除了福衛七號,還帶了152人的骨灰!馬斯克說這是SpaceX最艱難的一次發射
除了福衛七號,還帶了152人的骨灰!馬斯克說這是SpaceX最艱難的一次發射

或許你在2018年看過這個畫面:

SpaceX
SpaceX的Starman模特坐在紅色特斯拉敞篷跑車內,背景是地球。
圖/ SpaceX

這是獵鷹重型火箭第一次試飛,它攜帶著一輛紅色2008款特斯拉Roadster跑車,直接躍在了環太陽軌道上。

而昨天下午2點30分,這架世界上最強大的運載火箭開啟了第三次飛行,這架高70公尺、近地軌道負荷能力達到64噸的火箭,攜帶了24顆衛星升空,還將152人的骨灰送入了太空。

打破多項紀錄的太空任務

Space X
SpaceX Falcon Heavy在STP-2任務的發射台上。
圖/ Space X

首先,要把這24顆衛星送入太空就並非易事。

新的衛星來自一系列機構和組織,包括美國太空總署、國家海洋和大氣管理局、軍事研究實驗室、大學等等。

除了以此證明獵鷹重型火箭的實力,同時這也是為了將一系列新技術帶入太空測試,這些衛星如果能在地球軌道的惡劣環境生存下來,其中的新技術將在未來變成探索太空的寶貴工具。

在這24顆衛星之中,有的用來測試新望遠鏡技術;有的將為NASA測試新型的綠色推進劑;有的搭載了預備未來航空的「深空原子鐘」,能幫人們在太空航行時確保方向正確。

NASA
深空原子鐘概念圖。
圖/ NASA

還有一項太陽帆專案Lightsail 2,這項技術能利用太陽光幫助宇宙飛船在太空推進,而不使用其他衛星依賴的推進器和燃料。

LightSail 2
LightSail 2概念圖。
圖/ 行星協會

為了卸下24顆衛星,火箭需要進入3個獨立的軌道,因此它必須在途中重新點燃發動機4次,超過以往最多3次的記錄,才能將所有衛星運送到最終的目的地。

SpaceX的任務通常都不需要太長時間,但這次預計總共將耗時6個小時。SpaceX自己也承認,這此發射是該公司歷史上最具挑戰性的一次。它還是第一個重複使用助推器的獵鷹重型任務。

NASA
SpaceX直播截圖
圖/ SpaceX

SpaceX表示,重複使用硬體可以為公司節省大筆資金,從而降低火箭價格。獵鷹重型火箭的價格為9,000萬美元,這遠比SpaceX競爭對手製造的類似火箭價格更低。

SpaceX的中央核心助推器降落在大西洋上,而SpaceX兩側的助推器降落在了地面著陸區域,卡納維拉爾角,這也是為了以便它們可以翻新,並在未來的發射中再次使用。

另外,這次任務原計劃還要打破著陸的距離紀錄,中央核心助推器將降落到離岸1,240公里的一艘無人駕駛船上。

在獵鷹重型火箭4月份的第二次飛行時,其中的中央核心助推器已經成功登陸無人機,但最終由於海況惡劣而丟失。

SpaceX
SpaceX
圖/ SpaceX

這次的情況更加複雜,安全降落到指定地點會更加困難,馬斯克認為核心助推器成功著陸的機率為50%,因為它進入大氣層速度過快,甚至「比步槍子彈還快4倍」。

結果確實如此,中心核心助推器還是未找准中心位置,失敗地撞入了中心數公尺外的海洋。

但整體來說,這次任務還是成功地突破了很多記錄。

開啟這次任務很重要的一部分原因,還因為它承載了美國空軍一項名為STP2的飛行任務,以此證明「獵鷹重型」火箭未來可用於執行國家安全任務。

在未來10年裡,SpaceX將和4家公司競爭,成為美國空軍兩個主要發射提供商之一,其餘三家公司分別為亞馬遜創辦人貝佐斯的藍色起源公司、諾斯洛格魯門公司(Northrop Grumman)和聯合發射聯盟。

但SpaceX的優勢在於,它是其中唯一擁有能夠直接用於發射的「獵鷹重型」火箭的公司。這次發射成功後,SpaceX還能從美國國防部的合約中獲得數百萬甚至數十億美元的資金。

如果後續一切順利,這將有助於鞏固獵鷹重型作為國防部的可靠火箭,國防部或把SpaceX定位為未來十年主要的軍事發射提供者。

對我們來說,衛星在全部安放部署後,如果能順利收集測試數據並履行其職責,我們對太空的理解也會更近一步了。

另外,下一次SpaceX發射計劃將於7月21日進行,屆時獵鷹9號將向國際空間站運送貨物。但下一次獵鷹重型火箭發射的日期尚未公佈。

本文授權轉載自:愛范兒12

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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。

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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

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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。

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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。

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