“AppWorks #11 日期撞上雙 11，話題被拉抬還是被害？” 與新的 7 篇文章 - Inside 網路趨勢行銷與開發 |
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- AppWorks #11 日期撞上雙 11，話題被拉抬還是被害？
- AppWorks #11 物聯網團隊火力展示：車載裝置、通路顧客動態一把抓
- 《紐約時報》發表備忘錄，一窺數位內容龍頭的五年計畫
- 在東京看見 Google 大未來：所有產品都將融入「機器學習」
- 繼 Taylor Swift 之後，Adele 也傳出要離開 Spotify？
- 【專訪 BLOCKS】用絕不妥協理念，催生模組型智慧手錶
- 《模擬城市》真能用在都市計畫？大數據是原點也是解答
- Apple Music 終於上架 Android 平台！
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AppWorks #11 日期撞上雙 11，話題被拉抬還是被害？ Posted: 11 Nov 2015 06:08 AM PST
▲ 圖為下半場主持人、 AppWorks 合夥人程九如。
O20：潔客幫找不到適合的家事清潔人員嗎？潔客幫是去年成立的 O2O 居家清潔服務平台。結合網路、數據分析、家政專業技術，潔客幫能讓消費者讓你迅速透過網頁、手機快速估價並訂購家事清潔服務，就像訂電影票一樣簡單。潔客幫也嚴格控管家事服務人員品質，並家事訓練服務人員的網路能力，利用系統配對，讓服務人員能以最近距離，最快速度為消費者服務。 Coding Ape專為 5-12 歲所設計的兒童程式設計教育。在網路目前世界許多國家已開始從小扎根 coding 教育，但台灣目前還有待推廣。Coding Ape 提供適合華人的程式設計教材，並課堂上藉由各種有趣的主體與介面，讓學童從遊戲中獲得成就感。
▲ 圖為 Coding Ape 共同創辦人 Ivy Tseng。 LinGoChatLinGoChat 提供學習中文的即時真人教學服務，讓想學中文的學生擁有全天 24 小時真人家教口語的環境。 到咖手 885到咖手 885 媒合具醫療背景的在家女性與無法單獨就醫的患者一同就醫，並協助建立健康履歷與紀錄就醫指示，讓患者的家人在職場上無後顧之憂。未來將積極與企業合作，讓家庭照顧成為企業員工福利的一環。 Social Media：NichiLabs普通美食資訊平台目前缺乏即時更新功能，但 Nichi 能爬梳 Instagram 地點資訊，收集豐富圖片得到最及時的美食旅遊熱點資訊。
▲ 圖為 NichiLabs 團隊陳泰成。 OORTIOORTI 由台大資訊工程研究所李哲君與師大大眾傳播研究所王笙所推出、一個以話題為主軸的新聞閱讀工具，團隊透過數據分析將零碎的新聞資訊統合成話題、事件，再輔以視覺化的呈現方式，讓讀者更方便的追蹤與獲取新聞資訊，團隊商業模式預計以廣告為主，目前總計收錄 24 萬則新聞。 TripalifeTripalife 提供旅遊社群分享平台，讓沒有時間出國體驗的使用者，能藉由不同國家旅客的照片或影像直播體驗不同文化。 EC：易票亭易票亭提供消費者一個 C2C 的演唱票票卷交易平台。目前在其他社群平台上雖然有眾多的二手交易社團或專版，不過舊有的匯款方式有不小的交易風險，容易產生糾紛。易票亭同時提供資訊的平台、完整的金流代收與物流服務，讓消費者在最快時間內轉售各類票券，並確保交易安全。 塊掏為了解決消費者團購流程不直覺、交易不簡單的問題，「塊掏 CrazyBuy」是一款可以讓使用者輕鬆開團，快速跟團的 App，平台把開團、跟團的所有流程進行整合，致力打造結合電商和社群的淘寶團購平台。平台內建即時通訊、金物流機制。另外值得一提的是，團隊核心人物皆是應屆畢業生。 |
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AppWorks #11 物聯網團隊火力展示：車載裝置、通路顧客動態一把抓 Posted: 11 Nov 2015 05:23 AM PST
今天台灣創業加速器 AppWorks 在台大國際會議中心舉行第十一屆 Demo Day，共有 8 組 IOT 物聯網應用，4 組 O2O 服務平台、4 組電子商務、3 組社群平台...等共 23 組團隊上台發表。合夥人林之晨介紹過去五年來，AppWorks 致力發展創業生態系，至目前為止已培訓出 256 個團隊，全體校友募得金額總共高達 64 億台幣，整體營業額達到 105億台幣，並創造出 2928 個工作機會。 林之晨表示，網路革命的時代已經早就開始發生，而且正在顛覆各行各業的傳統思維，若不能跟上網路時代的人終究會被淘汰。並認為真正物聯網其實早在 30 年前就在電腦上發生，未來應該更細緻的討論車聯網、智慧家庭等層面。若從文化與生活型態來看，現在稱得上是「數位經濟殖民時代」，像是許多人的主要新聞來源已經是 Facebook，但卻是裡面的演算法決定人們所看到的內容。 本次共有 27 位女性創業者，並有來自 15 個不同國家的創業者散落在各團隊中，是歷屆以來團隊成員組成最多元的一屆，以下是依照主題分類排序，本日 23 組上台 Demo 的團隊： IOT物聯網EZCASTEZCast 是無線顯示設備，能將手機或筆電的影像投射到電視或投影機的硬體設備。搭配 EZCast App 能兼容於 Windows、iOS、Mac、Android、Windows Phone 與 Chrome 等六大主流 OS。已有銷售 150 萬台設備，世界各地達300萬用戶之成績。 其製造商炬力北方原本是專門生產硬體之 IC 設計公司，由於意識到網路世代已正在發生，傳統硬體製造也必須具有 Internet 思維，因此加入 Appworks，並一改過去「先推產品再搭配 App」的模式，先讓 EZCast App 普及化再針對商用市場推展硬體。 SkyRECSkyREC，專為實體零售商設計的商業智慧系統，能透過攝影機影像、WIFI，結合影像分析技術，幫實體零售商找出最受歡迎的商品擺放位置、最常被觸摸的商品、協助店家分辨新舊客戶、逗留時間，以利調整商品擺設及價格。SkyREC 創辦人分別為來自馬來西亞的 KS Mooi，以及台灣的 JW Liao。此項技術曾在今年台北的某家服飾店實測 3 個月，最後得出的結果，遠超出店家原先預料。 因為顧客最常駐足瀏覽商品的位置，並非原先設想的店內主要通道，反而是在店內的另一條小通道上。這項結果，成功幫助店家重新找到最有利的商品擺設位置和價格，順利提升月營業額 18%、客流量 10%。目前 SkyREC 合作夥伴，還包括美妝連鎖專賣店莎莎美妝、遠傳電信、台灣服飾品牌 iROO。
