微軟反擊Google,主角是位台灣青年!
微軟反擊Google,主角是位台灣青年!
2005.01.01 | 科技

面對Google所掀起的搜尋風暴,到目前為止,微軟的反應似乎並不是那麼迅速。去年十二月十三日,微軟宣布可下載測試用的新版MSN搜尋工具列,用來強化搜尋電腦中的郵件、檔案以及網路上的資訊;比起Google來,微軟的搜尋功能其實還不成熟,「我們花了很多功夫趕上,但搜尋是一個我們還遠落後的領域,」檯面上,負責資訊服務業務的微軟副總裁梅蒂(Yusuf Mehdi)坦承。
檯面下,微軟卯足全力要贏,而比爾蓋茲把他的秘密武器放在北京。來自台灣、今年三十七歲的馬維英是微軟亞洲研究院的「互聯網搜尋與數據挖掘組」主任研究員,他所領軍的搜尋技術研究計畫,在今年九月成為微軟亞洲研究院的重點領域,直接瞄準Google與雅虎,「網路搜尋技術才剛剛起步,我們今天看到的一切,都還沒法實現電腦的真正潛力,」清大電機系畢業的馬維英,擁有加州大學聖塔芭芭拉分校電腦博士學位,四年前,應老友張宏江(微軟亞洲研究院創辦人之一,現任微軟亞洲工程院院長)的力邀,他結束了在惠普中央實驗室的工作,與家人一起到北京落戶。

**輸入關鍵字搜尋,自動加以分類

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馬維英的任務很單純:與美國西雅圖、英國劍橋的微軟研究人員一起,強化微軟在搜索技術上的深度與廣度,應用在下一代的微軟產品中,包括電腦作業系統、網站編輯軟體、MSN網站以及智慧型手機的網路連接介面,幾乎無所不包。
兩年半來,馬維英與數十位北京同僚加快研究速度,根據院長沈向洋半開玩笑的說法,他們專門在搞「地下互聯網」,但馬維英提醒,正式名稱應該是「Deep Web(深網)」技術,「我們要超越現有網路搜尋的表面關聯排序分析,深入到自然語言、知識類別與影像內容的意義分析,」他說。
馬維英展示了他研究的具體成果。比如,如果想要在現有的Google上搜尋「Java」,得到的結果包含咖啡、程式語言以及爪哇島的風土民情,甚至還有印尼歷史的相關網站,依照被慣用搜尋的結果排序—這是一個被馬維英戲稱為「沒有知識、也缺乏常識」的搜尋模式,如果把同樣的搜尋文字放在馬維英與同僚開發的程式中跑一回,你會得到井然有序的成果:依照電腦、咖啡、地理與歷史等不同類別的資訊結構進行整理,這讓想喝一杯好咖啡的人,不必花時間跟軟體界的是是非非訊息搏鬥。
這種搜尋技術的背後,結合了多種不同領域的研究成果。首先,搜尋程式必須超越網頁表面的文字呈現,深入發掘網頁的資料庫結構(尤其有越來越多的動態網頁)以及區塊組合(網頁上有不同的文字與圖片區塊,必須區別對待處理),並且建立起自我學習的反饋模式。其次,搜尋程式必須理解自然語言的意義,並且以適當的知識類別進行解讀、分類,並且利用分類後的結果繼續學習。搜尋程式也必須超越網頁跟網頁之間連結關係的分析程式,進入到「物件」(object)與「物件」之間關係的資訊判讀,「把整個網路上的資訊視為雜亂無章的表象世界,我們要把它們轉變為有意義的資料庫,瞭解它的內在結構。」運用微軟亞洲研究院開發的其他技術,搜尋的應用可以走的更廣。例如,加上圖像判別技術,使用者可以在網路上輸入關鍵字搜尋特定圖片,例如「飛鳥」,搜尋程式會將找到的圖片,依照內容加以分類:「單獨的鳥」,「一群鳥」,「在海上飛的鳥」……等等。

**建內部知識網站,連接各資料庫

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運用自家開發的搜尋引擎,微軟研究人員建立了專業領域的內部知識網站「Libra」,只要輸入關鍵字,就可以在網路跟各種資料庫中尋找相關研究成果,並且依照年代、機構、引用文章、參與研究人員以及彼此關係進行分析,這大幅縮短了進行研究的時間,讓研究人員可以把精力用在正確的地方,同時找到每個領域可以對話的重要科學家,「每個系所在做教師升等時,都應該用這個程式,看看這個老師的表現到底怎樣,」馬維英俏皮地說。
微軟尚未揭露這些技術用在產品上的具體時程,比爾蓋茲希望等技術更成熟後,一步到位對Google展開攻勢。從購物網站、新聞搜尋、求職網站到約會網站,微軟正在研發中的搜尋技術,幾乎都可以大幅改善相關功能,讓搜尋結果更加有意義;在手持式裝置(包括智慧型手機與PDA)上的應用,更是微軟積極推展的重頭戲,馬維英透露,他的小組就特別為了行動電話的特殊性,重新設計界面,讓小畫面也能方便輸入與讀取搜尋結果。
一般預料,在下一版本的微軟作業系統「長角」(Longhorn)以及MSN網站裡,微軟都將重兵出擊,用核心技術發展出的多項功能,扳回輸給Google與雅虎的城池。這是典型的微軟模式──不搶第一,但在下一個版本的軟體中逐步增加更多功能,最終贏過對手。失去先手,微軟能搶回被Google奪走的光輝嗎?這一回,距離矽谷數千公里外的北京,似乎有著定見……。

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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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