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市場分析

博弈遊戲搶市占 決勝於何地?

休閒博弈類的遊戲不能有真錢交易,因此就算贏錢也不能在App上兌換,法律上並未違法。儘管不能換錢,這類遊戲仍然讓大批玩家趨之若鶩,市場調查機構Statista預估,全球線上博弈遊戲市場規模2020年將達到近600億美元,與一般遊戲相比,具有高黏性、高留存、高ARPU等特性;從AppAnnie的暢銷排行榜單來看,遊戲類前100名排行榜中,博弈類型的遊戲常年占據最暢銷前100大約兩成~三成。

業者表示,台灣市場規模有限,加上中國同業習慣把台灣當成測試的第一站,競爭激烈,目前幾款強打的休閒博弈遊戲如《大福娛樂城》、《富貴金星》、《豪神》等,都非台灣廠商製作,若要突圍,本土遊戲廠商一定要走向海外市場。

休閒博弈手遊跟一般遊戲不太相同,遊戲開發完推出之後,「真正做起來要大概6~8個月,當中要持續經營調整,管銷費用不低,扣除掉iOS、Android雙平台的通路費用後,獲利10%就很了不起」,通常兩年能損益兩平,後面才開始賺錢。「若只鎖定台灣,經營到一個程度就會碰到天花板,屆時產品無論怎麼改版都沒有用。」

遊戲股王鈊象表示,全年度來看,約占全球博弈市占率2%,海外市場還很大。董事長李柯柱曾指出,目前來自海外營收比重已來到60~70%,台灣30%,營運風險分散,將持續開拓海外,目前已將遊戲授權至北美,未來也將延伸到東南亞。

遊戲研發廠商向上國際董事長顧剛維表示,海外博弈遊戲市場很重視IP,有了知名IP是一大助力,目前除線下的網吧系統,更重金打造高階美國賭場專用機台EGM,取得執照、通過驗證審核,預計2021年初在美正式推出,下半年逐步將IP轉移至其他休閒博弈平台,有望帶來新的玩家。

台灣廠商兩大發展領域

在博弈法規尚未合法化情況下,台灣業者只能朝博奕產業鏈中上游發展,也就是系統整合與主機板市場,切入者以IPC製造商為主,具備少量多樣生產、專案形式出貨的特色,現在台灣IPC廠商主要業務雖然是代工或提供主機板,但已有部份廠商開始研發自己的軟硬體,這些新營運模式未來都值得再深入觀察。

目前台灣可提供博弈機系統整合服務的業者並不多,但其實台灣的硬體設計與生產能力全球聞名,在開發相關軟體上也深具創意,之所以不積極投入系統整合市場的原因,並非沒有能力而是興趣缺缺。

由於博弈機多以專案形式出貨,每筆訂單的數量皆不高,再加上必需通過嚴苛認證才能進入市場,為了避免任何玩家可能和營運商間發生糾紛的狀況,這些規範多半既複雜又嚴謹,舉例來說,當賭客以不正常方式破壞機體時(如:電擊、搖晃),機器必需能維持最後一秒鐘的紀錄,因此,若要取得博弈機認證往往得耗時三到五年以上時間,這些高築的市場門檻,降低台灣廠商投入市場的意願。

至於博弈板卡市場,則是目前台灣廠商最可著力之處,不少IPC廠商接獲不少歐美SI客戶的訂單。博弈用主機板的特色是客製化程度高,除卻博弈機機殼來看,內部架構以主機板為中心、透過I/O Port連結週邊設備,每一台博弈機所需連結的週邊設備、無論在種類與數量上皆不盡相同。

有些機器的LCD螢幕數量可能為二個,有些只要一個即可,又或者部分博弈機使用儲值卡來進行遊戲,此時要串連的金流設備就是讀卡機而非投退幣器,這些林林總總的不同需求,造就博弈機高度客製化的特色。

台灣投入博弈產業的IPC廠商不在少數,其市場策略也各不相同,其中有從一般高階主機板轉型成工業板卡供應商,以量產、低價的特色切入市場,客製化範圍比較小。

另外,也有特別強調量身打造的服務,由於博弈用主機板會因應客戶不同而有許多特殊需求,尤其在韌體設計上內含許多專業知識,例如:配合賭場管理規則來改變主機板設計,或是用硬體來保護軟體、避免遊戲軟體被同業拷貝,因此客製化解決方案成為這類型廠商在博弈市場上最大的競爭優勢。

