科技始終來自人心
想追什麼劇、想買什麼樣的衣服，透過雲端大數據分析，數據服務應用加速轉型，在保護個人隱私的前提下，AI 將帶領臺灣走向全世界。

文 施懿倫　圖 陳素芳、科科串流、阿物科技

▲鴻海線上嘉年華活動，KKStream負責關鍵的串流技

2020 年疫情爆發後，全球居家辦公人數增加，雲端服務及數位科技的服務商如何能無痛接軌，就是仰賴雲端運算技術，不僅存取資料不受地點限制，後續數據的服務應用也成就人工智慧（AI）的發展。AI 看似高深的數據運算，但留心周遭事物，其實AI 就發生在生活中，從購物的商品推薦、關鍵字搜尋、網路影片壓縮轉檔、影像品質等，都有AI 的身影。

舉觀看節目的習慣來說，有線電視公司提供機上盒，業者開始把數位化節目內容送到用戶家中，隨著網路發展，在手機、平板等智慧行動裝置中收看各種多媒體隨選視訊內容VOD（Video On Demand），眾多的影音內容正是由內容代理商提供，管理的片庫多達幾十萬部影片，同時在線上可能幾萬部片，如何理順龐大的影音內容，並將不同的分類產出推薦給適當觀眾，背後有不同的技術團隊投入心力，運用數據分析，創造更好的服務。

線上串流影音（OTT）興起，帶來分眾市場，讓電視時代的冷門好戲能找到知音，不限故事題材、人物角色都可以發揮，只是如何找到跟觀眾接軌的方式。大幕影藝執行長林昱伶接受商業週刊採訪時曾提出的想法，幫故事找知音在串流影音產業發展下，會讓越來越多長尾的作品從此翻身。

KKStream

靠串流技術賺錢 協助企業優化系統

亞洲領先的媒體科技集團KKBOX Group，2005 年在臺灣推出全球第一家合法音樂串流服務KKBOX， 服務臺灣、日本、香港、新加坡及馬來西亞地區，提供音樂娛樂與技術服務。集團自2016年成立專攻影音串流事業的KKStream，從B2C 轉向B2B市場，幫助企業建立並且優化串流平臺、加速數位元轉型，結合AI，靠大數據分析與雲端運算技術提供解決方案。

公司仰賴技術開發人力，香港商科科串流股份有限公司臺灣分公司技術長官順暉回想起，從10人一路走到快200 人的團隊，分佈臺北、高雄、東京辦公室，他充滿感恩地說，軟體世界迷人的地方就是可以不斷優化，每天都有事情可以做。於是，從有線電視的內容，線性直播到跨內容不同頻道的節目都涵蓋，接著再把過去大型企業專案建置經驗切成不同雲端服務SaaS（Software as a Service），向企業用戶提供便捷版應用程式的雲端服務－BlendVision。

▲香港商科科串流股份有限公司臺灣分公司技術長官順暉參與KKStream 從雲端到AI 技術開發過程。

配合網路5G時代，數據服務的人數將不斷增加，自動化推薦系統要達到更精準陳列。

按主題編碼釋放頻寬

官順暉表示，2020 年受疫情影響，遠距視訊會議的需求快速增加，全球頻寬吃緊，甚至有串流平臺商主動呼籲，為了釋放頻寬給重要的視訊會議，希望觀眾降低觀看畫質。KKStream 的核心技術正好派上用場，獨家研發按主題編碼技術（Per-Title Encoding，簡稱PTE）演算法，以人眼對景色複雜敏感度為基礎，利用AI 自動辨別不同位元率（Bitrate）進行影片壓縮轉檔，達到減少傳輸頻寬、節省儲存空間的目的。從判斷影片適合的位元率，依照不同的影片給與不同位元率，可減少60％傳輸頻寬，節省40％儲存空間，直接幫助OTT 平臺商降低營運成本。 轉檔壓縮後畫面資訊理當變小、變模糊，但如何維持畫面品質一樣好，就是透過AI 學習，瞭解壓縮多少比例能保持投放品質，PTE 第一代技術可按照不同主題如戰爭、動物、人物的影片編碼，第二代技術提供同一部片子內，可從靜態與動態畫面，判斷每段畫面的複雜度壓縮切音，再到第三代技術將能在同一格畫面中讓主角清晰、配角模糊。

