設計師和工程師是一家人
設計師和工程師是一家人
2006.01.01 | 科技

今天在整理照片的時候,看到了去年九月份去東京開會的紀錄,想起了這件有意思的事情。 這是現在日本最火紅的設計師深澤直人(Naoto Fukazawa)的演講紀錄。儘管我對深澤直人的作品已經有了一定程度的熟悉,親自聽他解釋許多作品的由來與他的設計理念,仍然是一個很有收穫、很享受的過程。這場演講另一個更有趣的地方,是台下聽眾的背景與深澤的「完美搭配」。這群聽眾並不是很好取悅的一群人,不過卻在他演講完畢之後抱以熱烈且持續的掌聲,搞得深澤只能靦靦地在台上猛點頭道謝,一直到主辦單位不得不請深澤走下演講台為止。

工程師與設計師界限模糊

演講現場是在為期四天的第七屆國際遍及式運算會議(International Conference on Ubiquitous Computing),在東京品川地區舉辦。這個會議是資訊科學界近十年來相當熱門的領域之一——遍及式運算(Ubiquitous Computing)最頂級的會議,贊助廠商包括許多一線科技大廠,與會人士來自世界各地重要的資訊科技研究機構,例如英特爾、IBM、微軟、新力等研究中心的博士級研究員,以及麻省理工學院、卡內基美侖大學、東京大學、慶應大學、台灣大學等高等學府的教授與學生。深澤直人表示,從來沒想過有一天會在這樣的場合跟幾百位資訊科技學術界的人演講,我想這些博士、教授們可能也沒想過,會聽一位產品設計師在台上闡述設計理念吧。
回顧深澤直人與新力電腦科學研究所所長所真理雄的演講,以及四天來的會議內容,我開始思考在遍及式運算這個研究領域裡,究竟應該如何定義工程師與設計師的角色與態度呢?在思考這些問題的同時,我回想起「可觸及式媒體研究小組」(Tangible Media Group)的指導教授石井裕在課堂上說過的一句話: 「我雖然拿的是電機領域的博士,我們小做的東西卻橫跨工程、設計、以及藝術。所以我究竟是一位工程師、設計師還是藝術家呢?在這樣的情況下,為我戴上一個什麼師、什麼家的帽子,其實已經沒有意義。標籤限制了我們的思考與可能,應該要將它剔除。」

培養多元能力才有好設計

由此看來,未來資訊科技發展的盲點,反而是這些傳統的專業分類。在這個「計算能力」(Computing Power)與「網路頻寬」(Bandwidth)成為大宗商品(commodity)的時代,要成為一位領導潮流的互動設計師還真是很辛苦,我們需要的能力,包括對科技的可能與不可能的理解、軟硬體的關係與架構的分析能力、由概念轉化成實體原型(physical prototype)的製作能力、對人與科技產品/資訊的互動模式有深刻的洞察力、透過設計傳達功能/訊息與觀念的功力、對型態與材料的知識與創意、以及能夠從「人」的角度來定義問題的能力。當然沒有人能夠在所有的項目上都成為專家,不過無論是想混口飯吃或是真的想實現理想,這樣的認識恐怕已成了必要條件。
為了訓練出擁有這些能力的學生,許多地方都已經開始有相關的學系相偕成立。在美國,除了麻省理工的媒體實驗室(Media Laboratory)、史丹佛大學機械系教授凱利(Tom Kelly,IDEO創辦人之一)四處籌經費在去年成立的d.school program、紐約大學藝術學院底下的互動式通訊學程(Interactive Telecommunication Program)、帕森斯設計學院的的設計與科技學程(Design and Technology Program)等幾個主力,華盛頓大學、喬治亞理工學院等學校也在這兩年開始提供數位媒體與設計(Digital Media/Design)的博士學位課程;加拿大有知名的康考迪亞大學提供設計與電腦藝術(Design and Computational Art)的學位;在歐洲,義大利的互動設計學院(已移師米蘭)與英國皇家藝術學院的互動設計學系(Interaction Design Department)一直都有令人驚豔的研究成果;日本的東京大學與慶應大學,在這幾年也都開始成立專做互動媒體設計與藝術的實驗室。
當世界各地都開始看到這樣的趨勢而開始努力後,為了要能繼續做出觀念新穎的案子,只好搞得我們天天茶不思、飯不想地虐待我們的大腦。不過這個領域的蓬勃發展,真的是讓人很興奮的一件事情,當深澤直人開始踏進電腦科學世界,當資訊系教授開始學產品設計,我好像也可以開始想像,未來一個充滿美感的資訊世界還挺值得期待。

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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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