[心元資本] 缺乏「創業者思維」環境的台灣，創業者可以怎麼做？|數位時代 BusinessNext

6月30日當天，心元資本創辦人鄭博仁（Matt）受邀到 2016創業小聚年會分享美國的新創趨勢，除了數位時代這篇報導提到的創業者思維，Matt 希望透過心元投資的公司，補充分享美國創業者的思考方式，以及心元資本在不同市場的投資策略。

全面的創業者思維造就了矽谷

心元資本投資的物流創新 Flexport 和航太衛星 Astranis 等皆在團隊只有一兩個人、產品僅有概念規劃的時候，便融資了超過五百萬美元。很大的原因來自於美國環境的「創業者思維」。

圖說明

「即將上線」，目前網站只有這一頁的 Astranis

美國的投資人具有「創業者思維」，願意承受高風險。當他們看見巨大影響力的想法與根本性改變世界的潛力時，非常樂意尋找人才和資源幫助新創公司嘗試與犯錯。

美國的創業者也具有創業者思維，而且並非僅有瘋狂的想法或發現市場有機會才創業。他們多為有經驗的團隊，除了在業界打滾過，更曾經做過天使投資人，常常分享資訊、幫助別人、拜訪與觀察類似領域的創辦人，當他們跳出舒適圈創業與融資時，自然能獲得許多人的協助、找到優秀的夥伴。

而在融資之後，美國的創業者往往主動和創投與社群分享資訊，例如近期的成功與失敗經驗、產品進度、需要什麼協助、哪些創投幫了我什麼。當這些創業者描述地愈仔細、愈敢要求投資人協助時，他們就正在和投資人與社群建立長遠的良好關係。而另一方面對矽谷的投資人來說，如果不幫忙團隊以後大概也拿不到好案子了。

最後，美國的業師當然也具有創業者思維，願意分享從零到一、從一到一百的創業經驗。比起世界上任何國家，你在美國更容易透過引薦和大公司的高管搭上線，即使新創團隊還沒有產品，也能找到厲害的業界前輩擔任顧問，有些前輩除了公開支持新創公司以外，甚至也個人參與投資。

除了創業者思維，美國創業者就連產品思維也大不相同

心元資本目前已經在美國投資近五十間公司，除了看見美國創業者的開放、透明文化之外，他們打造產品服務時也有不同的思考角度。以 IoT 舉例來說，心元在美國投資了智慧行李箱 Bluesmart、智慧門鈴 Ring、健康穿戴 Bellabeat 等等。在與這些團隊開會時，常常花上三、四天討論怎麼服務客戶、留住客戶、核心價值是什麼。等這些討論完後，基於蒐集數據的需求，才決定做一個連網的裝置當做入口，運用數據讓服務更聰明、更了解使用者行為。但亞洲的公司很容易掉入硬體思維而單單考量硬體功能，煩惱怎麼賣給用戶第二個、第三個硬體產品。

除了產品思維之外，心元投資也考量市場的成長空間。我們的網路金融（FinTech）佈局主要位於中國而不是美國，因為 Matt 認為 FinTech 是一個打破傳統的技術，但美國的銀行體系成熟，反觀中國三四線城市沒有銀行，FinTech 的應用有很多想像空間和發展。

綜合環境的思維、產品與各地市場，並且從創業者的角度思考早期創業，在美國，Matt 會挑戰能夠徹底改變產業的創新。在中國，Matt 則會選擇因為經濟體改變，例如消費升級 — — 想買海外東西、出國旅遊等等產生的機會。

在台灣創業或許可以嘗試的做法

回到台灣，由於先天上的限制，不管是市場、生態鏈的侷限等等，Matt 認為他不會先思考融資這件事。反而想想他最大的樂趣是什麼，願意把他的時間和機會成本全心投入，而且考量能否自己自足。

根據心元資本在全世界投資的經驗，沒有一個地方擁有矽谷的生態資源。

因此，當環境無法讓你嘗試瘋狂的想法時，先找到能夠規模化的商業模式，之後再靠資本市場加速成長是比較實際的策略。更何況現在正當資本市場冷卻之時，許多矽谷的投資機構也開始注重商業模式和資本效益，創業者不妨回過頭來思考，五零、六零年代時的創業並非依靠融資成長，而得仰賴能夠規模化的商業模式。

Matt 再提到，不必一直掛心台灣的市場很小，其實本地有很多垂直領域的機會。創業者一開始透過剛需聚集用戶，接著持續 bootstrap 挖掘更多元、更深層的用戶需求，便有機會擴大市場規模，甚至跨產業地整合，進而有機會成為巨大的公司。

例如心元從最早期便參與投資的設計電商 Pinkoi，創辦人 Peter, Maibelle 與 Mike，看見了台灣深厚的文創底子後，決定在 Pinkoi 的平台上聚集台灣的設計師與產品，從面向本地消費者開始，現在已經走向了全世界，這幾年更朝著亞洲最大的設計產品平台目標前進，讓全球消費者看見亞洲的優秀設計師與優質產品。

圖說明

Pinkoi 與日本手工職人平台 iichi 展開跨國策略合作，左起：iichi 執行長飯沼健太郎、Pinkoi 創辦人 Peter

另一個例子是瘦身平台 iFit，創辦人 Alice 與 Mingyuan 看見女性健身及運動市場在台灣越來越普及，從內容出發進而成為社交電商，並發展了自己的運動服飾品牌 Fitty，現在更拓展至線下的實體商店。Matt 曾表示，未來就算車子在天上飛，人們還是需要健身、需要消費，需要購買更多更有品質的商品，從 Pinkoi 和 iFit 的經驗來看，我們不妨思考台灣本地的機會在哪裡，還有什麼問題沒有被解決，而非一味追尋 buzzword 或錯將成功的融資當做哩程碑。

##### iFit 從內容走到電商，再邁向多家實體商店，來自：iFit共同創辦人[Mingyuan][6] Facebook

不過，如果團隊還是希望到美國發展，Matt 提醒「人際網絡」非常重要。美國的投資圈很仰賴互相介紹公司，如果沒有辦法出現在主流創投的雷達中，並且和他們密切互動，將很難獲得融資。美國創投基本上不會投資在美國沒有營運的團隊，這也帶出了另一個難題——藉由產品和技術進入新的市場是一回事，有沒有領導能力、是否能夠說服當地的人為你工作更加困難。

Matt 建議創業者們到矽谷時，多多認識一些本地的創業者而非參加比賽。拜訪一些矽谷的大公司、看看企業文化當然不錯，但也要找機會認識新創公司的創辦人，增加自己在圈子內的曝光，除了這些創辦人未來可以替你引薦投資人，產品也會因為曝光後獲得回饋而逐漸優化。

最後，除了創業者以外，Matt 希望鼓勵更多投資人、企業和組織一起加入鼓勵新創公司試錯的行列，在不斷嘗試、不怕失敗的過程中，我們才有可能看見更多創新的想法與改變。

原文刊載於Cherubic Ventures 心元資本。

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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。

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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