砸21億美元收購Fitbit,Google看上的卻不是智慧手錶?
砸21億美元收購Fitbit,Google看上的卻不是智慧手錶?
2019.11.04 | Google

11月初,Google宣布以21億美元買下智慧手錶領導品牌Fitbit。同一時間,研究機構Gartner預測,2020年穿戴式裝置市場成長27%,從405億美元攀升至515億美元。

在業界看好智慧手錶前景的當下,收購Fitbit搶攻市場是再自然不過的舉動,但Google真正看中的或許不僅僅如此,而是智慧手錶背後那3.5兆美元的醫療市場。

2,800萬活躍裝置,為Google提供珍貴醫療數據

雖然在穿戴式裝置市場上,Fitbit遠遠落後小米與蘋果,但根據研調公司International Data的資料,這間智慧手錶品牌仍舊擁有約10%的市占率。成立十餘年來,Fitbit銷售了上億支智慧手錶,當前擁有2,800萬台活躍裝置。

Fitbit龐大的用戶數,將成為科技巨頭踏足醫療領域的基礎,帶來Google旗下產品組合很難獲得的寶貴健康資料。

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Fitbit至今已銷出上億台設備,並有2,800萬台活躍裝置,可成為Google醫療健康資料的重要來源。

根據《路透》報導,分析師指出,Fitbit這間公司的特殊價值,就在於長年積累的健康數據。Google能從這些資料榨取出多少價值,被認為是這筆收購成敗的關鍵。

去年時,Google就曾與Fitbit達成協議,按照Google的醫療資訊格式將Fitbit用戶資料儲存在Google雲端上。因此,未來要利用Fitbit的健康數據,或許不會是太大的工程。

不過,隱私意識抬頭,加上政府單位均加強對於科技巨頭的管控,收購聲明發布當下,Google已率先承諾不會出售或將醫療資訊用於廣告,並提供用戶自由管理、查看、刪除個人資訊的權利。

另外,Fitbit在醫療領域有著深厚耕耘,與健康保險公司、大型製藥業者都有合作,對於新進入這塊領域的Google而言,也是打通合作夥伴關係的重要契機。

成立Google Health部門,加快拓展醫療服務腳步

Alphabet旗下雖然有生技企業Verily,並曾計畫開發可檢測血糖含量的隱形眼鏡,早早表明涉足醫療市場的意圖,整體進展卻非常緩慢。

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Verily過去曾開發可測量血糖的隱形眼鏡,但踏足醫療領域的腳步仍然緩慢。
圖/ verily

從去年底開始,Google加緊了邁向醫療市場的腳步,聘請David Feinberg博士成立Google Health部門,他是美國醫療機構Geisinger Health的CEO,也是該領域的知名專業經理人。

Feinberg統整Google醫療健康的相關計畫,負責與Google Maps、Android、Google搜尋、DeepMind等各個部門、服務協調合作。過去1年來,Google始終對這個部門的任務、目標不多談。

恰好與Google宣布收購Fitbit幾乎同期,10月底舉辦的HLTH醫療論壇上,Feinberg首度出面披露Google Health的未來計畫。在這場談話中,他描繪了開發醫療搜尋系統的願景。

Feinberg指出,就如同Google搜尋框,醫生可以鍵入想要查看的訊息,並由系統篩選顯示。他舉例,當醫生輸入「87」時,畫面便會自動列出87歲病患的胃癌病史資訊。

同時他也提到,許多醫生實際動刀前,會在YouTube上搜尋教學指南,他們希望以此為突破口,為醫師提供更高品質的內容。

根據《CNBC》報導,消息人士透露,Feinberg相當擔憂民眾生病都上網查詢,結果錯判病症的問題,例如明明只是單純的頭痛,卻可能誤以為自己長了腫瘤。

而Google內部提出的其中一個解決方案,便是建立專為醫療知識服務的搜尋引擎。但目前仍只是很初步的想法,後續是否會實踐,以及如何藉此營利都還是未知數。

雖然Feinberg並未提及智慧手錶相關話題,他談到的內容都與數據息息相關,透過收購Fitbit得到的寶貴資料,很有可能成為這些服務的一部份基礎。

外界看好收購成效,數據與服務是Google拿手項目

過去多年來,Google關於硬體業務的收購,大多表現平平,有的甚至沒有好結果。2011年,Google以125億美元收購Motorola行動,但業務遲遲未有進展的情況下,Google 3年後就用29億美元的價格賣給聯想。

雖說Google智慧家居產品市占率表現優異,其智慧喇叭目前是全球第3大出貨商,但2014年花費32億美元收購的Nest Labs仍未回本;儘管2017年砸11億美元收購HTC手機業務、強化Pixel開發,其手機市占率還是非常低迷。

然而,由於本次收購Fitbit重點不在硬體技術,而是Google所擅長的數據與服務,也讓外界更為看好這次收購的後續發展。

維布德什分析師Alicia Reese也認為,Google在硬體發展上沒有太亮眼的成果,但他們在服務方面表現傑出,「把數據從設備上轉移給專業醫療人士、分析數據以及用於大學課堂學習──光是以上應用這次收購就值回票價了。」

Google收購Fitbit的消息傳出後,Alphabet股價上漲約2%;Fitbit股價更是上漲逾60%。

資料來源:CNBC、Business Insider、Reuter

責任編輯:林美欣

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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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