中國無人駕駛進度催油門,武漢發出3張無人車商用牌照
中國無人駕駛進度催油門,武漢發出3張無人車商用牌照

集眾多科技於一身的無人車,是全球學界、業界以及各國政府近年都爭相投入資源的題目。就在本周,中國武漢向百度、海梁科技、深蘭科技這三家公司,發出首張無人車商用執照。

這意味著,無人車將可以進行商業營運,初期會在位於武漢的示範區展開測試。台灣也有新進展,國內第一張無人車牌「0001」,日前已經在新竹發出,無人車像電動機車普及的那天,難道已經不遠了嗎?

陸頒發無人車商用牌照,3家公司奪得

昨(22)日,中國位於武漢的國家智能網聯汽車測試示範區正式揭牌,官方發給百度、海梁科技、深蘭科技這三家公司,首張無人車商用執照。

這三家公司將可以在公開道路上,使用無人車載客進行商業化營運。綜合陸媒報導,初期將開放無人車隊在示範區內試營運,未來將逐步擴大營用範圍。

之所以會選在武漢,是因為武漢是中國最大的5G無人車示範區,場景十分多元,園區內涵蓋住宅區、工業區、商辦區以及旅遊景區等,初期規劃一條長約28公里的智慧車聯網示範道路。

不只是中國,本月初台灣交通部已向新竹市與工研院機械所發出全台第一張,編號為「0001」的自動駕駛車試車牌,正式掛牌於Chrysler Pacifica型號的全白自駕車「小白1號」,預計10月就可開進新竹漁港,成為全台第一部於開放場域上路的自駕車。

自駕車試車牌「0001」
交通部已向新竹市與工研院機械所發出全台第一張,編號為「0001」的自動駕駛車試車牌。

台灣行政院自108年1月1日起,通過《無人載具科技創新實驗條例》,交通部也增修《道路交通安全規則》第20條,讓自駕車有望掛試車牌上路實驗。新竹市政府與工研院簽訂MOU,並在7月時於沙崙自駕車測試場,達成中央驗證合格標準,順利取得全台第1張編號「0001」的試車牌照。

自駕車試車牌「0001」
編號0001的自動駕駛車,預計10月就可開進新竹漁港,成為全台第一部於開放場域上路的自駕車。

有別於過去在園區、校園內的封閉測試,新竹市長林智堅強調,有了車牌的「小白1號」,將可在真實道路進行各種路況測試。未來會辦理說明會、演練,並於沿途設立相關警示牌,以40公里限速行駛。

無人車目標:商業化落地

「商業化落地」對許多業者來說是目標,站在政府的角度,卻是一條需要謹慎衡量的界線。

車輛工程學會(SAE)、美國國家道路交通安全委員會(NHTSA),將無人車發展分為五個等級。豐田研究院(TRI)執行長Gill Pratt博士曾說,等級在Level 4 以下的無人車,技術上都大致成熟,真正的關鍵是如何找出可行的商業模式?

這個問題是許多公司、政府投入大量研究經費與資源,紛紛想搞清楚的事情,在人才招募、經費爭取上,也形成一種不能落後的競賽。嚴格來說,現在的無人車隊營運,都還處於「預商業化」階段,大多數都沒有真的收費,或著業者也還正在摸索潛在的商業化模式,且駕駛座都須配有安全駕駛員。

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百度與金龍聯合汽車共同開發的無人小巴「阿波羅」,去年七月起陸續投放到北京、深圳、武漢等中國城市測試。

以這次取得無人車商用執照的百度來說,與金龍聯合汽車共同開發的無人小巴「阿波羅」,去年七月起陸續投放到北京、深圳、武漢等中國城市,在半封閉的場域進行測試。「阿波羅」採用阿波羅自駕車開放平台,最高時速可以達到40公里,且能夠連續行駛100公里,車身配有Lidar(光學雷達)、超聲波雷達等傳感器,除了基礎的辨識路障、判斷車流、識別路牌等,還能做到自動停車、臉部辨識、駕駛疲勞度偵測等功能。(百度與軟銀合作,將出口L4等級無人車至日本投入長照接駁)

此外,Alphabet 旗下無人車子公司Waymo,從去年12月開始,在美國亞利桑那州鳳凰城(Phoenix),向部分用戶推出無人計程車服務「Waymo One 」。根據外媒《The Information》報導,有70%的乘客給出五顆星的評分、30%給出四顆星或更低。未來還打算在車上提供免費 Wi-Fi,以及無廣告的串流音樂服務 Google Play Music,乘客能播放自己喜歡的音樂列表。(Uber要當心了,Waymo下月推出全球首個無人計程車服務)

Waymo
Alphabet 旗下無人車子公司Waymo,從去年12月開始,在美國亞利桑那州鳳凰城(Phoenix),向部分用戶推出無人計程車服務「Waymo One 」。
圖/ shutterstock

無人車生態複雜,普及仍有難度

無人車產業背後有龐大的商業利益,無論是德國福斯、日本豐田、美國通用這三大車廠,或是Waymo、Uber、Lyft、蘋果、百度都積極全力投入,誰能是最後的贏家,還很難定論。

加上無人車仍存在許多問題,像是百度的無人小巴「阿波羅」,被批評行車速度緩慢、運作不順暢;Uber無人車也曾在亞利桑那州撞死路人。

無人車生態系牽涉層面複雜,工研院機械所所長胡竹生認為,無人車要上路,必須面對開放道路上的種種交通狀況,需要法規、技術以及跨產業的配合才能實現。取得牌照只是第一步,無人車要能真正在民眾日常生活中上路,恐怕還需要一段時間。

責任編輯:陳映璇

參考資料:Globaltimes、Reuters、The Information

關鍵字: #自動駕駛
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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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