Obike復活變窮學生的上學神器!一定要裝小座位,背後有個感人故事
Obike復活變窮學生的上學神器!一定要裝小座位,背後有個感人故事

自從2018年6月新加坡共享單車Obike宣布要退出新加坡市場,中國的ofo單車在2018年下半年陸續收掉海外市場,辦公室人去樓空以後,風光了好一陣的共享單車從神壇跌進廢棄場,成千上百台單車化為廢鐵,棄置在城市外的郊區。

現在,這些單車有了重獲新生的機會。今年四月開始,緬甸創業家麥可(Mike Than Tun Win)從馬來西亞與新加坡引進了一萬台廢棄的共享單車,將它們修復後送給緬甸當地的貧窮學生,讓他們不需要用雙腳來長途跋涉,也能順利上學。

ofo小黃車
曾風光一時的ofo,現在已陷入一連串的法律訴訟中。
圖/ ofo

為了實現這項計畫,麥可創辦了一間非營利組織Lesswalk(少走路),並投入大約40萬美金(約新台幣1,200萬元)購入並修復這一萬台單車,也就是說每台單車大約花了他新台幣1,200元。其中有約莫一半的金額是由贊助者資助的,另外一半則由麥可自己出資。

沒錢搭校車,孩子們每天走1小時去學校

好在,麥可負擔得起這些錢。他的正職工作是創投公司BOD Technology的執行長,平時的任務是投資緬甸當地的科技新創公司。然而,他始終對這些每天需要花一個小時走路上學的貧童們有著很深的同理心。因為在他還沒去新加坡念書前,小時候的他也是這麼走去學校的。

現在已經33歲的麥可,發現即便過了這麼多年,長途跋涉走路上學的現象還是困擾著許多緬甸的孩童。「很多孩子沒錢搭校車,而一些偏鄉地帶的孩子連校車都沒見過,」他說。

因此,他突發奇想,把腦筋動到了廢棄的共享單車上。「對廢棄場來說,一台廢棄單車只能讓他們賺大概10美元(約新台幣300元)左右,不是什麼很賺的生意。但若是可以把這些單車給真正需要的學生們,就可以幫他們省下80%上學的時間,這才是更有意義的事情,」麥可說。

有了後座,他們就可以載著弟妹一起上學

將這些共享單車從新加坡及馬來西亞引進緬甸並非易事。當他帶著大量的單車要入境緬甸時,海關質疑他帶著這些看起來狀況很好的單車有什麼目的,即便麥可提供了解釋,他仍舊被課了高額的關稅。這些金額都由麥可自己概括承受。

這些得來不易的一萬台單車,麥可計畫將它們改裝後分送到緬甸偏遠地區的村莊裡。贈送的對象則為那些家離學校2公里以上、13到16歲之間,需要更多時間來念書的學生們。

Lesswalk
麥可將單車改裝後分送到緬甸偏遠地區的村莊裡。贈送的對象則為那些家離學校2公里以上,13到16歲之間,需要更多時間來唸書的學生們。

Lesswalk則負責修復、改裝的任務。麥可更要求團隊要確保每一台車,都要加裝一個可以坐人的小座位。麥可說,村子裡的孩子們通常都會要照顧他們的弟妹,有了後座,他們就可以騎車載弟妹一起去上學。此外,他也將共享單車的電子鎖給拆掉,改裝上更方便使用的人工鎖,並配上一把鑰匙。

沒人要的共享單車這樣重生了!

麥可也曾經造訪過中國的「共享單車墳場」,他對那樣的場景感到相當震撼。「五萬多台的單車就這樣堆在那裡,有些看起來根本沒有被使用過,」他說。不過,目前他還沒機會將中國的廢棄單車引進到緬甸,因為相比起來,新加坡和馬來西亞能提供的廢棄單車品質還是比較好。

不過,麥可也不排除未來和中國「進貨」的打算。發完了這一萬台單車,他將進一步擴展他的計畫,去服務寮國與柬埔寨的貧困學生。

「一萬台單車只是冰山一角而已。全世界有上百萬台這樣的廢棄共享單車,而將這些車帶去給需要它們的人是我的任務,」麥可說。

資料來源:Straits Times、Myanmar Times

責任編輯:林美欣

關鍵字: #共享經濟
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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

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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。

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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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