郭台銘精心布局的8條戰線
郭台銘精心布局的8條戰線
2004.09.01 |

7月19日下午2點,鴻海位於台北縣頂浦工業區的全球研發中心正式動土。鴻海集團技術長陳杰良忙著招呼所有的來賓,包括總統府秘書長蘇貞昌、經濟部長何美玥等都到場慶賀,何美玥更期許鴻海的研發中心成為「民間工研院」。
此刻,正是美國矽谷時間前一天晚上8點,鴻海矽谷聖荷西的研發中心仍燈火通明,鴻海在日本、捷克、芬蘭、大陸、墨西哥都有研發中心,各自負責不同的研發任務,像日本是精密機械、歐洲是無線通訊、矽谷則是光學薄膜、光機電整合及e-Paper等。陳杰良指出,目前鴻海在全球各地的研發人才已有5000人,現在如果再加上台灣的3000人,全球研發人才將突破8000人,稱「日不落研發」一點不誇張。

**八大核心技術
布局深沉,難以捉摸

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每一分錢都算得很精的鴻海,現在願意3年內在台灣投入120億元研發經費,也說明了鴻海這次有備而來。鴻海布局的八大核心技術分別為模具/CAD/CAM/CAE機構軟、硬體設計;BTO/CTO供應鏈;連接器介面科技;表面黏著生產線製造技術;無線技術、區域無線技術;熱傳/散熱機構材料;奈米級精密加工技術應用;光學薄膜加工技術。
陳杰良指出,研發總部設在台灣的「奈米研發中心」,投入六大「奈米技術領域」:包括「奈米模具」、「奈米機械」、「奈米熱傳」、「奈米電池」、「奈米顯示器」、「奈米光學」等領域,直接應用到鴻海製造的產品。
光是肉眼根本看不到的奈米,會為鴻海展現什麼樣的爆發力?陳杰良舉例,像在「奈米熱傳」技術方面,鴻海已與英特爾(Intel)展開密切的合作開發關係,簡單的說,當英特爾的晶片組速度愈跑愈快、面積要愈做愈小,但是散熱問題要如何解決?這就要靠連接器廠商投入更尖端技術。
兩年前鴻海率先量產出Pentium4的連接器Socket478,反觀對手由於無法準時開出,讓全球主機板業者為之瘋狂,沒有鴻海的連接器就無法出貨,也讓鴻海產品的毛利率達到30%以上,這也說明了未來如果鴻海能順利進入「高科技」的奈米連接器,就能繼續維持優勢。
經濟部部長何美玥在鴻海全球研發中心動土時表示,從鴻海的英文名字Foxconn,就可以體會到鴻海為何會成功的道理。她說,Fox就是狐狸,行動迅捷無比,來無影去無蹤,就如同從事電子代工的鴻海,表面上大家都看不到鴻海產品在那裡,事實上大部分的電腦產品,都應用鴻海的零組件,讓競爭對手摸不透。

**貫徹垂直整合精神
關鍵技術,一一拆解

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鴻海其實2年前就開投入奈米的「光通訊技術」開發,除了奈米熱傳,像碳奈米管顯示器、奈米電池及奈米機械等。而這些其實都和關鍵零組件有關,事實上回到所謂的「CMMS」快速零件模組化服務的「營運模式」,還是可以看見鴻海的研發策略,花旗美邦證券亞太研究部副總裁楊應超指出,鴻海的「垂直整合」愈走愈深,也讓「製造的鴻海」必須走向「科技的鴻海」。
垂直整合的精神,在於每一個環節零件的掌握。以過去鴻海投入的光通訊為例,鴻海把光通訊從「材料」到「系統」的產品結構和技術結構分開,把所有技術IP全部展開來看,然後找出自己的路徑,像光通訊涉及幾個基本的技術:玻璃材料、鈮酸泥、鉭酸泥(晶體)等整個技術在過去二、三十年的演變非常的複雜,也有很複雜的知識在裡面, IP散佈在不同的國家,所以一家廠商要很快進入新領域,必須要有很好的知識系統,建立非常龐大的產業資訊庫 data warehouse。「在台灣看不到有人這樣做,大家不是亂做,要不就亂抄。」前鴻海法務長周延鵬說。
鴻海會如此的投入研發,其實和過去「從小被打到大」有很大關係,資深的法務及研發人員都記得,有好幾次過農曆年前一、二天,接到美國連接器的大公司控告,然後整個年節泡湯,尤其早期產品種類少時,這類官司幾乎會讓公司致命。而郭台銘當時雖然會覺得不公平,但體認要建立一個紮實的工業基礎、技術基礎,絕對沒有白吃的午餐,一定要很長期的耕耘。像光通訊光是研發就花了一億台幣,其中「梯度折射率透鏡」(GRIN),光專利報告就超過1公尺,內含將近二、三百個專利,都要一一拆解。

