買HTC團隊補齊研發戰力,Google實現硬體野心的下一步是什麼?
買HTC團隊補齊研發戰力,Google實現硬體野心的下一步是什麼?
2017.09.21 | Google

Google正式宣布以11億美元併購宏達電旗下負責Pixel開發的2千人團隊,也再一次揭昭Google對硬體的野心。

併摩托羅拉是為專利,買HTC團隊才真正要攻硬體

這次併購案可能會讓很多人想起,Google曾在2011年以125億美元買下摩托羅拉移動(Motorola Mobility),但這兩起併購案其實有很大本質意義上的不同。首先,六年前那場併購主要瞄準的是專利,不是硬體。當時Android正在起飛,卻也面臨專利威脅,身為領頭者的Google需要專利保護自己,也力保Android生態系的延續。

另一方面,對當時的Google來說,Android作業系統雖然已經廣泛受到三星、HTC、LG等各大手機廠商採用,但當時黑莓的BlackBerry OS、諾基亞的Symbian都還有一息尚存,微軟對手機市場也一直虎視眈眈,另外三星則是一直想開發自己的作業系統,因此Google還是必須顧慮其他手機品牌商的感受。

而且Google推廣Android的主要目的是讓更多人使用Google服務以獲取數據資料,至於賣硬體的微薄毛利從來就不被Google放在眼裡,做硬體在當時沒有急迫性也沒有必要性。這也是為什麼市場會形容當時的摩托羅拉移動在Google就宛如一個爹不疼娘不愛的孤兒,時隔三年,就被以29億美元轉手賣給聯想。

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Google在2014年將摩托羅拉移動賣給聯想

但時移事易,如今就像微軟可以毫無顧忌地開發Surface系列產品直接與硬體品牌夥伴對打一樣,當Android系統的江山底定,即便硬體夥伴對Google跨足硬體有怨言,卻已無法說離開就離開;加上軟硬整合能力直接關乎Google未來在物聯網、AI世代的戰力,都迫使Google必須採取一連串更積極的作為來解決Android開放系統過於破碎化的痛點。

新部門、新主管、新品牌,Google不再掩飾對硬體的野心

首先,Google在去(2016)年4月正式整合了過去分散各地的Nexus手機、Chromecast等產品線,成立獨立的硬體部門,同時還延攬摩托羅拉前總裁,現任Google硬體資深副總裁奧斯特羅(Rick Osterloh)擔任部門負責人。隨後在2016年的Google I/O大會上,Google也進一步發表首款Google品牌手機Pixel,不再與華為、LG等其他品牌廠聯名。而今(21)日宣布買下HTC過去配合Google開發Pixel手機的2000人團隊,更進一步展現出他們在硬體發展的決心。

雖然Google過去採取ODM的合作方式可以是一種方法,但智慧型手機市場競爭激烈,速度、品質都可能影響戰局發展,特別是當你要面對的是蘋果這樣的頂尖高手時,更是任何細節都不能放過。

而且也別忘了,智慧型手機產業雖然已經相當成熟,還是不斷有新技術在演進,如在蘋果發表會上受到關注的臉部辨識功能Face ID,其實就需要一定的硬體開發整合門檻。而這對於缺乏硬體基因的Google來說,絕對不是一件容易的事。

但與其要自己從零到有打造新硬體研發團隊,擁有雄厚資本的Google,碰上了有資金需求和新發展規劃的HTC,自然是直接將一個擁有多年經驗的成熟硬體開發團隊併進Google更具效益。而且相比於Google之前對摩托羅拉移動和智慧溫控器Nest等的併購案,HTC團隊和Google早有多年合作關係,相信也有助於加快度過磨合期。因此就像奧斯特羅今日在記者會上說的:「Google的硬體發展還在初期,這(指併購HTC Pixel研發團隊)可以為我們邁開很大一步。」

補齊硬體研發實力還不夠,Google的下一個挑戰是什麼?

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Pixel去年發表時雖然得到不錯的評價和關注,但出貨卻不太順利
圖/ 截自Google

不過真正要把硬體做好,Google恐怕還得再多跨好幾大步才行。

事實上,從去年Pixel手機發表後,供貨不順和頻頻傳出災情的狀況不難看出,硬體研發不是Google唯一需要補上的洞。畢竟相較於過往Google開發出新功能只要放上網路就可以快速觸及數以億計的終端使用者;硬體則是在研發設計之後,還要經過製造、測試,採購、管理上千、上萬項料件、庫存,以及經營通路和行銷宣傳,最終才能抵達消費者的手上,而且別忘了還有售後服務的工作要做。這無疑是一條相對更長,且對Google也更陌生的一條路。

回想智慧型手機剛起飛的那幾年,HTC的研發設計能力其實相當受到全球市場肯定,但後來因為缺乏掌握關鍵零組件供貨的能力,又比不過別人的行銷宣傳財力,也就逐漸失去市場佔有率。而現在對Google同樣是如此,縱使有能力做到最好的軟硬體整合,設計出頂級手機,但若無法承諾一定規模的出貨量,那零組件業者也會很現實地將對你的供貨排序往後移,更別說新技術生產初期的良率通常比較低、產能也小,那有機會搶先應用的品牌商也就更少了。

Apple iPhone Event
蘋果堪稱是軟硬整合的模範,但靠得絕對不只是研發能力而已

再往後走,還要面臨通路關係、行銷實力,以及售後服務的考驗,才能觸及終端消費者市場,也只有產品到了消費手上,才能真正展現出影響力。但這些環節其實也都不是Google過去擅長的工作。

而且別忘了,Google或許走出了新的一步,但在軟硬整合這條賽道上,Google不是唯一的參賽者,前方已經有遙遙領先的蘋果,周遭則是環繞著微軟、Facebook、Amazon、三星等強敵,各有各的優勢。或許Google會持續併購、挖角,也可能自己重新打底來彌補不足,唯一可以肯定的是,在抵達終點線之前,Google仍然有許多坑洞待跨越。

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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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