SAVY買二手車總是讓人感到麻煩，因為你必須花費很多力氣，調查車況。但在 SAVY 團隊所推出的 AutoInsight 系統幫助下，大家在買車前，將可以先獲得一份完整且即時的車況分析報告，包括汽車歷史、社群專家評價，以及智慧車載裝置 OBD 的即時分析。 只要使用者在買車前，將智慧車載裝置 OBD 連結汽車，接著再透過和手機的配對，就能在試駕時，快速掌握汽車當下最新的引擎運轉情況、油耗狀況等。目前，SAVY 團隊所掌握的汽車數據來源包括 Automatic、Vinaudit.com 等。此項服務在美國的市場規模每年約有 11 億美元。 U-Gym根據統計，有近七成需要長期復健的患者由於交通不便之因素，無法完整完成復健治療。U-Gym 推出智慧行動電療機，將原本診所內的大型電療設備改良成口袋型尺寸方便攜帶，並配合專用 app 更換不同的按摩模式與健康管理記錄。目前已在 indiegogo 募集超過一千三百萬台幣。 Flashback由 Xeroweight 所推出的 Flashback ，對於 Windows 桌機用戶而言，是一款只要手指輕輕點擊，就可以幫用戶快速備份文件，並回復檔案的系統。這項系統可以解決過往，每當用戶桌機在壞掉、重灌後，工作得停擺兩天的苦惱。 Flashback 系統可在官網下載，其競爭對手包括 Backblaze、Crashplan 等 VolsetVolset 是智慧型三用電表。自 1920 年被發明以來，過去 100 年電錶沒有太大的基本變化。Volset 提供體積更小，並可以藉由 App 連結智慧型手機與雲端的智慧型電表。使用者可以在維修電器時可以透過智慧電表將數據上傳，並讓平台線上的專家社群可以藉由電錶所測得數字進行現場分析與維修建議。 SEROSE「武術最重視實戰，可惜市面上缺少自我衡量功夫的方式！」SEROSE 團隊因此開發出一款內含新型感測器的沙袋 (搭配上特殊演算法及手機 App)，期望解決目前武術界因無量化資訊而訓練成效不足的問題。不僅如此，用戶還可透過 App 設計各項評估與競爭模式，以增加同領域及跨領域之競爭與交流。 眾達智慧工廠眾達智慧工廠是由一群出自友達，擁有豐富業界經驗的專家所推出的品質監控設備。眾達智慧工廠系統能以最簡便之方式，在不用大幅更動的狀況下安裝在傳統機台，及時收集報告產品良率、產線產能等資訊，讓傳統產業以合理的成本智慧管理，提升工廠效能。 Brand 品牌莎容 / Hii Red為了推廣更多元的生理用品，生理期新平台「Hii Red 我那個來了！」首度發表初經寶盒 (多達十幾種生理用品)、月光寶盒 (訂閱經濟)、和好伴侶寶盒 (宅配紅豆湯、四物冰淇淋、高級巧克力)，期望以電商品牌的方式，讓更多台灣女性重新定義自己的生理期，跟拋棄式棉棉說掰！ PeePee GrassPeepee Grass 以自身的養狗經驗出發，提供全天然新鮮綠草所製成的狗用尿片，提供狗狗一個貼近自然且舒適的大小便環境，讓狗狗到正確且自然的環境下上廁所。與傳統尿片每次如廁就要換一次相比，Peepee Grass 一次就可以使用2-3禮拜，是對環境相當友善的寵物產品。
Game 遊戲由玩2013 年成立、曾推出《閃電戰機》系列作的由玩是一個三兄妹的創業團隊，致力於手機遊戲的開發。有鑒於，過往的射擊遊戲偏重射擊和閃避的思維，由玩最新開發出的《閃電奇兵》，以射擊、策略、養成為核心，讓玩家操控自己的戰機，以慢速前進的方式，體驗攻下充滿防禦堡壘基地的快感。 SAAS 軟體服務LexiconLexicon 智慧論文研究蒐集系統能為研究者解決論文文獻難蒐集、難整理的痛點。藉由 Gmail、PDF、Dropbox 上傳，Lexicon 可以以語意判別解讀論文內容，並自動列出關鍵詞與相關論文。研究者也能使用 Lexicon 完整建立自己的研究歷程。 歡迎加入「Inside」 Line 官方帳號，關注最新創業、科技、網路、工作訊息
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Posted: 11 Nov 2015 03:28 AM PST
走過百年歲月的《紐約時報》，在十月發布一篇長達 11 頁，有著總裁馬克·湯普生（Mark Thompson）和其他九位高階主管簽署的備忘錄「我們的未來之路」（Our Path Forward），洋灑寫下《紐約時報》未來五年的營運方向，並自信地宣布，預期讓數位收入在 2020 年時呈雙倍成長，從去年的 4 億美元營收，提高至 8 億美元。 綜觀來看，《紐約時報》宣言中，清楚點出未來兩大發展主軸：「增加數位讀者數目」與「快速應對數位趨勢脈動」。 讀者優先：鞏固舊有讀者、開發潛在客群在資訊碎片化且充斥雜訊的時代下，爭奪數位眼球，成為所有新聞媒體不爭的努力方向。但對《紐約時報》而言，更大的目標是鎖定在提高數位「訂閱」讀者，這可說是針對《紐約時報》特有的付費牆訂閱模式，做出的策略考量。相較日益擁擠，且充滿變動的數位廣告市場，訂閱費用可說是《紐約時報》相對穩定的收入來源。此外，增加數位讀者，將可以連帶提高數位廣告收入，提升廣告商對《紐約時報》的信心，加碼廣告投資。更重要的是，讀者訂閱數據，也能幫助《紐約時報》進一步了解用戶特性，和提早掌握新聞閱覽趨勢。 因此提高訂閱讀者數目，無意外地成了《紐約時報》現階段的重要發展目標。在今年八月初時，《紐約時報》宣布達到一百萬數位訂閱人次大關，從下方《尼曼實驗室》提供的數據來看，《紐約時報》在 2011 年推出訂閱制後，訂閱人次年增加率從 2012 年第二季的 80%，在 2013 年第四季時，開始呈現 20% 的穩定增長。