AI成為下個支付寶?政策與資本助瀾,AI獨角獸商湯搶食台灣市場
AI成為下個支付寶?政策與資本助瀾,AI獨角獸商湯搶食台灣市場

今年一月,中國商湯科技執行長兼共同創辦人徐立特別來台演講,背後原因在於準備和精誠資訊合作,將電腦視覺技術引進台灣手機品牌與零售業。

台灣可能對商湯不熟悉,但其以人臉辨識等電腦視覺演算法著稱,在對岸名聲響亮,名列CB Insight全球前百大,中國前七大最有前景的AI公司,中國移動、銀聯、華為等都是其客戶。已經走到C輪階段,估值高達30億美元(約新台幣870億元),在2017年七月募集B輪資金時,以4.1億美元,創下全球AI領域單輪融資最高紀錄。「商朝是中國有文字記載的第一個朝代,我們希望代回那個時代的突破。」徐立談起公司的命名淵源。

頂尖學者創業闖天下

「商湯」的湯字,源自創辦人湯曉鷗。湯曉鷗現任香港中文大學信息工程系教授,以GaussianFace、DeepID、DeepID2等人臉演算法聞名,著作等身,曾獲得2009年國際計算視覺與模式辨識會議(CVPR)最佳論文獎,他是該會議創會以來第一個獲獎的亞洲論文。而後湯曉鷗所帶領的團隊常在該會議發表論文,且多次打破臉部辨識數據庫(Labeled Faces in the Wild)的準確度紀錄,湯曉鷗也曾擔任微軟亞洲研究院視覺計算組主任,和微軟合作申請的專利超過40項。

此外,湯曉鷗桃李滿天下,旗下多名學生成為電腦視覺技術公司的創業家,商湯執行長兼共同創辦人徐立也是湯曉鷗的學生,科技部長陳良基也對湯曉鷗印象深刻。

「看商湯的例子,感觸很深。在台灣與商湯同級的技術,在科技部的補助計畫中就有一大堆,而且個個號稱技術比他們好。但,我們的教授,把技術發表在國際會議後就沒心力往下擴張效益,學生只好自尋出路,好一點的留下來當長期的博士後。」陳良基在其Facebook中寫道。

如何與Google、Amazon一較高下?

在群雄並起的人臉辨識領域,技術要成為全球頂尖已不容易,而要往下走找到核心商業模式讓「AI產業化」更是一大挑戰。因此除了技術創新,商湯主要從「商業模式創新」中著手,也就是說,商湯和支付寶一樣,利用中國廣大的市場和法令機會作為商業模式的嘗試。

1.不比演算法大平台,拚商業模式創新

「中國在人工智慧技術上還是美國的跟隨者。」徐立坦言,但他話鋒一轉,「我們在商業模式創新上有很大的機會。」純論AI技術,電腦視覺中的人臉辨識演算法平台,美國巨頭仍是全球佼佼者,中國新創難以披敵。舉例來說,Google GCP、Microsoft Azure與IBM Watson等服務,利用豐沛雲端資源的將AI演算法雲端化「通用」成基礎設施,以大平台快速輸出全球,希望巨大的使用量,撐起國際AI生態帝國。

但就和支付寶一樣,中國廣大13億同質文化市場成為中國AI新創最好的練兵場地。2004年推出,緣起第三方支付的支付寶並非全球首創,Paypal早在1998年就推出雷同服務,走在前面,但支付寶從第三方擔保開始,十年時間走出了餘額寶與芝麻信用分等創新模式。

商湯等新創引領的人臉辨識技術也有異曲同工之妙。商湯人臉辨識演算法握有重要專利,但商湯不硬碰硬,和美國科技巨頭較量演算法平台,而透過B2B2C的模式,快速「落地」各個垂直領域,如新零售、安防監控與照相等各種場景,如與蘇寧易購合作無人店,與京東金融與招商銀行等業者合作金融身份認證系統,與深圳政府合作安防監控找人找車,與小米與華為手機合作智慧相簿系統,並且為今日頭條與快手等公司打造人工智慧引擎。

讓技術快速落地成為商湯近三年營收快速增長主因。徐立並沒有透露商湯最新營收數字,但根據德勤-香港高科技高成長20強數據,商湯科技2014年至2016年三年平均營收增長超過3000%。雖然這些商業模式「變現」力道還很弱,許多服務甚至沒有盈利,但商湯在市場上口碑響亮,投資人追捧,光是2017年的C輪融資就達到4.1億美元,成為湯商重要金援。

2.人臉辨識還沒有在監管的方向上

另外,和北美與歐盟國家比較起來,中國對於個資法與隱私權限制較為寬鬆,也成為人臉與物件辨識等技術公司一個發展好機會,這和支付寶在中國發展時,金融法令對於互聯網業者跨足金融領域,管制並不嚴格有相當相似。

「政府先讓企業做了再說」徐立說,由於人臉辨識還沒有受到政府監管,就像政府對於無人車的開放態度,先鼓勵企業大力發展,再來看有無系統性風險,等到企業成長茁壯,法令再收緊,留給企業巨大的發揮空間。

相較之下,北美的加拿大與歐盟國家對於人臉辨識使用相當嚴格,對人臉辨識的商用化質疑聲浪不斷。像是Facebook未經使用者同意,直接辨識照片人臉,遭批侵犯用戶的隱私權;更別說近日Facebook被踢爆任由「劍橋分析」違法使用5000萬用戶個資,以操控大選的醜聞。加上,歐盟國家將在5月底施行史上最嚴格的個資法(General Data Protection Regulation,GDPR),這些都是美國科技巨頭企業推展人臉辨識的一大阻礙。

但人臉辨識技術被中國政府大力支持,如商湯與中國警政系統配合,將大量智慧錄影機採用在公眾場合。

商湯看台灣:AI支付後發優勢

人工智慧的發展才剛起步,說要找到可靠的獲利模式或成為下一個支付寶可能太早,除了技術優勢,商湯還有充裕資本、廣大市場與較為寬鬆的個資法與隱私政策等優勢可以打這場仗,陳良基就言,「商湯一開始創業,企圖心就非常大,業績也不斷擴大,尤其在中國,所有企業對新技術的導入應用,都是無所反顧的前仆後繼。反觀台灣,對任何新嘗試,常常不斷質疑,完全失去支持創新該有的熱情。」

在這樣的優勢下,商湯不僅死守中國本土市場,也積極地向香港、新加坡與日本等地擴展,目前營收有20%來自海外,而台灣也是商湯「出海」重要一站。「 台灣的支付主流還停留在信用卡時代,有機會直接跳過電子支付邁向AI支付,這是一種後發優勢。 」徐立說。商湯等業者的來台,也給本就競爭激烈的台灣市場人臉辨識商用市場新的視野與衝擊。

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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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