當你在看迪士尼電影的時候,它可能也在看你
當你在看迪士尼電影的時候,它可能也在看你

Netflix不久前推出了第一個互動式選擇節目,觀眾可以拿遙控器控制主角的選擇,進而決定故事發展。不過,從迪士尼的新研究看來,在未來,觀眾也許只需一個微笑,就能改變故事走向了。

迪士尼研究中心(Disney Research)近日發布了一篇新論文,公佈了一項用於觀察分析在影院看電影觀眾反應的技術。也就是說,當那些觀眾在看電影的時候,電影,其實也在觀察你們看得開不開心。

這項技術名為分解變分自編碼器(factorized variational autoencoders,下稱「FVAE」),是一項基於深度學習的神經網絡,它可以在漆黑的電影院裡捕捉上百名觀眾的表情,並可以自行學習「微笑」和「大笑」等概念。

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你看電影時的微笑,屬於哪個區間?

包括迪士尼在內的電影製作公司,大多都會在電影完成後,找焦點小組來對影片進行測試播映,以了解觀眾的反應是否和創作電影時的意圖相符(在該笑的地方是否有笑,該感動時有沒有感到),並且會根據回饋結果調整影片剪接。

和焦點小組相比,人工智慧可分析的數據以及分析程度更高。迪士尼研究的科學家Peter Carr在接受Phys.org採訪時,談論道:

我們能獲得的數據遠比人工可分析的要多。這就是電腦得參與的原因——它們可以在不丟失重要細節的情況下總結分析數據。

而且,除了收集分析信息的能力了不起之外,FVAE讓人更驚艷在於對觀眾反應的預測能力。

本次研究的數據都來自同一家影院。研究人員在2015 年-2016 年間的12 個月內,在這家影院裡記錄了9 部電影(《蟻人》、《動物方城市》、《星際大戰:原力覺醒》等),合計153個場次、3,179位觀眾以及1,600萬條信息。

而這些數據中,研究人員只用了每場電影80%的觀眾的數據來訓練FVAE,而剩下的20%的觀眾,就是給FVAE的測試題。

對於這20%觀眾的數據,研究人員只將每位觀眾最開始5%的數據輸入到FVAE作為推測剩下95%時間內的觀眾表情變化。雖然FVAE的獲得的成績還比較初步,但和其它神經網絡的預測結果對比,FVAE的錯誤率是最低的。

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FVAE在判斷數據和預測中的錯誤率都比其它模式低。

這就意味著,只讓這神經網絡觀察你看電影前10分鐘左右的表情,它就能猜到,你對剩下的這些內容會不會感興趣。再跳一步暢想,說不定以後就能用這類神經網絡來判斷,並為觀眾選擇,讓故事向他們最喜歡的情節發展方面。

內容商對觀眾喜好的觀察形式,一直以來都是在科技發展過程中不斷演變。

從電視時代開始,尼爾森就給樣本家庭提供有記錄功能的機上盒;而到了網路時代,視頻則會記錄我們留下的觀看歷史;而現在來到人工智慧時代,在技術強大的分析能力加持下,內容商甚至想實時了解我們對內容在情緒上的喜好,最終甚至達到可預測的能力。

而這個技術,對於產品跨越影視娛樂內容和主題樂園的迪士尼來講,尤其有價值。

在今年西南偏南活動中,迪士尼研發部副總裁Jon Snoddy表示,他們正在嘗試利用人工智慧技術和機器學習,創造極為逼真的動畫角色機器人,並負責和遊客進行互動。這個時候,懂得針對遊客情緒來反應,就顯得特別重要了。

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。

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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