Google台灣董事總經理簡立峰×游直翰沛星互動創辦人:技術型創業,就要做到全球最頂尖(上)
Google台灣董事總經理簡立峰×游直翰沛星互動創辦人:技術型創業,就要做到全球最頂尖(上)
2014.08.04 | 創業

[2014年8月號雜誌精選]

全球知名創投矽谷紅杉資本首度投資台灣新創公司,游直翰與友人所創辦的沛星互動科技(Appier),獲得紅杉資本約1.8億元台幣的A輪資金,在台灣創業史上寫下一筆紀錄。

沛星所提供的解決方案是當使用者瀏覽App時,即釋出廣告曝光機會,透過Appier引擎特有的AI人工智慧演算法和大數據分析,評估、挑選有價值的廣告曝光對象,再讓各個品牌參與競賽,得標者可在使用者的各種裝置如手機、平板、筆電、PC等曝光精準的廣告。從使用者瀏覽App或網頁的當下,到廣告主競價完成,使用者進而看到自己有興趣的廣告,整個過程只要「0.1秒」的時間。目前該公司的客戶包括蘭蔻、萊雅集團、台灣大哥大、海尼根及IKEA等公司。

從社群遊戲開發轉型到廣告競價領域,像游直翰這樣具有技術力的創業家,如何將技術轉化為服務?又如何吸引到國際資本市場的注意?游直翰與創業導師簡立峰針對台灣技術型創業的機會與挑戰,分享他們個人經驗與觀察。

簡=簡立峰
游=游直翰

**簡:**你們公司的英文名字是Appier,所以創業之初應該是想做App相關應用?

**游:**我念書的研究主題一直是跟人工智慧(AI)有關,在實驗室時做的是四腳機器人,我對這條路線一直很有熱情,一開始在想創業題材的時候,也都是從AI這角度。

正好我另外兩個一起創業的夥伴很喜歡玩遊戲,那時行動遊戲App很紅,所以我們決定從遊戲切入。在遊戲中我們想的是,利用AI把遊戲中的虛擬角色變得更像朋友、變成代理人,後來發現這不是玩家在意的重點。

**簡:**為什麼會做到廣告這一端?

**游:**這跟做遊戲還是有關聯,在遊戲開發後面的四分之一,就要開始找發行商,但團隊沒有什麼名氣,就透過參展時認識的一些人,帶著產品去簡介。一般介紹都會說明自己做過什麼什麼,但是我們真的什麼都沒有,所以只好寫我們做過一些AI相關的專案。那些發行商就覺得很納悶,這樣的人怎麼會來做遊戲,就開始聊起懂不懂資料探勘(Data Mining)、AI怎麼用來協助廣告的分析等。

**簡:**所以是技術太強,遊戲沒做好囉!

課題一:把技術用在對的領域

**游:**那時什麼都沒有,但因為都見面了,總是要得到一些什麼吧。他們就問我內部廣告系統可以有哪些演算方法,後來發現原來我們的技術可以這樣應用,有些不錯的結果,然後就開始發展第四個產品。

轉到做廣告,一開始只是做顧問的型態,漸漸地發現某些廣告主的思維,於是決定開始開發平台。

**簡:**你們的經驗很有意思,最近很多產業都在談大數據,但裡面有很大一塊是AI的探勘與學習,AI這些技術都不是新的,但資料選對了,領域選對了,價值就很高。我以前是被AI騙了,大家可能都想成是機器人那種,但其實可以不用那麼難,簡單也可以賺錢,沒那麼偉大卻很管用。

透過使用者來告訴你市場,是個聰明的方法,這個在台灣比較少用,當你要做全球性的事,人的介入要越少越好。傳統做生意是在店裡的店員與顧客的關係,小商店老闆很厲害,察言觀色,從顧客行為知道東西對不對,或是東西該怎麼賣,自己學習。

再來是像7-Eleven,透過每天的報表,知道經營怎麼調整。同樣的道理,如果一個廣告主要市場是在全球,它就需要更自動化的工具來協助判斷。我們在Google裡面一直強調的就是「Data、Data、Data」,我們都不相信人了,因為真的量太大了。

廣告是Connection Business,但是現在連結的方式一直在變,上網的裝置在變、上網行為在變、上網的企業也變多,從這樣的角度來看,一定很多地方沒有被優化到或照顧不到,這是新時代的方法,這也在改造整個商業模式與企業,你們的技術是反映到廣告產業。

**游:**像我們這樣沒經驗的創業者,最難的真的是怎麼跟市場對話。我們一開始也會不好意思,覺得做這個產品不知道好不好啊,沒什麼信心,但市場的回饋的確讓經營者走到對的地方。有時候靈感會比一個房間的腦力激盪多蠻多的。

我們曾經有個B2B市集的App產品,開發商可以在上面找到需要的行銷資源,比如義大利的開發商找到《數位時代》做報導,大家很喜歡,也會創造流量。可是我們很快就會被跳過,顯不出我們存在的價值,而且我們也沒有多餘人力可以維運,所以3個月就砍掉了,這還算是久的,有些一、兩個月就砍了。

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(圖片來源:蔡仁譯攝影)

游直翰(左)
68年次,台大資工畢業後,先於史丹佛取得電腦科學碩士,再赴哈佛大學念電腦科學,主修人工智慧,並取得博士學位。2010年與好友創辦沛星互動,原先開發遊戲App,後轉向廣告領域。他也是AAMA台北搖籃計畫第一期創業家。

簡立峰(右)
台灣Google第一位員工,專研中文資訊檢索,被譽為中文搜尋第一人。加入Google之前,曾任職中央研究院、台灣大學資訊管理系,並曾擔任微軟亞洲研究院技術顧問。

Google台灣董事總經理簡立峰×游直翰沛星互動創辦人:技術型創業,就要做到全球最頂尖(下)

(更多精彩內容請見2014年8月號《數位時代》「開放!科技新倫敦」,全國7-Eleven、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第243期)

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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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