屢遭氣象局潑冷水,熱血工程師不服輸!開發電腦版地震速報獲好評
屢遭氣象局潑冷水,熱血工程師不服輸!開發電腦版地震速報獲好評

如何知道最新地震情況,甚至有機會爭取逃生時間?由電信業者轉發訊息的災防告警系統(Public Warning System,PWS)是政府目前主推的速報方法。但是,如果你的手機不是走4G訊號、或是行動網路不穩,很可能就會錯過通報瞬間。而電腦版的地震速報軟體「地牛Wake Up!」,就是希望能提供民眾多一種輔助選擇。

只要在Windows作業環境下安裝軟體,當程式接收到地震速報,就會顯示地震到達所在位置的倒數時間,並且播放語音提醒。今年2月發生的花蓮地震,就有地牛Wake Up!的使用者錄下房間搖晃的情況與程式通報的現場畫面。

電腦版地震速報軟體,推播穩定性高

地牛Wake Up!的開發者朱偉綸,現年33歲,擁有北科大資工所碩士學位,現在是一間科技公司的工程師。因為對地球科學的熱愛,讓他對地震科技應用著迷,先是在2016年9月完成初版軟體,陸續對大眾開放下載,2018年的花蓮大地震後,讓他的每日軟體活躍用戶衝上高峰,超過2500人。

儘管類似的功能,透過市面上包含中央氣象局、民間業者推出的各式地震速報App都能達成,不過朱偉綸卻認為,就推播穩定性來說,電腦版地震速報仍然有其重要性。

「手機休眠時,每隔幾秒才會喚醒處理連線,這會讓推播訊息無法在第一時間送達使用者手上。」

地牛wake up
地牛Wake Up!台灣地震速報目前提供Windows版下載。
圖/ 螢幕截圖

他表示,電腦版速報軟體雖然穩定性高,但最擔心「伺服器無法負荷」,因為若服務上千乃至於上萬個客戶端,需要運算能力強大的電腦,以及大量的網路頻寬,費用非常驚人。

而這也正是中央氣象局的考量,並未直接提供一般民眾使用電腦版地震速報軟體,而僅提供學術機構、研究單位和公家機關等申請帳號。

雖然朱偉綸選擇採用了P2P網路連線技術,當地震速報發布時,伺服器只需要對其中幾個電腦發布速報資訊,就會立即將速報轉傳給與其相連的電腦,降低伺服器成本。

寫信向氣象局申請速報,以「非公司」為由打回票

不過,他的方法,其實走在模糊地帶。靠的是破解其他「直接」取得地震資訊授權的App,擷取封包再轉傳資訊。「但比起中央氣象局直接提供速報,還是慢了2到10秒鐘」他說。

朱偉綸表示,自己其實陸續寫過兩封信給中央氣象局申請授權,但得到的答案是:目前僅接受公司形式申請速報,讓他感到有些失望。

對此,中央氣象局地震測報中心技正蕭乃祺表示,目前約有15個學術單位、法人和民間公司通過氣象局的審核取得速報帳號,但氣象局每年都會檢討是否收回帳號。 而之所以不開發給個人申請,主要還是「穩定性和風險」考量,擔心個人開發者缺乏團隊資金與設備支援,無法應付地震預報的高時效性需求。 但他認為,願意嘗試開發電腦版的速報軟體,「還是很有勇氣的一件事。」

雖然朱偉綸的請求並未獲得同意,不過他表示,將繼續寫信跟氣象局溝通,且不會放棄目前的速報軟體,希望能證明給政府看,個人開發者的能力不見得會比公司行號來得差。

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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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