自學造火箭、挑戰馬斯克:Rocket Lab 創辦人彼得.貝克
自學造火箭、挑戰馬斯克:Rocket Lab 創辦人彼得.貝克

回想小時候的志願,有幾個人長大後的工作真的符合當初的願望?Rocket Lab創辦人彼得.貝克是其中一人。「事實上,我爸媽曾被高中職業訓練顧問叫來開會,因為我敘述的職業並不符合任何一項表格中的選項。」他說,「我記得,那位職業顧問的評論是,這是相當荒唐且不可能實現的。」但如今,他是一間有200名員工的火箭公司創辦人。

今年5月,一枚來自Rocket Lab的火箭從紐西蘭偏遠小鎮成功射上太空,在被政府壟斷的太空產業異軍突起。在控制中心,頂著棕色捲髮蘑菇頭的貝克興奮揮舞雙臂,因為他的火箭公司Rocket Lab首次試射便成功,成為全球首架主要零件皆使用3D列印的火箭、全球第一個具「軌道等級」的私人基地火箭發射,更被視為是科技圈鋼鐵人馬斯克創辦的太空公司SpaceX的挑戰者。

雖然貝克沒有大學學歷、也不是從名校輟學,但他迄今的所有經歷,都是為了成為一名火箭專家的準備。

小時候,貝克就夢想有一天能打造火箭,讓太空變得更容易接近。他熱愛動手解決工程上的挑戰,十幾歲時的他和所有青少年一樣,對汽車相當著迷。結合技術和興趣,他在15歲徒手打造出一台鋁製腳踏車;16歲,改造的對象從兩輪變四輪,花了300美元買了一台生鏽的Austin Mini二手車,從內而外翻新,重新打造引擎、懸吊系統,換新所有車門板。

真正接觸到火箭是在18歲那年。貝克從圖書館的書上學會怎麼做燃料後,就在自家後院開始實驗做火箭引擎。沒有專業防護設備,他只用塑膠袋當防護衣、戴上焊接用的面罩,就開始進行會產生有毒氣體的化學實驗。成功設計出火箭引擎後,他還把火箭綁在他的訂製腳踏車後,5秒內就從0加速時速145公里,速度快到連煞車皮都融化,只能讓身體坐挺、製造多一點風阻才能減速。

對他而言,集極端壓力、極端溫度和極端環境於一身的火箭,代表著最高等級的工程挑戰。

高中畢業後,他到材料行和電器行當學徒,從打雜掃廁所、學習如何使用專業的機械工具,到最後學會打造火箭引擎的工程技術,也曾到政府資助的工業研究公司擔任研究員。下班後,他就回到車庫繼續做火箭,同事對於他座位上不時出現一些昂貴材料,早已見怪不怪。「我的職業就是為了讓自己可以達成打造火箭的夢想。」而是否回到學校上課,對他一點意義也沒有。

一直嚮往火箭的他,在2006年有機會休了一個月長假,到美國參訪Nasa、波音這些以太空技術聞名的頂尖企業,原本預期可找到和他志同道合的人,結果卻令他很失望。

「我原本期待那裡到處都會是的充滿活力的新創人和瘋狂的想法,」他說,「但那裡什麼沒發生。企業和實驗室還是在製作和討論上火星的火箭,但做法卻顯得過時。」

他發現,大家對火箭發射的想像和他不一樣,大家仍以「上火星」為開發火箭的目標,但他卻反其道而行,想要縮小火箭規模。他認為,未來衛星的尺寸將會越來越小,因此這個產業需要的是更小的運載火箭,才能更頻繁、更輕易的發射火箭,打造太空基礎建設。他形容:「美國的太空產業就像還在1880年代、非常過時,利用很罕見、巨大的蒸汽火車將包裹寄到全國。我在做的事情,其實是太空界的FedEx,讓小型衛星和其他東西可以快速被送上太空。」

這趟旅程雖然令人失望,但也替他在創業上打了一劑強心針。他看見很多小公司打造的火箭,跟他自己在家車庫做的差不多,遇到的問題也類似,這才發現,自己並不如想像中的「業餘」,他在做火箭上或許不如想像中有很大的知識和能力落差。

他決定按照自己的想法來做,在2006年創辦Rocket Lab,目標為打造高頻率、低成本的火箭發射技術。

終於,Rocket Lab在今年5月首次發射成功。相較SpaceX主力獵鷹9號,他們將發射頻率從一個月降為一週,發射成本也從6千萬美元降至5百萬美元,不過,運載負荷也從22.7噸降至226公斤。他們也是全球首架主要零件皆使用3D列印的火箭,以及全球第一個可將火箭發射至「軌道等級」的私人基地。

「創辦Rocket Lab是希望讓太空成為可觸及的。」他說。不過,對一輩子都在想辦法更靠近太空的他而言,試射成功只是一小步,因為他的目標是徹底改變太空產業。「這將會是個長途旅行,而且非常狂野。」他說。

Rocket Lab

創辦時間:2006年
創辦人:彼得.貝克
類型:太空火箭
總部:美國加州洛杉磯
估值:10億美元

彼得.貝克

40歲,紐西蘭人,現為Rocket Lab創辦人暨執行長。在創辦Rocket Lab前,已有10多年的火箭開發和研究經驗。

關鍵字: #太空科技
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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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