你真的想要一座智慧城市嗎?
你真的想要一座智慧城市嗎?

《科學人》最新一期的報導〈關於智慧城市,人們不願面對的真相〉,整理了最近智慧城市的重要新聞:比爾.蓋茲(Bill Gates)11月13日宣布,要在美國亞利桑那州沙漠裡買下2萬5千畝土地,從無到有打造一座智慧城市。美國EasyPark公布了全球2017智慧城市索引(2017 Smart City Index),台北名列第57名,第一名是哥本哈根。

然而這篇文章的作者史密斯(Kendra Smith)卻宛如「國王的新衣」般直接指出:「當前的智慧城市現實是,根本沒有一座城市稱得上智慧。」

作者認為,截至目前為止,我們所謂的智慧城市其實只是個別的智慧專案計畫,無論是匹茲堡費城交通局花費3千萬美元推動、能夠自動因應車流狀況調整的智慧號誌系統,坎薩斯市政府投資1千5百萬美元打造智慧照明計畫,透過內建感應器在沒有行人與車子時自動關閉街燈來節能省電,預計減少兩成到三成的電力浪費。這些個別的亮點專案都展現了智慧城市科技的「潛能」,但卻無法代表網路相連、點對點的規劃每一個角落街廓、完整的智慧城市。

「智慧城市潛能與現實之間脫鉤的一個很大的原因是:智慧城市是數位世界混合匯流之處,但是可能也是與非數位世界的『撞擊之處』。非數位議題包括傳統治理、社會正義、政治、意識形態、隱私與財務成分,當智慧城市規畫開始變成重要的因子時,這些都不是那麼聰明、有效率或能夠彈性適應。任何一個不聰明元素都可以搖身變成攔路虎,而且當與其他城市中的長期問題結合時,比重成長得愈來愈巨大。」

其實這後面是我們自己對未來描述模式,所造成邏輯問題的反撲。我們選擇性地用某些「可以變聰明」的元件,來代表整個數位化城市的全貌。卻沒有考慮那些被忽略的元件,在長期忽視與醞釀下的連動影響。

這樣的聲音不是第一次被聽見。在倫敦政經學院(LSE)城市計畫中資深研究員、美國的都市分析專業者格林菲爾德(Adam Greenfield)長期扮演著烏鴉的角色,認為智慧城市這個概念把科技擺在民眾前面,忽略了那些最基本讓我們作為人的基本要素。他對科技沒有意見,也是先進技術的早期倡議者,但是他認為對所謂智慧作業系統、資料分析與演算法將是影響我們未來的關鍵這個看法,目前已經有來自全球各地的疑慮與批判我們不能忽略。

2014年的LSE報導〈把智慧城市變笨吧!〉,與他的著作《反對智慧城市》(Against the Smart City),認為這個問題不只是智慧城市的修辭學與話術出了問題,媒體無法揭露這是一個大型科技公司的行銷利多現象,報導智慧城市但是卻沒有辦法批判思考與討論後台政治的種種連動關係,這些也讓智慧城市的「智慧」遮蔽了人們的雙眼。格林菲爾德自己本身也是物聯網社會影響與設計的最早論述者之一,除了不再用鳥瞰的方式、而是用「由下而上」的觀點來重新檢視智慧城市之外,近年來更轉向思考與檢驗哪些「激進的科技」,例如區塊鏈,可以合作形塑城市的未來。

智慧城市不是新的故事,而對智慧城市的批判也已經有其歷史。只是長久以來,這些論述分屬不同的陣營,各自有一套看法與觀點。我好奇的是,為何是現在?為何現在我們在社交媒體上聽見愈來愈多人在關注這樣的意見看法交峰?當《科學人》這樣的推廣科學與技術觀點的科普讀物,都開始反省智慧城市的時候,代表著什麼意義?

我覺得可以跟OTT線上影音串流服務喧囂塵土的使用現象一起思考而獲得啟發。作為剪線大軍的一員,OTT的使用者是什麼樣的人?是不再付費給任何廣播電視節目的寬頻網際網路使用者。這些人跟傳統的廣播電視節目用戶已經完全不同。當網際網路的使用者數量不斷增長,他們不會再回到傳統的使用情境時,新的議題與需求便將取而代之,成為資訊社會新的主流議題。

智慧城市也將面對這樣的轉變。傳統使用者不依賴網路,需要傳統的服務來銜接這些公民的日常生活──而這些想像就是過去智慧城市主流概念的核心情境。一但人們遭逢愈來愈多先進的應用,傳統服務不再能夠滿足大家時,也將帶來智慧城市的改版與升級契機:「這個時候」我們就需要更包容性的智慧城市概念來引導人們前行。

我的書包裡總是擺著一本令人反覆翻閱解讀的城市與科技著作,安東尼.湯森(Anthony Townsend)的《城市的未來,應該要是什麼樣子?》。在未來的智慧新風貌中,公民的參與會是最重要的關鍵。唯有認同,才會參與,而今日我們所要形塑的智慧城市文化是什麼?我們的智慧,怎麼照顧那孕育眾人的土壤與文化?數位文化怎麼跟傳統文化攜手並進?

「讚嘆智慧,感恩智慧」,這些沒有標準答案的申論題,會是未來智慧城市升級版的新挑戰。

智慧化以後的城市,台北與台中、高雄,跟上海,東京,紐約,哥本哈根或者吉隆坡、雅加達,有什麼不同?

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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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