現在多數IPC大廠在博弈領域的布局多以硬體為主,為了區隔市場,也有大廠採取軟硬兼備的策略,由於遊戲軟體是博奕機的靈魂,但研發人員將軟體在不同平台轉移過程中,常會面臨BIOS、作業平台不同、驅動程式與新週邊設備整合等難題,拉長軟體開發時間。因此,有廠商慧開發API加快遊戲軟體在不同平台、不同作業系統間的轉換腳步,縮減研發人員遊戲軟體開發時間,藉由軟體為博弈板卡創造附加價值。

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人工智慧

大數據和人工智慧:面對人工智慧的崛起

隨著物聯網設備的發展,各種裝置都可以連上網絡,使得阻斷服務攻擊 (DDoS)、勒索病毒、惡意軟體、網路釣魚等網路安全威脅日益新增。此外,網路攻擊變得更加複雜,新型惡意軟件的變種更是層出不窮。網路安全廠商 Watchguard 在2020年第一季發表的網路安全報告就指出,許多惡意軟件都是經過加密的,使其難以檢測及防禦。

然而,這可以借助大數據和人工智慧 (AI) 的科技來解决上述的問題。人工智慧可協助分析從各種設備收集到的大量數據,以實現實时威脅偵測,並可檢測更複雜的安全性漏洞,以强化對潜在威脅的防禦。以 DDoS 攻擊為例,可以事先在網絡上布建攻擊偵測器來收集網路流量等數據,通過人工智慧分析出特定的威脅模式,就能在 DDoS 發動攻擊前偵測到异常,以立即封鎖可疑的威脅。

專業技術領域的人工智慧只能當作輔助

弗蘭克•帕斯誇里認為,有了新的機器人法規之後人工智慧可以更完善地為人類服務,而不是被矽谷工程師封閉起來再決定該用它做什麼,而他對於新機器人法規的建議是,第一作為人工智慧技術人員應該要好好的待在補充專業人士知識的位置上,而不是取代專業人士,第二人工智慧和機器人系統不允許假冒人類,第三我們應該阻止人工智慧參與任何軍事任務,而且機器人和人工智慧系統需要強制地公開自己的身份。

【了解人工智慧、機器學習、演算法、及大數據各自出現在上述案例的何處】

1. 演算法:整套的計算流程可稱作蒙地卡羅求面積的演算法。

2. 機器學習:可以發現電腦學會用蒙地卡羅求面積,並且不再受限既定的幾何圖形,進步到可以計算任意圖形。

3. 大數據:可以發現當丟丟看的次數過少時,機率會不夠精準,而丟的越多次,機率就會越正確。同時也可發現只有電腦可以執行多次的快速運算,在數量及速度都遠勝於人類。

4. 人工智慧:我們讓電腦學會一個人類做不到的求面積方式,不正代表電腦有其特殊的智慧。

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亞洲動態

5大主題展區乘載300個品牌,10個亞洲團隊聯合策展,2020 Pop Up Asia亞洲手創展即將登場!

手工創作擁有無可取代的溫度,該如何讓作品擴散出去並永續經營,是每一位有心帶著成果走向世界的創作者終將面對的課題,也成為Pop Up Asia亞洲手創展的策展初衷。第5屆Pop Up Asia亞洲手創展將於11月19日至11月22日在台北松山文創園區登場,今年展區規模全面升級五大主題展館,由10個亞洲創意團隊共同策展,齊聚300個國內外生活風格品牌、線上主題館及跨界合作主體展區,並首次線上、線下同步開展,提供所有與會者無國界創作交流體驗,展現亞洲創意平台們互相支援的核心精神。

亞洲手創展自2016年首次舉辦,至今串連起來的手創品牌與平台累計已超過1000個、來自逾30個亞洲城市,進場人數則超過10萬人。主辦單位亞洲手創展執行委員會主席顏瑋志表示:「今年Pop Up Asia 亞洲手創展,會是一個串聯亞洲創意行動的開端,將透過通路支援、市場鏈接和共同投資等不同的方式去支援生態系的品牌夥伴們,共同面對接下來的變局與挑戰。」

本次集結來自日本韓國、泰國、香港、澳門、馬來西亞等10個創意團隊共同策展,推薦具當地城市特色的品牌,將展覽作為載體,呈現出各自關注議題與策展觀點,歸納出5大展區。

線上線下同步開展 工作室就是創作展場

除了實體展區外,今年還新增線上主題館以及#HOMEWORK主題展,#HOMEWORK社群串連,邀請亞洲創作人將自己的工作室佈置成展場,分享最新創作計劃與生活中的點點滴滴,讓無法來到現場的品牌們,可以透過不同的方式彼此交流。

