從橫濱Minato-Mirai 21看電動車Carsharing之營運
從橫濱Minato-Mirai 21看電動車Carsharing之營運
2009.01.13 | 科技

一、前言
Carsharing源自於歐洲,至90年代末期日本開始興起類似概念。最先讓此概念成型的是Honda的ICVS(Intelligent Community Vehicle System),ICVS認為透過多位使用者共同使用一部車的車輛共享機制,可以減少民眾擁有車輛的需求。在此同時,Toyota也成立了名之為〝Crayon System〞的Carsharing計畫,主要是由多部輕型都會區電動車組成,提供給Toyota員工做為商務及通勤使用。

除了民間企業外,日本的官方組織也有類似的計畫推動。日本通商產業省成立了日本交通駕駛電子技術協會(Japan Association of Electronic Technology for Automobile Traffic and Driving, JSK),希望以建立Carsharing組織的方式來帶動電動車的發展。JSK共推動了兩個主要的Carsharing計畫,一個是Inagi EV-Car Sharing,營運期間自1999年至2002年,另一個即為著名的橫濱Minato-Mirai 21(MM21)。

二、橫濱Minato-Mirai 21 (MM21)
MM21是JSK於1999年10月在橫濱Minato Mirai區域設立的電動車Carsharing組織,主要目的為發展電動車的Carsharing示範系統與建立一套可移轉的營運模式。

其發展概念為促成一個無縫運輸體系,提供電動車Carsharing做為聯繫大眾運輸的次系統,以滿足平日通勤者的上下班需求。因此,MM21所提供的服務以會員住家與大眾運輸和大眾運輸與工作地點之間的接駁為主,運作方式如圖一所示。計畫初期共提供了50輛電動車,並設有11個場站,至今已有超過550個會員。 圖一


圖一 MM21所提供的接駁運作方式
**(一)營運模式
**
MM21系統主要包含了控制中心、場站與電動車輛。會員透過電話或網際網路預約車輛並完成付費,在接收到相關訊息後,控制中心透過遠端控制完成車輛的預約與車況管理。會員於預約後,即可於約定時間前往取車。

(二)系統架構
MM21系統架構包括預約系統、會員管理系統、遠端控制系統、付費系統、車輛管理系統等,如圖二。


圖二 橫濱Minato-Mirai 21 系統架構

(三)營運成效
橫濱當地通勤人口眾多,一直有停車位不足的問題。MM21 示範計畫除要建立一套Carsharing營運模式外,也希望能夠減少區域內車輛的使用,同時使用電動車做為運具對電動車輛之推廣亦有相當程度的助益。然而根據Masahiko Teramoto NISSAN MOTOR CO.,LTD的評估,認為短期內Carsharing的營運仍需要政府的補助,長期下才有可能只依賴營運收入來維持組織運作。除了Carsharing的營運模式被大眾接受的程度仍有待觀察之外, MM21使用的車輛為電動車,充電站或電池交換站等基礎設施之建置需要投入大量的資金,全面性的建置非一般公司所能負擔;且基礎設施的建置受到當地的法令規範、道路設施等影響,也非一般民間機構所能獨立完成。因此若要將電動車Carsharing的營運模式擴展至全國各地,政府的支持程度扮演了相當重要的角色。

三、結論
從橫濱Minato-Mirai 21的經驗來看,其以電動車輛做為Carsharing運作的基本運具,並結合預約系統、會員管理系統、遠端控制系統、付費系統、車輛管理系統等系統架構,目前已取得了一定的成效。在台灣的電動車推廣方面,初期可以建立一個小型的Carsharing組織為示範,等到產品和技術更為成熟且價格壓低後,再進一步推廣至大區域的範圍。如此可針對民眾的需求,對產品設計及服務方式持續修改及更新應用,建立電動車輛的試運行機制後,可逐步達到宣傳和推廣之成果。此外,也可藉由Carsharing之推動,促使相關廠商投入遠端控制系統、車輛管理系統、智慧交通系統等技術之研發,帶動相關產業之發展。

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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?
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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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