通常是2個或4個)的類比通道,更多(通常為16個)的部份是屬於數位通道;即,含邏輯分析儀的數位示波器

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