「噴完農藥,我爸突然倒下來」...一場意外,讓交大副教授投身「智慧種田」
「噴完農藥,我爸突然倒下來」...一場意外,讓交大副教授投身「智慧種田」
2019.08.02 | 創業

「噴完農藥,我爸爸走回放農具的倉庫,突然倒了下來,我嚇傻了,媽媽在旁邊哭......還好最後救回來了。」農譯科技共同創辦人、交大生科系副教授陳文亮講起小時候差點以悲劇收場的故事,「所以你會不會討厭農藥?你恨死了!」陳文亮說。

雲林農村小孩一次親眼目睹生死交關的場景,在多年之後催生了農譯科技,結合人工智慧、IoT(物聯網)與生物科技的農業平台。透過插在土中的感測器,蒐集、分析土壤與含水量資訊等,達成自動且精準施肥、澆水的「智慧種田」。

智慧種田,讓非專業農民媲美專業

農譯科技的特別之處,不只在誕生於交通大學校園,更是結合跨領域技術的成果。談到跨系、跨專業的合作,陳文亮認為所有人要從「解決問題」為出發點,「從科技的角度去推動農業,是無法成功的;反過來說,要找到農業面臨的問題,用科技來解決。」而農業遇到的問題,不外乎農民的年齡老化、農藥問題,以及土壤濫用與酸化。

陳文亮與學生下鄉實地考察,他們發現全球農業發展的口號,雖然已經喊到了4.0,從人力、機械化、自動化,一直到農業智慧化。但是口號喊的響亮,台灣光自動化就還有很大的進步空間,「就公司的營運角度來看,這是很大的市場。」

因此農譯科技結合了生物科技、人工智慧與IoT技術,用感測器獲取溫濕度、土壤環境等數據,進一步建立調控系統,調節水分、光線、溫度、蟲害、病害與土壤肥力6種常見的農業問題,並能透過手機即時了解各項數據及農作物的生長情形,以達到真正自動化的效果。「先自動化,才有智慧化的可能。」陳文亮說,農譯科技所蒐集到的大量數據,將成為農業智慧化的基石。

以施肥與澆水來舉例,農譯科技從土壤中取得微生物數據進行分析,訓練肥料系統演算法,達到精準施肥的效果,因此只要能取得土壤數據,理論上各種農作物都適用;澆水則不用再「靠感覺」,如前幾日烈陽曝曬,水分其實無法滲透到土壤深處,需要比以往更多的水量,感測器能更精確地理解農作物所需。

農譯科技要讓「非專業農民」,有機會種出跟「專業農民」一樣好的成果。背後則是希望能帶動青農返鄉,解決台灣農業缺工與長照的問題。「在雲林,80多歲的農民仍堅持下田,因為他今天不種,明天也沒人幫他種了。」陳文亮說。

走印表機「賣墨水」的商業模式

不過就算理想再壯闊,也要活下去,農譯科技最重要的商業模式,要走印表機「賣墨水」的模式。

農譯科技的商業模式主要有三個,第一個是智慧農業平台解決方案,架設整套包含感測器、自動灌溉、施肥、開關驅蟲燈、噴灑生物抑制劑的系統,主要瞄準高經濟價值作物,如根莖類的中草藥、草莓等。

第二則是農作物的販售,為了證明農譯科技的系統有效,團隊自主種植了多款農產品。以薑黃來說,不只打破了原本種1年休3年的模式,可以每年耕種、保持土壤不酸化,而且薑黃素的數值還更高,目前也公開販售薑黃產品,成為農譯科技重要的收入來源之一。「常常有人跟我們說,博士為什麼要去種田,我們也種的不錯啊。」陳文亮說。

最後,是最重要的「生物抑制劑」。農譯科技從5,000多種蜘蛛毒中,篩選、分出病蟲害的抑制劑。「對鱗翅目、鞘翅目、雙翅目等昆蟲有效,聽不懂對不對?就是蛾、蚱蜢、果蠅之類的啦。」陳文亮說,但他也強調,生物抑制劑不是噴了就有效,,而是提前預防的生物防治概念,目前能防治80%左右的害蟲。

硬體設備就是農譯科技的「印表機」,生物抑制劑則是生財的「墨水」,但更重要的,後者更是陳文亮對於小時候那場刻骨銘心的意外,最實際的回應。

Q:教授創業的優勢?

教授擁有學校相當多的研發能量與資源,能夠做出很多很棒的prototype(原型)。學校內也有許多人才,教授能夠手把手自己培育子弟兵,他們能延續你的理念、想法,在執行上也有一致性。教授創業也能學著更務實地理解市場,除此之外也能驗證技術與想法的可行性。

Q:教書與實作的距離?

教授創業的最大缺點,就是「出一張嘴」,容易流於喊口號,企業最痛恨的就是教授隨便講講不負責任,反正他還是繼續教書。我們過去也面臨過「打高空」的問題,但真正創業時才發現自己時常錯估市場與商業機會,畢竟這是教授比較不熟悉的地方。

Q:CES的參展感想?

那時候覺得我們農業怎麼會去「消費型」的電子展,最後抱著出去看看的心態參加。結果發現荷蘭、加拿大、巴西、東南亞、中國、日本都來問,農業問題不只台灣有,我們解決的是全球性的問題。除此之外,也發現了其他商機,如歐美不需要太多軟體技術,只要讓他們能夠準時替後花園澆水就好。另外,畢竟我們瞄準高經濟價值作物, 大麻 也在範圍內,也有許多人來洽詢。

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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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