农夫山泉广告创意说明

农夫山泉是中国最大的瓶装水供应商之一，它在中国市场的市场份额一直很高。为了保持市场领先地位，农夫山泉一直在推出各种广告和促销活动。这篇博客将探讨农夫山泉的广告创意以及它们如何体现了品牌的核心价值。

农夫山泉广告中的核心价值

农夫山泉的广告主要体现了品牌的核心价值——健康、天然和清新。为了传达这些价值，农夫山泉的广告通常使用大自然的元素，如山脉、瀑布和湖泊等。这些元素代表了品牌的源头和灵感。农夫山泉的广告还通常表现出人们在享受自然美景时所感受到的宁静和放松。这些广告旨在让人们意识到，喝农夫山泉瓶装水的好处不仅在于它的纯净和口感，还在于它来自大自然的赐予。

农夫山泉广告的创意和创新

农夫山泉的广告一直以来都非常创新，它们总是能够吸引人们的注意力。其中一些广告非常有创意，传达的信息非常清晰。例如，农夫山泉曾经推出过一系列广告，其中有一张广告上印着“农夫山泉，水到渠成”，这个口号非常简洁明了，而且和品牌的核心价值完美契合。这一广告系列在中国市场上非常受欢迎，赢得了很高的关注度。

结论

农夫山泉的广告一直非常成功，这得益于品牌本身的强大和广告创意的巧妙。农夫山泉的广告始终传达着品牌的核心价值，同时也在不断创新，吸引着人们的关注和注意。这些广告不仅仅是为了推广农夫山泉瓶装水，更是在传达一种健康的生活方式和一种美好的生活态度。

农夫山泉广告创意说明随机日志

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Aeneas

【新智元導(dao)讀(du)】依(yi)靠(kao)自(zi)監(jian)督(du)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)單(dan)眼深(shen)度(du)估(gu)計(ji)，高通眼镜可以实时3D重建了。

高通的AR眼镜，可以实时3D重建了！

最(zui)近(jin)，高通展(zhan)示(shi)了他(ta)們(men)使(shi)用(yong)自监督神经网络单眼深度估计，在(zai)AR眼镜和(he)智能(neng)手(shou)機(ji)上(shang)实現(xian)实时3D重建的過(guo)程(cheng)。

當(dang)使用者(zhe)戴(dai)上AR眼镜後(hou)，就(jiu)实时生(sheng)成(cheng)了房(fang)間(jian)的3D影(ying)像(xiang)。

AR眼镜顯(xian)示的視(shi)角(jiao)，就是(shi)用戶(hu)所(suo)觀(guan)察(cha)到(dao)的视角。而(er)這(zhe)些(xie)圖(tu)像被(bei)輸(shu)送(song)到高通的低(di)延(yan)遲(chi)深度估计模(mo)型(xing)中(zhong)，預(yu)測(ce)的深度和相(xiang)机的6自由(you)度被提(ti)供(gong)給(gei)了重建模型。

「自我(wo)监督」的意(yi)思(si)，是使用重投(tou)影損(sun)失(shi)來(lai)监督每(mei)個(ge)单目(mu)深度模型。

而实时生成的3D网格(ge)和平(ping)面(mian)非(fei)常(chang)準(zhun)確(que)，使物(wu)理(li)世(shi)界(jie)與(yu)數(shu)字(zi)世界的沈(chen)浸(jin)式(shi)AR體(ti)驗(yan)得(de)以無(wu)縫(feng)對(dui)接(jie)。

辦(ban)公(gong)環(huan)境(jing)深度图的相对誤(wu)差(cha)最小(xiao)可達(da)10-20%，而深度估计延迟小於(yu)9ms。

Qualcomm AI Research：最新的3D感(gan)知(zhi)前(qian)沿(yan)研(yan)究(jiu)