但如何能維持甚至突破這個成長幅度，成為《紐約時報》的關鍵課題。 鞏固舊有讀者關係《紐約時報》面對這個挑戰，則提出「鞏固舊有讀者關係，開發潛在讀者客群」的概念。而維持既有讀者群，尤其是貢獻《紐約時報》 90% 數位收入的 12%核心讀者，最重要的就是落實「讀者優先」，包括維持《紐約時報》新聞品質、提升數位閱讀體驗，以及打造與讀者之間一對一關係等三大面向。 1. 維持新聞品質 《紐約時報》身為百年老報，旗下擁有約兩千名員工，高品質的新聞報導，可說是其核心價值。而這個招牌精神，也不言可喻地解釋，為何在線上付費訂閱風氣不夠盛行的年代，《紐約時報》能成為全球第一個突破百萬訂閱數的新聞媒體。因此延續《紐約時報》的高品質新聞內容，持續滿足讀者對《紐約時報》的期待，自然成為《紐約時報》最重要的目標。像是在去年，《紐約時報》即派遣記者至超過 170 個國家採訪第一手新聞，對於原生新聞的重視與大手筆投資，可以看出《紐約時報》對優質新聞的堅持。 前些日子，《紐約時報》更宣布成立「特快團隊」（Express Team），任務是為讀者提供網路上熱門新聞的相關報導。團隊成員的重要任務，自然是要隨時關注搜尋引擎上即時趨勢，與社群媒體上熱論話題，針對讀者感興趣的議題，進行即時改寫與重新包裝。但《紐約時報》也表示，在追求即時熱門新聞報導的同時，他們將持續追求報導品質，不會在求快的過程中犧牲新聞專業。 雖然在行動世代，「即時性」成為吸引讀者目光的重要指標，但對《紐約時報》而言，「即時」和「品質」不該是互相衝突的新聞價值。 2. 提升數位閱讀體驗 在數位甚至行動至上的時代，新聞品質不只關乎內容，更是和新聞呈現方式息息相關。圖片、影音、頁面設計、互動圖表，和資訊視覺化等要素的運用，都被讀者列為評斷新聞品質的一環。因此加強記者數位創作與編輯技巧，也成為《紐約時報》新的人才培育方向。 綜觀《紐約時報》這幾年的數位轉型表現，這家老字號媒體在數位版圖上，可說交出許多令人驚豔的新聞作品。從驚動新聞圈的《雪崩》（Snowfall）作品，到近期推出結合多媒體元素的伊斯蘭國關押性奴報導、互動式加薩衝突新聞回顧、總統大選辯論即時評論平台、強調資料新聞與數據分析的 The Upshot 專欄，以及獲獎無數的評論式短版紀錄片 Op-Docs 專案。在在可看出《紐約時報》轉型企圖心，與對新聞品質的堅持。甚至在上個月中，《紐約時報》宣布和 Google 合作進行虛擬實境專案，提供超過一百萬名訂戶 Google Carboard 虛擬實境眼鏡，讓用戶有機會親身感受，虛擬實境新聞的沉浸式體驗。 當然，《紐約時報》也不忘在備忘錄中強調「行動優化」的重要性。如何跳脫桌機網站的思維模式，將行動閱讀視為獨立的閱讀體驗，了解行動讀者特有的思維和習慣，推出適合不同行動介面與情境的新聞產品，自然也成為《紐約時報》的發展焦點。像是為行動讀者設計的新聞版面，通常著重突發新聞播報，並強調能快速抓住讀者目光的視覺設計，像是圖片、影片、重點文字，和條列新聞。（延伸閱讀：《紐約時報》的「行動裝置」和「穿戴式裝置」實驗） 在今年線上新聞協會（Online News Association）第 15 屆研討會上，《紐約時報》負責數位平台的助理主編克里福德·列維（Clifford Levy）就曾表示，《紐約時報》非常注重 NYT Now 新聞應用程式上的文章語調，強調保持《紐約時報》優雅具深度報導內涵的同時，也不忘讓文章語氣更為「口語化」，藉此貼近行動裝置上的主要讀者群，也就是年輕世代。此外，他們格外注重文章長度，由於行動平台得面臨強烈的用戶注意力競爭，因此新聞的「輕薄短小」特別重要。尤其是早上的電子報產品，更須保持簡短易讀特性，因為多數用戶一早多難消化長篇內容。這些細微環節，也透露《紐約時報》追求閱讀體驗的決心。 3. 追求讀者客製化服務 網路資訊量爆炸的時代，《紐約時報》不僅須和其他內容提供者競爭讀者目光，《紐約時報》本身一天就發布超過 300 百則新聞、部落格專欄和互動式報導，如何將對的內容，在對的時間點，呈現在對的讀者眼前，讓《紐約時報》確實成為讀者生活中不可或缺的一環，提供能貼近讀者個人的「客製化產品」成為重要出路。 像是《紐約時報》的「為你推薦」（Recommended for You）版面，背後即是透過文章推薦機制，考量讀者本身的閱讀習慣，以及其他有著相似興趣的讀者的過去閱覽偏好後，為用戶推薦他們可能感興趣的新聞內容。而《紐約時報》也不斷地改良這個推薦機制，透過數據收集和分析，來更好地提供能吸引個別讀者目光的新聞。而這些客製化的服務，可說是不斷推陳出新，像是根據用戶所在地來提供不同的互動式新聞，或是根據讀者喜好來提供「推送通知」（push notification）內容，目的即是打造親密的一對一關係。 另一個投用戶所好的創新，則是服務型新聞（service journalism），其中最有規模的莫過於《紐約時報》的烹飪專區（Cooking）。將美食新聞與烹飪教學結合，烹飪專區提供大量的教學食譜，其中不少是來自《紐約時報》美食版（Food）的新聞主角。讀者可以根據不同菜色或飲食需求搜尋食譜，烹飪專區還提供用戶存取其他網站食譜的服務，因此烹飪專區至今，每個月有超過五百萬名用戶。而《紐約時報》看到烹飪專區的成功，也決定開闢類似的房地產、健康和影視專區，提高《紐約時報》在用戶生活中的重要性，藉此建立用戶對《紐約時報》的依賴。
