共享經濟、串流影音、區塊鏈──用信任編織的新社會
共享經濟、串流影音、區塊鏈──用信任編織的新社會

2011年馬克·安德森(Mark Andreessen)著名文章〈軟體正在吞噬世界〉,只是揭開快速變動世界帷幕的序曲。社交網路取代了傳統媒體、真實人際關係來生產生活知識,內容農場取代行銷;我們得以搭乘沒有商業駕駛規範的私家房車,住在沒有旅館行業保險的空間裡,打開網路觀賞個人專屬、客製化的影音串流服務,享用著無人機遞送的快遞服務。

人們離開了提供傳統信任保證的諸多機構,踏進一個一切都是不穩定的變動空間,漂浮在國家、社會、社區和家庭間無法適切規範、完整觸及的所在。大部分時候,我們並不知道我們是消費者還是工人,是產品與服務的購買主體,還是品味資料研究的實驗受試者;是報紙與電子新聞的讀者,還是炒作話題的工具,或是純粹廣告標的受眾。未來主義者與媒體評論家克里斯·里德爾(Chris Riddell)表示:

「簡要地說,信任是被建置在社會的種種『機構』裡的。信任是很昂貴的,而且它來自於前一個階段的剩餘。」

在這種持續變動的暫時性空間,誰能夠克服資訊與產品服務價格生命週期起伏、創造了動態複雜市場中的流動性(流動性的意義,是在市場中維持價格穩定的買賣交易),誰就能夠繼續生存下來,進入下一關一起共同演進。

區塊鏈就是這樣的一股關鍵動力,在背後推動人們有機會重新想像世界的可能性。2015年10月31日,《經濟學人》一篇文章稱呼它是「信任機器」的表徵 ,這個信任是長在無從信任、無法信任、過往無信任基礎的領域之上,意味著區塊鏈作為譬喻性的「機器」,生產著「不變資訊」。但是,要怎麼應用到特定的領域呢?

透過數學函數操作,把不可改變的資訊記錄下來,創造了一個新的基礎。人們根據這個基本原則,加上應用上的各種變形,構想著更為彈性的新產品與服務。

更加結構化交互串接

區塊鏈讓我們開始重新思考社會可以怎麼重新建構。這是一種新的世界:電力作為基礎、由運算力所建構,透過某種集體性的演算法,不斷修正、演進地調整,如何更貼近真實需求的基礎建設。

我們的社會越來越科技化、結構化,社會運作被許多code串接起來,遊戲規則逐漸地被明文化,也越來越具有重要影響力。當然這些串接的過程並非訴諸民主過程、法律物與科技物的協商,也很難攤在陽光下被一一檢視,因此也有很多有識之士竭力要打開這些黑盒子,讓民眾活在更「透明」的社會裡。

火車訂票系統、演唱會訂票系統,乃至於怎麼當獨董、薪董,怎麼開校務會議,甚至天下第一大的大學校長遴選辦法與大學自治都是這樣的「轉變中的串接系統」,他們串接了娛樂、生活,甚至精神理念與未來的價值。

但是同時反撲的也有一大群互相聲援的傳統價值與理念、人情義理、國家認同、意識形態,這些傳統的立場認為,堅持遊戲規則就是一種選擇性的「執法」,凸顯了沒有彈性的治理跟預設立場的「不證自明」。

這些板塊的撞擊力量,足以影響、形塑這塊土地的未來。

資訊社會 2.0

我們該如何運用這些新的工具,來建構一個更現代的社會?

這讓我想到了以太坊(Etherum)去年五月的「拜占庭硬分割」(Byzantium hard fork),由於發現了安全性、內容等問題,所有節點選擇修補並且運行新的系統。硬分割其實是一種協定的升級,沒有升級的就會留在另外一個世界裡面,無法參與進一步的發展與演進。

持續停留在有bug不修的狀態,就像以前的《動員戡亂時期臨時條款》,讓所有的人停滯在一堆相互矛盾的奇異法條裡,也只有能夠搞定這些迷宮困境的「上一批(代)玩家」,才能夠順利存活,這也是這塊土地數十年不變的真實原因。

越能理解社會的面貌(自己內部多重複雜的矛盾現實),選擇用什麼樣的工具來重新建構對話的社會,就越有機會從這些工具與新時代的摩擦、衝突中升級,演化成為一個更好的未來。

文化就是數位

要面對文化與社會的未來,我們得更加全面地面對數位生活。為了要在今日當下的時空裡面展現、傳遞文化、團結眾人,我們要擁抱長年被忽略的使用者需求、視而不見的介面媒介,深化戰壕與門檻、內裡的底層基礎建設,串接生存嘗試的另類跨域實踐,才能夠適切導入能夠持續性成長與自我修正的創意設計過程,留下新社會關係與經驗,帶來不被壟斷與自食其力、更好的社會創新。

對社交媒體一無所悉,在一個純潔無知的數位真空世界中,要瞬間超英趕美、一腳跨入新世紀的高端煙硝戰區,無論任何人都只是在吹噓與「打帶跑」戰術練習。從現在開始,這是一切討論的開場白。

人、技術、通路、協定、內容、平台,元素組合缺一不可。別再以為內容是王了!有限資源與權威心態只能換來幾顆手榴彈。別幻想自己拿到了戰略布局,連戰場在哪,Google Map都沒有辦法顯示呢!(而且6月以後還要收錢喲)。沒有這些對接與突破性的資源部署,衝出去5公尺,能夠知道自己人在哪裡而且還不被殲滅,才有鬼呢!

別再相信沒有驗證過的假傳統智慧了,我們只能夠透過創造新事物來重新編織社會,例如區塊鏈的信任:在無信任處織就新的可能,而敘事方法與互動是方法論。串接上面諸元素,然後試著跟周遭的世界對話,真實的產業只能從真實誕生。

關鍵字: #區塊鏈
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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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