如(ru)此(ci)神奇(qi)的功(gong)能，背(bei)后的原(yuan)理是怎(zen)樣(yang)的呢(ne)？

在7月(yue)高通的壹(yi)篇(pian)blog上，我们或(huo)許(xu)可以找(zhao)到答(da)案(an)。

讓(rang)我们来看(kan)看这篇博(bo)客(ke)——

世界是3D的，作(zuo)為(wei)人(ren)類(lei)，我们是以3D的方(fang)式感知这世界世界。

与2D相比(bi)，3D感知具(ju)有(you)许多(duo)優(you)勢(shi)，使我们能夠(gou)更(geng)准确地(di)感知和參(can)与我们周(zhou)圍(wei)的世界——这就是为什(shen)麽(me)使机器(qi)具有这種(zhong)能力(li)这么重要(yao)。

啟(qi)用和增(zeng)強(qiang)關(guan)鍵(jian)用例(li)

3D感知使得跨(kua)設(she)備(bei)和行(xing)業(ye)的许多程序(xu)能够改(gai)善(shan)我们的生活(huo)，從(cong)XR和自動(dong)駕(jia)駛(shi)，到物聯(lian)网、相机和移(yi)动设备。

例如，要实现沉浸式 XR，在6自由度運(yun)动估计、避(bi)障(zhang)、物体放(fang)置(zhi)、逼(bi)真(zhen)渲(xuan)染(ran)、手势估计以及(ji)虛(xu)擬(ni)环境中的交(jiao)互(hu)中，3D感知都(dou)至(zhi)关重要。

3D感知極(ji)大(da)地促(cu)進(jin)了沉浸式XR

3D感知为自动驾驶提供极大的助(zhu)力，自动驾驶利(li)用来自攝(she)像頭(tou)、LiDAR和雷(lei)达的3D数據(ju)流(liu)，让更安(an)全(quan)的驾驶成为可能。

3D感知還(hai)可用于3D地图重建，它(ta)可以將(jiang)車(che)輛(liang)定(ding)位(wei)在道路(lu)上，尋(xun)找可通行的路面，避開(kai)障礙(ai)物，估计车辆、行人等(deng)物体的軌(gui)跡(ji)，进行路徑(jing)規(gui)劃(hua)等等。

3D感知需(xu)要克(ke)服(fu)的新挑(tiao)戰(zhan)

为了更好(hao)地理解(jie)世界，3D感知依賴(lai)于多項(xiang)任(ren)務(wu)，其(qi)中许多任务在概(gai)念(nian)上与2D感知很(hen)相似(si)。

现在，使3D感知的AI SOTA模型成为现实，並(bing)在受(shou)功率(lv)、熱(re)和性(xing)能限(xian)制(zhi)的邊(bian)緣(yuan)设备上进行大规模的实際(ji)部(bu)署(shu)，一直(zhi)是很大的挑战。

值(zhi)得註(zhu)意的是，有兩(liang)类挑战很突(tu)出(chu)——数据和实施(shi)挑战。

与像素(su)排(pai)列(lie)在均(jun)勻(yun)网格上的2D图像不(bu)同(tong)，3D點(dian)雲(yun)非常稀(xi)疏(shu)且(qie)不均匀，这就需要在可訪(fang)問(wen)性与內(nei)存(cun)之(zhi)间取(qu)得一个平衡(heng)。

3D感知面臨(lin)数据和实施挑战

使大规模3D感知成为现实

Qualcomm AI Research領(ling)导的这项3D感知研究，獨(du)特(te)之處(chu)在于开發(fa)了全新的AI技(ji)術(shu)。

高通的專(zhuan)家(jia)通过全棧(zhan)AI研究構(gou)建真实世界的部署，并創(chuang)建了一个節(jie)能平臺(tai)，使3D感知无处不在。

专家使用Qualcomm AI Stack工(gong)具包(bao)和SDK进行了全栈优化(hua)，实现了许多3D感知突破(po)。

这其中的四(si)个关键领域(yu)——深度估计、目標(biao)檢(jian)测、后估计和場(chang)景(jing)理解的細(xi)节，如下(xia)所示。

3D感知研究的四个关键领域

跨不同模式的准确深度估计

深度估计和3D重建是从2D图像创建场景和物体的3D模型的感知任务。我们的研究利用输入(ru)配(pei)置，包括(kuo)单个图像、立(li)体图像和 3D 点云。

