【記者部落格】 在杭州直擊過的馬雲
【記者部落格】 在杭州直擊過的馬雲
2013.05.13 | 創業

5月10日晚上,一個背轉身,馬雲給交棒的陸兆禧一個無聲的大擁抱之後,揮揮手,消失在三萬多人注目的舞台上。馬雲退休了,在他48歲、創立阿里巴巴14年之後。

我稱不上與馬雲認識,沒有專訪過,沒有換過名片,參加過記者會和幾次阿里巴巴舉辦的網商節,隔著幾十個人聽著馬雲演講,他的身形異常瘦小,但每次說第一句話就能吸引全場注意,2007年他到台灣時舉辦一場見面會時,一走進場大家對他的外型露出的驚訝,他說:「不好意思,我就長這樣,像個ET」。 

馬雲2

馬雲演講非常緊湊,每一次都像帶領百萬大軍準備背水一戰的大帥,講話不愛用成語卻鏗鏘有力,斷字分明,慷慨激昂,對比的句子是一落一落的倒出來,隨著節奏變強,心跳變快,那些句子都像是無可質疑的真實,例如上週退休演說中的:「今天的世界是一個變化的世界,30年以前,我們誰都沒想到今天會這樣,誰都沒想到中國會成為製造業大國,誰都沒想到電腦會深入人心,誰都沒想到互聯網在中國會發展得那麼好。誰都沒有想到淘寶會起來,誰都沒想到雅虎會有今天。」 

他偶爾會用舉些簡單易懂的例子,幫助大家理解他的想像,就好像回到網路創業之前,他只是個中學英文老師。2012年網商節,他提出大數據(big data)將是集團關注項目,「我們中國人下海,做生意稱之為下海,下海其實不容易,幾十年以前,很多漁村的人拿了一票破船就下海,根本不知道會不會有暴雨,根本不知道哪兒有魚群,所以我們看到沿海有很多寡婦村,很多人下海同樣十個下海九個死,如何能夠幫助下海的人、創業的人更好,我們覺得數據將改變,我們希望大量的數據為國家作出一個氣象預報台。」

有趣的是,他還在網商節上罵過一個青年,現場人士向馬雲提問一直是非常精彩的部分,照例許多人排隊搶著提問,2011年有位女士得到了最後一個提問的機會,麥克風已經在她的手上,「我是來自…」,隨即後面一個青年搶過他的麥克風立刻問起問題,全場一陣噓聲,青年大喇喇地問起了他自己的私事,一是他和他的女友相愛,但不知為何總是吵架,問問馬雲該怎麼辦,二是他晚到了會場,看到別人都有座位,自己卻要坐在冰冷的走道上,覺得世界真不公平,問問馬雲該怎麼出人頭地。 

馬雲淡定的回答:「你先把麥克風還給那位女士,讓她把話問完」,接著他先回答了女士的問題,再義正嚴詞的罵了青年五分鐘,大致是:*「機會不是搶來的,我是你女朋友也不要跟你在一起。你遲到,讓你進來已經很好了,當然應該坐地板。」*當然,接著全場叫好,青年離我很近,滿臉的扭曲,也只能摸摸鼻子離開。

但是,我覺得上周馬雲的退休演說有點失常,氣力不似過往,內容順序也稍微凌亂,感慨多了些,沉默多了些,大概就像是他自己說的吧,「我期待這一天很多年了,但就像姑娘盼著結婚,新娘子到了結婚這一天,除了會傻笑,真的不知道該幹什麼。」

也許以後的人會用「神」一般的形容詞形容他,談到14年來阿里巴巴如何從B2B平台開展中國電子商務市場,淘寶、支付寶如何影響每個人的生活,但是他希望「幾十年後,社會已經把我忘了。我覺得不該誤導年輕人,這對我也不公平,我沒有那麼高大,也不能竊據功勞。」

陸兆禧呢 ?在才華洋溢的領袖之後接班,壓力絕對是大的,期待與比較都將如影隨形,蘋果公司的庫克就是典型例子。陸兆禧的初登場其實是非常緊張的,他拘謹地原地不動,說的不輪轉的時候停在他的笑容裡,他的演講像是在對著20人的同事開會,非常親切平和,卻沒有個人魅力,最打動現場的是他說:「感謝你們(集團同事),感謝馬總,因為我最初開始只是在酒店裡工作的服務生。」 

這句話說明了網路帶給年輕人的機會,還有他個人的努力,以及與員工宣告:「我和你們都一樣,你們也有機會」。

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創業CEO與守成CEO本來就是不同類型的CEO,馬雲不是成功了之後,講話才變成十足十的肯定,外加鏗鏘有力,他曾經用這樣的語氣,在沒人相信阿里巴巴的時候,說它是世界上最富有的寶藏,創立淘寶網時說要給獨佔者eBay易趣「致命的一擊」,2011年淘寶交易額人民幣4000萬時說隔年突破1兆元。前幾年外界把他的豪語當作誑語,許多人談論著他是個騙子,後來他都成功了。這是創業CEO所需要的技能:讓別人相信你的夢想。

前幾年去淘寶採訪時,內部員工說,他們都很崇拜馬雲,崇拜到馬總說了就一定要拚命完成,儘管他們都不認為會成功,或者儘管運作起來發現這個決定是錯的,他們也會拚了命的執行,「讓錯的變成對的」。例如2010年與日本雅虎合作的「淘日本」,透過轉換語言與資料對接,期望建立跨境交易的新管道,不過後來卻發現客服成本非常高,計畫運作困難,但是所有人還是頭也不回的嘗試與挑戰。神格化的創業CEO是帶動創新的隱性因子,甚至可能是核心因子。

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相對的守成CEO需要的技能是:執行力。目前阿里巴巴集團有25個事業部,員工數超過2.2萬人,囊括所有電子商務產業鏈,集團需要的已經不只是創新,還需要深層到位的執行力,陸兆禧具備這項能力,他在2004年執行支付寶創立、2008年1月出任正需要擴大市場的淘寶網, 2011年月阿里巴巴B2B公司面臨信用危機時,臨危受命回任B2B公司CEO,立下穩定中樞的汗馬功勞。2012年以後,協助開拓馬雲重視的大數據、行動領域,同時有穩定軍心、扶亂反正、落實創新的務實能力。務實派的守成CEO是走遠走深走廣的關鍵角色,陸兆禧也將是帶領阿里巴巴集團上市的CEO。 

平實的陸兆禧登場,許多人已經懷念起自由揮灑的馬雲,從馬雲的說詞與態度來看,未來要在公開場合聽他講電子商務、集團布局、網路趨勢,將會非常困難,不過我猜想,馬雲不會完全消失在舞台上,他關心教育,關心環保,不惜單膝下跪希望大家一起完成潔淨環境的心願,未來他魅力十足的演說,可望會是談論著生活態度、個人的社會責任等,阿里巴巴的舞台,一個背轉身,揮揮手,馬雲消失在這裡。

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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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