如何利用長尾理論支持硬體創新
如何利用長尾理論支持硬體創新
2015.12.18 | 科技

圖說明

在過去,長尾代表著80%不值得一賣的東西。隨著網路的快速發展,以前被認為是邊緣化的產品現在共同佔據了一塊市場份額,足以與最暢銷的熱賣品匹敵,這就是現今的長尾理論。Intel線上業務部最近採取了很多支援長尾客戶群的舉措,在智慧硬體市場端開啟了一種領先的創新方式。

智慧硬體市場潛力巨大

 
在談硬體創新之前,先要重點關注下智慧硬體。智慧硬體的市場發展非常快,據京東統計,從2013年12月到2014年12月,智慧硬體市場成長速度高達280%,而且不止是成長快,還有一個很明顯的特點——長尾很長。

除了有手機、平板電視等前面幾個數量很大的產品段,很多產品處於長尾部分。這個長尾其實代表了不小的市場機會,看起來每一個領域數量並不大,但是這個長尾加到一起,總的市場容量、市場機會其實非常大。在長尾裡,很多新創公司及Maker非常活躍,開發了非常多有意思的智慧硬體產品,推動了市場的快速發展。

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機會與挑戰並存

活躍的不止Maker,過去一段時間內,網路的領頭羊們也紛紛加大投入,推出了一些極具吸引力的智慧硬體開發套件或是相關雲端智慧服務,以此幫助各類創業者和新創公司。

如今,從中央到各級地方政府都在積極推動萬眾創新,萬眾創新的重點領域之一就是智慧硬體創新。所以在中國,不論從市場資料的長尾還是從政府的支持力度來看,智慧硬體領域在經歷飛速發展,為創業者帶來非常多的機會。

然而,機遇與挑戰並存,當你真正要去開發一個智慧硬體時,面對的生態環境和產業鏈挑戰同樣嚴峻。為什麼這麼說呢?因為智慧硬體不僅是硬體,前面還有「智慧」,既有硬體部分的生態鏈產業鏈,要整合,要交流,要與之合作,另外在應用程式、雲端服務方面,同樣要去開發、要去整合,所以實際上一個智慧硬體的開發者,他們要面對兩大塊的產業鏈和生態環境的整合。

對Maker團隊和新創公司來說,這是一個非常大的挑戰,如果沒有得到很好的支援,很難完成智慧硬體的開發和創造。另外,軟硬體只是產品的技術開發部分,除此之外,他們還要與原型、量產、市場銷售,以及其他硬體創新環節的合作夥伴進行對接。

當然,還包括媒體,他們也希望得到更多的宣傳。因此,整個智慧硬體的創業生態環境,其實比傳統硬體的開發要複雜的多,相應的挑戰也更大。

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有力的支援模式

在這樣的環境下,要加快智慧硬體的開發,亟需更有效的支援模式來幫助新創團隊和新創公司。

在過去幾年裡,Intel成立了線上業務部,硬體創新支援平臺「硬享公社」應運而生,基於網路提供一種快速、便捷、高效的支援模式以助力長尾裡更廣大的創業者,幫助他們快速成長。

網路線上業務雖然表面看上去就是簡單的網頁,但背後與之相應的配套組織體系、理念和流程都是具顛覆性的。

我們建立了三級梯隊回應體系,能夠在15分鐘快速回應專案的問題,聯繫新創團隊給予支持。目前,硬享公社已經加速了2000多個專案。正是有了有效的支援系統和平臺,Intel才能為這麼多Maker和創業者提供支援和服務。

除了網站系統支援以外,Intel還通過社交媒體工具,如微信、QQ等,建立開發者的互動平臺,讓公社裡的夥伴保持良好的溝通,這樣一來,遇到問題他們之間可以很快回應,互相支援。同時我們也會記錄開發者提出的問題,不斷提高針對這些問題的服務,形成一個良好的迴圈。

Intel硬享公社還提供專案流程管理和模組化支援,從想法創意到技術開發,從原型機到市場量產,每一個階段都有標準化的模組可以追蹤問題,提供解決方案。所謂眾人拾柴火焰高,生態系統裡合作夥伴的支援也必不可少。他們跟Intel一起,幫助Maker和創業者跨越從設計、原型、生產到產品推廣等鴻溝。

本文作者為:Intel中國區線上業務部總經理劉鋼

文章授權轉載自:網易科技

關鍵字: #英特爾 #開發者
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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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