「剝除了成績和學歷,台灣學生還剩下甚麼?」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義
「剝除了成績和學歷,台灣學生還剩下甚麼?」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義

「一開始只是想為妹妹寫個網頁。」周奕勳回想 6 年前妹妹剛出生,9 歲的他開始自學程式語言,就此意外地走出人生的另一條路。

周奕勳(Max)是誰?他曾因為找不到教育的意義,在學校和家中都被視為「就是不讀書的壞小孩」。但現年 15 歲的他,自行組隊到北京參加 AWS 技術峰會比賽、曾經在美國和中國拿到 3 個工程師的工作機會、還破格申請上位於矽谷的 Foothill 學院的獨特入學名額。

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周奕勳受訪時,一件灰色的素色襯衫加上簡單的運動褲,配上稚氣未脫的笑容和削瘦的身材,很難把他跟那位去美國矽谷跟Google工程師暢聊程式語言的人物連結成同一個人。
圖/ 吳秉諭/拍攝

不適應傳統教育

「國一我是在一間升學率比較高的學校,父母希望我讀雄中(高雄中學)和台大。」周奕勳回想那段備受學校和父母期望壓力的日子,「老師有『不讀書就是廢物』的觀念,雖然我段考念到校排前 50,但段考完我就不知道自己幹嘛讀書。」老師和父母重視的「前 50 名」對他來說卻不具意義,漸漸地,他開始把時間從「為了考試而讀書」挪到自己想學的項目上頭,成績也因此下滑。

「台灣很多學生都會按照著父母的期望;被期待進入好高中、進去高中之後,又按照著父母的期望考上好大學,接著是好的研究所或好工作。」
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圖/ 吳秉諭/拍攝

雖然感受到來自家庭和學校的壓力,但他還是堅持要把時間花在更感興趣的程式語言和寫網頁上。在一次的機緣,他得到前往台大教授葉丙成工作坊實習的機會。在那裡沒有看不起他的人,而是讓他對自己的能力有更高的自信,甚至在存下一些錢之後,他毅然買了機票,飛往耳聞已久的矽谷。

追求創新與相信人才的矽谷文化

今年 4 月第一次前往矽谷的周奕勳,被矽谷的生命力狠狠的震懾了一頓,雖然只是短短的兩個禮拜,他卻覺得在矽谷看見了真正的自己。在這兩周,他去了 Google 和 Facebook 總部參訪,英文只有基本程度的他,進步到能跟美國人對談閒聊。更重要的是他發現,「在美國,放眼望去都是各種名校畢業生,但他們不會因為自己的學歷而自豪。」脫下了學歷的壓力,周奕勳彷彿可以重新呼吸。「在矽谷,不管你現在有沒有成就,你以後都有可能創業成功,矽谷人都會勸你放手一搏。」他說。

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圖/ 吳秉諭/拍攝

在第二次矽谷行中,和周奕勳巧遇的簡有成,是一位隻身前往矽谷的台灣人,看到周奕勳積極地用不怎麼流利的英文四處找人攀談,深受感動。「有一次他從舊金山打給我,說他一個人在那裡跑了十幾家銀行,終於有銀行肯讓他辦金融卡。」簡有成覺得非常神奇,明明才 15 歲的年紀,又是短期居留,竟然申請得到卡?「但他就是做到了。」

回台之後,周奕勳想將矽谷所學所聞分享給家鄉,就這麼跟幾位有志一同的國高中生聯合成立了 Silicon Trip 團隊,招募對寫程式和矽谷文化有興趣的台灣學生,與他們分享矽谷的點點滴滴。周奕勳說:「比起分享專業,我更希望他們有獨立思考的能力。」

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圖/ 吳秉諭/拍攝

勇於犯錯並處理錯誤

兩次與周奕勳一同前往矽谷,既是朋友又是帶領者角色的薛仲翔, 2015 年在高雄行動科技應用開發者年會中認識周奕勳,也看出了周奕勳的潛力:「比起能力,我更看重他的態度。」薛仲翔說:「第一次去矽谷時,SIM 卡我早就辦好了。」本來也想幫周奕勳辦 SIM 卡,但當時英文還相當生疏的周奕勳卻毫不猶豫自己去線上蒐集資料,最後甚至找到比薛仲翔還便宜 5 美元的 SIM 卡。

「雖然他花了太多時間,但這種大量蒐集並消化英文資訊的能力是非常難得的,我到了研究所才真正學會,15 歲的他竟然就已經練就這種能力。」薛仲翔感到非常驚訝。

此外,他對於周奕勳勇於犯錯,對創業、程式語言的熱誠也印象深刻。薛仲翔笑道:「所以我也會毫不猶豫的鞭策他。」例如 Silicon Trip 籌辦時,出現成本過度理想化、籌備過程宣傳太晚導致報名人數太少等問題,薛仲翔說:「不過這也是因為他還年輕,經驗不多,這樣的錯誤也在期待之中,我也不會全部提醒他,有些跤要讓他自己跌。」

Max Chou (3).jpg
圖/ 吳秉諭/拍攝

「走出自己的路」

後來,周奕勳參加北京 AWS 技術峰會比賽,又在台灣申請上美國 Y Combinator 新創學校(Startup School)課程,於 2016 年 9 月二度前往矽谷。

已經從高中休學的周奕勳,目前擔任台灣一間 App 開發公司的實習全端工程師。「請不要把我寫成自學程式語言的人。」在訪問的尾聲,他忽然提出了這樣的要求。原本以為是謙虛,但他卻語重心長的表示,不想再把自己自學的這條路打造成另一條「循規蹈矩」的路。「很多人都會問我,去美國或去哪裡實習的秘訣。」他其實很反對這類問題,因為就如同按照傳統教育不一定會成功一樣,他認為依循他的路去走,結果也未必相同。

「方法正確與否只看方向對不對,不是別人有沒有做過。」

「剝除了成績和學歷之後,我們學生還剩下甚麼?」這是周奕勳不斷追求的解答,也是他認為每一個人都該問自己的問題。

Max歷史圖
圖/ 吳秉諭/拍攝、後製

(校稿編輯:何佩珊)

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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。

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