上半年營收跳增3倍,iStaging如何用不到百人團隊滿足逾50國跨產業需求
上半年營收跳增3倍,iStaging如何用不到百人團隊滿足逾50國跨產業需求

「今(2018)年應該可以比去年成長5倍。」iStaging愛實境創辦人暨執行長李鐘彬表示,上半年業績跳躍式成長了3倍,下半年動能可望持續,而且除了營收成長,預計第三季也有機會開始賺錢。

大環境成熟推升VR應用發展

iStaging營收快速成長的背後,有幾個主要原因,第一是VR頭戴顯示器的硬體發展愈來愈成熟。因為iStaging提供的是VR、AR軟體解決方案,如果能夠乘載其解決方案的硬體端不夠普及,或效果不夠好,推動上就會很困難。

而李鍾彬所謂成熟,包括在產品設計上,已經開始有愈來愈多不需要透過手機、不需要接線連上電腦,卻也不會犧牲太多觀看體驗的VR一體機。更重要的是,相對於過去VR頭戴顯示器搭配高效能電腦的整套設備支出可能不下10萬元,今天以Facebook和小米合作的Oculus Go來說,209美元的訂價,換算台幣則是不到6500元。

Oculus Go
Oculus Go換算台幣還不到6500元,對於相關應用普及有一定的幫助。
圖/ Oculus Go 提供

試想,當硬體採購成本從原本可能需要10萬元,一口氣降到1萬元以下來看,勢必有助於提高企業客戶導入VR、AR解決方案的接受度,同時隨著環境成熟,客戶心態也漸漸不再只是嘗鮮而已。

不過iStaging的成長背後,不單純只有大環境在後面當推手。

不只是「宅妝」,產業觸角橫跨電商、汽車、旅遊

如果是比較早認識iStaging的人可能知道,最早他們是以房產相關解決方案起家,如透過VR看屋,或是傢俱導購等等,台灣的永慶房屋就是他們的客戶之一。而這也是為什麼一開始iStaging的中文公司名稱會叫做「宅妝」。但可以想像的是,如果只鎖定台灣的房產市場,那未來發展空間無疑是受到侷限的。

所以後來他們先是在2016年獲得阿里巴巴台灣創業者基金的投資,走入阿里巴巴生態系,開始接觸到電商客戶,發展相關解決方案,進而也因為阿里巴巴平台上有上千萬個商家,讓他們得到接觸各行各業的機會,陸續發現汽車、教育、旅遊等許多垂直產業都也都有VR、AR應用需求。

只是需求缺口看到了,實務上可能面臨的挑戰是,一套解決方案不可能滿足所有產業、所有公司的需求,隨著產業別擴大、客戶數增加,iStaging必須避免讓每一個客戶都變成高度客製化專案,才能在有限度人力擴張下,快速成長,卻不至於變成有如「代工廠」的角色。

鎖定產業龍頭,讓資源最大化

因此iStaging採取的策略是:鎖定產業龍頭。這一方面是因為李鐘彬看準「採用新科技有助企業形象」,這點會讓產業龍頭對他們的解決方案有較高接受度,同時他認為企業龍頭也確實比較有餘裕能夠嘗試新科技、新應用。

除此之外更重要的一點是,他相信龍頭企業對於產業的未來走勢和掌握度比較高。透過和龍頭企業的密切合作,iStaging可以在提供技術服務的過程中,同時深入了解該產業需求痛點,也就更有機會將力氣精準地用在對的地方。李鐘彬認為企業發展一定要不斷試錯,但錯也要錯得值得。

若以房地產產業來說,他表示iStaging目前在法國、加拿大、紐西蘭、台灣等地,都是跟當地最大的房產業者合作。

當然,要拿企業龍頭的訂單也不是那麼容易,因為企業規模大,做事也更謹慎,往往前期評估可能就花掉3個月時間,才能換來小規模測試的機會,等到解決方案真正獲得認可,大量採用,可能又是半年、一年後的事情了。而這可能也是為什麼一直到成立的第8年,iStaging營收才有比較顯著跳升的原因之一。

減法經營,別人能做的就不要自己來

不過單單鎖定龍頭企業這個策略其實也還無法解決所有問題,因為iStaging想要服務的目標產業不只有一個。所以李鐘彬提到,他其實一直都是用「減法」在經營公司,也就是「別人能做的事,就不要自己來」盡可能讓團隊維持在精實的規模,專注於核心能力的提升。

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iStaging執行長李鐘彬(右)今年找來方怡雯(左)擔任公司的營運長暨台灣區總經理
圖/ 何佩珊攝影

「有些錢就是要讓別人賺,不一定什麼都要自己來。」他相信如果當初的想法是什麼都要自己做,那現在公司的營運資金恐怕早就已經見底。這也是為什麼iStaging既不自己做硬體,也不生產內容,只專注扮演中間的平台角色。還有就銷售端來說,他們也會依產業別去尋找當地代理商夥伴。

而減法原則也同樣適用於核心技術開發這件事。如同前面提到的,畢竟iStaging想服務的不只有單一產業,所以要如何讓3、40人的研發團隊有效率地因應遍布逾50國,橫跨不同產業、不同客戶的需求,其實是很大的挑戰。

所以一方面在優先排序上,他們一定要做的,就是找出所有需求的最大公約數,同時也努力讓更多事情可以讓客戶「自己做到」,如開放SDK和API,就可以讓客戶在iStaging提供的既有平台基礎架構下,不必耗費太大力氣就能針對各自營運上的細部需求,自行開發解決方案,也藉此創造該企業的服務獨特性。

持續打造更大舞台

藉由外部環境推力,加上內部策略逐漸看到成效,在公司成立的第8年,iStaging營收開始看到比較大的跳躍,也預期下半年將有機會開始獲利。

李鐘彬表示,接下來他們將持續努力打造更大的國際舞台,他相信:「我們能做的事,是現在的100倍。」

關鍵字: #VR_AR_MR
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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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