首位獲頒圖靈獎的工程師逝世——曾為數位商業打下基礎的查爾斯·巴赫曼
首位獲頒圖靈獎的工程師逝世——曾為數位商業打下基礎的查爾斯·巴赫曼

如果你曾在網購後迫不及待地追蹤物流狀態,或是在亞馬遜上查看商品信息,那你都得感謝Charles W. Bachman,因為,多虧他在上世紀60年代創造了全球首個網狀數據庫管理系統IDS,改變了我們和數據的互動方式,並為我們今天習以為常的數位生活建立了技術基礎。

美國時間7月13日,他因帕金森氏病在麻省萊辛頓的家中逝世,享年92歲。

雖然電腦在誕生之時,為公司帶來「從會計到庫存都可以自動化管理」的希望,但現實是,當Bachman 在1960年加入通用電氣(General Electric)時,電腦還是昂貴的龐然大物,重點是,還挺難用的。

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右為Charles W. Bachman。

1950年初期,如果一個公司想調整自己的庫存程式,那就得在修改庫存程式後,另行調整針對與庫存相關的供應程式或訂單程式。雪上加霜的是,當時電腦外部數據儲容器是磁帶,就和以前看錄影帶一樣,想要獲取數值,就得順序快轉,或是倒帶獲取。

1956年,磁盤儲存的出現終結了磁帶這種線性化的數據讀取方式。 Bachman 將磁碟儲存的「隨機儲存」系統比喻為「一百萬個鴿子洞」,電腦可以在無須經過「1 號鴿子洞」、「2 號鴿子洞」的情況下提取「3 號鴿子洞」裡的信息,大大加快了電腦儲存數據的速度。

Bachman 在 1960 年加入通用電氣(GE),負責一個涉及通用電氣所有部門的綜合系統專案。他需要使用全新的 GE 225 電腦,製造一個通用的生產信息和控制系統(MIACS)。

我們那時用的那台電腦,雖然有整個房間那麼大,但電量和數據儲存能力比今天的智慧手機還要弱。

Bachman 回憶道。這個系統需要完成生產計劃,配件擴充,工廠調度,新訂單反饋、處理以及正確變更工廠狀況等許多功能,而在解決這個問題的過程中,Bachman 打造了第一個用於生產的基於磁碟數據庫管理系統,也就是IDS(Integrated Data Store)。

他所創造的系統,不僅在電腦發展有限的情況下,幫助通用電氣將「製造控制系統」化為現實,同時還為自己在 1973 年贏來一座圖靈獎。

圖靈獎有「電腦科學中的諾貝爾獎」之稱,由美國電腦協會頒發。在 Bachman 獲獎那年,圖靈獎走入了第八個年頭,卻是首次向一位工程師專業的人頒發該項榮譽,而且 Bachman 也是首位不具備博士頭銜的獲獎者。

Bachman 認為,電腦正在經歷一場革命,世界正在從「電腦為中心」逐漸轉變為「數據庫為中心」,這個改變的重要程度不亞於當初天文學從地心說轉移至日心說一樣。

在接下來的日子裡,Bachman 也繼續為他所相信的這場革命作出貢獻。通過數據庫任務組(Database Task Group),他積極推動與促成了數據庫標準的製定,並於 1971 年推出了第一個正式報告,成為數據庫歷史上具有里程碑意義的文獻。

2012 年,Bachman 獲頒美國科技界最高榮譽獎項——國家技術創新獎章。

雖然 Bachman 的整個職業生涯基本都是在業界內工作,沒有進入學術界做研究或教學,但他專注的卻不是「生意」本身,而是如何將電腦技術應用於生意中。

本質上,他一直以來都是一位工程師。對他來說,讓複雜的系統更好用,就是工作的快樂源泉。

科技歷史學家 Thomas Haigh 如此說道。但也許,對於這位喜歡解決問題的工程師來說,解決問題比經營一家公司更合適。

1983 年,Bachman 建立了自己的公司 Bachman Information Systems,開發了一些電腦輔助軟體工程產品,這些產品核心的 Bachman 數據分析,提供了創建維護巴赫曼圖(Bachman Diagrams)的圖形支援工具。

雖然該公司也獲得創業投資,並成功完成 IPO,而且在數據分析員產品,逆向工程和預研能力上也獲得一定的成功,但公司的財務和管理上卻一直掙扎不斷。在多輪收購後,最終成為了 CA 科技公司的第一部分。

他的兒子 Jonathan Bachman 曾和父親合作多年,他認為:

Charlie(Bachman)一直都是建築師,而不是 CEO,而他的設計作品還是留了下來,雖然是在一個不同的包裝下。

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。

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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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