台灣首創、亞洲首個Pop Up Asia手創展19日在台開展,將有日、韓、泰等六國、十城、300個品牌聯合策展,並首度以工作室即展場線上線下同步開展。

亞洲手創展執委會主席顏瑋志表示,2020年將透過通路支援、市場鏈接、共同投資等方式,支援生態系品牌。

Pop Up Asia亞洲手創展自2016年開展以來,跨亞洲16國與30個城市,逾1,000位買家進場採購,交易額已累計破億元。

亞洲手創展 300品牌搶攻億元商機

主辦的CAMPOBAG希嘉文化2020年4月將展會業務分拆出來成立豐亞創通公司,以投資人身份與小型品牌共同開發,同時與泰國百貨集團The Mall Group、日本百貨集團atre等實體通路合作,並攜手電商平台SHOPLINE衝刺跨境銷售,聯手開發亞洲手創百億市場。

顏瑋志表示,豐亞創通有一個ASIA 1000五年計畫,第一步先串聯台灣100個潛力品牌,由豐亞創通負責線上電商連結線下實體店營運銷售,2021年將開出實體店,首店預計在西門紅樓,第二店進駐泰國THE MALL GROUP旗下百貨商場。

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人工智慧

人工智能破解生物學最大謎團之一:蛋白質

半個世紀以來,預測一種蛋白質如何折疊成其特有的三維形狀一直困惑著科學家,也是生物學的重大挑戰之一。

但專家們宣佈,這個生物界最大謎團之一現在基本上已經被人工智能AI破解。

總部在倫敦的英國人工智能公司DeepMind(深度思考)稱,他們「基本上解開了這一難題」。

更好地理解和預測蛋白質形狀對未來新藥的開發起到關鍵作用。谷歌旗下的DeepMind所取得的科技進步預期有望加速對包括新冠在內等一系列疾病的研究。

一些來自美國的獨立科學家表示,DeepMind系統對蛋白質形狀預測的凖確性可以跟那些昂貴和耗時的實驗室方法相媲美。

加利福尼亞大學戴維斯分校的克雷什塔夫維奇博士(Andriy Kryshtafovych)是科學評審團成員之一,他形容DeepMind取得的這一成就「非常出色」。

克雷什塔夫維奇博士表示,快速和凖確地弄清蛋白質的形狀有著徹底改變生命科學的潛能。

預測競賽

1972年,美國生物學家克里斯蒂安·安芬森(Christian Anfinsen)曾因為對氨基酸序列與生物活性構象之間關聯的研究獲得諾貝爾獎。

安芬森認為,應該有可能根據蛋白質的組成成份氨基酸的序列來確定蛋白質的形狀。

自那以後,每兩年全球20多個國家的幾十個研究團隊都會嘗試讓電腦通過氨基酸序列來預測大約100種蛋白質的形狀。

與此同時,生物學家們在實驗室中則使用諸如X射線晶體學(X-ray crystallography) 和核磁共振光譜法( NMR spectroscopy)這樣的傳統技術確定蛋白質的三維結構,以了解蛋白質分子中每一原子的相對位置。

之後,由科學家組成的專門CASP小組(相當於全球蛋白質結構預測競賽評審團,the Community Wide Experiment on the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) 對這些團隊用電腦所預測的蛋白質三維結構與使用實驗室方法得出的三維結構結果進行比較。

CASP評審小組使用從0-100的測量方法對各團隊預測結果的凖確性進行對比。 DeepMind的人工智能AlphaFold獲得了90分,與實驗室預測結果相當。

以人類為例,在進行繁殖或細胞分裂時,原本亂成一團的基因會變成雙股螺旋、立體狀的構造,但科學家過去對於相關機制並沒有完全了解。現在透過AI進行預測,便可以更容易了解基因之間的交互作用,參與實驗的加州大學戴維斯分校的教授克里斯塔夫維奇(Andriy Kryshtafovych)表示,這是非常重大的成就。

無論是酵素、抗體或是化學傳訊素費洛蒙,都與蛋白質的作用有關,因此這也對於未來科學家研究病毒、新冠病毒或是癌症細胞表面的受體,都有助加速研究、了解。研究團隊中的馬里蘭大學教授姆特(John Moult)也說,小小的病毒就可以讓人類健康造成災難性影響,因此人類更需要了解這些蛋白質如何運作。

此計畫的相關研究成果與資料都是以公開資料庫進行,目前進行的AI系統Casp-14的準確率很高,有2/3的實驗樣本準確率與實驗室相當,其他雖然也很高但有調整空間,他們雖然還要持續用比較複雜的蛋白質分子進行AI的優化,但對於未來的發展充滿著期待。

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