開發潛在讀者客群除了透過上述三大面向外，《紐約時報》也積極開發新用戶客群，其中一大目標放眼國際市場。《紐約時報》目前在全球 193 個國家皆有付費讀者，其中超過 10 萬名是純數位訂戶，佔所有數位訂戶的 12% 左右。如何持續拓展全球訂戶市場，成為《紐約時報》當前目標，而位於倫敦、巴黎和香港的辦公室，則成為拓展歐洲和亞洲的重要樞紐。 除了著眼國際市場，透過社群媒體增加曝光，也成為《紐約時報》經營品牌和吸引新讀者的重要策略。除了成為第一個擁有超過 2 千萬 Twitter 追蹤者和 1 千萬 Facebook 粉絲的新聞媒體，在 Instagram 和 Snapchat 等年輕族群為主的社群平台，也能找到《紐約時報》的身影。此外，《紐約時報》也積極參與科技巨擘的新聞布局計劃，像是 Facebook 的即時文章和 Apple News，《紐約時報》都沒有缺席。只是和其他新聞媒體不同，《紐約時報》追求的不僅是品牌曝光，更重要的是將新讀者轉化為訂閱用戶。但社群媒體上免付費內容的提供，與付費牆閱覽限制間的分寸拿捏，仍將持續考驗著《紐約時報》。 數位優化：快速應對數位趨勢脈動《紐約時報》在「我們的未來之路」備忘錄中也清楚表示，智慧型手機無庸置疑是未來幾年的關鍵戰場；但對《紐約時報》而言，發展重點並不僅著眼於開拓智慧型手機版圖，更重要的是培養「對新科技的應變力」。從智慧型手機、平板、穿戴式裝置，到虛擬實境，甚至現階段我們還不能預見衝擊的新技術，《紐約時報》希望做到的是提早掌握新趨勢，走在數位浪潮前端，並快速地對產業趨勢做出應變。 數位創新，走在科技前端有感於從平面印刷轉型到數位新聞的過程緩慢，《紐約時報》意識到快速應對市場轉變的重要性，這幾年可以看到《紐約時報》布局數位板圖的頻頻動作，與走在數位尖端的企圖心。（延伸閱讀：《紐約時報》的數位轉型點滴紀實） 像是在《紐約時報》總部 28 樓的「研究與開發實驗室」（R&D Lab），被稱作《紐約時報》內部的新創團隊，可說是完全顛覆父字輩對灰女士的傳統想像。創新實驗室的團隊宗旨，主要是探索新聞產業的最新趨勢，一方面找出未來三至五年最重要的代表技術，思考新科技將如何改變用戶思維，與衝擊新聞前景；另一方面開發對應產品和原型，來促進新聞媒體創新。從前幾年關注新興傳播介面（像是平板和雲端技術），到近期探究網路社群影響力，與新聞作品的建檔與重構，《紐約時報》試圖透過專業團隊，來保持對產業的高敏感度與適應力。此外，《紐約時報》在不到一年的時間內，在今年年中表示已執行「創新報告」（Innovation Report）中的所有建議，包括成立「觀眾開發團隊」、「新聞部數據分析團隊」與「新聞部策略團隊」，著重新聞部門數位化、讀者開發，與數據分析應用等面向。（延伸閱讀：《紐約時報》數位轉型：董事會主席表示已經執行去年「創新報告」中的所有建議） 在「我們的未來之路」備忘錄中，《紐約時報》也再次點出數據分析（data and analytics），對應對數位產業趨勢的重要性，包括深入了解讀者興趣、需求，和閱覽習性變化，同時提供編輯和廣告團隊，策略調整的依據。因此《紐約時報》有著由數據科學家、工程師、研究員，和分析員組成的專業團隊，專職為《紐約時報》內部開發專業分析工具，與提供數據解讀課程。在今年十月，《紐約時報》也首次推出讓編輯與記者，了解讀者與其撰寫報導互動的分析工具。《紐約時報》可說是透過多管齊下的數位創新與執行，來保持對產業變動的高應變力。 數位廣告優化策略而提到數位科技創新，與對產業變動的應對力，新聞媒體面臨到的最大的挑戰，無非是廣告市場的快速變遷。面對急速下降的平面廣告收入、增長幅度有限的數位廣告營收、顯示廣告市場被 Facebook、Google 和其他科技公司掌控，再加上近期掘起的廣告封鎖軟體，如何盡速在這場數位廣告惡鬥中找到自己的定位和出路，也成了《紐約時報》的發展重心。 從備忘錄看來，《紐約時報》相信數位廣告市場的重要出路，將繫於提供的廣告品質。廣告產品是否真的和讀者需求相關？廣告內容是否能吸引讀者，而非干擾閱讀體驗？《紐約時報》今年年中推出「行動時刻」（Mobile Moments）廣告產品，核心理念是根據目標讀者的生活情境，來提供合宜的廣告內容，像是在晚上通勤時間，提供食品相關廣告，作為用戶的潛在晚餐選項。 而在行動優化時代，好的廣告不外乎強調視覺素材與互動性，也因此《紐約時報》也持續地開發新廣告格式，像是將圖像、互動設計、影片，甚至虛擬實境等元素，融合在廣告訊息中，來提供讀者更好的廣告閱讀體驗。 除了顯示廣告外，《紐約時報》也積極經營原生廣告市場，在 2013 年底推出第一個原生廣告作品，並在 2014 年成立 T Brand Studio，可謂是《紐約時報》內部的廣告事務所，擁有 20 多名職員，包括設計師、工程師、專案經歷、內容編輯人員，社群媒體專家等，為企業品牌製作付費廣告。 在過去這一年多的時間，《紐約時報》一共為超過 50 個品牌製作將近 100 則廣告，其中最廣受矚目的莫非在 2014 年中，為 Netflix 女子監獄（Orange is the New Black）影集製作的贊助廣告，甚至被喻為是原生廣告版本的《雪崩》。結合資料新聞、影音、圖表，和細緻文字，這則跨媒體素材廣告成功引起多方討論，在當時達到近 15 萬次的曝光。《紐約時報》表示他們的目標，是做出具紐時質感的廣告作品，同時也嚴守廣告與編輯的分野，像是每週舉辦共同會議，讓編輯團隊確認原生廣告內容與新聞報導沒有重複，避免造成讀者誤會的任何可能性。
讀者是新聞媒體賴以生存的關鍵資產之一，《紐約時報》在「我們的未來之路」中，也清楚呈現對此的體認。然而追求訂閱人數和讀者目光，《紐約時報》仰賴的並非是一味投其所好，甚至盲目追求數字成效，而是在堅守報導品質和新聞倫理之餘，透過改善行動體驗、提供客製化產品、加強數據分析，和提升廣告品質，來維繫和讀者間的長期信任關係。面對數位當道和行動優化的趨勢，《紐約時報》在「我們的未來之路」備忘錄中，完整勾勒出未來五年的營運藍圖，最重要的莫過於繫讀者於心，時時走在數位前端。
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在東京看見 Google 大未來：所有產品都將融入「機器學習」 Posted: 11 Nov 2015 02:54 AM PST
這一兩年來 Google 陸續推出的服務，從 Google Photos、Now On Tap、Google Now 到上週最新面世的 Gmail「自動回信」功能，都有個共通點：他們都深刻運用了「機器學習」的原理。在第三季的財報會議中，剛接任 Google CEO 的 Sundar Pichai，明白宣示1機器學習將是 Google 大力推動的方向：
