不知道各位手上拍摄的影片或相簿采用什么方式整理。除了依据日期和主题之外，有没有另外用文字标签方式标示？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
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”影片到底在做什么。
正当全球最大的影音分享平台，被有心人士操弄算法，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
最近 Viscovery 还有其他计划，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 的影星数据库的话，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复制
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，并没有能够周转的庞大资金，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，重复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 时展示用杂牌硬件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，客观环境如智能手机不成熟，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。
(首图来源：科技新报)
