溫肇東專文~亞洲創業大獎側寫
溫肇東專文~亞洲創業大獎側寫
2012.05.17 | 創業

今年五月在日本柏市舉辦的亞洲創業大獎(首獎300萬日幣),有十二個國家、十八個團隊參加(地主國日本五隊、印度和中國二隊,其餘一隊)。參賽條件是新創事業必須是成立沒超過五年,且未上市(IPO),有科技成分。經過三天精緻安排的交流活動,與會者收穫很多,結交了許多新朋友及創業資源。第一天熱身參觀柏市的各項創新的計畫、創業資源及環境。第二天有主題演講、業師指導及座談交流。第三天上午進行準決賽分三組,各組取二名,進入下午的決賽。進入複賽的六隊,分別是泰國、新加坡、菲律賓、印度、香港和台灣,日本五隊竟然全軍覆沒。

圖片來源:AEA官網。

香港的提名代表,香港科技園行政總裁陳蔭楠,對此給日本主辦單位很高的評價。這次的活動包括獎金、及招待各國代表的食宿旅費,花了將近台幣 1500 萬,因其準決賽的九位裁判和決賽的五位裁判都是很有經驗的專家,他們的獨立角色及判斷,主辦單位完全尊重。我很好奇這次活動的效果要如何外溢,他們說 NHK 有採訪、錄影。

主辦這項活動的中心人物是各務茂夫教授 (Shigeo Kagami),他自 2004 年開始,擔任東京大學的教授、產學合作本部的事業化推進部的部長,並擔任東京大學優勢資本株式會社的董事。1982 年於一橋大學商學院畢業,從 IMD(洛桑,瑞士)獲得 MBA,並於凱斯西儲大學完成博士後研究。

各個國家的提名代表,都是他這幾年在亞洲相關的創業教育及活動中較活躍的人物,社群中各國的提名代表很多本來都相互認識。這次日本投入資源,希望能夠凝聚及善用這個網路,來提升與促進日本整個社會的創業精神。

首獎由生物科技檢測技術的新加坡隊獲得,第二名是利用市話上網電信裝置的菲律賓隊,台灣的 Justaple 是文件儲存、分類及社群的服務平台,獲得第三,他們的起步相對較晚,且團隊以工程師為主,營運模式尚未成熟,但其網頁功能及介面設計很有創意,清晰的簡報技巧也獲得評審一致的好評,做好的簡報似乎已是台灣年輕人的優勢。

這次提名的策略,事後來看算是成功。當初我沒想那麼多,請「數位時代」陳素蘭社長幫我推薦,因他們近來每個月都有辦創業小聚,對創業社群有較廣的接觸。這次參賽團隊中,網路服務及電子商業的較少,有許多仍是科技成果(能源、環保、生技)的轉化,需時較長,互補的資源需求較多。網路上的競爭者很容易學習模仿,輸贏較快,需要的資金也不多,失敗了再來重新開始(Lean srtartup)。有很多業師及評審都對 Justaple 很有興趣,也願意他們開拓日本市場,就看他們要如何掌握。

這次還有一個有趣的觀察,在日本「辦活動」的成本很高,因他們分工太細,各項工作都委外由專業公司來辦理,旅行社、會議公司,舉凡食、衣、住、行,都要付出很高的行政成本,且日本人做事非常謹慎,工作手冊厚厚一疊,也做過很多事前演練,但實際的效率並沒有比較高,因語言的關係,幾乎要一倍的人力,相對來說,台灣辦事真是簡樸(mean & lean),成本要省很多,去年我辦 REE,規模小一些,幾乎所有的事情用學校的助理同學及拗一些業界朋友的資源就辦成了。雖然比較克難辛苦些,但我看日本的主辦者也沒比較輕鬆,要協調的單位反而較多。當我們逐漸走向 “服務業”,所有的服務都將有價,我希望我們發展出來的服務系統能比日本有效率些,成本才不會過高,拖緩了整個經濟。

還有一個值得注意的是香港、菲律賓及日本的一些團隊成員是跨國的,台灣目前似乎還較少。當然很多創辦人本身有跨國經驗,在講求國際化的今天,如何組成跨國團隊、跨國界、跨時區運作是大家的挑戰,單一族群的人,單打獨鬥的日子已經過去了。

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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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