昨天 Google 於東京舉辦的亞太區媒體活動，Alphabet 執行董事長 Eric Schmidt 從華盛頓特區視訊連線，去年他在同樣的活動場合中表示「亞洲走在行動唯一的道路上」，而今要讓人類生活再進化，Google 將大舉投資機器學習，篤定它將成為改變世界的 Next Big Thing。Google 機器學習核心團隊成員 Greg Corrado 也更細緻的何謂解釋機器學習。我們整理五大重點，一覽機器學習的力量。 什麼是機器學習Greg Corrado 解釋，過去工程師使用「建立與排除規則」的方式讓電腦學習，但機器學習的邏輯完全不同：透過極大量的樣本與案例預測與學習。 理想的機器學習進程是：輸入 => 進入可以加入各種參數或變因的模型 => 週而復始不斷預測結果，並將預測結果與真實結果加以比對，即產生學習的機制。範例愈多、比較愈多次，學習的效果就會愈好，往後得出的結果也會愈精準。人類雖然也透過經驗學習，但是我們的大腦只需要幾次的例子就能舉一反三，而電腦卻得吞食巨量的案例才能建立認知。 若把機器學習愈為一艘火箭，大量的數據就是驅動它的能源。Greg Corrado 強調，機器學習不是魔術，而是工具。在機器「學習」的進程中，人類必須發揮創意與多方思考，建立不同模型，並以強大的運算能力支撐整個學習過程。
機器學習進展到後來，變成接近人腦的深度學習。藉由層疊許多模型，形成更加複雜的學習方式，例如電腦看到貓的影像後，經過好幾個層次的運算，便得出「這是一隻貓」的結論。 電腦認出一隻貓的過程，宛若「全面啟動」當天一同與會的 Google Photos 搜尋和分析負責人 Chris Perry，更進一步介紹 Google 引以為傲的「電腦視覺」技術。自 Google Photos 推出以來，每月超過 1 億人使用，並累計儲存超過 500 億張照片。以往我們利用關鍵字搜尋照片，大概只能找到當初有被標籤為特定字詞的影像，但現在打「貓」或「巴黎鐵塔」等等，即使該照片並未被標記關鍵字，還是會被呈現出來，這就是電腦視覺的威力。 以把離鐵塔來說，如果相片缺乏定位資訊，Google 會先找出這張照片的巴黎鐵塔，接著與其他含有巴黎鐵塔的照片進行比對，由於地標形狀永遠不會改變，辨識相對容易。若比對成功，就把這張照片標示為「巴黎鐵塔」，並分類到巴黎中。 但若是動物難度就很高了。例如，上百萬隻貓咪長相、姿態不盡相同，就需要更複雜的電腦視覺運算，去年九月 Google 發表關於神經網絡（neural network）的論文，命名為「全面啟動（inception）」，因為 Google 歷經 22 層的電腦視覺運算原理，如同全面啟動中夢境的分層概念。例如 Google 準備辨識一隻貓的照片，首先會先偵測線條與顏色、接著是眼睛與耳朵，經過數層辨識後，終於認出這是一隻貓。但任務尚未結束，Google 需要從網路中上千張「貓」的影樣與「貓」的連結，推斷出「貓」這個字通常與「尖耳、生動的線條」的生物聯繫在一起。於是，當人們在搜尋框中打上「貓」，無論照片是否被標記了「貓」，Google Photos 都能吐出相關影像。 只是，雖然 Eric Schmidt 大力推崇藉由機器學習，電腦視覺（computer vision）將比人眼更精準銳利，但目前實務上仍無法 100% 判斷正確的是非。比方說先前 Google Photos 曾經出現把非裔人士標記為黑猩猩的烏龍，又或者是人工標籤，也有可能發生許多人誤把布魯克林大橋錯置為舊金山大橋的狀況，靠著大量統計資訊進行學習的系統缺乏文化社會常識，的確只能靠著後續更多資料比對提出反證，或是藉著人為手動修正。 Eric Schmidt 也在視訊中表示，要把問題轉換成機器學習能解決的題目並不容易，但一旦轉換成功，人人都將受益。 緣起於 20% Project，機器學習將改變世界Google 發展深度學習，其實源自於 2011 年享譽盛名、給予工程師自由時間發展個人專案的「20% Project」，成員包括已經加入中國百度的吳恩達（Andrew Ng）、在科技圈名聲響亮的 Jeff Dean、以及 Greg Corrado 等人。歷經數次失敗後，因在語意辨識（speech recognition）上取得重大進展，而且電腦與智慧型裝置的運算能力大幅增強，因此從 GoogleX「畢業」，成為 Google 正式投入發展的專案。 其後，深度機器學習陸續運用在各式各樣的 Google 產品中，你我生活中離不開的搜尋、99% 的垃圾郵件區辨率、Google 翻譯、自動歸類照片、自動回覆、以及自動回覆，都是仰賴機器學習的成果，Eric Schmidt 上週在韓國首爾透露2，「未來五年機器學習將應用在所有產業領域，光 Google 正在進行的相關專案就超過 100 個。」 TensorFlow 開源，Google 不走尋常路
現在，為了讓機器學習的發展快馬加鞭，Google 邀請全世界攜手加入訓練機器的行列。 前天 Google 宣布將旗下機器學習軟體系統「TensorFlow」以開源專案釋出。TensorFlow 已運用在 Inbox 的 Smart Reply、Google Photos 的搜尋功能、YouTube 的最佳縮圖（thumbnail），能在小至一台智慧型手機或多達數千台電腦的資料中心中運行。TensorFlow 打造、訓練神經網絡的速度比起舊版系統 DistBelief 快了五倍。 就像先前提到的，機器學習兩大關鍵元素：資料量以及人類賦予的創造力，Google 開源的舉動，無疑是要藉助社群力量，將機器學習的觸角延伸到無所不在。往後研究者、工程師或任何對機器學習有興趣的群眾，都能利用程式碼快速交流，加快機器學習領域發展。另外科學家也能利用 TensorFlow 分析並解讀複雜數據，例如蛋白質折疊或天文數據運算。 雖然機器學習已成顯學，蘋果、微軟、IBM 都有秘密武器，但 Eric Schmidt 自信的說，TensorFlow 要「讓全世界的聰明人都能運用 TensorFlow，甚至連競爭對手都會用它，Google 不走尋常之路。」。 暫且不會朝向人工智慧發展機器學習經常被拿來與人工智慧相提並論，但人工智慧總是令人充滿「取代人類」的憂慮不安。不過 Greg Corrado 解釋，兩者雖有相疊之處，但本質上並不一樣。人工智慧是「讓機器變聰明」，IBM 的 Deep Blue（深藍電腦）即屬此類，而機器學習是希望「由人類訓練機器，讓它從不斷學習中變聰明」，後者要比前者來得簡單可行，Google 也以機器學習為主要目標。Greg Corrado 說，Google 現階段還是以讓人類的生活更加便利、不必把時間浪費在瑣事上為主。 This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now |
