一年誕生兩隻獨角獸Lime、Bird,共享電動滑板車商業模式可行嗎?
一年誕生兩隻獨角獸Lime、Bird,共享電動滑板車商業模式可行嗎?

Lime 與 Bird 可以說是美國崛起最快的兩支獨角獸。

目前兩者專攻的共享電動滑板車領域發展不過短短一年多的時間,Lime 在獲得 Google Venture 領投的 3.5 億美元融資後估值達到 11 億美元;Bird 則在紅杉資本的支持下,估值高達 20 億美元。

一台車每日平均收入30美元,粗估15天就能回本

共享電動滑板車的商業模式與共享單車相同,收費方面 Bird 與 Lime 價格幾乎沒有差異,在綁定信用卡等資訊後支付 1 美元,即可以開始騎乘,每分鐘收費 0.15 美元

bird
Bird 等共享電動滑板車成為某種「潮」的象徵。

根據 Lime 聯合創始人 Toby Sun 的說法,平均每一台車每天可以被騎 8~12 次,平均騎乘時間為 15~20 分鐘,收費約為 3 美元。以舊金山地區來說,政府方面規定初期只能投放 1,250 輛,若每一台車的利用皆達 Lime 創始人的說法,我們可以初步計算:

每一台車每天被騎 10 次,一次騎 20 分鐘,共 1,250 台。舊金山地區每天的收入為 37,500 美元(約新台幣 112.5 萬元)。平均每台車每日則可收入 30 美元,儘管目前尚未知道 Lime 與 Bird 電動滑板車的造價,但 Toby Sun 透露約為「數百美元」。在查詢過 Amazon 的價格過後,如果暫訂一台電動滑板車的成本以 450 美元來看, 15 天內在不包含充電、維修、管理的情況下能夠回本 。

共享電動滑板車與共享單車的商業模式有個共同毛病,皆須以「量」來衝高收入。

就目前各大城市皆嚴格控管投放數量的情況下,能先獲得最多投放允許的企業將擁有極大的優勢,這也可以解釋兩大巨頭 Bird 與 Lime 都在尋求除了美國之外,進軍歐洲的機會。

若企業能維持城市中數一數二的投放量,並大量在多個城市中投放,商業模式上似乎勉強有可行性。

尚未解決問題:投放量與充電

而提到投放量,就與每個地方政府的政策有關係。美國如紐約是直接禁止電動滑板車、歐洲也不是每一個國家都有開放。若想達到大量的投放數,則須與各國政府打交道。

如 Bird 便訂下了三大準則:

1.每日整理車輛:每晚 Bird 都會派出團隊巡視街道,將車輛一一停好。
2.合理的車輛投放數:Bird 會在審視成長數字後,提出合理的車輛投放數。
3.收益回饋:每日、每輛車將捐贈1美元給政府,以建立更多的腳踏車車道等基礎建設。

為的就是獲得政府的青睞,以加大電動滑板車的投放數量。

充電則是另外一個問題所在,在無樁式的情況下,電動滑板車充電相當倚靠每日的巡迴人員,自然成為另一個推高成本的問題。不過根據《The Atlantic》的報導,Bird 靠著當地的年輕人流行起「獵鳥(Bird Hunting)」活動,做為替電動滑板車充電的生力軍。他們會在閒暇時刻將 Bird 的電動滑板車帶回家充電,每一台車Bird會支付 5~20 美元不等。如果你必須翻山越嶺才能「獵」到那台車,那你就能獲得 20 美元,有些年輕人一晚就可以賺取 600 美元。

為什麼是電動滑板車,腳踏車不好嗎?

很簡單,就是懶。

在一定範圍內,就創投 Mark Suster 來說,他認為 5 公里內的路程是電動滑板車最適合的距離。而腳踏車則更適合 5 公里以上的路程。

另一個則是騎乘體驗,歐洲風投 Index Venture 的 Martin Mignot 認為「站上去,就可以騎著走」是相當大的誘因之一,特別是在自行車道設置完善的城市,在不想費力、出汗的情況下,電動滑板車自然成為了首選。

最大贏家:小米

較令人意外的是,在共享電動滑板車中的最大贏家,可能是遠在中國的小米。

LimeBike
Lime的電動滑板車由Segway/Ninebot製造。
圖/ shutterstock

Bird 的車輛是由小米打造的「Mi Electric Scooter」;Lime 的車輛則是由 Segway 製作。Segway 為美國電動平衡車鼻祖,卻被中國電動車品牌 Ninebot 聯合小米收購。目前兩大巨頭皆跟小米有相當密切的合作,不管未來共享電動滑板車發展如何,小米都是其中贏家。

而提到美國電動平衡車 Segway 的命運,也許是這些共享電動滑板車可以借鑑的未來。有其他風投公司的從業者認為,目前投資人有點過度盲目堆高 Bird 與 Lime 的估值,電動滑板車有可能是未來交通其中一種方式,但不會扮演重要的角色,就跟 Segway 一樣,原本有望成為未來短程交通的解決方案,但實際上,它並不是。

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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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