AI人工智慧檢測版權及評分、群募幫你蒐集照片— 新加坡新創打造全新圖片媒合平台 Markedshot
AI人工智慧檢測版權及評分、群募幫你蒐集照片— 新加坡新創打造全新圖片媒合平台 Markedshot

在網路時代,作為網路內容的生產者一定知道的守則第一條:「一張好的圖片勝過千言萬語」,想要吸引廣大的潛在客戶點擊你的文章或網站,一張富有吸引力、最完美與理想的畫面絕對是最佳導流媒介。

市面上有眾多的圖片素材網站,媒合專業攝影師的作品與需要大量使用照片的需求方。然而,這些照片幾乎都是經過專業相機拍攝、訓練有素的模特兒以及經過安排的拍攝角度,構圖精美但價格昂貴,同時也稍顯不夠貼近「真實生活」。更重要的是,這類圖像素材的著作權設定是「任何人都有權購買與使用」,因此與其他購買者「撞圖」的可能性難以避免。

來自新加坡的新創之星,打造全新圖片媒合平台

Markedshot 是來自於新加坡的團隊,所推出的圖片媒合平台 有別於線上其他平台,Markedshot 希望能提供輕鬆負擔且深具真實感的照片,因此平台的模式比較接近現今其他產業常見的供需媒合模式,如 Airb&b。內容部分則採用 UGC 模式(User-Generated Contents,使用者生產內容)經營,強調素人攝影師與最貼近現實的情景。

兩位共同創辦人是來自新加坡的蔡佳峻及Nur Iman Izam Bin Othman,皆畢業於新加坡國立大學電腦工程系,與旋轉拍賣創辦人一樣,透過新加坡國立大學所提供的海外學院計劃,前往上海展開為期一年的實習交換生活。期間除了看到快速進步的上海,中國一窩蜂的創業熱潮更影響他們,促使他們想出許多創業點子。累積許多的創業養分及經驗,大學畢業後正式創辦 Markedshot。

除了新加坡國立大學提供的機會以及相關新創事業協助外,Markedshot也獲選為新加坡唯一媒體公司 Mediacorp 新創團隊資助對象之一,取得辦公空間、資金與發展資源挹注,在創業路上能全力衝刺。

延伸閱讀:余宛如:龜兔賽跑 ! 新創這場競賽,新加坡為什麼後來居上?

AI挑選最佳照片,降低「撞圖」可能性

在Markedshot的平台上,每張公開販售的照片售價皆定價5塊美元(約台幣150元),創辦人蔡佳峻表示,5塊美元是目前嘗試對於拍攝者與購買者之間最佳的價格平衡點。這些照片來自於一般大眾的創作,不需要用昂貴專業的相機,只要擁有手機就能成為「照片販售者」!因此照片都是從日常生活當中取材,「自然而真實」。

先前提到,若購買者想避免「撞圖」,將可以開啟平台提供服務「Challenges」,讓用來群眾募「圖」。企業可以設定照片內容要求、贏家人數、贏家獎勵(獎金或是物品),來廣徵照片。而這些獲獎的照片將只能「獨家」供此企業使用。

Markedshot 的特點在於後台的自動檢測照片AI系統,照片上傳後,會立即搜尋此圖是否早已出現在其他的網路平台,曾在網路上出現過的照片則很有可能有被盜圖的風險,版權真實性有待商榷。另外,由於素人所拍攝出的照片品質難免良莠不齊,因此也能透過AI計算出「最美的照片」,透過計算景深的距離、主體的對焦、畫面的色彩等,幫助企業能更快速尋找到符合的照片。

成長中團隊將面臨的問題

隨著平台成長,Markedshot將遇到的困難也逐漸顯現。目前Markedshot營運模式以收取每張照片販售50%金額作為資金來源,而未來將會以「Challenges」作為發展主力,以更「積極」的方式媒合企業與素人,因此「Challenges」的得獎正當性也備受考驗。目前的照片的獲獎者都以企業自行決定,卻容易受到不公與內定的懷疑聲浪,Markedshot接收到不少活動參與者與企業要求透過「投票」的方式,以公開透明的決定出比賽贏家。

「為了符合企業與大眾的要求,這部分我們已經放在首位在處理中,」蔡佳峻表示,「但網路投票也會存在的作票的嫌疑,或者『人氣最高』的照片並非『最好』,這些問題都有待我們團隊去思考、調整。」

人才需求也是團隊極需解決的問題之一,隨著事業的拓展,平台後端工程師與整體網頁視覺設計師皆是團隊徵求的主力,「最初剛創業,所有網站架設都由我與Nur Iman Izam Bin Othman兩個人完成,但現在已經慢慢無法負荷越來越多的工作量。」蔡佳峻說。壯大企業規模也是對於新創公司來說需要學習的課題之一。

積極向外拓展,下一站台灣

在Markedshot的官方網頁上,可以發現介面目前皆為英文介面,由於過去主要拓展的國家為英語系國家為主,尤其是歐美地區,佔五成五的使用者,蔡佳峻表示,「拍照賺錢」這個噱頭十分吸引人,為當時帶來不少的使用者嘗鮮加入,而後團隊從英語系國家歐美逐漸轉推向東南亞,現在也嘗試往其他語系國家發展,「台灣」就是下個試點之一,中文介面也會在不久後推出。會選擇台灣為拓展點,蔡佳峻說,台灣擁有4G吃到飽的服務,是一個極有潛力的發展地點,人們會更願意隨時拍攝照片、立即轉發到網上。

關於未來的規劃,蔡佳峻笑著說,或許未來也不排除成立影片媒合平台,讓企業可以跟群眾募「片」,但首要還是先把眼前的事務處理好,當更多人加入團隊後,才有機會將未來的計劃實踐。

快問快答

Q、最主要的客戶群?

B2B:以品牌、電商、媒體等,需要活躍於社群媒體的公司為主。
一般大眾:任何人只需要擁有手機、相機,想要透過照片,賺取獎金或是取得收入的人。

Q、創業至今,做得最好的三件事為何?

  1. 永遠傾聽我們的客戶的聲音。
  2. 以統計、數據為證做為我們企業發展的方向。
  3. 永遠保持謙卑和樂於分享對於任何我們所遇到的人。

Q、創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?

鑒於過去有機會在上海、台灣、新加坡工作,也擁有很好的導師帶領者我學習創業的各個面向,我很樂在發展這份事業,我們從創業中學習自主完成所有創業者需要面對的事情並且不怕犯錯。

團隊資料

公司名稱:Markedshot
成立時間:2016/06/06
產品上線時間:2016/06/06
官方網站:Markedshot
粉絲專頁:Markedshot

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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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