數位廣播將上路,所需資訊開機就有
數位廣播將上路,所需資訊開機就有
2006.07.15 | 科技

與其他國家相比,台灣在數位廣播產業的時程上屬於後進者,二○○六年下半年進行試播,正式開播營運的時間點預計在明年初,遠慢於二○○二年開播的新加坡,及二○○三年的日本。
儘管開播時間較晚,仍有著不小的成長潛力。主要因為台灣在相關電子產品的國際代工能力已有許多的累積,故在整個接收端的裝置上,從晶片組、天線、接收模組到下游的系統整合,各個環節皆有科技廠商及研究單位參與,例如工研院電通所、義聯、倚天資訊等,都已在製造研發方面投入資源。
其中,倚天資訊企圖利用在股票機上累積的壓縮資訊能力,轉向發展數位廣播產業。以下是董事長黃杉榕專訪:

Q 你覺得對使用者來說,台灣有了數位廣播後,最大的不同點在於?
A 數位廣播與第三代行動通訊及無線網路最大的優勢,在於能提供更即時(Real-Time),且更貼近使用者的資訊。
舉例來說,假設今天使用者是農民,你很難教會他使用電腦上網,得到相關的農作資訊;透過第三代的手機,也必須按上數個鍵,才能連結到這些資訊,對他來說並不便利。

可應用產業非常廣泛

但是利用數位廣播就不一樣,數位廣播可以針對該接收機的使用者,隨著他使用的時間愈長,而調整給予該使用者的資訊內容。也就是說,這位農民當使用該接收機一段時間後,接收機會自動抓到使用者對哪些資訊有喜好,所以之後他只要一打開數位廣播接收機,就可以馬上得到病蟲害、農作、下雨量預測等與栽種相關的資訊,不用經過一連串複雜的按鍵。 這樣融合即時、便利的操作特性,可以應用到的產業很廣,像醫療產業,我們之後也打算跟一些醫院合作,讓某些疾病的病人,例如高血壓,當他們買了一台數位廣播接收機後,每次一開機,只要有跟高血壓相關的新資訊,便會主動呈現在畫面,而不是要使用者點來點去才能找到。

Q 你覺得台灣在發展數位廣播,不管是在接收機或是內容的服務上,有什麼樣的優勢?
A 目前全世界的接收機,面臨最大的難題是成本無法壓低,關於這點,我想大家都知道,是台灣最擅長的領域,我們能夠將一台接收機的成本壓到台幣三千元左右,甚至也能設計及製造接收機中較高階機型。
像倚天的接收機,就已經往歐洲等地出貨,有些機型同時整合了DAB廣播跟MP3,這些對我們甚至台灣廠商而言,都不是太大的問題。
在內容的服務上,數位廣播的頻寬小於無線網路,也就是今天內容服務的提供者,必須要能夠利用這麼小的頻寬,提供具有豐富度且切合使用者需要的內容。
倚天上一個旗艦產品是股票機,股票機用的是傳呼機的通訊型式,它的頻寬相當小,每秒只有三.二Kbit,我們卻能利用自身的壓縮資訊能力,用這麼小的頻寬提供許許多財經股票的資訊,這對許多國外廠商來講,是很難做到的。

Q 我們知道數位廣播的營運模式,有許多不同的方式,倚天這邊會採用什麼樣的方式?
A 我想這部分都要嘗試後才能確定,像是跟電信業者合作的方式,倚天跟台灣大哥大合作,同時也跟數位廣播電台合作,現在很難確定什麼樣的作法真的可行。

Q 在數位廣播方面,倚天覺得什麼樣的應用服務是較被看好的呢?
A 其實哪些應用服務會真的受到使用者的青睞,這絕對是要經過實驗的,除了之前提到的醫療外,在整個生活中,甚至食衣住行育樂,我們都有規劃一些可行的應用。
像是偏遠地區的遠距教學,數位廣播絕對有一定的優勢,如同一開始說的,以前政府在推偏遠地區遠距教學時,是用電腦及網路,那些居民還要先搞懂電腦的操作後,才能開始上課。這樣太麻煩了,如果是用數位廣播,他就只要開機,就可以上課。
跟大部分國外的數位廣播業者一樣,我們不只是單純地提供一些影像節目,而是希望真的找到一些利基的市場,某個應用有某塊利基市場,另一個應用有另一塊市場。

重大災難時可派上用場

最後,我們甚至可以發展一些社會公益的應用,廣播基本上是具有公益特性的一個媒體,當今天有重大災害的時候,像之前的南亞海嘯,日本的政府就在想,假設今天發生重大災難時,該如何在十分鐘內,把這個資訊告訴全日本的人民呢?廣播絕對是最可行的方案,只要一開機,就可以得到這些資訊。

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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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