百億打造台灣智慧公路網
百億打造台灣智慧公路網
2005.06.15 | 科技

先把時空拉到二○一○年。想像一下,只要透過車上的無線連結,在高速公路上以時速一一○公里高速巡航時,你可以直接與紐約的同事透過影像電話開會,直接連接公司資料庫處理客戶需求,而後座的乘客還可同時觀看正在英國銀石舉行的F1比賽實況轉播。這時肚子餓了,一個指令之下,十公里內的美食餐廳地圖立刻出現在導航螢幕上,並根據交通流量幫你計算到達不同餐廳的時間。此外,趁著停車吃飯前,你還可以趕緊進入網路商店付款購物,請他們在晚上七點準時將禮物送到朋友的生日宴會上。當然,在處理這些事情的過程中,完全不用放慢車速,高速公路通行費已透過系統自動從你的電子錢包中扣除……
開個車可以同步處理這麼多事情,看起來有點不可思議,其實並不會,因為這些應用只是二○一○年七月一日以後,在台灣兩條高速公路上即將建置的車輛定位系統(VPS)中,最基本的功能而已。
即將啟用的這套高速公路電子收費系統,光是採用何種系統,就經過冗長的討論,二○○二年時甚至一度打算一步到位,直接在交流道設置收費口,採取「走多遠付多少」的使用者付費原則,由於牽涉到不少爭議性的議題,加上考量到3G通訊的應用架構尚未成熟,最後才由整個BOT案得標的遠東聯盟(遠通電收公司前身)提出兩階段電子收費計畫,前四年半先採取短距離通訊系統,之後再過度到遠距離的車輛定位系統。

兩階段打造智慧公路網

之所以採取兩階段設計,遠通電收總經理張永昌解釋其中觀念。他指出,科技發展不是革命,必須配合現實條件逐步推動,才能真正被人們接受,所以電子收費技術的兩階段考量,「一來是搭配遠距離定位的3G通訊,目前的普及率還不高,二來是短距離通訊系統可直接架設在現行收費站上,對建置成本與使用習慣的衝擊最小。」所以明年將先開通的第一階段電子收費系統(ETC),其實是一套目前在國外已逐漸蔚為主流的短距離通訊系統(DSRC)。早期這類系統僅做為單純過路扣款之用,到近幾年已開始與IC卡合併,可兼處理其他小額付費等功能。這套系統實際使用時採取「直接通行」原則,駕駛人理論上不需減速通過電子收費閘道,由電子系統直接感應車上單元內含的小額付費功能IC卡,達到扣款付費的目的。
為了完成不用減速就能自動扣款的「直接通行」目標,因此衍生了龐大的後續處理問題,這不僅對系統建置上的前後端整合,是一大技術挑戰,同時也因為跨領域整合應用,衍生出每年百億以上的龐大商機。
就即將上路的電子收費流程來說,在一般情況下駕駛人通過電子收費閘道,系統必須立刻將車輛資料連結到後端訊息處理中心,並同步與金融單位連線完成扣款動作,這一部分光是來自全台灣二十二個收費站瞬間彙整的資料量,便是個不容出錯的龐大訊息處理工程。另外,更麻煩的是萬一碰到IC卡金額不足、沒有車上單元卻誤闖電子收費車道、從車型自動判斷扣款金額等情況,張永昌表示:「系統預設可能會碰到的收費問題,總計超過十萬種!」對於這些情況的處理,未來都將採取「先放行後追討」的原則。而為了達到這個目的,更必須完整記錄每輛車通過電子收費閘道的情況,才能具體舉證事後追討,但這帶出的又是另一套龐大的影像處理工程。
整套龐大的系統其實就是為了服務於「自動扣款」的功能,但光是要完成此階段的建置,所帶出的整體商機就已經非常驚人,因為根據交通部今年五月的統計資料顯示,目前全台灣共計六百五十二萬五千多輛汽車,若以電子收費將達到七成普及率的目標計算,光是第一階段配合電子收費系統而裝設的車上單元以及相關系統的建置,產值便超過百億以上。若再加上周邊擴大的應用,如停車場等的小額付款系統,每年預估可再創造百億以上產值。整個龐大的電子收費商機,的確為相關產業帶來新的發展可能。這其中除了初期估計約六百萬個車用單元的龐大商機外,其他牽涉到的行業還包括金融、製造、光電、通訊與資訊等產業,甚至包括以後的隨選視訊服務、車用數位內容產業,都將可能因為新的需求而創造出全新的服務內容。