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繼 Taylor Swift 之後，Adele 也傳出要離開 Spotify？ Posted: 11 Nov 2015 01:18 AM PST
Spotify 如果想要提供 Adele 新專輯的串流，就得改變核心準則。 早在 2013 年，Spotify 已經錯過了 Beyonce 那時一張備受關注的同名專輯，因為她選擇和 iTunes 獨家合作。而在 2014 年，Spotify 也留不住 Taylor Swift 的《1989》，她本人還在社群媒體上批評 Spotify。而現在 Adele 可能也要加入離開的行列。Spotify 留不住藝人，問題可能出現在串流媒體播放的付費機制。 根據 The Verge 的報導，知情人士表示，Adele 以及她的團隊一直要求 Spotify 將她的最新專輯《25》僅供付費播放，但這樣一來，原本 7 千 5 百萬人聽得到，就會縮減到約 2 千萬人。Spotify 回絕了此提議，而且無法確定《25》到底會不會上串流平台。不過 Spotify 否認此情形，Spotify 的資深主管對 The Verge 說，「沒有人要求我們限制 Adele 的新專輯為付費會員專屬。」 Spotify 會不會再度錯過年度重點專輯？Spotify 面臨的難題是，他們大可直接選擇接受 Adele 的條件，然後開心迎接衝高的流量，不過這樣一來，絕大部分的會員都聽不到，而且世界各地藝人也會相繼提出相同的要求。或者，他們可以拒絕這提議，並且祈禱，連續三年錯過年度最重要的專輯，不會讓他們的使用者失望，轉而投靠其他服務。 這還不是最糟的，人氣極高的英國樂團 Coldplay， 也還沒答應放上他們下一張專輯，就像他們前兩張專輯一樣，當時他們發行後好幾個月才把作品放上串流服務。如果得犧牲發表 Taylor Swift、Adele 還有 Coldplay 最新專輯的先機，那麼 Spotify 對付費用戶，和有廣告的免費版用戶，都提供相同內容的政策可能要檢討一下了。
Adele 的專輯不需要串流幫忙反觀 Adele 現在已是重量級巨星，根據音樂廠商，《25》首週銷量預期會在 130 萬到 2 百萬張之間，這數字自 2001 年布蘭妮的《Oops! … I Did It Again》首週賣出 130 萬張之後，就沒人達到過。 儘管串流音樂急速成長並蔚為潮流，Adele 新專輯有這樣的預估行情，根本就不需要串流幫忙。反過來 Spotify 需要 Adele，少了Adele、Taylor Swift 甚至可能還有 Coldplay ，大概也很難自稱最好的串流服務了。 Apple Music 在《25》發行幾週內就可以上架那像 Apple Music 及 Google Play 等付費服務呢？ 雖然 Adele 的團隊沒有保證，The Verge 指出《25》發行當天，或最晚幾週內就能在 Apple Music 上架，而他們沒有免費版的用戶機制。現在還不清楚《25》在 11月 20 ，全球發行時，會不會同時上架串流服務，但看起來她會優先選擇付費服務，現在 Adele 滿手好牌，大家都還在等她的下一步。Adele 的經紀人拒絕回應，Spotify 和 Apple 對此也沒有回覆任何評論。 歡迎加入「Inside」 Line 官方帳號，關注最新創業、科技、網路、工作訊息
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Posted: 10 Nov 2015 11:26 PM PST
絕不妥協於「需求」的理念
在跟 BLOCKS 的兩位共同創辦人 Fred（營運長）跟 Omer（首席設計師）的訪談中，他們不斷的重複這句話，解釋著BLOCKS的團隊如何在短時間突破技術，並開發出世界第一支的模組智慧手錶。 模組化的電子產品，一直被視為電子產品的下一個里程碑。簡單的說，就是讓使用者可以輕鬆的組裝、替換或升級單一零件，不用每次都淘汰掉一整件產品。當硬體能像樂高一樣的可以自由組合。我們就可以減少開銷，減少資源，延長產品使用期。最重要的，還能針對每個人需求去客製硬體功能。
而來自英國的 BLOCKS，就是世界上第一款的模組化智慧手錶，目前集資金額已超越 $140萬美金 (約4,600萬台幣)。BLOCKS 是繼 Pebble 以來，集資最成功的智慧手錶，也是目前 Kickstarter 線上集資專案中，集資金額排名第一、最熱門的革命性產品。（我想了解 BLOCKS） 天才創辦人的奇妙創業歷程問到這個團隊是怎麼組成的，Fred 跟 Omer 相識一笑。對他們來說，這一路走來，是一段很有趣的故事。BLOCKS 的團隊共15人，平均年齡才24歲，全是剛畢業的學生，而且幾乎都都來自英國帝國理工學院。 BLOCKS 的第一位創辦人 Ali Tahmaseb 年僅21歲，是剛畢業於生物醫學工程的天才學生。年紀輕輕已擁有多項專利、發表多篇論文，還靠BLOCKS 贏了英國數十次的創業大賽獎項及資金，其中包含了2015紅點設計大賽的 Best Design Concept Award。2013年，Ali 當時才19歲，就在學校的創業社認識同校就讀資工博士班的 Serge，兩人聊了幾次，點子都還沒想好，就已經決定要合作一起創業了。
但建立團隊後，他們就面臨了巨大爭論。Ali 的研究專長是手勢辨識 (Gesture Recognition)、人機互動，但 Serge 想開發能夠監控健康狀況、運動專用的穿戴型裝置。團隊才剛開始，兩人就無法取得共識。這時候，卻激發 Ali 想出了模組智慧手錶的靈感。
