法國超商都用上!雲創通訊從電子貨架標籤做起,帶著IoT夢闖歐洲
法國超商都用上!雲創通訊從電子貨架標籤做起,帶著IoT夢闖歐洲
2019.02.28 | 創業

雲創通訊(以下簡稱雲創)的創辦人魏駿愷打開一個黑色手提箱,展示雲創「看得見」的主力產品──電子貨架標籤。在開機螢幕幾次閃爍之後,標籤上顯示出了幾行文字與價格,電子貨架標籤極具設計感的外觀,則經過多次設計後才定案,「歐洲的客戶對設計很picky(吹毛求疵)。」魏駿愷說。箱內大小不一的電子貨架標籤,協助雲創走遍全球12個國家,出貨數量累計超過1百萬個。

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雲創通訊創辦人魏駿愷。
圖/ 蔡仁譯攝

不過,回頭看雲創創立之初的發展,電子貨架標籤有點像是個「意外」。談起這段創業歷程,魏駿愷從他眼中的物網聯機會開始說起,「物聯網對消費者來說,是非要不可的設備嗎?」

瞄準企業端客戶,從零打造通訊協定

魏駿愷認為目前物聯網的發展,在消費者端來說尚未找到剛需,「物聯網產品對消費者來說只是nice to have(有也很好)」。因此在起步前,雲創就瞄準了企業端客戶,因為物聯網確確實實能夠替企業創造新的價值、降低浪費、增加回報,「簡單來說就是有ROI(投資報酬率)啦。」

以應用於零售店面的電子貨架標籤為例:當一個新的行銷策略上路,過往需要大量的時間、人力製作並擺放紙質標籤,如果成效不彰要改變行銷策略,又是另一個麻煩事。如果能夠透過電子貨價標籤連結各種資訊,「早上決定新的促銷策略,下午就能生效,若結帳系統反應效果不好,還能馬上應變。」魏駿愷說。

選定企業端為目標後,雲創開始打造自己的「物聯網通訊協定」,這個方向不只是新創少碰,就連台灣許多大公司都望而卻步。打造通訊協定自然有難度,但是更難的在於後續的驗證需要很高的成本與時間,「你怎麼讓客戶相信你的協定能work(運作)?最好的方法就是自己來做示範。」魏駿愷說。

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雲創通訊的電子貨架標籤可以在法國、澳洲等地看到,未來3-6個月也有台灣便利商店會嘗試導入。
圖/ 蔡仁譯攝

於是雲創通訊投身零售產業,開始打造電子貨架標籤、物聯網區域網路的基地台,甚至是後端的網管軟體。最終雲創什麼都做了,製造商、供應鏈、電子電路等不會的領域他們就想辦法學習,花了3年以上的時間才搞定客戶,也摸透電子貨架標籤與物聯網解決方案,目前在法國、德國、比利時等地的零售店都有雲創的產品。

目標:成為物聯網的連網平台

而零售之外的橫向領域,對雲創來說是下一個爆發的潛力財源。「其他領域也有越來越多的連網需求,不管是製造、物流、自動化控制、醫藥醫療都是。」魏駿愷說。

電子貨價標籤對下一階段的雲創來說,更像是一個武力展示的產品,未來在不同領域都有不同的終端設備需要連網,只要底層的通訊架構類似,雲創都能夠提供連網環境,並跟生態系內的夥伴合作提供服務。

舉例來說,醫療院所也許需要特殊的平板與設備連網,「他們有自己的想法、合作廠商,我們會跟這些廠商合作,教他們怎麼用雲創的物聯網架構連結設備。」魏駿愷說。

畢竟在物聯網的世界中,終端設備千奇百怪,每一個垂直領域都有不同的應用方法。物聯網要能夠擴大,最重要的還是生態系,垂直領域的專家對設備、周邊、使用情境也許深入,但對通訊並不了解。雲創所提供的通訊環境、平台,能讓他們對物聯網的想像成真。

Q:為什麼選擇歐洲市場為目標?

歐洲使用電子貨架標籤已經有一段時間,特別是人工昂貴的北歐。儘管初期的電子貨架標籤並不智慧,也只能單向溝通,但歐洲市場已經相當熟悉其存在。在開發新產品時一定要考慮市場接受度,如果還要教育市場,對新創來說相當辛苦。

Q:物聯網下一個重要的議題?

未來大家會越來越重視資安,沒有人希望自己的數據資訊還要去別人的伺服器走一圈,特別是擁有極機密資料的製造業。他們都希望能夠自己掌握所有的資料,因此區域性的物聯網環境就十分重要,雲創的產品也能體現出價值所在。

Q:雲創通訊的下一步?

將區域物聯網平台推向更多不同的領域,目前已經有日本的半導體廠應用了雲創通訊的電子標籤於其中。也陸續與台灣的便利商店與藥妝店合作,未來3-6個月內就會看到有便利商店採用我們的電子標籤。

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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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