剖析AR眼鏡開發的秘密,和碩設計總監蔣文瀚:最大挑戰是「FIT跟MOVE」
剖析AR眼鏡開發的秘密,和碩設計總監蔣文瀚:最大挑戰是「FIT跟MOVE」

提起和碩聯合,最知名的印象是一家遊戲機及電腦組裝業者,又替Apple生產製造iPhone智慧手機,不過,這家製造業者早已跨入AR眼鏡及車聯網領域,和碩設計(PEGA D&E)創意總監蔣文瀚表示,為打造AR眼鏡,和碩費時成立人體資料庫,也以有專案合作正在開發原型機(Prototype)。

F8 2018 Day 1 Messenger AR
AR應用成大廠布局重點,Facebook 在F8大會上也宣布要使用AR技術在Messenger上。
圖/ Facebook 提供

建立人體資料庫,和碩投入AR眼鏡研發

AR眼鏡普及化最大挑戰是「FIT(舒適度)跟MOVE(行動性)」,人對配件的偏好不同,臉型差異又頗大,預期會是AR眼鏡發展的最大挑戰,蔣文瀚說。

和碩設計(PEGA D&E)創意總監蔣文瀚參加達梭系統(Dassault Systèmes)台灣用戶大會時分享工業設計團隊開發AR眼鏡經驗,他表示,未來科技趨勢有4大重點,包括:無縫相連、數析人生、虛實整合、AI新智能,

目前和碩設計團隊對AR與VR眼鏡、穿戴裝置、機器人投入研究,其中發現穿戴跟AR眼鏡的工業設計最大挑戰,在於人類多樣面貌及移動性,尤其眼鏡變化喜好多元,加上每個人臉型大不相同,為此和碩內部建立了龐大的人體資料庫。

蔣文瀚表示,和碩從產品設計、研發到生產都有完整的著墨,工業設計團隊不斷研究下一個明星產品,搭配達梭的軟體套件設計AR眼鏡時,可以納入人體型參數,直接在設計初期比對是否符合人體工學,在空間中畫出草圖,讓導入3D階段速度加快,更快檢查模型問題在哪裡。

Threal 3D 拍照手機殼
AR眼鏡設計需要建立龐大人體圖庫,才能設計符合人體工學產品,而未來銷售的商業模式也是一大挑戰。

鎖定B2B市場,瞄準觀展、視覺導覽用途

個人化穿戴方面,即便智慧手錶Apple Watch已推出三代,蘋果仍不斷推出新錶帶以迎合不同用戶需求,但大小錶款原本是想給手腕不同粗細的用戶挑選,但結果並非最初所料,比方說,有不少女性選買大尺寸Apple Watch,為的是配大錶可以更凸顯手的纖細,用大手機可以凸顯小臉,這都不是最初想到的消費行為。

蔣文瀚指出,AR眼鏡設計難度比一般眼鏡高數倍,單單是配眼鏡都需要花時間驗光才能配到好,以B2C而言,或許未來AR眼鏡也無法在網路銷售,必須到眼鏡行調整符合個人參數配戴後銷售。

以和碩的AR眼鏡研發經驗來說,蔣文瀚表示,由於B2C商業量產複雜度高,和碩先鎖定B2B市場,比方展覽單位,定義應用場域為觀展、視覺導覽用途,消費者使用AR眼鏡時,現場必須有工作人員提供協助。

由於英特爾宣布解散AR眼鏡團隊Vaunt,讓市場期盼AR眼鏡加速商業應用的前景蒙上陰影,蔣文瀚表示,不清楚英特爾計畫,但他樂觀認為AR眼鏡發展關鍵仍在內容,這需要等待,現階段AR眼鏡要走到終端消費市場仍有高難度,需要有專屬的應用體驗。

和碩目前的做法是先開發Prototype眼鏡,先預想適合的場域,比方導覽、銷售賣場或遊樂場,等客戶開案,再增強體驗功能。而一體成型機種將是開發方向,眼鏡本身處理部分資訊,並以藍牙或WiFi連結至後台是未來趨勢。

和碩也將於台北國際電腦展Computex中展出最新開發的AR眼鏡產品,宣示在新穿戴裝置布局。

關鍵字: #英特爾 #和碩
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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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