迎接5G時代！三大趨勢翻轉你對未來電商的想像
2019.09.11 by 蔡伯璟
5G網路浪潮已經來襲，當「萬物互聯」遇上AI、VR等新興技術，將如何改變你我熟知的電商模式？
每一次行動通訊技術的升級，都會帶來革命性的迭代。從過去的3G到4G，到現在即將邁入5G，超高速、低延遲、廣連結的特性，讓5G成為影響未來所有商業發展的關鍵因素。對網路世界而言，1.0的網路是機器跟機器互連，接著行動網路出現進化到2.0版，也就是人跟人互連，到5G時代下的3.0網路革命為 「萬物互聯」。每一次革命伴隨可連接的點更多，市場規模也變更大。
根據工研院產業研究中心（IEK）預估，2020到2025年，全球5G網路人口覆蓋率將從8%成長到34%，用戶數將達11億。
在這麼大的市場規模和萬物互聯的情境下，未來電商三大趨勢將愈形重要：人工智慧、個人化、內容商務。
用AI打造智能購物
在5G萬物互聯下，不只有PC或手機，還多了使用者與其他更多裝置互動的數據，未來大數據的分析將更加豐富。AI在電商應用主要可分兩部分：
一是數位內容呈現方式、使用者體驗將更加豐富
不管是以圖找圖、搜尋推薦，或是消費者與聊天機器人交談，都是AI應用的表現，當機器的深度學習越來越趨成熟時，對圖片和語意的判斷也會越來越精準。
另一個則為後端營運自動化
像是銷售預估、倉儲管理，甚至是Banner製作等，企業能透過AI技術，大量自動化生成商品廣告，置換需例行輪替的廣告素材，節省人工作業時間。
另外，現在消費者只要用鏡頭瞄準喜歡的衣著，系統就會透過圖像辨識，立即比對數位資料庫，推送具相似元素的款式與購買選擇，透過機器深度學習與邊緣運算技術的運用，結合即時影像偵測、模型判定、物體分類和快速搜尋等技術，讓傳統的「以圖找圖」更加進化。隨著5G到來，其低延遲的特性可做到更複雜的物件偵測也不會lag。當網速越來越快、使用體驗越順暢，將有助於未來 「沉浸式體驗」 的發展。
個人化電商更有感
物聯網整合5G與AI，創造智慧連結迎來新時代，也造就更個人化的服務出現。
個人化的養分就是「數據」，當有更豐富多元的數據資料，就更能依據每個人喜好，打造不同面貌的商品或活動，讓每個人看到更個人化的購物資訊，甚至連行銷訊息如EDM等都能量身打造。
在AI時代下，不僅數據量越來越多，數據流也會越來越快。現在根據使用者的瀏覽行為，只需幾分鐘就能刷新網頁，打造更貼近喜好的個人化頁面，推送猜你可能喜歡的商品、品類專屬排行榜等。
5G也將掀起全新戰場，驅動電商新變革，未來透過AI個人化能力，當消費者行經百貨公司廣告電子看板前，它就能及時辨識每位顧客的髮型、穿著，快速運算最合適的推薦商品，並立刻展現在行經路人面前，或透過高速聯網的無人車螢幕，提供各種視覺、多感融合體驗，成為個人化的行動指南，餓了嗎？智慧眼鏡馬上投射地圖，語音指引正確航向，立刻發現一家賣熱食的小超商，快到目的地即推送附近熱門旅遊景點門票，刷臉立刻完成線上交易。
內容商務再進化
當5G網速變快時，電商內容也跟著進化。電商1.0時只有圖文商品介紹，到2.0時可以看短影音，再到3.0時想像空間更大，未來電商和媒體內容的結合只會越來越多。例如在星際大戰上看到「全像投影」的立體影像，未來也能應用在購物場景，產生新興的消費方式，不僅可直接看到物品立體呈現的樣貌，甚至還可以翻轉，從不同角度來瀏覽商品，進行「虛擬購物」。另外，有別現在透過電腦或手機瀏覽AR場景，未來在VR和MR應用日常化的時代，很可能是消費者直接進入虛擬現實場景中，來挑選商品，更接近商品在身邊的感覺。
未來還可能延伸出另一個消費場景，也就是 「社交電商」，透過配戴VR頭盔或虛擬眼鏡等，讓消費者進入虛擬社群世界，除了購買交易，還可和賣家、買家，甚至整個商場進行互動。未來，消費者不用遠赴紐約第五大道或特地到某個百貨公司，而是直接到它的虛擬賣場購物，更可以與Chatbot機器人聊天和其他戴頭盔的真人互動。
我們現正處於一個時代的齒輪上，許多東西都蓄勢待發，等到齒輪轉過來時，很多應用就會隨之出現。5G必然會發生，這些場景已不是想像，而是即將發生的未來。
資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/54669/5g-development-trend…
手機螢幕刷新率重要嗎 在 [討論] 高刷新率螢幕真有需要嗎? - 看板MobileComm 的美食出口停車場
現在連手機螢幕都要講求高刷新率
旗艦機要有90hz、120hz已經是基本了
但手機的螢幕小、電池容量有限，高刷新率真的有必要嗎?
我一直覺得60Hz基礎上夠用
而且只要動畫設計的夠流暢，看起來反應速度也是很快很靈敏
遊戲方面的話，如果系統優化夠好，也不會有卡頓的問題
實際上用有來真的會有差?
而且螢幕刷新率對CPU和電池功耗的負擔也會增加
如果效果不是十分顯著，只是降低電池續航換取那麼一點點的視覺流暢
提高刷新率明顯是弊大於利?
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