我們的能源生活體驗
我們的能源生活體驗

周六拜訪上海閔行區一個熱門景點:「體驗式」生態與能源教育「環保達人」倪歡老師的家。跨出計程車門時,上海的雨勢突然大了起來。等待的當下我心中有個疑問:在下雨天,太陽能板仍然可以發電嗎?

圖說明

答案是可以的。她帶我看了家裡的太陽能發電系統,即便在陰雨天,仍然有42瓦的發電功率;足夠支撐魚菜共生系統虹吸過濾裝置所需的電量。更重要的是在這些實驗背後,還有一套政府的補貼作為:她每發1度電,就算當場用掉它,還會額外獲得中央財政支付的0.42元補貼;如果白天沒有用電,或者發的電比白天用的電還多,餘電將自動上網賣給國家電網,政府根據浮動的收購價格來買回。

倪歡老師曾經在中國的WWF擔任過許多職務;推動這些個人計畫的同時,也動員社區婦女參與並訓練他們的孩子擔任解說工作。

她的家裡面有著兩種不同的PM2.5監測器,顯示著室內空氣品質狀況。「我們大部分的生活空間其實是室內。然而室內的PM 2.5問題卻往往被大家所忽略。」對治這種困境的,是循環扇加上不同構造的濾網:自製的空氣過濾系統。家長們大多願意自費添購昂貴的室內PM2.5監測器:他們想知道孩子一整天所待的生活空間,到底是否會對他們的孩子有潛在危害?倘若有嚴格的數據證據,他們也可以運用這些數據資料來跟校方交涉,請他們編列預算採購空氣過濾的裝置。

圖說明
打開玻璃門走到室外,我們看到柱子上掛著的,是一個專屬的鐵盒子,裡面鎖著電力系統公司提供特定帳戶的充電座。倪老師用這個充電座在替自己的電動車充電。

戶外的物業公司在他們的社區外,建置了一排電動車的停車位。租下這些停車位的居民,需要一次付清所有的費用,停車位加上充電系統。這裡面涉及到白天與晚上不同時段,工業用電與民生用電的區隔。

看著這些電費的Excel表格,倪歡解說著發生在家裡的改變。原本她都是晚上洗衣服,白天起來曬;當有自有發電的補助之後,她決定白天洗衣服,因為與其把電減價賣回給電力公司,不如自己用完;在白天洗衣機可以用自己所發的電來運轉,帶來更多的效益。她還打算採購遠距可以關閉與啟動的電源插座,這樣可以找到方法更加順利地調配家中電氣設備,在對的時間來用電。

在這個瞬間,我突然想起了Google Nest。這個知名的公司遭逢無法順利推出第二個產品的窘境。倘若沒有這些由下而上、「後現代」主婦們的計算意識,他所面對的就是一個巨大的困境:沒有人願意購買高貴的物聯網產品,用新的角度來面對最基本的、最容易「視而不見」的家戶空間。真正讓人們計算本能甦醒的,不是買另外一個產品與服務,而是政府的補貼。一旦你開始計算,你才會需要幫手來幫你算得更精、算得更好。

台灣有各式各樣的生態與環保先驅與達人們,散布在各個角落。舉例來說,大地旅人的江慧儀和孟磊,既是樸門永續設計的引領者,自己也同樣身體力行導入了太陽能板與各種永續生活技術。與台灣的這些先行實踐者相比,倪歡的經驗更像是直接對應到政府補貼政策的聰明消費者。

如何去克服種種阻攔、說服電力公司、物業管理、社區、鄰居的舉報、修改遊戲規則與建立組織,來串接改變未來的新生活?這種制定政策的藝術,就像武俠一代宗師出手的風格一樣,將考驗眾人的智慧,把達人轉變成聰明消費者。而中國的消費者經驗、Nest新創公司的挑戰與其他更多的能源與環境故事,例如英國藝術家與污染對話、韓國首爾省下一座核電廠電量的經驗,都該成為我們思考未來時思想的連結資源,在極端氣候的時代重新定義我們的能源生活。

圖片提供/Flickr-Centre for Alternative Technology

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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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