「電子書閱讀器是最後一塊拼圖。」專訪Readmoo執行長龐文真
「電子書閱讀器是最後一塊拼圖。」專訪Readmoo執行長龐文真
2017.05.04 | 電子書

不論是對Readmoo執行長龐文真,或對熱愛閱讀的華文讀者來說,今年絕對是值得期待的一年。

4月12日晚上,Readmoo正式推出電子書閱讀器mooInk募資頁面。不到五小時,限量1,000台的木紋閱讀器就被搶購一空,讓又驚又喜的Readmoo在兩周後宣布加開1,000台。而預計6月才截止的募資活動,上線不到三周,早已超越原定2,000台的目標。

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Readmoo今年推出的電子書閱讀器mooInk
圖/ 攝影/賀大新

募資成績好,不只反映了消費者需求,也代表Readmoo的數位閱讀版圖越來越完整了。

Readmoo在2012年成立。那一年,iPhone螢幕還只有4吋、亞馬遜推出第一代Kindle Paperwhite,《大英百科全書》宣布全面電子化、莫言成為第一位獲得諾貝爾文學獎的中國作家。五年來,Readmoo與讀者互動的媒介一路從瀏覽器、iOS App、Android App,再到今年準備推出的電子書專用閱讀器。而內容上也已經和全台800多家出版社合作,書籍總數超過六萬冊。

閱讀器並非突發奇想,而是最後一哩路

「其實,在我們公司成立的Roadmap裡頭,閱讀器就是拼圖的一塊。應該是說,你做電子書生意,它(指閱讀器)應該是需要的。」龐文真解釋,Readmoo早在兩年多前開始製作Android App時,就在思考電子書閱讀器了。只是閱讀器牽涉到硬體製作、工程浩大,所以直到去年才正式啟動專案。

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Readmoo執行長龐文真表示,閱讀器並非突發奇想,而是最後一哩路。
圖/ 攝影/賀大新

之所以下定決心去做,是基於Readmoo對讀者行為的觀察和回應。2013年開始,Readmoo每年都會發表電子書閱讀報告,龐文真表示,從數據中,他們發現了消費者的行為慣性越來越明顯。「我們第一年做的時候,下午三、四點是閱讀高峰。大尺寸手機越來越普及之後,變成行動閱讀很高。到後來發現,半夜也是一個閱讀高峰,11、12點到凌晨1點最高。但睡前用手機看書,其實眼睛是比較疲累的。所以很多人寫信跟我們說,希望有(電子書閱讀器)。」

因此,Readmoo團隊從去年年中開始投入閱讀器製作。龐文真笑說,公司將近30人通通跳進去了。不過,雖然公司組成一半是UI/UX技術背景、一半擁有行銷經驗,而且過去已經有製作Android App的經驗,但因為閱讀器又是一個完全不同的介面,因此開發過程困難重重。

「後來我們才發現,其實UI全部打掉重練的!」龐文真從會議室外抱著一大落草圖走進來,翻指著每一張圖,從書櫃、買書、閱讀再到說明頁面的UI,都看得出一次又一次的反覆修改過程。「甚至是鍵盤,這裡面的鍵盤跟手機的鍵盤、碰觸、高低點都不一樣。所以其實還蠻麻煩的,比我們想像中困難蠻多。」她笑說,就算是目前最新的版本,都不會是最後消費者拿到手上的版本,在今年8月正式出貨前,絕對還會繼續修改。甚至出貨之後,如果聽到使用者回饋意見,也還會持續修正。「使用者用得順,才是最主要的目標。」

至於閱讀器定價,龐文真表示,目前的價格是參考市場上現有的裝置售價,實際上只能反映硬體成本。不過她也認為,讀者買了閱讀器之後,未來自然會持續和Readmoo購買電子書。

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Readmoo辦公室裡到處貼滿了閱讀器UI設計圖。
圖/ 攝影/賀大新

閱讀很難,需要引導

從數據來看,Readmoo的確擁有一群重度讀者。龐文真指出,Readmoo的使用者男女比為四比六,女性占多數,整體年齡約落在上班族到50歲左右。「我們認為這些讀者是求知慾旺、但是沒有時間找盜版的人,他們就是以方便為主,希望很快就從網路上買到書,然後用手機、閱讀器看,很快就能增長知識。」

此外,不論從每年的閱讀報告或是銷售排行榜中也能看出,在閱讀類型上,Readmoo讀者大多是以文學小說、社會科學、自然科學、商管書為主,這點就和博客來、Google Play圖書等很不一樣。「我們讀者太用功了!我們都說他們是『愛智求真』」龐文真表示,因應長照議題逐漸受到重視,未來Readmoo也會關注相關領域書籍。

「我認為,書是需要引導的,因為閱讀不是一件容易的事情。」而這樣的引導,除了Readmoo News網站,當然也包含電子書閱讀器,透過熱門推薦、編輯推薦和即時榜,讀者將擁有更多認識新書的機會。

「電子書不見得是取代紙本,甚至可以是紙本書的先導、前引,也可以是很棒的行銷。比方說有出版社會先給我們部分電子書內容,做為行銷,之後他們再出紙本。有時候是演講、電子書和紙本書做不同的包套行銷,或者是紙本書和電子書的內容不一樣,例如一個是黑白、一個是彩色照片,或是電子書可能有extra的章節。」龐文真說:「電子書和紙本書是共榮共生的。」

關鍵字: #電子書 #Readmoo
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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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