利用Google 幫百度施肥
利用Google 幫百度施肥
2005.12.01 |

創業成癮的人通常都有特別嗜好,來紓緩壓力、刺激創意,比方攀岩、衝浪、駕帆船或飆賽車,李彥宏卻喜歡種菜。
「看著種下去的冬瓜一天天長大,心裡很有成就感,」約一七八公分高、長相帥氣的李彥宏,回想在美國閒暇時的活動,重現那個蹲在菜園和太太一起除草的畫面。種菜不比衝浪,一個上午可以玩幾個來回,而是要先翻好土壤,在對的季節撒下種子,然後定期澆水、施肥和除草,最後才收成。

創業前 資金和人脈都下功夫

李彥宏創辦百度就像在種菜。一九九四到一九九九年,他在美國工作,正好趕上網路創業熱潮,每週都有新公司股票上市,首日漲幅記錄被一破再破。李彥宏來自中國山西的一個偏遠縣城,頭一次看到資本主義竟然可以瘋成這樣,非常震撼,但並沒有躁進。
李彥宏在北大讀的是資訊管理系,之後到美國紐約大學水牛城分校讀碩士和博士,也是同樣領域。這個專業學的是面對密密麻麻資訊,能夠理出頭緒,並分類檢索。
在網路熱潮中,他靜下心來,研究矽谷發展模式,包含創業家如何找到商業模式、如何接洽創投、成立公司有哪些流程、市場競爭是怎麼回事、成功和失敗的因素是什麼、股票選擇權和激勵員工有何關係、股票上市怎麼規劃……等,鉅細靡遺。
這些材料整理寫成(矽谷商戰)一書,一九九八年一月在北京發行,搜狐創辦人張朝陽還為文推荐。這本二百七十九頁的著作,並未熱賣,甚至大多數人從未聽過,卻是一位創業家在下定決心前所做的詳細功課。
李彥宏抽空回到中國,參加相關研討會,了解網路在中國的發展,情況正逐漸好轉。他積極約訪在中國做網路搜尋的同行,想辦法認識交流,當時在北大計算機系當副教授的劉建國,是李彥宏的目標之一。劉建國一九九五年在北大參與開發天網,是中國最早的搜尋引擎。 「Robin(李彥宏的英文名字)給我發了電子郵件,那時他在清華有一個講座,但我有事沒見著。隔年(一九九九)他再回來又發郵件給我,才碰上面,一聊覺得想法接近,我決定出來做,」劉建國回憶。他是百度招聘的第一號員工。

不燒錢 每一塊都算得精明

李彥宏的故鄉山西(簡稱晉),在明清兩代以開錢莊的山西票號聞名,晉商一向精打細算並講信用,李彥宏同樣具備這些特質。
回國前,李彥宏約創業伙伴徐勇談商業計畫,一見面,先讓對方簽「同意不對外洩露書」(Non Disclosure Agreement, NDA),簽好再談,即便徐勇是他的好友。與創投談第一筆資金一百二十萬美元,企畫書上寫明做第一年用,但他心裡卻盤算當一年半用。
在北京找辦公室,他捨棄昂貴的長安大街邊上,而是跑到西郊中關村北大歸國學人招待所,租了兩房間,他和徐勇各一間,生活和辦公一併解決,既便宜又接近北大和清華學生。和新進員工談待遇,他總不忘詢問對方願不願少拿現金,多拿股票選擇權,以保留更多營運現金在公司。
讓Google入股更是一步計算精準的棋。李彥宏未接受Google的收購提案,卻同意讓對方入股二.六%。上市前,百度刻意減少上市提撥股份,避免Google從公開市場買進,但許多投資人認準百度是中國的Google(Google是百度股東),而加入追買行列。

