Google公司的「幻想科技部門」,用這三個思考方式快速設計出劃時代產品的原型
Google公司的「幻想科技部門」,用這三個思考方式快速設計出劃時代產品的原型
2015.12.12 | 科技

圖說明

一種前所未見的科技新玩意兒問世時,總是引起人們的競相追逐,例如iphone、電動車、無人飛行機、或Google glass,人們關注下一個改變世界產品的出現,希望他們能讓人們的生活更加便利。

但這些科技的先行者是如何做出這些前所未見的產品?在沒有前例可以參考的情況下,他們如何開始製作這些「驚人」的產品?

Google的快速原型設計思考法

在Google的眾多部門之中,有一個名為「Google X」的UX(使用者體驗)團隊。因為進行的都是目前市面上所沒有看過的產品,因此被暱稱為「幻想科技部門」。

該專案的主持人Tom Chi花了兩年的時間建立了這個團隊,他要告訴我們,如何把一個沒人看過的產品從無到有變出來。


首先,這個團隊一開始進行Google眼鏡的研究,是因為現有行動裝置的致命缺點----當你拿起手機開始使用,盯著螢幕,你就像是進入了另一個世界。

而Google眼鏡設計的初衷,就是為了讓你不需「離開」這個世界,讓你更方便取用需要的一切數位資訊。

假設我們現在確定了我們產品的概念,要花多少時間才能設計出Google眼鏡的第一個版本?

答案是一天。

原型法則1 :使用最快最簡單能進行體驗的方法

你不需要多複雜的技術力,這個原型簡單的讓人吃驚,只需用一個衣架、微型投影機、壓克力板和小筆電。你就能從小筆電把畫面投射在面前衣架上的壓克力板。

如此一來,馬上就可以把數位資訊帶著跑,體驗到數位資訊投影在現實世界的感覺,並試驗關於軟體的各種想法。

接下來面對的問題是,如果這是我們想做的頭戴式顯示裝置,我們要如何和機器互動?

他們想到電影裡,科學家揮動手勢來控制電腦的資料觀看。要怎麼樣才能體驗到這樣的形式是否可行?

這次更簡單,只要45分鐘。

圖說明

##原型法則2:最快的思考方式是動手做

原本的衣架和投影器,因為要能投影東西,還是要戴著。但這個階段多了兩個套在手上的髮圈,把他們用釣魚線連結到地上啟動簡報器的小裝置,靠著釣魚線的張力,我們就能用揮動左右手來控制上一張或下一張的畫面。

但在快速做好這個裝置後,他們反而發現可能不該用揮動手勢來控制這個裝置。因為在公共場合這樣揮動手勢可能稍嫌怪異、也不符合人體工學。如果沒有動手做,他們絕對不會有這個發現。

圖說明

##原型法則3:選最容易修改的材料,邊做邊調整

接下來,他們想要把這個產品調整的更適合配戴。在他們之前,也有很多人嘗試過頭戴式顯示器,但都做的又大又笨重,欠缺實用性。

這裏就用上了第三個原型法則:用最簡單的材料來調整。

比如說切一小塊黏土,用膠帶黏在鐵絲模型的各個地方,實驗看看怎樣才能讓眼鏡戴著舒服。

他們也因此發現,眼鏡讓人感受到的重量實際上取決於鼻子上的重量,而耳朵能承受的重量比鼻子還多,因此把重心放在耳後會輕鬆很多。他們甚至發現了一些大家還不知道的關於眼鏡的基本原理,對他們設計Google glass有很大的幫助。

設計方法也是學習方法

Tom Chi認為,快速原型設計的過程既是一種設計方法,也是一種很特別的學習法。平常在學校的那種學習方法可以說是「書本式學習法」源自人類已知的知識,也是探索世界的必要方法。

而快速原型設計更像是「擴展式學習法」,是一種創造新東西的方式,目的是擴展人類的可行性。而這樣的創新模式並不僅限於科學家,也可以是詩人或音樂家,用他們的新方法詮釋一種感情,或是商人用一種全新的商業模式改善上百萬人的生活。

準備好用原型設計的方式去探討生活上新的可能了嗎?

文章授權轉載自: TEDxTaipei

關鍵字: #Google
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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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