oBike沒有準備好,這個城市也是
oBike沒有準備好,這個城市也是

2011年成立於新加坡的「共享單車」oBike幾個月前進入台灣。不同於我們過去熟悉的YouBike,oBike採用的是所謂的「無樁」設計,使用者可以隨處借還oBike。這對於住家、公司附近沒有YouBike站點的人來說,當然是天大的好消息。

然而,oBike畢竟不是真的「好消息」。這幾天隨著新北市政府開了第一槍,開始拖吊oBike,也讓這項服務的爭議越演越烈。要說問題的核心是什麼?大概「空間」兩個字可以概括。對於城市中早已感到擁擠、疲憊的機車族來說,占據了寶貴停車格的oBike簡直就是犯了滔天大罪。對於行人來說,本來就已經被汽、機車、私人單車弄得寸步難行的人行道,現在還多了個oBike,當然也同樣火大。

因此,新北市政府難得一見的鐵腕、效率立刻引來陣陣歡呼、讚揚。只是,就算我再不滿oBike,新北市政府這一槍我也難以苟同。

政府的短視

幾天前,新北市政府反應相當快速地針對oBike產生的問題,公告轄內17區的機車停車格及大眾運輸場站周邊單車停車格禁止停放oBike。不久,新北市政府還真的一口氣就拖走了329輛違規的oBike,盡顯嚴格執法氣勢。

針對這樣一個禁令,新北市政府主張,由於oBike是具營利性質的租賃單車,不得任意占用公用停車位。也就是說,新北市政府的立場是,當使用者結束oBike的租賃使用後,保管單車的責任、成本就應由oBike公司負責。如此一來,閒置的oBike停放在「公用」的車格中,等同於占用了公共資源。

這看起來非常合理。然而,我還是不得不幫oBike說點話。新北市政府這樣的禁令及其緣由,完全顯露其從未真正認真看待發展「共享」交通工具這件事。換言之,這樣的禁令背後預設的仍是傳統私有、營利導向的交通運輸系統。

oBike確實是以「租賃業」的身分進入台灣。但我覺得,恐怕oBike也是在「表格上只有A跟B」的情況下成了租賃業者。畢竟,他總不能學前輩Uber那樣自己搞個C選項出來吧?

因此,我不覺得用「它是租賃業」來要求「共享單車」比照租賃業者設置管理場站是合理的。對於傳統交通工具租賃業者來說,使用者必須進入其場站後,它才作為交通工具開始運作。但對於oBike這類可隨處借還的共享單車來說,單車本身的「隨處近用性」即是其運作的一部分。因而,閒置的oBike並未真的停止運作。相反地,結合GPS定位與使用者手機App,它成了人們日常移動的一部分。

換言之,在所謂「位置感知科技」(location-aware technology)的基礎上,促使「共享」得以更自然地嵌入日常生活,這才是oBike這類無樁共享單車的真正意義。更抽象一點說,只從「租賃」這一消費的角度來判斷oBike的運作,忽略了共享「不只是」消費這核心意義。共享不只是消費,它是人與人的連結,在「共同合作」的基礎上推動更好的生活。

無視環境的oBike

雖然幫oBike說了點話,但最終從我上述主張的「共享」意義來看,oBike仍是令人失望的。共享不只是消費。但目前看來,oBike的「共享」恐怕仍只為營利。也就是說,它看起來沒有打算將其發展建立在「共同合作」的基礎上。

也許在投入新創事業的人看來,我們這種「外行人」的批評只是在唱高調。有朋友就告訴我,oBike這類以所謂「最小可行性產品」(Minimum Viable Product,MVP)的方式進入市場是很常見的事情。

但對於外行人如我來說,這個詞是挺可怕的。我直覺地想到,在現代社會發展的過程中,不就充斥著這種「先做再說」的效率思維嗎?我們今天所面臨的種種風險社會現象,不就是當初未曾考量發展的「副作用」所招致的嗎?雖然如今的新創可能不再涉及有毒物質、或是巨大的機具失靈問題,但這種「最小可行性」背後隱含的「最大成本外部化」,對我們的社會來說仍是致命毒藥。

因此,我沒辦法喜歡oBike的原因,跟我無法接受Uber的原因一樣。就算不說他們眼中都只看見共享經濟的「經濟」那面,oBike與Uber嘗試進入一個社會的過程,都顯得太過於專斷、自利,忽視其所面對的社會環境本身。

如同我過去所主張的,我始終認為當一個新創事業的企圖是要改變我們的生活方式時,它就必須相對應地將整體環境的變遷納入考量,而不是以「最小可行」的方式進入社會,霸道地要求環境與之配合。換言之,oBike必須從視野更廣的網絡開始思考,當「無樁共享單車」進入一個社會後,它可能影響到哪些社會團體?進而嘗試如何與相關的社會團體合作,找出一條可以融合彼此利益進而促進社會共善的道路。

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關鍵字: #共享經濟
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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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