**走向機電整合的路線
出了實驗室,講究執行紀律

**鴻海技術長陳杰良指出,把鴻海的專利架起來,可以看到整棵「產品樹」,看到核心技術在哪裡,和營業額都是正比的,而且鴻海已建立自己的知識軟體,做每天的自動統計分析,觀察整個三級產業每天科技技術的變動!周延鵬也指出,真正知識經濟要做到「每一天都能檢視全球有關產業的產品、技術、IP(智財)變動和發展,然後才能再找出問題,知道下一步該怎麼辦。」
融合鴻海在過去30年在機械模具打下基礎,現在結合「電子」,走向「機電整合」的路線,加上大量生產的優勢。「走出實驗室,沒有高科技,只有執行的紀律」這是郭台銘的名言之一,也說明了研發的最後成果,還是要靠執行力來展現,郭台銘有一次也對朋友提到,科技公司能不能在市場上成功,「其實不在『科』的發展,而在『技』的發展。」
其實鴻海全球研發中心設立,最特別的就是由陳杰良擔任技術長領軍。事實上陳杰良能得到郭台銘的信任,除了台大機械系畢業、並同時擁有電機博士的背景外,主要還是他有豐富的市場和管理經驗,不會讓鴻海的研發走入「象牙塔」。

**創新者的兩難
製造的文化,變成研發的文化

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陳杰良在美國25年曾歷任Kaiss董事、全球第一大磁碟機公司希捷(Seagate)科技平面顯示技術計畫主持人。一名鴻海內部的人士就指出,「陳杰良的個性開明,且執行計劃明確,下面的研發工程師都很服他。」
了解研發工程師的想法,是陳杰良最大的優勢之一。陳杰良指出,科技研發最重要的是耐力與創意,即使在倉庫研發也無所謂,但是蓋1座體面的研發中心,則可收吸引人才之效。像鴻海為強化研發實力,還特地延攬日本知名大科技公司已屆退休之齡的頂尖研發人才。為了安置這些研發人才,頂埔研發中心藍圖中,還有員工宿舍、游泳池,甚至網球場等休閒設施。
而這也是鴻海要投入全球研發的最大挑戰,從「製造的文化」轉成「研發的文化」,誠如哈佛大學教授克里斯蒂所謂「創新者的兩難」,鴻海過去的優勢,很可能就是絆住鴻海下一步的石頭。
有一名目前也在著名大廠研發中心工作的博士級經理人透露說,他在8年前拿到機械博士學位之後,原本希望進入鴻海的研發團隊,就在他滿心期待之際,一個星期日晚上10點左右,他接到鴻海的電話,對方告訴他,已經通過審核,馬上就可以來上班,但他覺得很好奇問對方:「真不好意思麻煩你星期天休息還要處理我的人事,」對方則回答:「我還在公司上班呢!」
這位博士最後決定沒有向鴻海報到,「我想我選擇還是要有一點家庭生活吧!」這名博士笑著說。這也說明了鴻海要徹底貫徹研發策略,除了速度之外,也必須創造出更大空間、留住更多人才。

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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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