YAMAHA EC-05開箱!台日混血電動機車第一手騎乘體驗
YAMAHA EC-05開箱!台日混血電動機車第一手騎乘體驗

機車大廠山葉(YAMAHA)與Gogoro合作開發的第一台電動機車「EC-05」,今(7)正式提供媒體開箱試騎。

「EC-05」是一台「Gogoro骨、山葉皮」的電動機車,採用Gogoro S2架構,只要與電池、動力有關的部分都由Gogoro負責,包含馬達、電池、前後懸吊、車架及基本骨架等。外型部分則由日本山葉設計師操刀,是一部台日混血的電動機車。

山葉對外型設計相當有自信,如後端提高,向車頭方向微略向下的水平軸,就是為了展現山葉動態與動感的訴求。其它的功夫則用在車主對於EC-05的個人化調整部分。

EC-05的售價為99,800元,Gogoro S2不計任何補助的價格為96,980元,並沒有相差太多,而電池資費另計。

騎乘體驗優點:相信Gogoro,似乎沒理由討厭EC-05

EC-05整體的騎乘體驗也相當優秀,可以說是提供給願意相信、購買Gogoro的消費者另外一種電動機車選擇。不管是電動倒車、無線智慧鑰匙、開啟方式等都與Gogoro沒有太大的差別。

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山葉EC-05的無線智慧鑰匙。
圖/ 陳君毅攝

相較於普通的125油車,在油門加速方面EC-05也有一般電動車的優點,加速相當線性,催多少、跑多少,在市區騎乘等紅綠燈時能快速衝出車陣。根據EC-05提供的資料,0~50km/h直線加速僅需3.9秒,不管是否精確,至少催到50km/h毫無難度且相當順暢。

試騎者約70公斤的男性,在爬坡時並沒有太大的阻礙,加速至近90km/h時車體也沒有太大的晃動飄移。

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置物箱能夠完整放入一頂3/4罩式安全帽。
圖/ 陳君毅攝

在置物空間方面,能完全放入一頂3/4罩安全帽。此外,EC-05也串接「YAMAHA LIFE EV」App,提供消費者各種個性化的設定、體驗,如儀表板顏色、前後燈光延遲關閉等。

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YAMAHA LIFE EV提供各種個人化設定,包含儀表板顏色、前後燈光延遲等。
圖/ YAMAHA LIFE EV
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經由YAMAHA LIFE EV調整過後的儀表板燈光。
圖/ 陳君毅攝
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YAMAHA LIFE EV擁有多種個人化設定功能。
圖/ YAMAHA LIFE EV

另外一個重要的優勢,是山葉本身的維修站資源,「只要能夠販售EC-05的店面,就能提供維修服務。」山葉現場的工作人員表示。根據搜尋結果目前全國擁有251家經銷據點,花蓮、台東也都有據點。(20年前啟動轉型布局,YAMAHA EC-05電動機車這場仗怎麼打?)

可以更好的地方:中柱、側柱以及稍硬的座墊鎖

在騎乘上幾乎沒有太大的問題,但EC-05也有幾個能夠更好的地方,但大多與個人的騎乘習慣有關,因此僅供參考。

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從照片中也許感受不出來,但是坐在車上踢側柱時,身體感覺得有點太側。
圖/ 陳君毅攝

中柱有一點難踩、側柱有一點過側,以及座墊很難壓好,考量到電動車系統的啟動、關閉都跟座墊有關係,這一點有些惱人。不過山葉的工作人員表示,新車比較容易有這種情況,壓個幾次之後就較為順暢。

另外,就是一些電動車的通病,油門並沒有太大的反饋,這點是新騎電動車的車主需要花點時間習慣的。以及遇到過於顛簸的路面,容易造成催油門的手隨著震動移動,車速有點上上下下的情況。

責任編輯:陳映璇

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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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