此外， 壓縮後的檔案不能犧牲觀看品質也是客戶的願望， 所以KKStream 提出位元率優化系統及方法的感知串流引擎（Perceptual Streaming Engine，簡稱PSE）搭配，工程師閱讀大量人類感知論文後，開發影像增強技術，強化原始影片的視覺表現，讓低解析影片提升１倍的畫質，例如480p 與720p 解析度放在大銀幕上相比，用戶肉眼看到是一樣的畫質，不易看出差異。根據感知引擎的判讀經驗，人眼專注於主角，其他環境是可以被犧牲。結合PTE 與PSE 兩項技術，除了降低平臺商傳輸成本，還以較低的流量享受更高的影像品質。

▲主題編碼技術（PTE）演算法，依照不同的影片給與不同碼率，減少傳輸頻寬。

▲感知串流引擎（PSE）讓低解析影片提升畫質。

KKStream 還要進一步為平臺上的用戶提升更客製化的貼心服務，例如推薦系統。因為多數人只看到片庫中極少的內容，其中7％的熱門影片被觀看，剩下ROI 不佳、編輯人力有限而無法推播的沉睡影片雖很有價值卻常被忽略。所以從用戶註冊加入平臺會員時，就開始收集第一次的喜好設定。接著，從用戶點選觀看的影片行為，AI 進行推薦你可能會喜歡的片子。不過，改良新的演算法時卻不能破壞舊的演算法，也不能重複推薦同一系列內已觀看過影片，是技術上的挑戰。

AI 推薦影片時，必須符合用戶的行為，從文化的角度出發，官順暉分享他觀察到不同的海外市場現象。例如推薦給日本用戶時，推播時間搭配內容便很重要，上、下班通勤時間多數人偏好觀看新聞、資訊、教學類影片，但是回到家後可以推薦摔角、恐怖片等類別。有趣的是，通勤時間展現人們的社會模式，就像書本要加上書封，不想被別人看到閱讀的內容，所以手機看影片更是如此，推薦系統要細微到個人化的習慣需求。

官順暉進一步說明，人的習性會變，服務的是人，不能假設人是固定的。推薦系統就像貨架上陳列熱銷商品般，如何在分析用戶後，快速動態推薦適合類型的影片，正可發揮AI 技術的強項。從用戶利用率來看，串流影音平臺的AI 推薦優於手動推薦4.5 倍；用戶點擊率上，AI推薦優於手動推薦5 倍。

不過在運用大數據之前，KKStream內部幾乎八成的人力花在整理資料，格式優化讓AI 運算更具效率，從數據類型可大致分類為影片內容本身、Metadata 內容定義、用戶背景資料及使用行為，從中理出數據進來的頻率與數量，不定時跑資料建立DataPipeline，匯進Data Lake 供後續很多單位分析使用，推薦系統便是其中之一。

檔案格式優化與統一Data integrity後，正規化的資料才能存取再利用。串流系統後台可從中看出用戶幾點收看、收看地點、影片品質、透過哪家電信商平臺收看、哪個時間點容易塞車需要導流等，亦可歸納出訂閱會員的看片量，擬定行銷方案及平臺收費標準。

▲林思吾相信AI 會改變未來世界的樣貌。

未來的影音串流趨勢將朝高品質、順暢發展，觀眾恐怕不會再接受轉圈圈的等待時間，檔案壓縮以減少頻寬卻不能犧牲畫質，配合網路5G 時代，數據服務的人數將不斷增加，自動化推薦系統要達到更精準陳列。如何維持好的觀看體驗是不變的法則，2020 年疫情之下，大型串流直播活動陸續增加，連鴻海的線上尾牙 Party From Home 也找上串流技術規畫，官順暉回憶當時緊湊的工作時程，要支援4K 超高畫質、多視角直播，還要確保線上抽獎的個資保護，帳號登入驗證以避免連結外洩，並防止直播影片下載，讓鴻海在 20 個國家及地區的員工能同時在線，達成全球零時差的觀影體驗，AI、物聯網、雲端技術缺一不可。

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