貿易戰下台灣的下一波成長引擎,選擇區塊鏈的機會與隱憂
貿易戰下台灣的下一波成長引擎,選擇區塊鏈的機會與隱憂

未來十年,將是台灣最好的時代。

很多人不會同意這句,首先投資人都會反對。投資不怕價格跌,怕的是不確定性。在中美貿易戰下,光美國總統川普的下一步就無從預測,今日川普又來了:3000億美元商品、10%關稅無預警在Twitter開徵,為貿易戰新一回合拉開序幕。官方理由是中國打算重談協議,沒有依承諾買「大量」的美國農產品,也沒有禁止成癮蘗物出口到美國。

這場貿易戰,就像一對失去互信基礎的情侶,雙方都不願把分手說出口。中國是無心的女友,川普帶領的美國像恐怖男友:女方想以拖待變,男友則令人完全猜不透。

我認為,期待新人來,中美貿易問題就會解決,是過度樂觀,當自由貿易的精神招牌已被這一輪貿易戰正式砸掉,日韓也決定用拳頭來決定新的兩國貿易秩序。

貿易新秩序已發生,幻想下一屆換美國總統就能結束這一切,是不切實際的。

我在《現在開始,是台灣最好的時代 — 年輕人,把握機會》一文已強調,台灣有能力在大國博弈中獲利,靠的是過去長久累積的工業、貿易實力;現在我更認為,除了延續既有的優勢,更重要的是:

開始尋找下一世代的成長引擎。

有許多新的機會正在成形,區塊鏈(Blockchain)就是其中之ㄧ。

台灣可成為全球區塊鏈試點場域

區塊鏈的現況是處於技術發展早期階段,大規模殺手級商業應用尚未出現(Facebook的Libra Coin仍持續在與美國政府溝通,短期內不樂觀),大型商業應用除了交易所外,也未見落地,可說正處在應用爆發與沈寂的十字路口上,這就是台灣的新機會。

為什麼台灣適合?台灣有的是多元,可並存的文化價值、蓬勃公民運動及長期運作的民主制度,而民主可本身就是一場試誤的過程。相較於AI科技,發展AI需要大量的產業資料,台灣屬淺碟型經濟,先天內需市場小、產業規模與其他大國無法相比,這是先天上的不足。

這些台灣擁有的特質,很適合提供成區塊鏈的小型試驗場,因為區塊鏈本身也是不同價值觀衝突下的產物,如果台灣能夠成為一個好的示範場域,試驗區塊鏈的「去中心化」價值能帶來什麼,立下典範並且輸出世界。

目前,許多區塊鏈潛在應用已經在台灣發生、落地。

台灣區塊鏈產業地圖

首先,台灣的區塊鏈產業已經有相當完整的生態,超過10家加密貨幣交易平台、6個區塊鏈基礎建設團隊、2家代表性錢包業者、超過7家區塊鏈技術服務公司,還有無數對沖基金、加速器、區塊鏈媒體等挹注心力,台灣的區塊鏈產業在亞洲已經有不小的影響力。

政府態度

政府的態度也是關鍵之一,不誇張的說,台灣公部門是區塊鏈技術應用的世界前段班。舉例來說,台灣公部門正在運用區塊鏈技術於調查局蒐集證據、特殊執業證書管理(例如律師證書),甚至國民數位身分證,也很可能運用到區塊鏈的身份認證技術。

未來,STO(Security Token Offering)的募資法令(3,000萬元以下)也即將施行,雖然我認為目前的募資草案略顯保守、限制過多,如果未來能夠滾動式調整,仍可為台灣金融資本市場注入一股活水。

隱憂1:詐欺套路多

傳銷、不肖業者,目光早就看上了區塊鏈這個新興詞彙,用複雜的商業模式、華而不實的辭藻來包裝,骨子裡到處吸金,讓不熟悉此道的投資人受騙投錢,如前些日子跑路的資金盤Plus Token。

台灣法院審理的判決也顯示了這點,涉及虛擬貨幣的刑事判決,有68%以上是詐欺案件。

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圖/ 蘇文杰《論新興洗錢犯罪手段之實證研究-以比特幣之虛擬貨幣為研究中心》

隱憂2:投資糾紛無適當解決機制

這兩年,ICO(Initial Coin Offering)項目失敗、交易所資產被駭層出不窮,但因為缺乏適當的糾紛解決機制,讓問題在台灣衍生出更多爭議,例如數位資產平台業(交易所)並非金融消費者保護法所稱的「金融服務業」,有關金保法的規定 — 評議機制投資人無從適用。結果是,讓不少ICO項目投資人、交易所用戶求償無門,只能四處投訴,也大大打擊市場信心。

結語

這兩大隱憂,會讓有關政府機關,對於此類區塊鏈發展有所疑慮,對實際投入區塊鏈產業的業者來說,是劣幣除良幣。如何解決這兩個問題,讓這顆引擎能順暢發動,成為下一個關鍵。

最壞的時刻,也可能是最好的時代。對台灣的青年人材來說,有中美貿易戰帶來台灣在全球貿易體系的新定位,又有台美同盟這個保護傘,這可說是千載難逢的機會,現在開始,是時候一同創造台灣的新時代。

不過更重要的,就像我前面所說,是尋找台灣下一世代的成長引擎,我相信區塊鏈可以為台灣帶來不同的機會。

接下來,就看我們怎麼選擇、如何把握了。

(本文由果殼 Mr.Shell授權轉載自Medium)

責任編輯:陳建鈞

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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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