美學的經濟體
美學的經濟體
2004.08.01 |

一個社會愛美或不愛美,跟GDP有關係嗎?當然有!東京的書店裡,光是針對15到30歲的女性「選衣服」的雜誌,就超過40種(那就更別提另外30多種讓男人買「行頭」的雜誌了),正因為日本人愛美,養活了印尼上千萬人口(它每年砍下的熱帶雨林紙漿,一半運到日本);就因為日本人愛美,所以日本的某些工業主宰著世界消費市場。以影像工業來說,日本人對視覺的纖細苛求,使得他們的電視、攝錄影機、數位像機、印刷機都執世界牛耳,為日本GDP賺進大批外匯。在東京南青山深夜書店「洋書abc」買時尚雜誌的年輕人,不少都是Sony、Canon、Panasonic熬夜加班發想創意的工業設計師。
印尼人伐木、日本人買雜誌、歐洲人用Sony攝影機,全球好大一部份的GDP,就在格林威治時鐘的各個時區裡,同時翻上兩番。
但歐洲人的收入哪裡來?他們賣紅酒、賣賓士、賣貝克漢、賣羅浮宮,甚至賣「自己的生活」,我的法國朋友說:每年數十萬日本人遠道到法國南部的普羅旺斯(Province),陶醉到連買把「鄉間的泥土」,都覺得此生此行死而無憾;別的不說,光他們喝掉的「馬賽魚湯」(bouillabaisse),大概就可養活一整年雅加達市人口。
印尼人不是沒有美學,只是他們的美學無法產業化;日本人汲汲追求「美學」的學習和體驗,產業化的深度無與倫比,有次看日本公司的新產品設計圖,那種精密、周詳、果斷的美感,可令達文西都絕倒。但,要說歐洲人深夜窩到書店裡去學時尚的人,恐怕是少之又少,歐洲人根本不必像日本那樣,用謙卑學習的高度內在紀律,來把美學產業化,因為--歐洲人的生活本身,就是美學產業!
當今世界經濟體的強弱,有著工業革命先後、帝國主義殖民與否等等的不同歷史際遇,那是一段悲情和無奈的過程,但對台灣而言,也許我們暫將歷史「懸擱」起來,用現實的心境來辨識全球化經濟下的自我新角色,才是個務實的做法。我的意思是:台灣必須趕快加入到日本人和歐洲人的「美學經濟體」中,為曾經絢爛過的「製造業模式」找尋新的星空。
優先之務,不妨從「學著愛美」開始!

**美學經濟:為歐日創造高GDP

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對日本人來說,「美學」意味著一種「物件和意義」的合諧關係,日本人穿衣服、買東西、設計產品、談吐舉止,所有的行為和消費,都對應著他們認為的「合宜價值」,舉例而言:日本的懷石料理僅供小口品嚐,因為它要求味覺只有在專一的、深情的咀嚼中,才能感受廚師料理食材上百道程序所呈現的無盡真理,這是一種對「達人」的回報。
在歐洲人身上,「美學」比較代表「創造意義」的浪漫生命情調,假如一個人要買件東西,多半是為了要塑造自己成為獨一無二的個人,而不是複製社會所給予的理想形象(在義大利、法國、西班牙逛街,你會發覺幾乎沒有人會穿得一模一樣)。
不管是和諧(harmonic)的日本美學經濟體,還是原創(original)的歐洲經濟體,都是我們可以參考的每天生活方式,這兩種「美學經濟體」創造了世界三分之二的國民生產毛額,遠比中國大陸、印尼的勞力經濟體,更像是台灣人要摘星的星空。
台灣經濟的命運,依靠著接下來社會大多數人對日常生活方式的抉擇--好好品嚐一餐懷石料理,可比囫圇吞碗陽春麵,更有益於你和千萬人的未來人生哪……。

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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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