解決物聯網應用3大瓶頸，ITM國際信任機器開發區塊鏈IC解決方案|數位時代 BusinessNext

近年來 IoT 物聯網設備快速成長，主流市調機構預測物聯網裝置上鏈將成為趨勢，2019 年 20% 的物聯網環境都會具備最基本的區塊鏈上鏈功能，2020 年物聯網的市場規模甚至會達到 1.7 兆美元。

在萬物聯網時代，連網裝置和資料量呈現幾何式爆炸成長，然而，現存公有區塊鏈在規模擴展上有所限制，無法負荷爆炸的資訊上鏈。看好 IoT 物聯網設備製造業者和服務平台對於資料上鏈的龐大需求，ITM國際信任機器(以下簡稱ITM)團隊運用專利交易定位摩克樹技術及摩克樹帳本快搜技術IC化，打造具備擴容能力的區塊鏈解決方案，解決公有區塊鏈頻寬不足的問題，讓 IoT 物聯網設備的資料連網即上鏈。

結合台灣IC產業優勢打造「區塊鏈IC」解決方案

「資料為甚麼要上鏈？因為上鏈後的資料不可竄改，建立可信且合法正當的資料，將能創造更大的價值，」ITM 執行長陳洲任指出，巨量資料的時代，無論在醫療、交通、能源等各個產業，都出現資料造假、駭客攻擊問題，也使得許多人對資料可信度存有疑慮。

陳洲任進一步解釋，目前大多數企業做法，多是建置「中心化資料庫」，由於資料集中受一位帳房保管，資料多少、是否遭竄改，他人無從查起，而當需要公正第三方介入查證時，又常是買賣雙方開始互相猜忌，導致產生極高的信任成本。

但若是運用區塊鏈技術建置的「去中心化資料庫」，由於每筆帳都需要所有帳房承認(共識)後才記入，一旦竄改必留痕跡，資料可信度因而提升，且人人都是帳房隨時可以查帳，因此也不需要第三方認證機構或保險機制介入，能大幅降低信任成本。

雖然有許多好處，實際上要應用區塊鏈技術仍有困難。ITM共同創辦人暨台師大資工系教授黃冠寰點出，現有區塊鏈應用於物聯網仍遇三大瓶頸：

擴容性：目前主流公有鏈全球每秒能紀錄的資料(TPS–Transaction Per Second)不到15筆(Bitcoin=7, Ethereum=15)，每筆資料紀錄上鏈前需要鏈上建立共識，交易時間長達數十分鐘甚至數小時，無法處理全球數百億聯聯網裝置每分每秒不停上傳資料。
隱私性：區塊鏈不可竄改性與資料隱私性，在面臨牽涉信任機制，如金融/房地產交易紀錄、醫療紀錄等，如何取捨成為兩難。而近年來最嚴格的個資法GDPR，對資料抹除和遺忘的權力，也和區塊鏈本身不可竄改的特性相互矛盾。
高成本：IoT 裝置若是具備上鏈能力，每紀錄一筆資料都要付礦工記帳費。以資料量來計算，所花費將是天文數字。

為了讓區塊鏈及物聯網的整合成為可能，團隊鎖定台灣硬體IC產業的優勢，在通行的IC中置入基於密碼學的安全演算法—交易定位摩克樹技術以及摩克樹帳本快搜技術IC化，讓晶片以最精簡的運作模式，將交易及記錄透過SPO(Security Protocol Operator)送到公有區塊鏈並讓晶片進行稽核，藉由嘗試「區塊鏈IC」，達成大量擴容、高安全、保護隱私、低成本的IoT上鏈需求。

黃冠寰表示，只要IC具有電子簽章、由TP-Merkle proof推出Root hash及區塊鏈節點及SPO的通訊能力，就能安裝ITM的解決方案，而目前的技術能支援公有鏈、聯盟鏈及私有鏈等具有智能合約功能的各式主鏈，做到以區塊鏈上一個交易紀錄來清算鏈下一百萬筆資料，大幅改善效率。

ITM主要獲利來自SDK授權、上鏈收費及去中心應用平台DApps Platform，鎖定的三大應用場景分別為：電池管理系統，建立車用大型電池的健康履歷，建立跨國電池交易市場的公平標準，確保電池二手、三手的交易價格；智慧電表，讓現行的智慧電表資料上鏈，確保用電資料安全且不可篡改及智慧運輸，將行車資料上鏈，作為車隊管理，物流管控，供應鏈金融及政府監管的依據。

為了加快發展速度，團隊也積極尋求合作夥伴，包括與資策會合作成立區塊鏈IC聯盟、和區塊鏈晶片設計公司翰聯科技締結合作關係及與某智慧型電表⽣生產廠商合作研發區塊鏈智慧電錶。「一旦連網即上鏈的目標真的達成，相信Trusted Data as A service(信任機制即服務)的新商業模式會有更多可能，並在未來產生龐大價值！」陳洲任說。

創業快問快答

Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
目前最缺乏技術開發人力資源。因為區塊鏈是一個初生的技術，各項發展都還處在非常草創的階段，因此要找到熟悉此技術並且能夠開發應用的人才非常困難。

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
「找對的人做對的事情！」

在現代科技業競爭非常激烈，市場變化也相當劇烈，在ITM創業階段核心團隊每個人身上都扛著沈重的壓力，但大家都在自己的崗位上不斷發揮長才，讓ITM得以在洪流中站穩腳步，並且持續追求卓越進步，我們相信這正是因為ITM有著良好的分工、合作與溝通，希望未來ITM能繼續讓對的人做對的事情，持續成長茁壯。

公司資訊

公司資訊：國際信任機器股份有限公司/International Trust Machines Corporation
成立時間：2019/1/24
產品名稱：具備擴容能力的區塊鏈IC方案/Blockchain-enabled ICs for Scaling Solution.
上線時間：2019/7/1
公司人數：10人
官方網站｜Facebook｜新創資料庫

本文授權轉載自創業小聚

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。

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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