24小時違停AI警察開單!Canon結盟台廠英研搶吃智慧交通大餅
24小時違停AI警察開單!Canon結盟台廠英研搶吃智慧交通大餅

智慧邊緣運算Edge AI需求逐步成熟,英業達與研華合資的英研智能AIMobile籌備3年,2020年計劃放大,除大舉爭取台灣智慧軌道、智慧城市商機,也將目光瞄準東南亞跟美國,2020年拚營收倍增、轉虧為盈。

英研智能是由英業達跟研華合資的工業智慧手持裝置開發商,由英業達持股55%,研華持股45%,2019年英研剛完成1億元增資,股本來到4億元。研華曾透露,Android手持裝置工業應用需求大,是研華期望跟曾替小米等手機大廠代工的英業達合作關鍵原因。

英研12日宣布與光學影像大廠Canon(台灣佳能資訊)合作,瞄準智慧監控應用商機,由英研負責邊緣運算裝置開發與生產,Canon負責台灣區總代理,Canon將以自家安控設備與光學影像技術,搭配英研的軟硬體平台,鎖定台灣軌道交通商機。

01_Canon 與 AIMobile 攜手合作,共同創造智慧交通新城市。由左至右Canon 商務解
Canon跟英研合作進軍智慧城市
圖/ Canon

由於智慧城市需要許多安控需求,在貿易戰開打下,各國都避免使用中國安控系統,讓「非中供應鏈」轉單受惠多多,英研跟Canon此次結盟,也有大搶商機味道。

台灣機車多,歐美辨識系統水土不服

Canon指出,智慧交通發展是未來智慧城市的重要基礎,包括智慧執法、智慧停車、智慧監控、智慧路燈及公車司機安全防護,都是用大數據分析為基礎的智慧交通服務,過去交通規劃多是以歷史數據為依歸,在AI邊緣運算應用下,便能以「即時數據」為藍本,掌握即時路況,如流量偵測、科技執法、意外警訊。

Canon舉例,英研智能與高雄交通局合作案車牌辨識,過去2D照片物件歸納太過發散,透過人工智慧的車牌辨識系統,利用深度學習辨識技術(deep learning),電腦可以被教育專注在特殊物件特徵辨識,不受傾斜角度及天氣因素影響,準確度可高達98%,並且是在邊緣裝置端完成任務。

智慧路燈未來也將加入加值應用,比方「科技執法」可以24小時做「AI違停偵測」,監控公車與計程車停靠專區的違停車輛,在LED警示看板顯示後若車主還是未駛離,就會開單裁罰,大幅降低員警值勤站崗的負擔。

另外車也能成為連網及數據收集的重要載體,利用路燈高密度布點的特性,收集環境感測、行動網路、追蹤定位及人車流量數據,做塞車預警或人流控制。英研指出,歐美行車辨識技術與亞太地區實際的路況落差大,比方台灣機車密度高、屬混合車流,加上道路招牌多、道路使用方式複雜,台灣反而很適合作為系統輸出東南亞地區的前導測試場域。

03_AIMobile 前端 AI 影像分析盒,以強大的邊緣AI計算能力完成大量影像處理,降低對雲端
英研是英業達跟研華合資的行動智慧手持裝置廠商。
圖/ Canon

英研成立三年,2020年營收獲利拚翻增

英研2016年成立,成立滿三年,目前仍處於虧損,英研總經理張國彬表示,看好一個產業應用發展到成熟要7年時間,隨2020年進入英研成立第四年,集團目標是轉虧為盈,並加大營收規模。

英研目前有三大產品線,包括工業用平板、Edge AI硬體裝置、軟體,主要是開發ARM架構如高通、恩智浦、英偉達的解決方案,作業系統以Linux及Android為主,2020年英研期望營收能成長2到3倍,換算5到6億元目標。

根據英業達資料,2018年英研智能全年營收2.09億元,比2017年成長一倍以上,不過全年仍虧損4,255萬元,每股稅後虧1.42元,相比下2017年營收9,150萬元,營業虧損5,741萬元,稅後虧損5,573萬元,EPS虧1.86元。

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責任編輯:陳映璇

關鍵字: #智慧城市
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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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