無人機:空中的大數據革命正在上演
無人機:空中的大數據革命正在上演
2014.11.17 | 科技

大數據只是基於電子商務的精準營銷?這種理解是片面的。大數據將廣泛地存在於物理世界和實體經濟,其催生的產業革命才剛剛開始。

最新的案例是無人機,即無人駕駛的飛行器。它具有中央飛控系統,能夠實現超視距的自主飛行。二戰之後,尤其是海灣戰爭以來,無人機技術一直是各國軍事競爭的一個焦點,但在民用領域,其應用卻極為有限。

最近一兩年來,這種情況正在改觀,無人機在民用領域出現了一些新的、非常值得關注的應用。

例如農業領域,通過無人機的定時巡邏,可以監測整個農場的情況。過去租賃一架飛機來拍攝,成本是1000美元/小時,而現在一架小型無人機的售價還不到1000美元。農場主買來之後,可以隨時對農場進行拍攝,然後用軟件自動分析這些圖像和數據。通過對比,可以發現人眼難以發現的問題。例如,灌溉是否均勻,土壤的顏色有什麼變化,哪裡出現了蟲災等等。根據這些分析,農場可以即時調整種殖措施,農作物的收成得以改善。

更重要的意義在於節省資源。例如,無人機飛過果林的時候,可以通過樹葉的顏色光譜來判斷植物是否缺水,隨即將訊息傳導至這片果林的澆灌系統,有的放矢地進行灌溉,而不是盲目澆水。水資源可以得到節約——這也是用大數據來構建精準農業的核心要義。

工業領域也有應用。美國第一太陽能公司和SolarCity公司用無人機從幾百萬個太陽能電池模塊中檢測出異常,同時指導光伏電站的建設規劃,以保護野生動植物。又如電網巡檢,電力傳輸網絡延綿千里,傳統的電網巡查,是檢查員穿山越嶺、沿線巡查,抵達一座電力高壓線塔之後,還需要攀爬電塔,費時不說,危險性也大。如果用上無人機,效率可成倍提高。遇到雷擊跳閘等突發故障,無人機能第一時間抵達現場進行排查,為快速恢復供電爭取寶貴的時間,無人機還可以圍繞目標進行360度全方位拍攝,做到零死角。

此外,無人機的紅外拍攝功能還可以偵查到線路發熱等潛在的故障,這些優勢,即使是經驗豐富的電力巡檢員也難以企及。中國的電力系統,有上百萬的巡檢員,無人機如果能夠普及,將會大面積地替代人工巡檢,降低成本。

就此而言,無人機就是會飛的傳感器,它把人類的視野和感知延伸到了空中,使人類對農田、電網、礦山等物理世界的認識,提升到一個全新的水平。

這種水平的提升,在技術領域本身也將掀起一場革命。傳統的衛星遙感和載人航拍技術,不僅成本高昂、缺乏靈活性,還有一個關鍵的痛點:清晰度有限,而無人機收集的圖片,比衛星圖片要清晰很多倍。因為無人機能夠在雲層之下的低空飛行,飛行高度甚至可以低到近地2至3米,可以預見,這種強大、精確的數據收集功能,未來還將顛覆Google之類的地圖服務。無人機對於大數據的意義,用空中大數據的革命來形容也不為過。

當然,無人機的技術並沒有完全成熟,目前也存在一些瓶頸:電池續航力,這直接影響到無人機到底能飛多遠;避擦撞能力,即在飛行器不斷增多的未來,飛機之間如何保證互相不干擾、不碰撞。

正是因為這個挑戰,無人機目前只有企業級的應用而很難推廣到消費者領域。試想一架無人機可以在大農場上空任意飛行,但如果大家都用無人機來送快遞,那天空也將變得十分擁堵。所以用無人機送快遞,還是個噱頭,即使突破了技術瓶頸,還需要政府制定相應的管制規定。

最近,美國政府已經在著手為無人機定章立制。為了無人機的正式稱呼,美國國會還發生了激烈的爭論。無人機在美國,被稱為Drone。這是因為其執行的第一次軍事行動代號為Drone,由於這次成功的行動,無人機因此得名。但現在,企業家們聯合反對這個名字,他們認為這個名字讓人聯想到軍事刺探、情報收集,不利於無人機在民用領域的推廣。美國國會有議員主張正式改名叫做「無人機」,但科技界又反對。他們認為,無人機的叫法非常愚蠢,就像早在汽車被發明之時,大家看到沒有馬,這車居然也能跑,於是把汽車叫做「無馬車」,最後證明這個叫法站不住腳。美國科技界的主張,就其技術本質,無人機應該叫「遠程遙控飛機」,這個名字才經得起歷史的考驗。

美國國會的爭論,不僅反映了無人機在民用領域的快速普及,還反映了對無人機認識在不斷加深。如果能夠突破上文提到的技術瓶頸,無人機就不僅是一個飛行的傳感器,還能成為一個飛行的機器人,執行更多的任務。在《數據之巔》這本書中斷言,大數據的出現標誌著人類社會正在由訊息社會向智慧社會邁進。無人機在民用領域的新應用,將成為這個論斷一個新的註腳。

本文出自創業邦/塗子沛

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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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