[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!
[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!

網路是關於人的生活,今天我們不談商業模式,來聊聊人生。五位創業家,有人以台灣為主力市場,堅持了15年,有些則跨海到中國,參與堪稱最激烈血腥的戰場,或者成為國內外大集團的一員,也有人順利踏上IPO之路。
在青春正盛的年紀,感受到網路的召喚,踏上了通向新世界的偉大航道上,卻也碰到台灣網路業最困難的10年,家人反對、資金縮手、社會質疑,但他們還是無懼地揚帆,朝著夢想前進。走過那段一段不平凡的歲月,他們理解,原來,這些環繞個人小宇宙的經歷,其實豐富了人生的旅程,帶著不放棄的心,他們仍努力著下一次達陣!

圖說明
(人物由左至右)

葉建漢(時間軸科技創辦人):
1976年生。九○年末還在交通大學資訊系就讀時就開始創業,先後創辦了三間公司。2008年創辦時間軸公司,專供行動與社群服務,2013年遠傳電信以1 億投資,去年正式推出全新行動服務品牌FriDay。

高儷玲(優仕網創辦人):
1976年生。2000年在江炯聰老師介紹下,與研究所同學陳慶蔚創辦嚮網科技,針對大學生推出「優仕網」,是國內第一家開始收費的社群網站,成立15年,目前以導購服務「愛逛街」與Facebook備份服務「Flog」積極展開東南亞市場佈局。

羅子文(活動通創辦人):
1981年生。2009年和大學同學謝耀輝成立盈科泛利公司,2010年推出電子票券平台「活動通」,2012年決定全力轉進中國大陸市場,目前用戶數達一千萬人,並成功取得包括高通、英特爾旗下DCM公司兩輪投資,募得上億元台幣資金。

郭建甫(Gogolook創辦人):
1979年生。抓住App浪潮,與鄭勝丰和宋政桓兩位朋友,成立走著瞧公司,2011年推出Whoscall來電過濾軟體,全球用戶突破2500萬,曾被Google執行董事長施密特稱讚。2013年被Line母公司韓國Naver 宣布收購。

林志銘(愛情公寓總經理):
1978年生。大三開始接案寫程式,2003年與張家銘、林東慶、舒雨凡三位高中同學共同創業,成立台灣社群交友網站愛情公寓,2005年前進大陸市場,打下一片江山。2013年6月4日以台灣首檔社群網站個股上櫃。

#Part 3: 時代的考驗,個人的成長

郭建甫:
我們都有看過 Paypal創辦人之一彼得•提爾(Peter Thiel) 的書《從0到1》,它裡面講一件事情,就是說真正的創新,是創出一項沒有競爭者的服務,對我來說,背後的反思,就是中國人的社群為什麼很難做出什麼真正很偉大的創新?

尤其在整個網路環境裡,我們在談的永遠是:我們有沒有可能複製出一個Line?

可是我們有沒有其他國家背後的人文思維、教育背景,鼓勵我們做出根本層面的、全然新鮮的創新,我覺得像美國這麼大,它很願意去投資那種很基本的東西:像是電動車,這件事情他有沒有可能有一個新的模式?在很早的時候從Tesla就開始做,你覺得他很瘋狂、他在做電動車,可是你不知道他電動車裡培養的很多技術,它會變成下一個世代讓整個美國獨佔全球產業的東西。

葉建漢:
台灣通常都沒有辦法學到這個世界的運作方式,像百度、阿里巴巴或是騰訊這些中國公司,對於未來佈局為什麼那麼緊張?因為現今每個人都在跨,運動公司覺得自己是科技公司、科技公司覺得自己是品牌公司,沒有人覺得自己是在自己的核心領域裏面,大家都在打生態圈,我覺得全世界新銳公司都正在學習這件事,但唯獨這二十年來台灣人都不習慣,他們只告訴你要專注,要focus,你做這個東西你就好好做十年,你不要想太多。可是現在很有趣的是,你就是要想很多,你才能打贏這場未來的仗。

圖說明

羅子文:
我在想我們這一代到底相信的價值觀是什麼?美國夢的一部份也好,我覺得我們這一代是沒有的,我不知道下一代有沒有啦。至少我們這一代看的是很務實主義的,看的都是錢,我覺得這不算是一種追尋。

開始創業到現在,我發現公司跟公司之間的競爭,其實是人才的競爭。舉例來說,台灣以前最聰明的人全部都從醫了,某個程度上,它也代表了這個世代的某個缺憾,就大陸來說,最精英、最精打細算的,全部都在做互聯網。

到現在為止,對台灣來說,關鍵的議題我覺得不是資本,而是「人」,人上面的東西反射回來的,不只是技術上面,所謂對互聯網的理解,是對這個社會的想像。

我非常羨慕在矽谷、北京的年輕人,每個人走在路上都是抬頭挺胸的,哪怕他前面關了一間失敗的公司,他只會更覺得這個國家、世代是有希望的,可是我每次回到台灣,特別我是南投人,就只有一個感覺,這地方十幾二十年沒有太大的變化,明天像是昨天。

郭建甫:
人才這件事情,我曾經請了三個獵人頭要公司找UI(使用者介面)設計師,找了半年都沒找到,那這些人並不是不存在,而是他們都在一些很優渥的地方,而我挖不動。如果我們想在台灣投資一個可以長大的網路公司,人,就是一個很大的問題,因為我們是跟全世界優渥的資本市場在搶人。

這一直是我們很想解決的問題,我們走出去全球化,但其實真正可怕的是全球化正在入侵我們,當所謂的資本已經不是物質、不是工藝了,而是「人」身上的時候,我們一整個世代訓練出來的教育,仍停留在思索如何更有效率、怎麼成本更低這些事,而不是想怎麼從人文思維的咀嚼探索,去作出顛覆根本層面的創新。

葉建漢:
你有沒有發現,網路時代中,「透明」是這個世界進步的主要動力,但台灣這個社會有權力的一代,卻不太喜歡讓世界看清楚他們,他們覺得灰暗的地方能保有安全感。

郭建甫:
我比較喜歡把一個東西往極端去談。我覺得「透明」這件事帶來的影響就是,科技其實可以用更舒服、安全的方式來服務我們。未來可能二十年後,我們再來看這個世代,其實會覺得活在這個時代的人很累,我們的手機為什麼一天到晚會有提醒訊息?為什麼我們每個人都會低著頭看螢幕?如果我們預期會那樣,就應該試圖在當下找到那些創新。

圖說明

台灣工作者不會跟外面比,因而,當身邊的人都是跟他用同樣的標準在做事的時候,對「什麼是卓越」這件事情,他就不會去追求,因為他認為他做的,跟隔壁的人差不多,他超棒、他想下班。

可是當我們公司被Naver併購之後,開始有日本同事、韓國同事出現,本地同事發現就會去跟他們比,然後他會想做的比他們好,這時,競爭關係就出來了。我覺得要鼓勵台灣的人,跟國際的人一同競爭,就必須去創造一個相互參照的環境,要不然我們對自己的標準無從比較,你也覺得差不多就好。

羅子文:
我反而覺得不會那麼規律,因為規律不會造成創新,就是會有碰撞,我覺得會往反方向去走,因為這是創新的來源。

(系列完)

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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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