英特爾國際科學展第一特獎
英特爾國際科學展第一特獎
2006.06.01 | 科技

我還是第一次看到耶,真是不想出鋒頭!」這天,台北市的傍晚突然下起大雨,師大附中女生趙依祈撐著雨傘,穿梭在校園大樓間,突然看到穿堂的跑馬燈,寫著「恭賀趙依祈獲得英特爾國際科學展第一特獎……」停留十秒,仔細看完內容的她,又快步走回圖書館,跟同學一起念書。
研究「人面蜘蛛借調整絲基因表現及網結構促進捕食效率」的她,除獲得一個由美國獸醫協會頒發的特別獎外,還贏得大會第一特獎(不分類別)以及動物學類的第一名。不僅如此,她更拿下Seaborg SIYSS大獎,十二月將受邀到瑞典諾貝爾獎(Nobels Prize)頒獎典禮觀禮,成為台灣首位獲此殊榮的高中學生。
拿到大獎的趙依祈,頒獎典禮才剛結束,台北時間凌晨六點就打電話回家報喜,讓在國中教數學的媽媽,高興得不得了。「她是個充滿熱情與自信的女孩,評審都很喜歡她的態度,」擔任指導老師一年多的附中實驗研究組長黃淑芬與有榮焉地說。
這項實驗,研究的是「蜘蛛絲」與「食物」之間的關係。趙依祈表示,會選擇人面蜘蛛,是因為它是台灣樹林中,體型最大的蜘蛛,視力不好,只能在樹林中結網,靠它捕獵、交配等。
為了要有效捕獵,蜘蛛會因為連續出現的獵物,而調整蜘蛛網的形狀。
例如,趙依祈餵蜘蛛吃蒼蠅跟蟋蟀,一直吃蒼蠅的蜘蛛,它吐出來的絲,面積、網眼都會比較小,同時絲的數量、黏性與張力也會比較差。未來可藉由這個發現,用食物改良蜘蛛絲的特性,讓它應用在手術線以及防彈背心上。

家人無悔支持不給她壓力

趙依祈的「蜘蛛學」,其實是從四年前開始。那時她們全家人到郊外踏青,她幫哥哥抓蜘蛛,回家後,兩兄妹就一起做簡單的行為觀察,從結網、捕食、交配到生育等,「從那時候開始,我就喜歡上蜘蛛,」笑起來有個酒窩的趙依祈說。
國二開始,趙依祈即以蜘蛛為研究對象,參加一連串的科展,第一年,小小年紀的她,就拿到全國第一。
為了這次實驗,趙依祈從野外抓了六十隻蜘蛛回家,家裡的三個樓層,客廳、自己房間與儲藏室全讓給她養蜘蛛,每個牆角都是蜘蛛網,家裡弄得亂七八糟。本來非常反對的父母,卻被自己女兒的認真所感動,決定跳進來幫忙。
為了邊做邊修正方向,每個星期五,她常常得請假,自己搭車到台中,拿著筆記找教授討論。甚至同學在畢業旅行時,她都得到台中忙完後,再坐車到台東跟他們會合,到飯店時,已經是凌晨一點了。
「我當然想放棄過,也曾經大哭過,」趙依祈睜著大眼睛說,「但是一想到自己的數據,跟教授有共識,就很開心,找到繼續走下去的動力。」最後三個月的集訓期,光是她的海報,就修改了將近二十次,研究摘要也花了兩個星期,「那段時間真是煎熬。」
到國外參展能否得獎,實驗結果不是唯一,還得通過英文簡報的考驗,必須在十五分鐘內,把重點講清楚。因此,除了跟其他參賽同學一樣,找了家教練習外,由於兩年前,趙依祈的哥哥也參加過這項比賽,因此在評審前一晚,特地從芝加哥(Chicago)趕到印地安納波里斯,跟妹妹傳授對答的技巧。
「媽媽沒有寄望我一定要得獎,」一向獨立的趙依祈,雖然在班上功課不是最好,但懂得學習「放手」的父母親,卻讓她在動物世界裡,找到一片屬於自己的天空。誰能保證,台灣下一個的諾貝爾得主,不會是這位令人喜愛的女孩呢?

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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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