【專訪操盤者】站在Gogoro肩膀上,GoShare共享服務可以跑得多快多遠?
【專訪操盤者】站在Gogoro肩膀上,GoShare共享服務可以跑得多快多遠?

籌備了一年多,Gogoro今年夏天正式在台推出共享交通服務GoShare,更獨立成新事業體,而這家新業務主導者,Gogoro執行長陸學森交給在共享領域服務多年經驗的姜家煒。

「我們上線第一天App就符合歐盟史上最嚴個資法GDPR規範。」GoShare新事業總監姜家煒說。短短一句話,凸顯GoShare放眼世界的野心。

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GoShare共享服務選擇桃園作為首發。
圖/ 賀大新攝影

問到下一步要進軍哪座城市?姜家煒透露,在7月5日發表會隔天,個人Linkedin信箱爆滿,許多潛在合作對象找上門,未來歐洲、東南亞市場都會是GoShare的合作標的。

即便比競爭對手WeMo、iRent晚推出,GoShare依然對自家產品很有信心,姜家煒說:「我們在乎的不是與對手的差異化,而是還有多少人沒有使用乾淨的能源?」一如Gogoro將自己定位成能源公司,目標是打造智慧城市。

今年五月印尼雅加達街頭一個畫面,令姜家煒留下深刻印象。「當時站在印尼大飯店圓環,眼前是大塞車畫面,空氣很糟、很熱,」全世界城市都面臨交通擁擠,或城市發展太快、基礎建設跟不上的問題,今年3月印尼雅加達第一條捷運正式通車,背後卻耗費30年的時間,未來GoShare希望成為公共運輸的一環、達成互補作用。

用戶自己換電!專人換電成輔助,目標幫公共運輸升級

因此GoShare推出的解決方案是,端至端的服務(end-to-end),從硬體設計、研發製造、服務都一手包辦,且這項解決方案能夠快速推廣至其他城市,也能適應不同國家環境,提供客製化服務。

GoShare服務涵蓋Gogoro Network電池交換平台、Gogoro電動機車,還有自行開發的GTU系統(Gogoro telematics Unit),融合機器學習、智慧引擎、車輛管理,改善過去駕照身份審核多採人工方式,GoShare透過AI人臉辨識,從1天縮短至3分鐘就能完成註冊。

姜家煒更再三強調,算數學是電腦的事。未來GoShare能夠依據用戶過往的騎乘習慣,給予最合適推薦,改變過往需要看著App地圖、花時間找車的經驗。

不同於目前共享機車服務多採用「專人換電」方式,GoShare認為在台灣行得通的方式,到歐洲不一定可行。因為歐洲人力成本高、法規要求也高,將面臨到更嚴格挑戰。「重點不再於你多會做operation(運營),重點是軟體可以把operation加值到什麼程度,」姜家煒說。

wemo電動機車
wemo共享機車主攻雙北,採用光陽Candy3.0輕型電動機車,目前提供專人換電服務,讓消費者不用擔心電力支援或換電等問題。
圖/ wemo官網

未來GoShare希望民眾能夠參與交換電池服務,如同開車也會自己去加油一樣,透過App發送通知,以給予折扣的方式,請用戶幫忙換電。有了換電服務,才能滿足消費者對續航力的要求,加上全台已布建超過1,300個換電站,要環島也沒問題;而針對路上電力過低的GoShare共享機車,也會提供「專人換電」的運維服務。

不過建置換電站是一大筆資金,真能快速複製到其他國家?姜家煒說,Gogoro Network換電站系統已越來越進步,無論擺放室內或室外都行,未來也不排除找當地合作夥伴。

站在Gogoro肩膀上,GoShare加速發展智慧城市

藉由Gogoro在硬體科技上累積的基礎,GoShare如今只要再把軟體服務加上,就能發揮綜效。

未來在發展智慧城市上,除了已有Gogoro network一天高達10萬次電池交換次數,再加上GoShare用戶的移動資料,就能進一步分析各區交通使用狀況。過往政府公眾運輸的預算,難以做到分眾化,若有了數據搭配,就能更有效分配資源。

未來一般大眾透過GoShare服務就能騎到Gogoro,除了網羅更多潛在消費者,也能增加換電站的使用效率。

從5人專案,GoShare年底要成長百人規模

GoShare從去年一個只有5個人的專案,到現在成為獨立公司,共有60人,年底更要成長到百人,目前團隊成員多元,包括高級顧問公司、電商、傳產等各行各業,都是該領域的佼佼者,團隊平均年齡30歲。

姜家煒坦言,來GoShare前原本要搬去新加坡,為一家公司管理亞太區營運,在工作上的因緣際會碰到陸學森,兩人一拍即合,「他給人的感覺不是一般Manager(經理人),而是一個Innovator(創新者),」未來GoShare目標,是打造一款簡單的服務,讓消費者不需多動腦筋,且各城市都能更容易接受這個方案。

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GoShare共享電動機車提供兩頂安全帽,內附數個拋棄式帽套。
圖/ 賀大新攝影

姜家煒說,GoShare唯一競爭就是客戶,「我們跟客戶的滿意度在競爭。」其實從小細節就可以看出來,GoShare安全帽採多段式插銷,在使用上更直覺,不用再調整繩子。

但Gogoro電動機車給人印象較為「嬌貴」,問到是否擔心使用者破壞,姜家煒有信心說:「當你看重自己的產品的時候,別人也會看重你的產品。」笑說全台1,300萬輛機車,哪台車有像Gogoro有保護套的,因此也不憂心共享機車遭破壞的問題。

GoShare小檔案
成立時間:2018年9月
成員:年底規模破百人
目標:成為公共運輸一環,幫助全世界的公共運輸做無痛升級
計費方式:9月底前,每趟騎乘前6分鐘免費,增加1分鐘收2.5元

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #共享經濟 #Gogoro
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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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