化產後憂鬱為創業動力,催生AI寶寶攝影機——專訪Cubo共同創辦人
化產後憂鬱為創業動力,催生AI寶寶攝影機——專訪Cubo共同創辦人

踏入會議室,寶寶攝影機 Cubo 的共同創辦人林欣誼(Joanna)看起來相當有氣勢,170 公分的身高更加強了不少氣場,名片上「首席行銷長」的頭銜讓人直接聯想到英氣外放的女強人模樣。

不過,坐下來接受訪問的林欣誼,在回答問題前,總會先默默地說聲「好」,彷彿在鼓舞自己一樣。這種反差萌,讓她少了咄咄逼人的壓迫感,反倒傳遞出一種堅定的溫柔。

翻開過往的經歷,PayEasy、MOMO、Yahoo、91App,清一色的電商公司,與 Cubo 所專攻的 AI 與硬體領域截然不同。

讓林欣誼勇敢跨出舒適圈,毅然決然離開深耕 10 年以上電商領域的關鍵人物,是雲仔,林欣誼的兩歲兒子。

送子鳥稍來的祝福,卻一併帶來產後憂鬱症

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林欣誼與兩歲的兒子,雲仔。
圖/ Cubo

「我一共做了 6 次人工受孕才獲得第一個孩子。」原本以為孩子的出生能夠讓林欣誼的生活與事業更加圓滿,沒想到送子鳥帶來了恩典,也一併帶來了產後憂鬱症。

兩年前,懷胎 7 個月的她挺著大肚子加入了丈夫的團隊寵物攝影機 Furbo,前往美國籌備登陸募資平台 Indiegogo 的工作。募資相當順利,兩個月內就成功募得 1,500 萬台幣。

林欣誼一邊享受成功的戰果,一邊與丈夫不斷規劃著育兒藍圖。這是引領她不斷前進的動力,「我要為了兒子更努力,以身作則,成為孩子心目中最棒的媽媽」。

Furbo 在美國獲得相當成功的迴響後,林欣誼回台生產。自此,出現了重大的轉捩點。

「每一天都從睡夢中驚醒,擔心孩子趴睡,或棉被覆蓋口鼻窒息,每兩三個小時就想親眼確認一下孩子還好嗎?」,夜夜難以成眠的她,情緒上也發生了改變,「過去看到老公碗沒洗也不是很在意,那段時間卻會生氣要他馬上、立刻把碗洗好」。在諮詢過醫生與朋友後,林欣誼才知道自己罹患了產後憂鬱症。

醫生建議他們每週選一天遠離孩子,不管是看個電影也好、散散步也好,隔出一小段沒有孩子的空間,找尋自己的生活。

在這段時間,林欣誼不只想盡辦法找回產前的開朗與活力,另一方面,她不斷詢問身旁的人,是否遭遇到相同的夢魘,發現許多媽媽都非常害怕孩子趴睡所引發的窒息問題。

從這一刻開始,Cubo 的雛形漸漸在心中萌芽。

以使用者為核心,募資平台上快速爆紅

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Cubo 結合 AI 主動偵測如「口鼻被異物覆蓋、趴睡」等潛在危險事件,並透過手機App發送預警通知,讓爸媽隨時掌握寶寶狀況。
圖/ Cubo

打造一個讓媽媽能夠安心,自己也能夠放心的寶寶攝影機,成為了夫妻倆的共識,於是組建了團隊進行產品開發。過去打造寵物攝影機 Furbo 的經驗,讓 Cubo 團隊快速找到核心理念:「以使用者為中心」。

聽起來真的有講跟沒講差不多,不過 Cubo 卻把這個概念落實到 DNA 中。第一次聽 Cubo 的 pitch,會誤以為自己身處什麼學術場合,不管是找尋醫師共同研究,用堅實的論文資料為產品功能背書,或是找了 158 位父母進行深度訪談,在台灣與美國共發了 8,000 份問卷,為的就是達到「無我」的境界, 讓使用者來決定一切 ,不讓團隊主觀的意識「污染」產品的走向。

「第一次創業總是奮不顧身、孤注一擲」,林欣誼第一次創業是與丈夫共同創立販售寵物用品的寵樂網,一昧複製別人的概念,並沒有為他們帶來成功,創立兩年就宣告倒閉。「這次之後我們大徹大悟,每一個決定都要回歸市場驗證」,二次創業的他們,不斷利用市場客觀的聲音驗證自己的 idea 是否流於「自 high」。

舉例來說,Cubo 的外型是鳥,其實是使用者在許多動物形象中選擇出來的;另外就連產品介紹,Cubo 都透過問卷與訪談調查,找出最吸引使用者的文案順序。最終的結果令人十分滿意,在募資平台嘖嘖上,Cubo 僅以短短兩天就募得 500 萬台幣,是募資目標的 5 倍以上。

創業家與媽媽身份如何共存?神隊友老公是關鍵

Cubo 於嘖嘖平台初亮相獲得相當不錯的成績後,林欣誼沒有閒下來,「接下來會以網頁內容對使用者進行調查,看怎麼進行優化」,越來越忙的她,如何在創業家與媽媽的兩個身份中保持平衡?

「許多人認為創業跟育兒是互斥的,難以兼顧,但我卻覺得是一種互補」,林欣誼認為在照顧完孩子後,處理 Cubo 的事務是一種心態轉換,能夠讓育兒所累積的鬱悶有個宣洩的出口。「更何況,在處理完創業所遭遇到的困難後,照顧小孩所遭遇到的麻煩好像變得簡單一點了」。

不過,更重要的是夫妻的相互扶持。與丈夫共同維持的育兒觀念,才是支持林欣誼在「媽媽」與「創業家」之間保持平衡的關鍵。以照顧雲仔來說,她與丈夫互相 cover,沒有誰是單一的照顧者,不會有媽媽擔子比較重的情況。

「一邊創業、一邊帶小孩當然很累,不過我們總希望小孩子可以勇敢追夢,怎麼談到自己卻縮了起來?最好的教育,就是身教,創業與育兒當然能夠並存」,林欣誼停頓了一下,接著說:「我希望雲仔可以記住,我們這些大人談論夢想時,眼睛閃閃發光的樣子」。

訪談中的最後一個問題是:「有沒有什麼話要對老公說」?

林欣誼先是看著從頭到尾都陪著一起訪談的丈夫笑了一下,原本以為會產生一點粉紅色的尷尬,她卻非常堅定、順暢地說:「他真的是一個神隊友,不管是創業還是家中的事務,我們不只是夫妻,也像是朋友,他總是可以找出很多盲點,當我們成為彼此的鏡子,很多困難都可以一起解決」。

就像是事先排練過這個問題一樣,一氣呵成。

關鍵字: #群眾募資
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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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