PAPAGO!面臨中國低價夾殺,簡良益要用「沒後門」的AI人臉辨識逆轉勝
PAPAGO!面臨中國低價夾殺,簡良益要用「沒後門」的AI人臉辨識逆轉勝

行車記錄器面臨中國低價競爭,產品毛利率甚至只剩5%,該怎麼辦?PAPAGO導航、行車記錄器大廠研勤科技,今年加強火力用人臉辨識突圍,開發出Face8台灣臉霸人臉辨識引擎,除用於考勤系統,「TWDD台灣代駕」也能幫酒客代駕前驗明駕駛本人身份,要用AI產品拼轉虧為盈。

車用電子產品競爭激烈,PAPAGO!過去稱霸行車導航市場,風光時股價上百元,但手機導航逐漸普及後,轉戰行車記錄器,但隨即面臨的是中國產品低價競爭,小米、小蟻跟奇虎360低價搶客,使PAPAGO!儘管在中國排名3~4,一年銷售量高達20萬台,但因銷售毛利落到5%,中國事業陷入虧損。

PAPAGO!目前以台灣跟東南亞市場表現最好,北美打入BestBuy、STAPLES等大型3C通路,與日本市場都同樣預估有20%成長。

轉戰人臉辨識市場,給客戶看原始碼

面臨中國品牌低價競爭,研勤的策略是專注發展人臉辨識應用突圍,「很多政府單會來詢問,因為台灣做引擎的業者不多,」研勤董事長簡良益說。

研勤簡良益
研勤董事長簡良益帶領團隊開發AI人臉辨識引擎,強調資安。
圖/ 王郁倫攝影

他目前在清大攻讀資工博士學位,帶領團隊開發的AI應用圍繞在人臉辨識上,2年開發出第一套Face8台灣臉霸人工智慧引擎,官網上的名人堂已蒐羅1萬多張台灣臉譜,目標收集圖庫達2萬張。

研勤的策略是,用這套人臉辨識引擎投入打卡、考勤管理市場,由於資安議題受到重視,雖然中國人臉辨識大廠如商湯或曠視知名度更高,但台灣政府與企業仍希望找到台灣本土開發的解決方案。

「我們的技術很不錯,」簡良益說,累積800萬張正負樣本(PAKKA Face Set),目前人臉辨識準確度(Rand-1 Accuracy)可達99.32%,加上有資安優勢,高透明度,已經拿下中彰投智慧城鄉生活應用專案,還有許多專案在談。

「很少企業願意公開原始碼給客戶看,讓客戶檢查有無後門。」研勤主管直言,對手業者必定會埋後門,因為可以收集人臉資料。

另一個專案是「TWDD台灣代駕」,研勤與客戶合作建立司機身份確認系統,身份確立後才能幫酒客代駕。「客戶都是喝茫了,所以駕駛的身份是不是正確更為重要,」簡良益說。

Face8台灣臉霸公開測試,名人都能認

為展現實力,研勤也公開這個Face8台灣臉霸人臉辨識引擎在官網上,歡迎社會大眾來測試,彷彿對外進行「武力展示」。網站有「人臉比對」及「名人搜尋(名人堂)」,羅列政府首長、藝人、主播、雙北及台中議員、縣市長、立委及知名產業人物資料,消費者上傳名人照片,能馬上辨識,也可以在一群人中比對認出要找的人物。

face8台灣臉霸
研勤開發Face8台灣臉霸引擎,可以辨識多人對多人的圖片人物對比。
圖/ 研勤

目前這套人臉辨識引擎開發的「PAKKA帕卡人臉辨識考勤系統」,已經有安親班拿來當作小孩點名系統,小孩從學校抵達安親班後,馬上人臉辨識後傳送LINE訊息給家長,告知出席率,而飯店、銀行也在評估添購作為迎賓系統,更已有企業做門禁系統。

在高毛利的人臉辨識產品開始有收入下,研勤第1季合併營收1.76億元,毛利率28.16%,相對去年22%、前年20%,表現是14個季度以來新高。

「我們跟其他業者不同是可以線上租賃,」財務長陳伯任說,而這樣的目的是讓5人以下新創企業,也能很輕鬆的達到人力管理。而由於人臉辨識服務毛利率遠高於行車記錄器,隨下半年4~5家銀行業正在洽談,下半年預估人臉辨識收入將達4000萬元,營收佔比從去年1%今年提高至5%。

轉投資掌門啤酒,今年轉虧為盈

加上轉投資「掌門精釀啤酒」台灣事業轉虧為盈,研勤預估最快第3季就有機會轉虧為盈。

研勤轉投資掌門內湖店
研勤轉投資掌門啤酒事業,今年台灣已經獲利,正進軍中國市場
圖/ 掌門

一家人臉辨識引擎開發大廠還有啤酒生意?研勤2011年在創始股東跟兩位PAPAGO!產品研發人員合作下,發現精釀啤酒是一門可以投入的事業,而這一切從工作之餘,在會議室品嚐各國啤酒開始。

2011年投資成立的掌門精釀啤酒,目前在汐止有酒廠,年產量12噸,台灣已有13家門市,中國兩家,並成立蘇州廠,年產能20噸。

研勤說,台灣啤酒事業在2018年下半年已單月損平,今年將全年轉虧為盈,由於2013年掌門汐止廠設立,2020年設備折舊攤提結束後獲利有機會更成長。儘管行車安全類產品在中國仗打的慘烈,但研勤啤酒事業已完成中國產能建置,下一步將布建中國通路與展開推廣,從另類商品把市場財賺回來。

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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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