用手機App領路,讓世界在視障者的眼前
用手機App領路,讓世界在視障者的眼前
2016.02.05 | 科技

圖說明
圖說:甘仲維,35歲,交大資管所博士。目前為資策會創新應用服務研究所產品經理,並創辦台灣視覺希望協會,開發i-AIM App為視障者建立無障礙環境。

對身障者而言,真正障礙其實來自於環境。前程似錦,卻在29歲突然失明,甘仲維在親友支持下重回社會,更結合資管背景所長和視障的經驗,做出「i-AIM」App協助視障者即時處理突發狀況,打造對視障者真正友善的無障礙環境。

去 年夏天,許多人從媒體報導認識到一位突然失去視覺的Yahoo奇摩工程師,最後在努力和親友支持下重回社會的故事。對非身障者的讀者們來說,故事精彩,張力十足,但對故事中的主角甘仲維而言,「視障」不只是文字故事,而是一輩子的現實。

甘仲維,在Facebook粉絲團大家比較熟悉的另一個稱號是「墨鏡哥」。在香港、美國成長,到研究所才回台灣,中文、廣東話、英語都流利,曾經在台積電、Yahoo奇摩工作,沒想到29歲卻因為急性青光眼,讓他從此失明,生活和工作一度陷入停擺。

在失明之前,甘仲維以前只覺得視障者需要協助。失去視覺之後,才發現生活中有太多不便之處,即使現在已是訓練有素的視障者,社會環境還是非常不友善。「很多人再也回不去原來的生活或工作領域。」

帶著這些體悟,甘仲維重回校園,在交大資管所念完博士班。畢業後目前在資策會上班,目標明年成立**「關懷科技」(Care Tech)部門**,針對視障者以及其他身障者的無障礙環境需求做更深入的研究。他更成立「台灣視覺希望協會」,以焦點團體、使用者研究等方式結合自己的經驗做出「i-AIM」App,讓視障者以手機視訊「視覺代理人」團隊,讓視覺代理人透過手機鏡頭當視障者的眼睛,並用語音引導,即時幫助解決日常生活的突發狀況。

乍看之下,甘仲維擁有技術開發能力,又了解視障者,好像真的能夠運用「科技」解決障礙。但在美好想像背後的現實是,目前因為資金缺口大,在還沒有建立起穩定的營收來源之前,甘仲維選擇先暫時把i-AIM App下架,先打好基礎。

給一個明確方向

在開發App的期間,其實有許多企業願意贊助,找錢不是問題,也獲得一百多萬的資金,之前也有半年開放視障者下載免費試用,但他真正希望的是建立一個能讓「使用者付費」、金流健全的環境。
「我還在研究該如何定價。」甘仲維表示,由於許多視障者在重建生活的過程中沒有收入,不能把價格定太高,另一方面,因為希望帶給身障者更多工作機會,i-AIM App訓練的視覺代理人,本身也是肢障者、輪椅族,也需要一筆薪資收入。

甘仲維也嘗試過類似Uber共享經濟的模式,但現實上,不是所有人都有能力當視覺代理人。「曾經碰過有人一直大喊『就在那裡』,卻不給明確的方向指示,讓視障者很挫敗。」這些現實讓他了解,科技只能解決一部分的問題,真正重要的不一定是資訊力。甚至,視障者需要的不一定是「重見光明」的希望,而是提供身障者真正需要的服務,打造無障礙環境。

##Q&A

Q 能否描述中途失明的視障者在失明不同時期的狀況?

A 在剛開始失明的前期,視障者很需要親友的陪同支持,因為對方向位置的辨識能力還不足,要是有突發狀況卻無法解決,挫敗感會很大。中期的時候因為課程訓練,已經具有定向能力,對於身邊物件障礙也能「感應」到壓迫感,能排除基本的障礙。後期就會慢慢成為一個成熟的視障者,有能力重返社會生活。

Q 能否向非視障者形容視障的「感覺」?

A 視障者就是,我明明知道你在那裡,我卻沒辦法接近你。因為環境中的障礙太多了。對我而言,也可以說像是在一個全黑的地方卻「找不到開關的燈」。很多人讀了視障者的故事,當下會很感動,卻很快就會忘記,我希望能用其他方式把這些感動或體驗延續到生活中。

Q 目前例如beacon之類的科技應用能幫助視障者嗎?

A 很多新科技在「想像」中好像都能幫助視障者,但現實中卻無法對應到視障者的需求。例如Google Glass現在只是在進入新環境時拍下環境照片,然後告訴你「有一張桌子、四張椅子」,但無助於我知道方向位置。或是智慧城市用藍芽beacon推播訊息,但如果碰到緊急情況,例如有視障者即將走到馬路上,推播訊息一定來不及,實際場域的不穩定性太高。

Q 明年i-AIM App和台灣視覺希望協會的計畫?

A 除了訓練更多的身障者當視覺代理人,也希望讓一般大眾更在文化層面上了解視障者,因此想結合高中或大學的學生服務時數,讓更多人有近距離和障礙者互動的機會,才能真正了解現實生活中障礙情境的巨大。

現在喜歡「聽」的電影

《夜訪吸血鬼》,喜歡過去的影像記憶加上現在敏銳聽覺堆疊成的享受。也推薦婁燁的《盲》,能聽見層次豐富細緻的聲音資訊和類似口述影像的旁白。

不可或缺的物品

導盲杖、墨鏡(除了好看之外,拿起杯子喝東西的時候也能保護眼睛不被吸管刺到)。

推薦的視障相關App或網站

Color ID App,能協助辨認顏色,要選穿搭的時候很好用。也推薦國家圖書館的全障別圖書館網站。

攝影/郭涵羚

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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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