研究院(yuan)已(yi)经为单目和立体图像开发了 SOTA 监督和自我监督學(xue)習(xi)方法(fa)，这些方法不僅(jin)高效(xiao)，而且非常准确。

除(chu)了模型架(jia)构之外(wai)，全栈优化还包括使用DONNA（提取最佳(jia)神经网络架构）进行神经架构搜(sou)索(suo)，以及使用AI 模型效率工具包 (AIMET)进行量(liang)化。

因(yin)此，高通在手机了展示了世界上第(di)一个实时单眼深度估计，可以从单个图像创建3D图像。

高效准确的3D物体检测

3D物体检测是指(zhi)寻找单个物体的位置和區(qu)域的感知任务。

例如，目标可能是在用于自动驾驶的 LiDAR 数据上检测所有车辆和行人的相應(ying) 3D 边界框(kuang)。

专家正(zheng)在使3D点云中的高效对象(xiang)检测成为可能。

为此，他们开发了一种基(ji)于變(bian)換(huan)器的高效3D对象检测架构，这个架构利用的是在极地空(kong)间中提取的2D偽(wei)图像特征(zheng)。

憑(ping)借(jie)更小、更快(kuai)和更低功耗(hao)的模型，专家在LiDAR 3D点云上的车辆、行人和交通标誌(zhi)检测方面取得了最高的准确度分(fen)数。

低延迟和准确的3D姿(zi)势估计

3D姿態(tai)估计是指寻找物体方向(xiang)和关键点的感知任务。

对于XR应用程序，对于在虚拟环境中与虚拟对象进行直观交互，准确且低延迟的手部和身(shen)体姿势估计是至关重要的。

专家开发了一种具有动态改进功能的高效神经网络架构，以減(jian)少(shao)手部姿势估计的模型大小和延迟。

这个模型可以从2D图像解釋(shi)3D的人体姿势和手部姿势，计算(suan)可擴(kuo)展架构叠(die)代(dai)改进了关键点检测，误差小于5毫(hao)米(mi)——这就实现了最佳的平均3D误差。

3D场景理解

3D场景理解是指将场景分解为其3D和物理組(zu)件(jian)的感知任务。

专家开发了世界上第一个用于场景理解的基于变换器的逆(ni)向渲染。

经过端(duan)到端訓(xun)練(lian)的管(guan)道从室(shi)内图像估计基于物理的场景屬(shu)性，例如房间布(bu)局(ju)、表(biao)面法線(xian)、反(fan)照(zhao)率（表面漫(man)反射(she)率）、材(cai)料(liao)类型、对象类別(bie)和照明(ming)估计等。

高通的AI模型可以更好地处理场景组件之间的全局交互，从而更好地消(xiao)除形(xing)狀(zhuang)、材料和照明的歧(qi)義(yi)。

目前，专家在所有3D感知的任务上都取得了SOTA結(jie)果(guo)，并支(zhi)持(chi)高質(zhi)量的AR应用程序，例如将逼真的虚拟对象插(cha)入到真实的场景中。

这个方法可以正确地估计光(guang)照，以逼真地插入物体，例如兔(tu)子(zi)

更多3D的感知突破即(ji)将到来

现在，高通的专家正在3D感知方面进行更多的研究，并且有望(wang)在神经輻(fu)射场 (NeRF)、3D模仿(fang)学习、神经SLAM（同步(bu)定位和映(ying)射）以及RF (Wi-Fi/5G) 中的3D场景理解方面取得更多突破。

此外，隨(sui)著(zhe)机器学习研究工作的推(tui)进，高通的感知研究會(hui)比3D感知廣(guang)泛(fan)得多。

在XR、相机、移动、自动驾驶、物联网等领域，会有更多感知设备出现。

我们的日(ri)常生活，在未(wei)来会大不相同。

参考(kao)資(zi)料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/z60wuh/r_qualcomm_demos_3d_reconstruction_on_ar_glasses/返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看更多

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