全面啟用電子收費創先例

因此,表面上看起來目標很簡單的電子收費機制,實際執行時至少就包括了三大系統的整合應用:當每輛車通過收費閘道時,必須先透過「自動辨識系統」判斷車上是否裝有可電子付費的車上單元,隨後透過「車輛分類系統」決定大小車輛的不同費率,最後再透過「影像執法系統」完成證據保留動作。如此龐大的架構,未來想要完整且順暢地運作,無疑是對前後端的電子技術與系統整合的極大挑戰,各種緊急狀況的備援方案都必須設想周到,否則立刻就是一場全國性的消費糾紛。這也是目前在國外,幾乎都僅採取階段性試驗通車的主要原因之一。相對地,台灣將在明年一月一日一口氣在兩條高速公路上同步啟用,若能順利運作,絕對是為全球公路電子化寫下全新的一頁。
據遠通電收公司的統計資料顯示,目前高速公路的人工回數票收費車道,約每小時可通過九百輛車,未來改成自動化收費系統後,效率將提升到每小時一千六百輛,大幅提升收費站通行效率。另外從實際執行面來看,雖然初期電子收費僅在各收費站的單向設置大型車、小型車各一的兩條車道,但二○一○年以後將採取的多車道電子收費政策,似乎也已勢在必行。這股無可抵擋的公路電子化浪潮,從科技遠景的角度來看,的確大幅提升高速公路使用效率,以及整體高速公路計程收費的公平性原則,甚至對於車輛管理、運輸效率的科學化,都有顯著助益。

科技愉悅帶來監控的焦慮

不過從另一個角度來看,利用科技塑造的秩序與系統化,勢必也將帶來更精準的控管系統。想像一下,明年一月一日以後,在你通過高速公路電子收費閘道的瞬間,包括車輛資料、使用者金融與信用資料、以及車輛影像,都將攤在整個電子收費系統下無所遁形。到了二○一○年以後,多車道電子收費以及結合3G的遠距定位、GPS系統一旦全面啟用,任何車輛影像、位置、行駛速度、車籍以及使用者的金融資料,都將隨時攤在巨大的監控系統底下,系統內的渺小個體,就形式上來看的確毫無招架之力。該如何處理此類監控的焦慮與隱憂,顯然也不是科技能完全解決。目前比較積極的作法,通常是透過法律規範資料使用,以制度的合理性來降低憂慮,這似乎也正是系統自動化愉悅的背後,難以避免的代價。

3G將帶動電子收費新應用旄專訪遠通電收總經理張永昌

問:可否描述一下建構台灣電子收費之初的原始構想?
答:台灣的電子收費堪稱目前全球最複雜精細的系統,雖然它的原始架構不外乎就是資料擷取、儲存與比對等基本運作,不過兩年多前我們開始規劃時,就把前瞻性考慮進去,希望能結合電信、資訊甚至汽車等產業,因為電子收費系統的架構,有全新的發展與思考空間,後續的選擇都是基於這個前提而來。

問:為何要選擇車上單元(On Board Unit, OBU)+IC卡的兩件式設計?
答:早期的DSRC電子收費系統,其實也可以選擇單件式設計,類似像捷運悠遊卡之類,但這種設計只能做到最簡單的扣款,但若要談到未來附加各種智慧功能的潛力,只有OBU+IC卡這種搭配記憶、運算等智慧平台的兩件式設計做得到。同時這種兩件式系統,更提供了進化到下一階段搭配3G使用的車輛定位系統(VPS)發展的基礎。

問:3G會對我們的日常生活有什麼影響?
答:科技進步的原動力,一定是要該項科技的應用可以讓人們覺得有趣,大家願意去購買、使用,它才會獲得繼續成長的動力。從這個邏輯來看3G也是一樣,其實3G的架構與技術已經都成熟了,現在最主要問題就是周邊的應用還沒真正出來,所以上千億的投資擺在那邊。但我們也不能因為暫時看不到3G應用,就因此就斷定3G時代不會來,這就如同從1G、2G到2. 05G的進化,或是單色手機、彩色手機到照相手機的進化一樣,現在你可能要消費者回頭拿單色手機嗎?不可能!科技的發展刺激新的使用需求,而且原則上這是一條無法回頭的路。所以現在雖然沒人能真正斷言3G真正抵達的時間,但已經近在眼前,卻是大家都不會否認的事實。

問:電子收費將會因為3G產生什麼樣的變化?
答:就趨勢上來看,車用的遠距通訊,勢必將是3G應用的一個重要方向,但邏輯上並不是以車用平台來推動3G,而是反過來在3G大浪潮下,應用到汽車平台上將不可避免。但實際看起來,要把3G應用到汽車上,它仍必須有個「平台」,就目前的規劃來說,我們在2010年後的第二階段,要推的VPS電子收費架構,其實就是這樣的平台!未來任何人開著車子在外面,都需要與外界溝通,所以包括追蹤、定位、管理、通訊以及其它的服務,都可以透過這個VPS的服務平台來完成,當然,計程計費的道路公平使用原則,同樣要靠這個VPS平台來實現。更重要的是,目前這些相關技術都已經成熟,只要市場需求一出來,隨時都可以提供服務。因此,台灣的電子收費開發方案,長期來說就是從汽車各種服務應用,來參與3G的發展趨勢,這是另一個重要的思考。

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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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