Fred 邊講邊笑，好像 BLOCKS 的概念完全是誤打誤撞般的，但這絕不妥協的理念，不但讓他們找到絕佳的智慧手錶市場切入點，也帶領團隊不停的成長。當時 BLOCK 第一個要找的，就是產品設計師。透過學校的創業社，他們馬上就找到了現任的首席設計師 –– 就讀機械工程系的 Omer。 Omer 說：「我一聽到 BLOCKS 的概念，馬上就被說服了！模組化智慧手錶絕對可以改善大家買電子產品的習慣。我的姐姐就有三款不同的穿戴式裝置，這很明顯是個應被解決的問題」。所以，Omer 很快便答應加入 Ali 的團隊，成為 BLOCKS 的第三個成員，協助設計手錶的機身。 接者，BLOCKS 開始一系列的研發、測試、參加比賽並籌備資金。然後是 Fred 的加入。對於加入 BLOCKS 團隊，Fred 似乎自己都有點意外。Fred 笑說「我一開始也只是一個粉絲，熱心幫忙，後來 Ali 告訴我團隊缺乏資金。我那時很乾脆的辭掉了原本的工作，加入 BLOCKS 的團隊，幫他們處理營運上的問題。」 ▲BLOCKS的原始方形設計，聽取粉絲的建議後，才換成現有的圓形設計。 而在創業比賽期間，為了測試市場的反應，BLOCKS 一開始先發佈了一部公開的概念影片來參賽。讓他們訝異的是，這個概念影片一個晚上就被點閱超越 50,000 次，網路上的反應非常熱烈。BLOCKS 團隊開始在許多創業比賽獲獎。Fred 講到這很興奮：
BLOCKS 的殺手鐧：模組化，客製化說到模組化，可能很多人一直未能理解它的概念及優勢。Fred 相信，這是因為普羅大眾都還沒調整電子產品的使用習慣，一旦大眾知道模組化的好處後，一定都會超想買單！
這就是 BLOCKS 最強大的理念。目前市面上智慧手錶一堆，但沒有一個廠商能做出真正客製個人需求的產品。舉例：外出遊玩沒有電源，一般的智慧手錶都無法撐過太久的時間，但 BLOCKS 的電池模組就可以解決這個問題。手錶沒電時，就裝上電池模組，你的電量就可以再度過一段時間了！ 這種客製化的程度，更可以隨著你一天的活動而調整。早上要起床運動時，你可以選擇心跳感應、GPS 計步模組來紀錄你的運動。運動完進辦公室上班，你可以馬上換成電池模組跟 SIM卡模組，支援上班應接不暇的電話。晚上下班後，拿掉公司電話的 SIM 卡模組，更換成 NFC 付款模組，讓你下班能悠閒的逛街、購物。這就是 BLOCKS 客製化的程度。對長期使用者來說，每當有新的模組推出，你也只需要購買一顆模組，不用買一整支新的智慧手錶了。
為了符合廣大使用者的需求，BLOCKS 也把他們的模組技術開源，甚至透過合作廠商，找上了各種硬體大廠來協助開發模組。舉個例子，開發相機鏡頭的廠商，就可以專精於開發鏡頭，再銜接上 BLOCKS 的面板，而不用擔心過多功能或整合問題。 BLOCKS 這樣的目的，除了能集結各家最專業的感測器、信號處理的廠商來協助開發最先進的個別模組，也要讓模組的選擇更加龐大，來完成使用者最個人化的體驗。目前 BLOCKS 已跟 1,500 多名軟、硬體工程師簽下開源合作的計畫，多種特殊功能的模組馬上問世了！
▲BLOCKS 的模組也會開源，集結其他廠商，共同開發出更多功能。 儘管 BLOCKS 找到了市場很好的切入點，但是無法避免競爭。Apple Watch，Pebble (延伸閱讀：Pebble 如何在 KickStarter上持續創造收入)或 Moto 360，這些產品都有一定的市場及知名度。當訪問時被問到，BLOCKS 對於其他競爭的智慧手錶怎麼看時，Fred 跟 Omer 兩人給的答案卻很正面。 他們覺得市面上現在很多精美、功能完善的智慧手錶，使用起來也很酷。問題在於，大部分的消費者買了幾個月，就失去興趣而拋棄它們了。顯然這些智慧手錶沒有解決使用者的日常需求，反而像是「科技玩具」。但他們 BLOCKS 的期許，可不僅只於切入智慧手錶市場。
模組化的優勢就是這樣：可以減少浪費的資源、隨意客製你所需要的硬體。BLOCKS 把彈性擴充的優勢帶進產品，成了他們的殺手鐧。也可以說是把軟體的觀念帶進了硬體。 BLOCKS + 群眾的力量：互動、執行雙管齊下Fred 跟 Omer 在整場訪談，一直強調，聽取群眾的建議，是他們塑造產品的一大助力。但明明創業初期就跟高通、仁寶等大型公司談成合作，又贏得了數筆創業資金。為什麼 BLOCKS 還要選擇群眾集資？Fred 告訴了我們一個讓人出乎意料的過程：
確實，BLOCKS 的團隊一直把群眾的觀點、建議看得很重。從還沒上 Kickstarter 之前的概念影片，他們就受到了很多熱情的支持及協助，後來開啟了 Facebook，Twitter 及 e-mail 的溝通管道，他們更是善加利用的大家的回饋。這群熱情的支持者為 BLOCKS 的付出，遠遠超乎我們的想像！ Omer 也提出了他對群眾集資的看法：
「你絕對無法想像我們背後花在群眾 (Community) 上面有多長的時間。我們真的對每一封 email 都會很認真的回覆。我們也常常主動諮詢群眾的意見。現在回頭看，這些人對我們整個概念、設計都貢獻良多，我們的每一項決策，都會很認真的去考慮支持者們的想法。所以到現在我們 BLOCKS 的每個成員還是要 8 小時輪班一次，保持 24 小時的與世界各地的支持者溝通」Omer 一再的強調，跟 community 建立溝通及合作非常花時間，但 BLOCKS 當初要是沒有這些人的設計建議，他們小小的團隊根本無法走到今天這一步。 「我們產品初期設計期間還 Skype 了一大堆其他國家的支持者！這其實超好玩的，也是我們跟群眾合作最有意思的經驗之一。我們認識到了各種不同背景的人，我們聽到了特殊的需求與建議。在見識到大家需求有著這麼大的差異後，我們對 BLOCKS 的概念也有更大的信心了！」 最後訪談結束，BLOCKS 團隊要送給台灣的新創團隊及集資夥伴一個寶貴的建議：
這的確是「群眾」模式最重要的一環：傾聽使用者的需求後，要用行動去證明。當你努力認真做一件事情，全世界都會幫你。
我很期待 BLOCKS 的未來及模組化電子產品的概念。相信在不久的未來，模組化的理念、客製化的電子產品，將會引領人類生活到一個嶄新的篇章！ This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now |
