小可愛自動車市場或前景可期
小可愛自動車市場或前景可期
2015.05.20 | 科技

根據Google自動車計畫主任Chris Urmson上週五(5/15)在Google官方部落格宣布,今年夏天Google將把一些原本僅在全自動車測試環境的汽車(大約100台),移到Google位於加州的總部山景城附近的鄉村真實車道上實驗。這些新加入測試的車型很小,外型超級可愛,Google說這些車所用的軟體都已經在更經典的商用車款Lexus RX450h上驗證過。

圖說明
(Google自動車原型,摘自Google官方部落格)

目前這批驗證的車型已經在Google自動車計畫裡,實際測試超過100萬英里的自動駕駛哩程,Google表示,他們每個星期大約測試1萬英里左右,他們認為這相當於一個正常美國成年人75年的駕駛經驗。

這些測試車在測試期間,將以時速25mph(約42公里/時)左右行駛,這些測試車在這個階段都會有安全駕駛人在車上隨時準備替代電腦自動駕駛軟體,但Google希望在下個階段可以移除這些安全駕駛人,並改成真實的測試者,讓Google的電腦學習當碰到施工或堵車的時候,正常人會想要車子怎麼移動。

美國線上媒體「麻省理工學院科技評論(MIT Technology Review)」引述一些專家的判斷,認為Google的這個實驗策略,想讓自動車駕駛轉換成一般人每天使用的形式,顯然還有很長的路要走。但是這次所測試的小車,在有限的環境下的測試,很顯然比上高速公路或快速道路,再轉到一般市區道路的狀態更容易控制,也因此可能也可以讓市場接受它成為一款鄉下、特定環境裡用途的小車,例如:現有電動輪椅的使用行為般為社會所輕易接受。

KPMG的汽車產業分析師Gary Silberg就認為這些車會很容易被採用在市中心、機場、校園裡、遊樂園等,就像Google目前所考慮的測試環境變成標準設備,而這個市場就已經很龐大。Bryant Walker Smith,南加大的自動車專家甚至認為,如果該計畫成功,整個紐約曼哈頓島上,在所有快速道路中間的都市計程車需求都可以用這車來滿足。

一台像這種輕、時速慢的測試用小車,相比於現在的巨無霸車款,所引起的意外也相對輕微。所以也比較不容易傷害到行人與自行車手。但是Google在這項測試裡沒有辦法驗證高速行駛下的安全系統設計經驗與任何實際的碰撞測試。

波士頓顧問公司(The Boston Consulting Group, BCG)預測,接下來20年,車商將為了設計全自動駕駛車款,將用來設計原型、發展感應器與運算處理科技,撰寫整合軟體、測試與驗證車型,耗費10億美金以上。

而且很顯然地,另外還要發展新的導航科技與決策演算法,這些技術應用在小慢車與四人座快車一定是有差異的。根據Google陸續的新聞發佈,Google已經發展出一些獨特的技術,可以辨識路面坑洞、警車甚至自行車手的手勢訊號。但是Google還是沒法做到在大雨中自動駕駛,或是把車開到那些沒有被掃描精準度超過公分以下的地方去。

Google自動車計畫主任說,他們認為設計自動駕駛車的終極目標,是減少駕駛的障礙。汽車可以輕易地按個鈕,就從A地到B地,可以改變許多人的行動力、減少94%的人為事故(根據美國聯邦政府交通部報告),讓人們重新取得塞在車上不能做事的時間,更可以讓原本不能或不會開車的人輕鬆移動。

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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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