[MWC 2016]佈局車聯網,台灣大推出eSIM技術搶先卡位
[MWC 2016]佈局車聯網,台灣大推出eSIM技術搶先卡位
2016.02.23 | 科技

全球物聯網市場喊得發燒,但實際上的應用卻甚少真的落地。台灣大哥大在今年的世界行動通訊大會(MWC)展上,就以eSIM技術切入物聯網市場,推出Global eSIM(eUICC)與SIM卡管理平台,打造新形態的物聯網應用。

e-SIM技術是一種新形態的SIM卡嵌入技術,能讓使用者不必在裝置上插拔SIM卡,就能在不同電信商的網路之間進行切換,省下繁複的更換手續與跨國漫遊費用。而全球eSIM卡市場有多大?根據麥肯錫(Mckinsey)2016年一份研究報告指出,自2012年到2017年,eSIM卡在M2M(Machine-to-Machine)市場的產值將有高達95%年均複合增長率(Compound Annual Growth Rate,CAGR),相較之下SIM卡市場僅有5%成長,未來7年e-IM卡更將邁入成長爆發期。

圖說明
(圖說:台灣大在今年MWC展上,與合作夥伴一同推出物聯網應用。照片來源:台灣大哥大提供。)

事實上,包括蘋果與三星等大廠都積極耕耘eSIM技術,蘋果在2014年推出新款iPad時,就曾在4G版iPad Air 2內建了Apple SIM卡,提供美國、英國兩國地區用戶使用,用戶只需要在系統中進行設定,就能完成電信商切換;而三星Gear S2日前更成為首款支援e-SIM技術的智慧型手錶。

不過,eSIM技術若是應用在消費者的行動裝置端,往往會涉及廠商與各國電信商的合作協議,因此現階段的推廣力道仍稍嫌不足。而雖然基於相似技術,但台灣大Global eSIM與Apple SIM卡其實是不一樣的應用情境。

##鎖定2B市場,佈局車聯網應用

台灣大此次展示的Global eSIM技術,同樣在生產過程直接在物聯網裝置嵌入一張白卡,內含不同電信業者的身份辨識,透過單一管理平台以安全遠距空中傳輸(OTA)方式,完成電信業者安全認證,用戶不必再插拔SIM卡,就可以直接選用裝置所在地的電信業者網路,並使用當地資費以降低跨國漫遊成本。

台灣大透過eSIM技術佈局物聯網市場,首波鎖定車聯網應用。台灣大表示,據觀察,在所有物聯網的應用領域當中,又以車聯網的需求與商機最大。以車廠的應用情境為例,汽車的銷售、配送、銷售、使用等環節往往會涉及到不同國家,若是在A國製造通訊模組、在B國組裝、到C國銷售再行駛到D國的話,往往需要連網能力來應付業者在管理上的需求,但假設出廠時已選定既有的一家電信業者,那麼在進入這段價值鏈後,勢必會產生龐大的國際漫遊費用。

因此,對於需要經營跨國市場的企業來說,Global eSIM可帶來更好的成本效益。以車聯網佈局而言,對於未來的連網汽車、無人車應用市場,也都有極大的發展潛力。

圖說明
(圖說:例如,在台灣大展示的myCar應用情境當中,用戶可透過搭載Global eSIM來監控、管理各裝置使用情形。照片來源:台灣大哥大。)

而為因應未來物聯網商機大爆發,將有更多裝置會透過Global eSIM連網,台灣大也推出SIM卡管理平台,讓企業用戶可以透過後端SIM卡管理平台,掌握任何一個裝置的資費、用量,以及所在地位置的資訊等,並且有效的進行連線、資費、流量監控等,大大提升管理效率、降低管理成本。

圖說明
圖說明
(圖說:透過台灣大的SIM卡管理平台,使用者可以在後台查看跨國裝置以及Global eSIM卡內各個門號的使用情形。照片來源:台灣大哥大。)

目前,台灣大是Bridge電信聯盟的會員之一,透過該聯盟所涵蓋的35個電信市場,以及與涵蓋了42個電信市場的歐洲電信聯盟GMA(Global M2M Association)合作,在總共77個跨國電信市場中推動Global eSIM計劃。

台灣大指出,看好物聯網的發展潛力,Global eSIM主要作為企業市場的物聯應用,消費者端不是主要的鎖定客群。目前正與各國夥伴洽談合作中,台灣大的Global eSIM卡與SIM管理平台預計在今年Q3後陸續商轉。

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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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