一年過去了,大家還是最喜歡「笑中帶淚」表情符號
一年過去了,大家還是最喜歡「笑中帶淚」表情符號
2016.12.05 |

巴別塔是聖經當中著名的故事。大洪水之後,上帝與人類約定,不再用洪水毀滅人類。

但人們卻對諾亞時代的洪水仍然心存恐懼,當時的人類講著同樣的語言,名為亞當語。他們決定建造一座名為「巴別塔」的通天塔。上帝為了阻止人們的通天計畫,讓人們學會不同的語言,使之相互之間不能溝通並且分散到各地。人類的隔閡由此產生,建造「巴別塔」的任務也隨之終止。

隨著語言學以及科技的發展,人類的語言隔閡不再那麼明顯,而互聯網更是一定程度上彌合了語言和文化的鴻溝。Emoji,這種誕生於 17 年前的符號如今隱隱有成為全人類共用的一種語言體系的趨勢。在 2015 年,《牛津詞典》把年度詞彙頒給了一個 emoji,那個「笑著哭」的表情。

2016 年,大家還是最愛這個「笑著哭」的表情

一年過去了,大家最喜愛的 emoji 還是沒有變。

Kika 是一家主要做海外市場輸入法的中國新創,產品覆蓋了 140 個國家,目前總用戶超過 2 億。前不久,他們聯合北京大學黃罡教授、劉譞哲副教授團隊以及密歇根大學梅俏竹副教授團隊發佈大資料包告《Emoji,新世界語的崛起——Kika 輸入法全球用戶 Emoji 使用行為大資料報告》。

這份報告利用 Kika 得到的資料,展示了誰在用 emoji,怎麼用 emoji,emoji 和文化有何關係,還有什麼影響人們使用 emoji?

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圖/ Kika

依照 Kika 提供的資料,「笑著哭」這個 emoji 占到了所有 emoji 發送量的 21.25%,遠遠高過第二名的「愛心」。

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圖/ Kika

如果是以日期來劃分,就會發現在周內大家使用量前五的表情完全一樣,而到了週六,荷爾蒙的氣息就濃厚起來了,「玫瑰花」和「愛心」的表情開始上榜。到了周日,「微笑」也代替「哭泣」成為第五名,這說明人們還是在休息日的心情更好一些。

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圖/ Kika

如果是以國家來劃分來看的,我們會發現法國是個完全的異類。作為世界上最浪漫的國家,法國人最喜歡的 10 個表情裡面,有 9 個都是用來表達愛意和喜歡。

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圖/ Kika

雖然看起來大家都很喜歡用這個「笑著哭」的表情,但是從各國文化的角度出發,不同的文化傳統對人們喜歡的 emoji 也有影響。比如喜歡按規矩辦事的西班牙,以遵守規定為榮;生活習慣受天主教影響的墨西哥,微笑和握手是他們的問候方式,親吻和擁抱也僅限於熟人之間;哥倫比亞非常注重禮儀。在這些傳統色彩濃厚的國家,這個「捂臉猴」有著「非禮勿視」以及「害羞」雙重含義。

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圖/ Kika

除了傳統文化之外,國家中的權力平等程度,個人主義傾向,乃至對 LGBT 群體的包容程度,也會影響 emoji 的使用情況。

人類離重建「巴別塔」還有多遠?

前文說到,全世界在使用 emoji 上有著驚人的一致性,這是任何一種語言都做不到的,當然其中也有不少的差異。而在 emoji 這種本來就生於數位時代的符號語言之外,各種各樣的語言還面臨著「數位化」的問題。

英語、漢語、西語等等大的語言不必擔心這樣的問題,因為這些語言背後有人口和市場的支撐。但是並不是所有語言都有這樣的待遇,都能跟得上互聯網和科技的發展。

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圖/ Kika

Kika 輸入法在開拓海外市場的時候就遇到了這樣的問題,因為商業的因素,使用者眾多的語言總會迎來更多的輸入法,但是,小語種的處境就尷尬了。

瑞爾•薩利姆是一位來自俄羅斯巴什基爾民族的語言愛好者,但在為移動智慧時代下,他也會因為像巴什基爾語這樣的小語種瀕臨消失而憂心忡忡。 沒有一個手機製造商願意為只有 150 萬人使用的巴什基爾語設定一個專屬的移動輸入法鍵盤,當地人只能使用俄語的鍵盤進行網上交流。

後來瑞爾向多家製作輸入法的公司發去郵件,請求他們重視小語種在輸入法上的困境。後來 Kika 回應了他的請求,並與他合作,為這 150 萬人使用的語言開發了輸入法鍵盤。

拉丁羅曼語與德語、法語、義大利語並稱為瑞士四大官方語言。然而在瑞士 700 萬的人又中, 講拉丁羅曼語的人數只占 0.6%。機緣巧合之下,聽說了 Kika 為巴什基爾語製作輸入法的瑞士平面設計師雷莫也和 Kika 進行合作,耗時幾個月,從電子化詞庫開始,做出了拉丁羅曼語的輸入法鍵盤。

目前,Kika 輸入法已經覆蓋了超過 90 種語言。

為什麼只做海外輸入法,不管是大語系還是小語系都要覆蓋呢?Kika CEO 胡新勇告訴愛范兒,全球 70 億人口,除去中國的 15 億,海外仍有 55 億人口,這是一個大得多的市場。如果再考慮經濟或者匯率的因素,歐美市場更是大有可為,他們一開始就想做的是全球的輸入法,而不是中國的輸入法。

雖然看起來開發小語種是個吃力不討好的事情,但是胡新勇也認為讓世界溝通更簡單是他們的使命。作為一家主要從事輸入法的公司,他們有責任保護小語種,傳承它,創新它。而且,每一個小語種都不是需要從頭再來的,很多核心演算法,推薦引擎和鍵盤滑行技術是可以通用的。

講到重建「巴別塔」這件事,就不得不提翻譯和語音辨識這兩件事。由於人工智慧技術的發展,這幾年來 Google 翻譯和 Skype 即時語音翻譯都取得了不小的進展。在上次錘子新機發佈會上,羅永浩也演示了訊飛語音輸入法的語音辨識情況。仿佛這一切意味著,語音到文本的鴻溝快被填平,語言之間的機器翻譯問題也不是那麼讓人尷尬了。

胡新勇表示,他們自己的翻譯功能也在開發中,涵蓋了語音和文本,幾大語系都有規劃。但是他也對目前一些語音輸入法吹牛的現象表示不滿:目前人的語音辨識準確率是 97%,所以目前國內幾大語音輸入法宣稱的識別準確率也是 97%,但實際肯定做不到這麼高…

即便如此,胡新勇也認為,現今離人類解決語言隔閡並不遠了,世界的語言很快就會平了。

本文授權轉載自:愛范兒

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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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