從香港反送中抗爭觀察:現代科技的五個樣貌
從香港反送中抗爭觀察:現代科技的五個樣貌

許多人常說,技術本身是中立不帶價值選擇的,這句話不盡然錯(我就認為區塊鏈技術是例外),但有時縱使是本質中立的新科技,在實際運用後,會產生與當初預期不同的樣貌,這次香港反送中抗爭,就出現了這個現象。

1. 人臉辨識──所以戴上頭套

香港「反送中」示威遊行給人的感覺是詭譎,因為我們大都看不到示威者的面容,我們只能從身形、皮膚去大略判斷:他大概是一個年輕人吧。

原來是做為支付、解鎖、身分認證等生物辨識技術,結論是很好用。後來大家發現,用於公共領域也很好用。

目前人臉辨識的精準度已經強大到,香港人上街抗議時,不得不帶頭巾、口罩,來消極阻止人臉辨識技術發威。這場抗爭中,還出現頭盔、眼罩,甚至是防毒面具,為的是躲避監視器背後的臉部辨識、煙霧彈。還有其他來自警方發射的東西。

也讓一般人開始害怕,如果繼續大規模運用人臉辨識下去,自己的隱私怎麼辦?

2. Bridgefy──就算全境斷網,仍能傳遞訊息

一款離線傳訊App,使用者只需要打開手機中的藍牙,就可以在無法使用網路時,與朋友、家人傳送訊息,它的介紹說:「適合音樂節、體育館、農村社區、自然災害、出國旅遊」。

沒想到,這款可以用在8月12日的香港機場。那幾日抗爭者不斷傳出機場「網路被切斷」,或至少「網速極慢」的狀況。這款App頓時成為香港抗議民眾的微信。

3. AirDrop──對陌生人邀約:我願意擋下子彈,你願罷工表達訴求嗎?

對蘋果果粉來說都不陌生,這是個方便的點對點檔案分享軟體。

當偵測到有開藍牙的群眾而按下傳送,對方會自動跳出傳輸許可及縮圖,這個特性,變成陌生人開發的好幫手,也變成這次罷工串連各行各業的利器。

4. Matters──運用區塊鏈技術,文字上鏈,內容永遠不會「被消失」

區塊鏈技術被創造出來,最初的目的是拿來抗審查的,尤其是來自政府方的審查。其精神是認為,公民的自由與政府的管制是相互矛盾的,尤其是涉及個人財產儲存、移動,還有言論的自由。

Matters是一家以區塊鏈文字社群為主軸的香港新創,在Matters上發布的文章,都會被存在分布式的節點上(IPFS),簡稱文件上鏈。

除非整個分布式系統被攻擊或失效,否則,文字將無法刪除或404,可以說,這是一場「公共記憶永久儲存」的社會實驗。

香港時代:紀錄了撕裂與對話

在Matters上,我們看到針對這次活動的紀錄,還有我覺得最珍貴的、在中國少見的,不同立場的公開對話:

抗爭者:三把火,讓香港人瘋掉了

第一二把火:臥底警察與警察濫權
警察濫暴在香港已是全民共識。可惜,這些事實都傳不到中國大陸。看見中國大陸輿論排山倒海「支援警察」的言論,深感難過。...總的來說,近兩個月來香港警察已經完全失控。在這個前提下爆出警察臥底事件,民憤一下子變得不可收拾,而這就是機場毆打事件的處境。

大陸民眾心聲:仇恨的螺旋.大陸朋友在香港機場被打一事

部落戰爭...大陸和香港之間的衝突,越來越趨向部落戰爭,仇港,仇陸正在成為輿論主流。極端化與強硬化正在對中間溫和的多數人,進行夾擊。不是中間溫和的人不占多數,而是他們在極端化的言論中無所適從,不知如何去成為兩邊的橋樑。

透過區塊鏈技術,可以免於言論審查的洗禮,也因此有機會進行最真實珍貴的對話,但我必須強調,解決一個問題會產生另一個問題,這樣的內容上鏈不是萬靈丹。(可見我另文:北大性侵公開信上鏈的反思)

5. 藍儂牆──同樣是區塊鏈,圖片上傳區塊鏈,一個虛擬的言論自由塗鴉牆

「藍儂牆」(Lennon Wall)一詞可溯源到1980年代的捷克民運。在英國搖滾巨星約翰.藍儂遇刺後,捷克青年開始在布拉格某處牆上張貼主張民主與自由的文宣。

香港的藍儂牆最早出現於2014年的「雨傘革命」期間,3M便條紙貼寫下自己想講的話或圖,貼滿牆表達訴求。這次反送中運動,藍儂牆再度出現。

線上區塊鏈版本的藍儂牆,可以將圖片上傳到區塊鏈,一旦上傳,圖片將不能被竄改,並且自動同步到世界各地的伺服器,另外透過時間戳也能打假核實。

結語

理念是純粹的,技術本身或許也是單純的。但技術經過人的使用後,就會開始產生質變。這次香港盤根錯節的問題,持續了這麽久,已不只是送中條例這麼簡單,也是許多科技推波助瀾的結果。科技來自人性,來自不同的人性。

本文由果殼授權轉載自其Medium。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

往下滑看下一篇文章
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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