在計算力與智慧過剩的社會,文化科技的狂飆旅程
在計算力與智慧過剩的社會,文化科技的狂飆旅程

最近跟文化相關的科技新聞甚囂塵上,成為各種不同場合的焦點。文化部前瞻計畫中的數位基礎建設,想要打造能長能久的「國家文化記憶庫」工作;4K高畫質、數位新媒體與各個文化機構等等資源也都在運用科技來深耕文化成果。

「文化內容科技應用創新產業領航旗艦計畫」則是另外一艘重要的出航旗艦,也迫切地迎向市場,尋求文化消費、研發資源等大數據研究的諸多可能。科技部把人工智慧技術設定成未來重點發展目標,在即將舉辦的AI競賽中,公共電視提供了日常生活的文化資料內容,來當作影音人工智慧辨識技術的比賽樣本資料。而在日前文化部所舉辦的「文化科技論壇」中,科技部與文化部兩位部長共同宣示合作平台的正式啟動。

這些新聞彷彿在夜空中綻放的燦爛煙火,華麗地點出種種樣貌。

從兩年多前開始,我們協助引進巴西政府文化部在數位文化上領先全球發展經驗,舉辦了「2015臺中軟實力論壇」,並推動數位文化的政策規劃與實踐等等工作,我們認為數位文化不是只有文化內容數位化、不是只跟博物館網站呈現藝術作品有關,它關注使用者的數位生活,串連資料與思辨、對話與合作,是智慧城市等等計畫的核心推動引擎。從兩年前到今天,改變與提升自我的漫長旅途才剛剛開始。

從奇觀化的「亮點」政績到看不見的點滴成果,這一切需要滲透到組織行政、政府與民間社會創造文化改變,文化與科技才算是真正地融合在一起。就連在網路上舉辦公聽會、徵詢眾人對於政策修訂的看法,都需要嘗試改變的勇氣、細緻的技術與不斷修正、越來越「精準」的具體作為。

煙火美麗謝幕的那一刻,漫長旅程還要繼續走下去。希望這些動人的熱情能夠讓我們充飽電,繼續面對路程上諸多不可能的任務與挑戰。

別把文化科技「浪漫化」:不把Google與Facebook這些「他者」的服務視為理所當然,也不視為可以當作跳板、對空揮舞雨傘挑釁的意識形態「風車」,自己當然也不是唐吉軻德。要做到不浪漫,只有跟底層的調查研究攜手走一程:因為要知道整體生態系的全貌,無論是多麼簡略的逼近估計,只能從資料開始。

數位文化並非只是文化內容數位化,不是只跟博物館網站呈現藝術作品有關。而是一連串資料與思辨、對話與合作,政府、民間與行政組織真正融合在一起創造的文化改變。

軟體開發的格言:「吃自己的狗食。」也可以用來檢視文化科技範疇的環境及諸多產品服務。你最愛的《冰與火之歌》的名句貼圖是誰做的?看完tvN與Netflix《秘密森林》之後,你第一時間衝向哪一個討論區來追最新討論?IMDb網際網路電影資料庫也是網際網路最早誕生的服務之一,我們該如何競爭合作,創造出孕育這樣長久數位生命的環境?

我們這個世代已經被各種國族主義過度動員,被虛假的歷史與政治背叛,被風險委外的權貴資本主義擊倒,被攪和大數據的掠奪型商業模式狙擊,被沉重的家庭負荷與少子化未來雙重擠壓。唯一能夠召喚我們的,只有那精準算計觀者的「情感經濟」、一點也不浪漫的日韓美劇了。

人工智慧圍棋冠軍AlphaGo不是故事結束,而是一個新世界的開始。文化資料不僅僅只能作為科技的背景,更將織就構成台前美麗場景的動人細節。我們是否有想過,當人工智慧與機器學習成為顯學的時代,已經不再是克雷.薛基(Clay Shirky)所謂的「認知過剩」的階段,而是「計算力與智慧」過剩社會時,市場上到底還需要什麼樣的產品與服務?這些產品與服務會需要什麼樣的關鍵技術來支撐與突破?這些更新事物所構成的「新文化生活」,又有著什麼不同的可能性呢?

讓我用可能的情境來描述文化科技的衍生面貌。在〈效率市場的加密資料〉(Encrypted Data For Efficient Markets) 這篇文章中,描述著新創團隊Numerai團隊運用一種「結構-保存加密法」來創造出「股票市場效能問題」的開放參與解答,找到了更快速的演算法提升效能。全球文化市場資料的分享與合作,或許會需要這種類似的半遮掩技術,來擴大參與規模、進而導致新算法較容易誕生。

另外一個最近爆出的新聞:Spotify傳出「假藝人」爭議事件。在龐大的版權支出壓力與虧損下,Spotify選擇透過第三方製作公司合作,讓版權方降低版稅分成比例交換高曝光渠道。類似7-11推出自己的白牌瓶裝水與其他iSelect產品,Spotify在歌單中混入了這些「假藝人」,降低成本創造迂迴的收益路徑。這既是串流媒體為了生存的變形方式,同時也是商業交易與社會互動的異質新現象。文化科技會變形增生以往完全不存在的組織、角色、功能,卻扎扎實實地影響了生活的面貌。

我們的文化科技,將為我們帶來各種新生異形事物、與之過招對話。在點燃感動與目睹絢麗璀璨之際,為我們自己,開始準備那能夠走長走遠的行囊吧。

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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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