直擊!特斯拉的心臟,超級工廠大公開
直擊!特斯拉的心臟,超級工廠大公開
2016.08.02 | 科技

如果要問特斯拉(Tesla)的未來在哪裡,位於美國內華達州沙漠裡的這座「超級工廠(Gigafactory)」,無疑是關鍵。而這個掌握了特斯拉未來的超級工廠,7月29日首度邀請特斯拉VIP車主參與開幕活動。其中,台灣首位特斯拉車主,同時也是電動車技術公司行競科技創辦人暨台灣松下電器董事長洪裕鈞,便是台灣極少數,甚至可能是唯一有機會入內的一員。這次在他的協助下,《數位時代》要為讀者揭開超級工廠的神秘面紗。

gigafactory
(圖說:特斯拉超級工廠的未來樣貌/圖片來源:特斯拉官網)

超級工廠是由特斯拉和Panasonic合資50億美元共同打造的電池工廠,預計當工廠全部完工後,這將會是全世界最大的建築物,面積約當107座美式足球場,預計每年可以生產150GW的鋰電池,供150萬輛Model 3使用。而目前,特斯拉已經完成14%的建設,並開始正式生產。

往超級工廠的路上
(圖說:在沙塵滿天的公路上,前方不遠處就是超級工廠/圖片來源:洪裕鈞)

29日這天,沙塵滿天的公路上,一台又一台特斯拉朝向超級工廠的所在地駛去,途中,一整排特斯拉汽車在超級充電站充電的場景,讓洪裕鈞印象深刻。在等待過程中,他也遇見了新加坡和荷蘭的首位車主等多位車友,大家用車身號碼相認,有如一場大型車友會。

超級工廠入場證
(圖說:洪裕鈞是台灣極少數獲邀進入超級工廠參觀的人。畫面中被黑色圈起來的地方,就是目前完工的區域/圖片來源:何佩珊)

來到超級工廠,特斯拉的人員開始帶領這些VIP貴賓們分批參觀。一路上,先是看到Panasonic負責的電池原料生產部分,然後才進入特斯拉負責的,包括電池組裝、測試等工作,一直到出貨。

電池原料
電池測試
電池組裝
gigafactory
裝箱出貨
(圖說:Panasonic負責生產前段約三分之一的工作,後半段則由特斯拉負責/圖片來源:洪裕鈞)

洪裕鈞表示,Model 3雖然還沒進入量產,但現場已經開始生產特斯拉的家用電池組Powerwall。同時他也發現,整個生產流程已經高度自動化,對人力的需求非常低。

目前整個工廠的建設進度雖然只完成14%,但走完一整個流程,也約莫需要花費90分鐘的時間,「而且這是在沒有看得很細的狀況下。」洪裕鈞說。

搬運機器人
(圖說:除了機器手臂,也有搬運機器人,遇到障礙物時,還會說:「Excuse me」/圖片來源:洪裕鈞)

另外他指出,這個工廠給人的感覺其實和特斯拉位於費里蒙(Fremont)的車廠很像,不論是建築的結構設計,還是明亮、乾淨的空間,都很類似。「這裡不像以前舊式工廠那樣,黑暗、有油汙、聲音很大。」他說:「這裡很安靜。」

gigafactory
(圖說:超級工廠目前還沒開始生產Model 3,但當天現場還是有車體的展示/圖片來源:洪裕鈞)

但有一點不同的是,過去特斯拉開放車主參觀費里蒙車廠,對於照片拍攝有嚴格管制,但這次在超級工廠,特斯拉的態度卻非常開放,甚至連核心的電池組也大方展示給大家看。

電池
(圖說:超級工廠肩負的重大任務,就是生產這些電池/圖片來源:洪裕鈞)

而在結束參觀行程後,特斯拉執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)和特斯拉技術長JB Straubel在晚間9:00現身在舞台上,開始一場40分鐘的演講。

馬斯克和JB
(圖說:晚間9點,馬斯克和技術長JB一起上台/圖片來源:洪裕鈞)

馬斯克談話的時間佔了大多數,他談超級工廠的角色、談特斯拉的自動駕駛、汽車共享等未來願景,不談太多的技術。而當中有一段讓洪裕鈞印象深刻的是,馬斯克一次又一次提到,「這是一個生產機器的機器(指超級工廠)。」

馬斯克的投影片
(圖說:馬斯克不只一次提到,這是一個生產機器的機器/圖片來源:洪裕鈞)

可以說,馬斯克在建造這座超級工廠時,其實不只是把它看成一座工廠,而是視為一個全新的「產品」。現在他正在做的,就是重新設計工廠製造流程,將每一個角落都設法做到最佳化。

特斯拉前資深供應商開發工程師,現任行競科技技術長的齊塔克(Azizi Tucker)認為,這對特斯拉來說,是一個非常大的改變。因為過去的特斯拉只專注在車的設計上,但經過先前幾款產品的出貨經驗,現在的特斯拉更專注在工廠端。

超級工廠外部
(圖說:超級工廠目前只完成14%,外面仍在持續施工/圖片來源:洪裕鈞)

「很值得。」洪裕鈞表示,經過這次超級工廠的參訪,他更能理解馬斯克那些被視為瘋狂、不合理的所有舉動。「如果你已經看到未來會發生什麼事,那(特斯拉正在做的)所有事都是合理的。」

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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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