環保議題~為什麼他們不願面對這個真相?
環保議題~為什麼他們不願面對這個真相?
2008.04.23 | 科技

**一、環保議題、全球暖化是全球關注的議題
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自從1972年<聯合國人類環境會議宣言>(一般簡稱斯徳哥爾摩宣言)宣告人類與環境的觀念連結、達成「我們只有一個地球」、「人類與環境是不可分割的共同體」的共識後,環境保護議題正式被世人所關注,爾後1987年<蒙特婁議定書>、1992年<里約宣言>與<聯合國氣候變遷架構公約>、1997年<京都議定書>(2005年正式生效)、2002年聯合國永續發展世界高峰會…等,在聯合國的架構下,世人透過國際合作與國際條約的方式,進行CO2的減量、減緩排放傷害臭氧層的有害氣體…等工作,以減緩全球暖化的持續惡化。
由美國前任副總統艾爾高爾(Al Gore) 主演、探討氣候變遷的的紀錄片「不願面對的真相(An Unconvenient Truth)」(註一),更是在2007年奧斯卡金像獎中獲得「最佳紀錄片」。就台灣而言,在<京都議定書>通過之後,雖然台灣並非聯合國會員國,因此可能不會因為違反<京都議定書>而受到聯合國的直接制裁(註二),但是基於本身出口需求(避免將來被如歐盟等國的抵制)以及身為國際社會成員所應該負起的責任,台灣在1998年即召開<全國能源會議>,並在近幾年在減少汽機車廢氣排放量、鼓勵綠色產業政策等方面進行改革。

**二、環保議題:說的比做的還多
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從以上看來,全世界(包含台灣)都已經非常重視全球暖化以及環境生態破壞日益嚴重的問題。然而深入研究,我們卻發現真正問題是:人們並沒有真正落實到環保的行為,環保對許多人而言,只是一個口號,而不是一個行動。例如我們可以看到在高爾受到贊譽的同時,也被報導「家中一年瓦斯電費近百萬,是假環保」。(註三)而在<天下雜誌>於369期(2007/04/11出刊)的封面專題報導「台灣,不願面對的真相」中表示,據統計臺灣從1990-2004年CO2排放量成長111%,是全球28%的近4倍;台灣每人排出的CO2是全球的3倍,而台灣每創造百萬美元的GDP,所生產的CO2的量也與中國等比我國落後的國家相似,而遠高於日韓等國。(註四)

**三、為什麼不願面對這個真相
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再者,從2007年版E-ICP東方消費者行銷資料庫也可以發現「環保是一個大家都贊同與關注的議題,但是無法落實到實踐」。例如我們將「具有環保意識者」設定條件如下:
.我在消費時,會優先選擇環保或不傷害環境的產品,且
.我拒絕購買過度包裝的產品,且
.我擔心人類的過度消費會耗盡地球資源,且 l為了減少空氣污染,我願意多騎腳踏車或搭乘大眾運輸工具,且
.我對地球生態與環境永續的問題感到憂心
在這個條件下,「具有環保意識者」與全體相較,可以發現以下特性(如圖一):

具有環保意識與全體相較之下,在生活態度上的差異

1、絕大多數的消費者具有環保意識(粉紅色區塊):例如全體高達82.7%認為「我擔心人類的過度消費會耗盡地球資源」、80.1%認為「我對地球生態與環境永續的問題感到憂心」、76.7%認為「我拒絕購買過度包裝的產品」。而對於「具有環保意識者」而言,更是在「我在消費時,會優先選擇環保或不傷害環境的產品」、「我拒絕購買過度包裝的產品」、「我擔心人類的過度消費會耗盡地球資源」、「為了減少空氣污染,我願意多騎腳踏車或搭乘大眾運輸工具」、「我對地球生態與環境永續的問題感到憂心」有高達100%的認同度(這是設定條件)。
2、環保與物質需求的衝突關係(黃色區塊):雖然絕大多數的消費者具有環保意識,但是不表示他們可以落實到實際行為。以全體為例,57%者認為「與其把舊的東西拿去修理,不如買新的」,46%以上認為「我經常更換日常用品的品牌,以追求新鮮感」,42%以上認同「流行的產品即使有一點不實用,我還是會考慮購買」,40%認同「通常我的朋友還在考慮是否要購買新科技產品之前,我就已經在使用了」。可見雖然多數消費者都認為應該要環保,但是在實際生活中,對於物質的需求與實際的消費行為卻往往遠超過其基本需求,而不環保的一個很重要的因素在於現代人對於物質的需求日增,導致過多的生產產出過多的廢氣。因此可看出對多數消費者而言,雖然重視環保,但是他們過多的消費與物質需求卻跟促進環保的目的相衝突。
3、「越是重視環保者對物質需求越多」的矛盾:更有趣的是從圖一可看出與全體相較,「具有環保意識者」在「與其把舊的東西拿去修理,不如買新的」、「我願意購買貴一點但具有特殊風格的產品」、「我經常更換日常用品的品牌,以追求新鮮感」、「流行的產品即使有一點不實用,我還是會考慮購買」、「通常我的朋友還在考慮是否要購買新科技產品之前,我就已經在使用了」等這些面向的比例均明顯高於全體。可見對於那些自認為很環保的人,他們的消費行為可能卻是跟環保目的相違背(環保的第一要素就是要減少不必要的生產與消費,以減少產生廢氣)。

由此可看出,在環境保育上,為什麼「不願面對這個真相」,並非是因為沒有意識到環保的必要性,而是當環保與自我的物質需求相衝突時,多數消費者(可能包含你、我)選擇採取犧牲環保而滿足自我需求的行為。這個行為,不管是有無意識,皆已經對環保產生不利的影響,並可能是推動環保一個難以解決的障礙。

註一:更詳細的資料請參考http://tw.movie.yahoo.com/mstory.html?t=movie&id=1867 。
註二:依據國際公法原則,任何國際組織所制訂的國際條約,原則上僅對締約國或會員國有效。除非該國際條約(如<京都議定書>)透過爾後各國「一致且長期」的國際實踐,成為對所有國家都有拘束力的「國際習慣法」,才得對非締約國或非會員國產生拘束力,否則對於非締約國(如台灣)不生拘束力。
註三:奇摩知識區,http://tw.knowledge.yahoo.com/question/article?qid=1707032607280 。
註四:「台灣,不願面對的真相」系列專題,天下雜誌,第369期,2007/04/11,頁100-129。  

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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