保時捷、空巴都在用,宏星發表全球最輕商用頭盔StarVR One
保時捷、空巴都在用,宏星發表全球最輕商用頭盔StarVR One

宏碁集團旗下新創公司宏星技術(StarVR)在SIGGRAPH2018(電腦圖形及互動科技展)年會中正式發表最新一代頭戴顯示器,包括支援SteamVR2.0定位追蹤系統的StarVR One及光學定位追蹤系統的StarVR One XT,除內建眼球追蹤Tobii系統,還是目前業界最輕僅430g商用機種。

VR雖在遊戲市場熱度高,但企業VR應用被市調機構看好在2020年之後將超越消費市場,產值過半,也因此宏星一開始切入VR市場就以商用為主。

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宏星StarVR發表第二代頭盔StarVR One,支援更大垂直視角130度及眼球追蹤功能。
圖/ StarVR

第二代StarVR One是量產版本

若說第一代StarVR頭盔為開發者版本,則第二代StarVR One系列頭盔就是真正商用量產版,這也是何以SIGGRAPH2018被宏星內部視為一年半以來最關鍵的發表會,宏星副董事長高樹國與技術長Emmanuel Marquez此次也一同出席。由於開發者版本銷售迄今累積營業額就已經超過1億元,內部樂觀預估第二代量產版本推出可受期待。

高樹國表示,娛樂市場專案必須一個一個攻,難度高,但企業市場就如一串串果實,只要環節打通就能盡快連結,新產品推出後,現在StarVR可以解決企業端所有痛點,相信會對銷售量及營業額有很明顯的幫助。

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宏星技術副董事長高樹國看好企業市場未來貢獻。
圖/ 王郁倫攝

而對於宏星一開始先鎖定IMAX、SEGA、杜拜VR樂園等娛樂應用,高樹國也表示,這確實是企業最初的著力點,但現在因為階段不同,會更加強往企業市場邁進,而企業市場重視生態系統完整,所以宏星此次與更多伙伴一起推出應用,不表示宏星要放棄娛樂市場,但很自然的,未來企業客戶比例會高於娛樂產業。

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宏星技術公司技術長Emmanuel Marquez發表第二代StarVR One頭盔。
圖/ 王郁倫攝

攻企業市場兩大條件,生態系統與規格

高樹國表示,要推出企業用VR解決方案,必須要有兩條件到位,首先生態系統要豐富,其次是硬體規格要更好。

也因此宏星發表第二代最新StarVR頭戴式顯示器,現場也一口氣宣布更多生態系統合作伙伴,現場展示了超過9種以上應用場景展示,包括與SteamVR展示VR遊戲、ZeroLight合作保時捷等車款情境體驗與展示,跟Unreal Engine合作空中巴士直昇機駕駛模擬,與Autodesk合作工業設計3D模擬系統,目前應用在福特汽車。

另外SIGGRAPH會場中,包括英特爾、PresentZ、Techviz、Ansys Optis、WorldViz的展示攤位,也展出跟StarVR頭盔合作開發的工程應用,由於第二代頭盔的解析度更高,畫面更細緻,企業應用可以呈現更多細膩的服務,比方WorldViz就開發多人遠距協同開發平台VISIBLE,Optis則作為賓利與BMW等高級車款的體驗展示服務,該公司並能模擬光影變化,充分呈現車款實際在不同場所環境光線下可能會遇到的視覺干擾。

StarVR One頭戴式顯示器是首次在2018電腦圖形及互動科技展(SIGGRAPH 2018)發表,硬體規格上也大幅升級,包括雖廣視角維持210度,但垂直視角從第一代110度提高至130度,讓工程設計開發更便利更直覺,解析度也提高至1600萬次像素,並首度採用VR專業AMOLED面板,內建Tobii眼球追蹤系統,每秒畫面更新率也從60提高至90fps。

在重量上,第一代StarVR開發者版本重量540g,第二代則大幅減輕上近百克,並根據定位追蹤系統不同,推出支援SteamVR2.0定位追蹤系統版本的StarVR One頭盔,重量450g,而支援光學追蹤版本的StraVR One XT頭盔則重量更僅要430g。

開放SDK,定位追蹤系統自由搭配

高樹國表示,推出兩版本追蹤定位系統是期望讓企業客戶有更多選擇,SteamVR2.0版本安裝較為簡易,只需要兩個攝影基地台,對企業而言方便度比較高,而可多人光學追蹤版本對移動定位的精準度高。StarVR One XT軟體介面也開放SDK,讓客戶可以根據自己需求搭配不同的定位追蹤系統,讓企業本來就有定位系統時,可以自由轉換到StarVR頭盔,更為便利。

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SIGGRAPH2018今年在溫哥華舉行,StarVR也以第二大參展商在展覽期間發表第二代頭盔StavVR One。
圖/ 王郁倫攝影

眼球追蹤技術則採用Tobii,能自動測量出使用者瞳距(IPD),並依照個人瞳距校正及優化影像,而且能做動態注視點渲染,只針對眼睛聚焦的地方渲染高畫質影像,降低系統負擔,眼球追蹤技術也可以做注意力熱區圖(heat map)數據分析,讓企業更掌握消費者偏好。

第二代針對企業開發的StarVR頭戴式顯示器具有高度的擴展性,目前SDK(軟體擴充套件)可以支援OpenGL、DirectX、OpenXR、SteamVR、Vulkan、NVIDIA CUDA、NVIDIA VRWORKS、UNITY、UNIGENE等等,舉例而言,未來SteamVR上頭的遊戲都可以在StarVR頭盔上展示,而遊戲開發商也會更有意願在開發SteamVR平台遊戲時,直接以廣視角210度開發遊戲內容。

關鍵字: #宏碁 #Nvidia
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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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