連Google都投資的中國AI獨角獸——出門問問在台成軍,這步棋怎麼下?
連Google都投資的中國AI獨角獸——出門問問在台成軍,這步棋怎麼下?

今年6月,台灣終於等到了第一款屬於自己的智慧音箱——遠傳電信推出的「遠傳問問」。其中最關鍵的核心角色,莫過於住在音箱裡名為「愛講」的語音助理了,是由中國AI(人工智慧)獨角獸公司「出門問問Mobvoi」一手打造。

這是第一次,出門問問開始被台灣民眾所知曉,也是出門問問創辦人兼CEO李志飛,在台灣布局的第一步。而推出半年後,遠傳電信執行副總經理尹德洋也首次透露了成績:已賣出超過2萬台。

緊接著,出門問問在4日正式宣布落地台灣,不僅帶了三款自家產品一同「進場」,還要做像遠傳這樣B2B的生意,目標成為台灣第一AI科技公司。

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遠傳電信推出的智慧音箱「遠傳問問」,是和出門問問共同推出。
圖/ 遠傳

一間AI語音公司,前後獲得6輪募資

在了解出門問問在台灣的布局策略前,得先知道這間公司究竟在做些什麼。

「我們公司的英文名字叫做Mobvoi,代表Mobile Voice(行動語音),從成立的第一天起,這一間公司做的事就是在各種行動場景下,以『語音交互』為核心來發展。」李志飛在記者會一開場,便把公司定位說清楚。

簡單來說,出門問問的AI主攻在「語音」領域,如同Google的智慧音箱Google Home進行任何操作離不開Googel助理一樣,出門問問做的也是一樣的「語音一站式」服務,包括了語音辨識、自然語言理解、熱詞喚醒、垂直搜尋、智慧推薦、語音合成,都可以與各種裝置、服務連結,一氣呵成。

「公司成立的前四年,主要業務在B2C,而最近一年花了很多精力在B2B客戶身上。」從2012年成立起,李志飛就認為「語音」勢必是未來下一個人機介面,但更重要的是有什麼「場景」可以應用,於是他鎖定在「裝置」上,開始自己生產設計把AI軟體和硬體結合的裝置,如智慧手錶、無線耳機、智慧音箱,甚至是車載系統。

直到今年,才把「場景」再延伸到各企業的服務上,做起B2B的生意,與遠傳電信合作就是一個典型的例子。

而歷經六年,出門問問在全球共計有10間辦公室、約800多名員工,其中約60%以上都是研發人員,前前後後已經獲得六輪投資、金額達2.55億美元,其中的投資者之一有Google,還有紅衫資本、福斯汽車集團等。

身上有著Google基因,打造中國版Google助理

為何這一間公司吸引這麼多巨頭的目光?得從「硬實力」說起。

李志飛和出門問問技術長雷欣,曾經都是Google總部科學家,只是當時一人負責機器學習翻譯、一人負責離線語言,而工程副總裁黃美玉則曾是微軟首席自然語言處理科學家,強大的技術團隊,已經為AI研發打下穩固的基礎。

出門問問
出門問問技術長雷欣(左)、CEO李志飛(中)、工程副總裁黃美玉(右),三人都擁有深厚的AI技術背景。
圖/ 唐子晴/攝影

這讓李志飛和「前東家」,發展出讓公司價值再升一階的關係。由於目前中國並不支援Google助理,Android陣營的手機廠商,在中國販售的手機裡都有自家的語音助理,但在智慧穿戴的Wear OS系統中,出門問問打造的語音助理「小問」卻成為了「中國版Google助理」,是Google指定要提供給Wear OS的中文語音助理。

台灣20人團隊,97坪辦公室盼明年擴編三倍

把焦點拉回台灣。

「我們在內湖的辦公室有97坪(笑),但在台灣AI、演算法人才確實不好找,花的時間得比其他國家更長,預計在現有20人的團隊基礎上,一年後要擴編至50到60人。」出門問問台灣總經理黃仁宏說道,出門問問台灣團隊約從今年六月開始籌備,一個半月前正式成軍,終極目標是要成為台灣第一的AI科技公司。

事實上,李志飛透露,除了中國、美國,台灣是第三個精心策劃建立「在地團隊」的市場,在台灣提供的服務無疑也分為B2B和B2C兩大類型,但一切都圍繞著「本土化」。

像是語音模型要台灣本土風,要聽得懂台灣國語、講話得有台灣味,例如遠傳的「愛講」就是很好的例子,像是用戶說出「柯P」,這種只有台灣人懂的詞,會自動被轉成「柯文哲」;另一點在地化,在於無論是自家產品,還是客戶的產品,希望都可以建立起產品的在地服務生態系。

出門問問
出門問問在台灣的終極目標,是成為台灣第一AI科技公司。
圖/ 唐子晴/攝影

讓人不禁產生疑問——台灣人口僅約2300萬人,為何要如此大費周章,進駐這一塊看似不大的市場?

「AI是要讓現有行業體驗更好,這就得看現有的體驗是否做得夠好、民眾消費能力有沒有達到一定水準,這些台灣都有了。」李志飛道出原因。

此外,出門問問還看到幾個「潛力點」,像是台灣智慧型手機滲透率非常高、達70.4%,排名亞洲第三;且歸功於電信業者推出的網路吃到飽方案,台灣的行動數據使用量也非常高,平均每張SIM卡每月行動數據下載量達10.7GB,更位居亞洲第一,這麼大的使用量,讓出門問問判定台灣對人機交互的需求肯定相當龐大。

黃仁宏透露,目前已經有保險、金融、電信、車等企業客戶都已經在洽談中,2019年就可以看有合作服務、合作產品推出。

在地化很重要,出門問問、獵豹、Google都在做

「未來在台灣的智慧音箱會越來越多,但有幾個是真的願意把團隊帶進來?願意在台灣扎根、把技術帶上來?我們真的是抱著很大的決心。」工程副總裁黃美玉表示,在台灣團隊還未正式成立之前是她負責遠傳的「愛講」,由於自己是台灣人,當時透過演算法優化,來做到「台灣味」這件事。但她希望,現在可以把新一代的年輕人叫進來,把技術留在台灣,面對AI人才缺稀的狀況,未來計劃可以跟台灣有AI師資的學校建立合作關係,例如台大、清華、交通大學等等。

而每一家在做語音助理的公司,似乎都覺得「本土化」很重要,夠本土,使用體驗才更好。例如Google,也是在Google助理推出兩年後,搜集夠多資料、做了夠多機器學習,才敢在今年10月推出「台灣中文版」的Google助理。

小豹AI音箱-4.jpg
小豹AI音箱,雖然其語音採用自家的獵戶語音OS系統、原生中國,但七月在台灣推出時,就有專門在地RD小組支援研發、調整。
圖/ 獵豹

而獵豹移動七月在台推出的「小豹AI音箱」,搭載的是自家獵戶語音OS系統,在中國市占率約30%,小米智慧音箱、音頻網站喜馬拉雅採用的都是該系統,累積的也都是中國的數據資料。

但從一開始,獵豹移動就和台灣雪豹合作,在台灣市場的技術開發上,雪豹會有專屬台灣的小團隊支援,除了建立台灣人常用的發音詞典外,也會更新台灣網路搜尋熱詞,將熱門詞彙訓練至獵戶語音系統中,同時也會訓練一些專有名詞,譬如股票名稱:大立光、台積電等。

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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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