[管中閔] 數位時代的政策:「自己的國家自己救,自己的政策自己修」
[管中閔] 數位時代的政策:「自己的國家自己救,自己的政策自己修」
2015.10.18 | 科技

TED X Taipei 2015 今日上午展開第二天的議程:「群」。
「群」從談數位時代的公民教育作為開場,談人的選擇如何驅動了社會、談網路如何翻轉媒體、談群眾參與的力量將如何驅動社會價值觀,但可能也如何有限。

圖說明

下台後在臉書上遠比在台上時活躍,也擁有巨大網民人氣,人稱管爺的前經建會、改制後的國發會主委管中閔首先詢問觀眾,許多文章談蔣經國,回憶那個時代的美好,但我們最該問問為什麼今天沒有尹仲容、李國鼎、孫運璿?

尹仲容曾經掌管二戰後的台灣經濟,但已經過世超過 50 年,李國鼎、孫運璿在政府財經、科技相關工作都超過 8 年以上,分別帶領台灣經濟成長與經濟轉型,重要政策曾經包含有成立加工出口區、產業的二次替代與成立科學園區發展半導體產業等形成台灣今日產業面貌的重要經濟決策。管中閔觀察,過去人民因為資訊傳播速度與品質有限,社會非常仰賴菁英的決策,政府政策有賴高層菁英的策略思考來推動,因此政策的推動通常由行政機關的高層告訴你要怎麼做來決定,進一步推往立法機關,並透過公聽會、工會、公會代表、立法院委員會的參與來宣導與溝通。

圖說明

但網際網路所帶來的資訊開放與效率,可能打破了這種政策決策形成過程,「家父長式的政策決議」已經無法說服一般人民。管中閔以自己任內推動,最後宣告失敗的「自由經濟示範區」政策為例,說明政府目前政策決策形成過程的巨大困境。政府目前多數的政策決策方式,還是依賴行政部門高層的思考,發給行政部門的基層或周遭的智庫組織形成政策建議,透過傳統媒體與電子媒體的訪問或說明、立法院的委員會、公聽會、工會、產業公會、地方政府的說明會等等來增加民眾的參與與溝通。

但根據管中閔自己參加這樣的溝通過程,發現這樣的過程時間成本高昂,效果卻很容易不彰。這些不彰的過程,其實正是經濟學裡典型的「資訊斷裂」、「資訊壟斷」與「代理人問題」。

傳統政策決策過程的問題,管中閔提供
(圖說:傳統政策決策過程的問題,管中閔提供)

管中閔觀察共享經濟中創新模式的特點,發現網際網路平台所帶來的資訊公開、分享而不壟斷的群眾外包,其媒合效率可能可以比以往驚人,透過網際網路的效力,資訊公開與群眾智慧來形成政府政策的決策模式比以往都更加有機會。

管中閔以同在現場,並目前還正在台灣行政部門內閣裡的蔡玉玲政務委員,其所推動群眾參與政策形成過程的 vTaiwan平台為例,發現透過網路讓群眾參與政策討論,溝通效率與效果可能遠比以往菁英政策決策模式的效果還好。透過網路平台開放政策討論,首先讓行政部門在政策形成的過程有機會直接快速的與立法部門溝通,包含行政部門、立法部門、人民與智庫都可以作為政策的提案者,也都同時可以作為政策決策所需要的資料提供者,這樣的過程有助於政策決策時的利益相關人直接溝通並互相理解,也可以加快傳統家父長式菁英政策決策過程的不足。

透過個人的政治實踐,發現政策形成過程溝通效率的不足,管中閔提供
(圖說:透過個人的政治實踐,發現政策形成過程溝通效率的不足,管中閔提供)

管中閔分享,在 2014 年 3 月,當立法院衝進許多學生,最後演變成學運的同時,他其實非常深刻在反省,行政部門裡面包含他自己有這麼多好人,這麼努力地想要讓國家讓社會更好,為什麼我們做的事情會被指責到那麼不堪。當他看到「自己的國家自己救」還包含有 fxxx goverment 的這句標語時他非常震驚,後來自由貿易區法案的推動過程,他實踐了自己的假設,花了許多時間上媒體宣傳、同時參加公聽會、立法院委員會、產業公會說明會等等,最後推論也許不只是政策形成的「溝通不夠」而已,可能還有政策形成的「群眾參與」之不足。

圖說明
(圖說:vTaiwan 平台目前的討論首頁,數位時代翻攝)

管中閔最後回答主持人許毓仁對於演講的前一天,國民黨剛針對 2016 總統大選提名「柱下朱上」的決定,他表示他很認真在思考明年總統大選是否要去投票,目前也還沒有明白的答案,

但他對於未來政治的思考,已經從「自己的國家自己救」,推往公民社會透過網路直接群眾參與,更進一步的「自己的政策自己修」。

管中閔相信,這樣大家才能一起讓國家與社會更好。

透過網路平台資訊公開與群眾智慧,有機會增加政策形成溝通的媒合效率。管中閔提供
(圖說:透過網路平台資訊公開與群眾智慧,有機會增加政策形成溝通的媒合效率。管中閔提供)

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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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