搞制度 複製美式企業文化

上市是李彥宏栽培百度的一個過程,向投資人和員工證明這顆菜有賣點,履行承諾,收割時機則還未到。
李彥宏習慣別人叫他英文名字,嚮往矽谷那種爽快直白,上司下屬直呼其名,討論議題就事論事,憑專業而非年資出頭,以承擔責任解決問題為導向。他決心把百度變成這樣的企業。 百度資深人力資源總監魯靈敏指出,百度每位員工都有股票選擇權,分四年認列。學士起薪未必比碩士低,視職位而定。即便實習生進來,一樣先去體檢,比照正式員工報到。曾有一位實習生表現優異,帶領六十多人團隊做研究。招聘技術人員,除相關主管面試,其他部門主管也加入把關,錄取後按能力分九等級,由評審委員會評定,之後每年兩次審核,升級後待遇立刻調整。
建立制度、擇優汰劣,就像種菜過程要除草澆水,但仍需好的養料施肥,菜才會長好。 李彥宏從不同領域獵才,厚實經營深度。技術長劉建國原是北大教授,財務長王湛生來自普華永道會計師事務所(PWC),是最年輕的合伙人,營運長朱洪波的背景是軟體和諮詢業,負責行銷和媒體關係的副總裁梁冬,之前是香港鳳凰衛視當紅主持人。
除了劉建國,另三人的專長和李彥宏並無交集,但他利用各種機會吸收對百度有幫助的人。他和梁冬在一趟長途巴士上認識,兩人隔著走道坐,因而閒聊起來。梁冬活潑張揚,李彥宏則稍內向。兩人對於網路未來發展各有想法,最終都沒能說服對方,但互相欣賞。李彥宏不久即邀梁冬加盟,包裝百度形象。
與其說他們被李彥宏說服,更像是他們從李彥宏身上,看到一個自我實現的機會,而選擇加入促成集體實現。

繼續衝 因為還沒有到收成時刻

劉建國放棄教職前,父母、朋友和同事都極力反對,北大教授不僅安定,社會地位在中國更是崇高。「留在北大,只能影響幾個學生;加入百度,卻可能影響幾千萬人,」鏡片後的眼神充滿自信的劉建國說:「我父母那一輩很難理解,但對我這一代是千載難逢。」
王湛生是六四那一年出國的留學生,後來回香港和台灣工作,曾參與聯電和矽品發行美國存託憑證(ADR)案子。「會計有通用會計準則可依循,但擔任新創公司財務長可沒有準則,經常要做困難決定,」王湛生比較。
他們是李彥宏的左右手,但在重大議題上,李彥宏仍做最後把關。二○○一年八月,百度要改變模式,直接面對上網者,投資人和員工都反對,李彥宏最後拍桌大罵,此事因而定案。徐勇離開百度前表示,百度是李彥宏一人的公司。一位主管指出,李彥宏會聽所有人意見、和少數人商量,最後自己做決定。
他也有感情的一面。至今,掛著徐勇名牌的辦公室仍保留著。在美國上市當天,當第一筆交易出現,他撥手機給在北京辦公室的劉建國報喜,「我們成功了!」然後淚流滿面。 今年六月,他受邀到北大演講,是今年繼連戰後,最轟動的一場。八月上市後,他成為全球焦點,更被中國重點媒體掃過一遍,香港(壹週刊)也做專題報導,中國版(Esquire)更把他放上封面。以前在美留學的指導教授和校長,分別寫信向他祝賀。
李彥宏已是名人,但沒有打亂生活和工作節奏,他仍盡可能回家陪太太和女兒吃晚飯,再用手機遙控辦公室內的同事詢問進度。對這位年輕網路新貴來說,現在還不到收成時候,他渴望把菜園再弄大一些,撒下更多種子,等待下一個豐年。 愛種菜的網路富豪── 李彥宏 年齡:1968年次 籍貫:山西陽泉 家中排行:老四 學歷:北大資訊管理系、紐約州立大學水牛城分校電腦博士肄業 經歷:道瓊斯顧問、Infoseek工程師 著作:《矽谷商戰》 專利:網頁超鏈分析方法

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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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