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Posted: 10 Nov 2015 07:19 PM PST
你玩過《模擬城市》這個經典的模擬遊戲嗎？玩家在遊戲中扮演都市設計師＆市長二合一的角色，並透過「上帝視角」俯瞰城市，規劃建設屬於自己的城市。但也跟現實一樣，如果你公共設施設計不良，預算控制問題百出，那麼你會得到一個市民生活水深火熱的惡劣環境。 來聊一個有關於這遊戲影響力的小八卦：2011年美國共和黨總統候選人黨內初選正打得火熱的時候，Herman CainHerman Cain 提出了他的「999」經濟政策，政策本身倒沒什麼問題，甚至學者或分析師都還認為算是公平，不過倒是「999」的 Logo 出了問題：它涉嫌抄襲《模擬城市》而被建築界罵到臭頭。 從這件事就不難窺見這款遊戲有多受大家喜愛，不僅如此，許多人都認為這一代的都市設計者都受《模擬城市》影響甚鉅，他們之中有很多人是玩過這款遊戲才來做這一行的。那麼問題來了：《模擬城市》真的可以協助設計師或甚至主政者，用在實際都市計畫上嗎？ 連 MIT 都把城市玩的烏煙瘴氣事實上遊戲首席設計師 Stone Librande 曾經做過一個有趣的實驗，他找來六組真的專精都市計畫的團隊，裡面還甚至有團隊來自 MIT ，來經營各自發展主題迥異的城市。像 MIT 就號稱要規劃一個半工業、半旅遊的「完美底特律」；還有團隊透過 Twitter 向比賽以外的網友搜集意見，要做出交通最簡便的城市。 結果這六個團隊裡面有一半採取「先開發消耗性資源的發展模式」，有人鑽油田，有人開採煤礦，他們都辯稱這是要先有經濟再講求環保。最後鑽油田的 MIT 隊讓他的居民飽受煉油廠的廢氣排放，原本要做交通最簡便的，為了經濟發展選擇大肆開採礦產。最後城市如果要轉變成綠色城市，抱歉沒辦法，因為城市裡佔據既得利益的保守黨不讓你轉。 看起來的確是蠻貼近現實，也有點殘酷。可是也反映真實城市的可能性比起單純的烏托邦，更像「有機的群體」。有生物學者認為複雜生命體的特徵之一就是可以透過「規則」來驅使個體做出行動；類似的邏輯，現實大都會的市民運行也依循相當多的規則維持運作。 而且在真實生活的大環境裡，整個世界都市化的腳步越來越快了。根據聯合國的預測到了 2050 年，世界上總共大約有 66% 的人口會住在城市裡，而這中間會以亞洲與非洲成長最快。都市設計無論在發展中或是已開發國家都越來越蔚為顯學。那麼，要怎麼測得最佳的「規則」呢？答案之一就是大數據。 大數據是 《模擬城市》的原點也是解答這裡並不是指就真的把《模擬城市》遊戲拿來當規劃圖。而且大數據在這個時間點可能很多人都在談，甚至有人有會覺得這個詞已經是老生常談。但大數據實際應用在都市政策上的案例已經相當豐富，幾個例子：芝加哥已經依照氣象資料，來安排嚴冬時融雪車出動的時段；倫敦在 2012 年奧運期間利用道路監視器、地鐵卡、手機與社交網路的即時資訊安排地鐵與公車系統運行順暢。國內目前比較受矚目的應用就屬台北市政府開放竊盜案資料，並有人繪製成住宅竊盜強度圖一例。 《模擬城市》創意總監 Ocean Quigley 當初也就是看著自己所住城市奧克蘭的犯罪地圖而想出《模擬城市》的點子。Stone Librande 也透露在設計 2013 版《模擬城市》時，有參考實際城市的大數據。不僅如此，遊戲設計理念就是讓玩家透過「大數據」來觀察、經營城市。Stone Librande 使用許多來自真實世界的資料，來設計能源、水資源、污染程度與犯罪程度，並反映在遊戲裡。他還在開發遊戲過程中徹底體悟一件事：城市要透過科技與數據幫助大眾改善環境當然很好，但數據若不是以有用的資訊出現，那就毫無意義。 《模擬城市》的遊戲方式值得讓都市設計者與玩家仔細思考，真實城市環境究竟該怎麼樣規劃。Stone Librande 自己也表示，世上沒有完美的烏托邦，那些生活在城市中人們真實的生活與感受也難以預測跟複製。不過，科技跟演算法某種程度上可以模擬人們移動與交流的方式，這些工具也開始改善我們的生活。若能以正確、不侵害個人權利的方式搜集資訊並妥善使用，大數據確實能幫城市塑造更好的未來。 歡迎加入「Inside」 Line 官方帳號，關注最新創業、科技、網路、工作訊息
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Posted: 10 Nov 2015 04:51 PM PST
Apple Music 終於來到 Android 平台！根據 The Verge ，Apple Music 昨天在 Play Store 上架，目前除了中國，只要可以使用 Apple Music 的地方都可以使用。這次幾乎所有功能的大大地進步，不過 MV 和和登入家庭帳號的功能還沒出現，根據 Techcrunch，這個 app 還非正式版，直到加回完整的功能。 這是 Apple 首次正式登陸 Android，之前的都是 Beats 相關的產品，和一個幫使用者轉移到 iOS 的工具，也就是說在 Apple 旗下這將是人們第一個會持續的 Android app。根據 TechCrunch 的報導，Apple 網路軟體與服務部門的 Eddie Cue 表示，他們試著讓它「看起來用起來都像 Android app，」雖然並非完全走 Material design 風格，但他們做了不少改變讓它比較不像 iOS 。這個 app 還是要用 Apple ID 帳號登入，並可同步之前已經連接的音樂，而且跟 iOS 版一樣，會提供 Android 的新用戶三個月免費試用。 有趣的是，透過 Play Store 訂閱的話，還是像其他 app 一樣，要付給 Google 30% 的費用。不知道此舉是否為看上廣大的 Android 用戶，拓展 Apple Music 版圖所做的努力呢？ This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now |
▲BLOCKS的手錶本體，包含所有基本功能
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