解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方
解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方
2019.01.18 | IBM

汽車電動化已經成為未來的發展趨勢,再加上大量不斷推陳出新的電子產品,電池在全球的需求持續上揚,而「鈷(Cobalt)」就是生產鋰電池的關鍵原料,但許多生產鈷礦的礦場都有雇用童工的情況。為了解決這項問題,IBM 推出以區塊鏈技術為基礎的「鈷供應鏈」追蹤計畫,與汽車製造商福特(Ford)及LG化學攜手,透過科技的力量瓦解礦場雇用童工的問題。

宛如現代石油,「鈷」為什麼重要?

首先我們必須了解這項化學元素背後的龐大利益,鈷(Cobalt)是生產鋰電池的關鍵原料,目前的鋰電池大致有「鎳鈷鎂」、「鎳鈷鋁」兩種組成形式,幾乎可以說是現代石油,「鈷」之所以重要,是因為具有穩定物質、增加能量密度的特性,能夠確保電池壽命以及充電速度,因此短期內電池產業都無法棄「鈷」而不用。

根據加拿大第一鈷業(First Cobalt )計算,目前全球每年有超過50%的鈷產量用於鋰電池,預計2020年比重將超過60%,而全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,然而剛果因為雇用童工採礦而惡名昭彰,過去時常引起國際人權組織的關注。

鈷
全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,然而剛果因為雇用童工採礦而惡名昭彰。
圖/ shutterstock

根據國際特赦組織在2016年所公布的報告,蘋果、三星在中國的供應商都向雇用童工的礦場採購鈷礦,顯然對於童工保障不夠周全。2017年蘋果首度公開旗下產品使用的鈷礦來源,表示雇用童工的的礦場需要「保護措施完善」才會重啟合作,確保所有礦場都能保障員工的基本安全,避免公司形象沾染血汗惡名。

IBM區塊鏈技術,讓產業鏈流程透明化

鈷礦從開採到被製成電池,會經過一連串的流程。以福特電動車使用的電池為例,從剛果礦場被開採出來的鈷,首先會被運往中國精煉,接著會到韓國的電池廠製程電池,最後運到美國福特的汽車工廠組裝,整趟流程需要歷經五個月。不過各產業鏈的資訊流通並不透明,過去的作法幾乎難以追蹤。

為確保鈷礦來源,IBM 宣布要用區塊鏈技術,來管理採礦和金屬產業的供應鏈。這套系統會以IBM 區塊鏈平台為基礎,搭配Linux Foundation 的 Hyperledger Fabric ,以分散式帳本讓供應鏈資訊數位化,讓產業鏈中所有的參與者,都可以查閱、紀錄鈷礦的每一個歷程,確保來源符合經濟合作暨發展組織(OECD)標準。

ibm
IBM 宣布要用區塊鏈技術,來管理採礦和金屬產業的供應鏈。
圖/ shutterstock

IBM目前跟福特汽車、韓國 LG 化學以及中國華友鈷業合作,IBM表示,未來這套平台還可以用來追蹤不同的金屬,預計在今年年中會展開測試。

確保資訊正確無虞,IBM怎麼做?

許多產業、公司都說要用區塊鏈技術,讓流程公開透明且無法被竄改,不過一個根本的問題,是必須確保輸入區塊鏈平台上的資訊正確無虞。

IBM表示,他們的合作伙伴英國顧問公司RCS Global,過去很長一段時間都負責監控非洲金屬礦山的採礦流程,他們會派員工到現場,只要開採過程合法,就會在礦石袋貼上條碼標籤註記,就能了解鈷礦是來自哪個礦場,以及開採過程是否有爭議。一旦被發現有非法童工狀況,就會被註記在系統中,RCS Global總部便會收到警告,並通知相關合作的出口商。

mining
區塊鏈平台上的資料,除了可以讓供應鏈中參與的相關廠商查閱,也可以提供外部的非營利組織、監管單位、政府檢視。
圖/ shutterstock

在放置完監控條碼後,RCS Global的工作人員就不需要一直守在現場,會由合作的礦廠人員負責將資料與條碼上傳到雲端,存在分散式帳本中,每個在現場負責監控的工作人員都會負責一個節點(node),之後會由RCS Global總部的人員負責審核資料,審核報告則會存在鏈下的IBM伺服器中。這些存在區塊鏈上的資料,除了可以讓供應鏈中參與的相關廠商查閱,也可以提供外部的非營利組織、監管單位、政府檢視。

拚落地應用,積極布局供應鏈溯源

IBM將區塊鏈應用在供應鏈溯源已有許多經驗,像是去年(2018)IBM與船運公司快桅(Maersk),共同開發一套區塊鏈船運資料交換系統TradeLens,將全球船運資料數位化。

以區塊鏈為基礎開發的TradeLens,利用區塊鏈容易回溯追蹤的特性,讓全球船運公司、貿易公司,都能透過這套系統掌握包括目前位置、預計抵達時間、海關文件等運輸資料,過去一年已經獲得94個公司組織參與,預估可以因此節省15%的物流成本。

IBM blockchain
跟沃爾瑪合作的蔬果供應商,都會在IBM Food Trust框架下合作,區塊鏈上的每一個節點,就代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫。
圖/ IBM

此外也與零售巨頭沃爾瑪(Walmart)合作,要求旗下所有的山姆會員店(Sam's),以及沃爾瑪超市的蔬果供應商,通通要在2019年九月前採用IBM開發的分散式帳本,並將資料上傳區塊鏈,區塊鏈上的每一個節點,代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫對所有食品的即時追蹤,來應對各種食品安全問題。

關鍵字: #IBM
往下滑看下一篇文章
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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