當AirPods Pro也要加強降噪功能!主動降噪耳機的市場需求真的存在?
當AirPods Pro也要加強降噪功能!主動降噪耳機的市場需求真的存在?

「通勤領域」是主動降噪耳機的擅場?

通勤族是耳機應用最主要的族群之一,根據調查歐美不同地區分別有5至7成的比例,喜歡在乘車時間聽音樂,可見其市場不容小覷,所以對於耳機品牌商來說,通勤族一直都是布局與宣傳的重點。

主動降噪耳機又叫做ANC耳機(Active Noise Cancellation Headset),可以有效隔離外部噪音,讓聽音樂可以更清晰,心情更投入,尤其在吵雜的環境中,ANC功能可以減少輸出音量,達到保護聽力的作用,這個特點對於通勤族來說,應該是具有實質好處,倘若ANC耳機可以獲得廣大通勤族的認同,便有機會搶得耳機市場半壁江山。

但實際觀察通勤族群,大多配戴的入耳式耳機,並非具有ANC功能,廠商為了取得通勤族的市場,紛紛推出藍芽無線的入耳式ANC耳機,以布局搶得商機。廠商著眼於通勤族的市場,存有的概念認為通勤的應用場域,應該是經常忍受著外部噪音聽音樂,或者聽音樂常會特意調高音量。

事實上根據用戶行為研究,如果噪音達到干擾的程度,讓人無法投入情境,多數人將不再繼續聽音樂,此外特意調高音樂壓制噪聲,當音量超過85分貝時,耳朵的音感會讓人感到不舒服,多數人自然的反應會摘下耳機。所以大部分通勤族若能安然配戴耳機的情況下,意謂感到噪音干擾與經常調高音量的情況,其實並不是常態會發生的事。

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對使用者來說,若能安然配戴耳機,意謂噪音干擾與調高音量的情況,並不是常態會發生的事。
圖/ Prostock-studio via shutterstock

實際上,耳機的設計已經具備被動降噪功能,可以阻隔大部分的外部噪音,所以多數通勤族使用的入耳式耳機,便可滿足聽音樂的需求,另一方面許多交通工具擁有車體隔音,窗戶也都採用隔音技術,馬路噪音並不會長驅直入構成干擾,甚至一般車內開啟音響,無需配帶耳機,便可滿足聽音樂的情境。

當然也必須承認,還是有某些區域仍然存在老舊的交通工具,那種引擎與馬路噪聲的通勤環境,聽音樂勢必得用ANC耳機才行,但是那些經濟較為落後的地區,又有多少人能為享受音樂而購買ANC耳機?當然,以上陳述並非推論ANC沒有使用在交通工具的市場,以其實際的銷售例證,說明許多商務人士也會購買ANC耳機,而這些商務人士又是在甚麼場景下,產生購買ANC耳機動機?我們在下一段落來做分析。

環境聲音對心理的關聯性

在探討ANC耳機購買動機之前,我們先探討環境聲音對心理的關聯性,大部分動物意識運作中,不構成精神干擾的環境聲音,是具有穩定情緒與心理安全作用,環境聲音對生活往往帶有訊息成分,生活中缺乏此訊息,反而會產生焦慮與不安,我們可以譬喻在開車的場景下,若完全喪失環境聲音連結,人的心裡就會額外產生較高的警覺,所以寧靜並不等同於必然需求,反而環境聲音的適度存在,才是人們必要的需求,而環境聲音也不宜過大,如果專注的場域產生被干擾的感覺,那種聲音對人而言就是所謂的噪音。

接著我們探討被干擾的感覺,被干擾其實是一種心理狀態,同樣的聲音在不同場景下,心理的反應不盡相同,人們對聲音的忍受程度,很多情況下是依據心理狀態調整而定,對於心理狀態的差異,我們以「社會狀態」與「個人狀態」做為區分,大部分的人對周遭聲音有較大的容許狀態,我們稱之為「社會狀態」,而相對於周遭聲音較低容許的狀態,我們稱之為「個人狀態」。

其中心理狀態差異在於,倘若人的心理調整為「個人狀態」,就會比較釋然切斷與周遭聲音的連結,並對環境聲音的干擾變為比較敏感,即便某些噪聲在公車與捷運上可以接受,但可能在居家環境的場域,卻又變得無法忍受。

ANC耳機市場需求探討

環境聲音干擾構成「無法忍受」的狀態,往往是真正需求ANC耳機的動機,而ANC耳機的市場用戶,許多就是心理調整為「個人狀態」時,對於環境聲音比較在意的心理狀況下,所產生的購買決策,這種應用情境發生機率較高的例子,例如,音樂愛好者回到自家休息空間,想要有更多的情境沉醉在音樂氛圍,另外,許多商務人士長途出差旅行時,放鬆心情且在消磨時間的狀態下,想要更多投入在音樂的享受等等。

當然,對於環境聲音無法忍受的狀態,不僅僅只有心理調為「個人狀態」會產生,其實有更高的機率是發生在「社會狀態」下,但令許多人費解的是,為何此狀態無法形成大部分的ANC耳機市場需求?

我們以其癥結做探討,「社會狀態」雖然也是一種心理狀態,但相對於「個人狀態」不同的差異是,環境聲音所構成的干擾,並不歸咎於個人主觀心理敏感因素,大多乃源自於公共場域的客觀干擾,這類干擾通常合理的解決步驟,首先必定先要求噪音源頭加以改善,如果真的無法消滅或改善,第二步便會採取公共空間的隔離措施,如果第二步有其無法施作的理由,最後才會考慮降噪耳塞,或是降噪耳機方案圖謀改善之道,對於公共或居家環境的噪音干擾,直接採用佩戴耳機方式去隔離噪聲,應該是最不實際且最沒效益的做法。

全球第一副主動降噪耳機自2000年開始販售,至今已歷經十數年的光景,所以對於經常使用耳機的族群來說,應該不致對ANC功能感到陌生,然而ANC耳機尚無法大幅擴散到消費族群,最大的因素仍然是帶給用戶的加成,仍不足以構成購買動機,畢竟耳機已具有被動降噪功能。

另外多了ANC降噪,耳機的平均售價必然是增加的,當然這個因素會直接影響用戶的購買意願,但若單純只是降低ANC耳機的售價,是不是帶來用戶的購買動機增加?但從實際上的銷售觀察,近年許多品牌入耳式ANC耳機售價,已經落到1、2千元台幣水平,不像過去動輒8、9千元以上價格,似乎也沒有明顯提升產品滲透率,而ANC價格較高的耳罩式銷售卻一貫優於入耳式,這足以說明,其用戶市場在「室內」高於室外應用,而且應用族群並不隨著入耳式耳機降低價格而提升購買動機。

另外我們從經銷渠道得到另一個原因,認為消費者對於ANC耳機認知,似乎視為一種功能型產品,所謂功能型產品我們以輔聽器產品為例,雖然它可以做為一般耳機使用,但是大部份的耳機使用族群卻不用會去選購它,所以功能型產品的市場用戶大多受到侷限,我們歸咎ANC產生功能型產品認知,原因可能是過去各品牌對於ANC耳機推廣,似乎過於強調降噪的聽力保護功能,因而逐漸使其「功能性」占據大部分消費者的觀念。但在未來如何跳脫有限的功能需求市場,反而需要我們深思此層面的影響,並運用不同的行銷手法跳脫這個窠臼。

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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