孫正義帶滴滴出行攻進日本,如何用中國技術挑戰台幣4,000億規模的打車市場?
孫正義帶滴滴出行攻進日本,如何用中國技術挑戰台幣4,000億規模的打車市場?
2019.12.18 | 創業活動

滴滴出行日本(DiDi Mobility Japan)是由孫正義帶領的日本軟銀集團(Softbank)與滴滴出行於2018年6月成立的合資企業,兩家公司分別持股50%。

12月3日,中日旅遊文化商務促進會和日本最大旅行社集團株式會社JTB共同舉辦的「中日旅遊合作高峰論壇2019」在東京召開。滴滴出行日本事業開發本部長Eric Wei(魏嘉宏)、百度日本CEO張成煥等人,以「中國技術(MaaS・電子支付・大數據)如何促進日本地方振興」為題,進行了圓桌討論。

論壇結束後,36Kr Japan記者獨家採訪了Eric Wei,請他分享了滴滴出行日本的現狀和未來規劃。

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Eric Wei 在中日旅遊合作高峰論壇2019的圓桌討論後接受采訪
圖/ 36氪

採訪節選:

Q:滴滴出行日本自2018年成立,短短一年已經擴大到100多名員工的規模。請問當前的團隊結構是如何的?

A:叫車平台是我們的主要業務,現在一半以上的人員都是面向車企的銷售。目前我們已經與全日本400多家租車公司建立了合作關係。此外,公關和市場部門、(計程車公司以外的)B端合作部門,客戶服務中心等都發揮著重要作用。

Q:所以開發團隊都在中國對嗎?

A:是的,日本沒有直接的開發團隊。我們有專業的產品經理負責分析日本市場的特徵並深度挖掘客戶需求,然後將必要信息傳達給工程師團隊,共同實現產品的開發。

Q:日本是個蠻特殊的市場,與中國市場的差異也非常大的。你們進入日本市場時遇到的最大障礙是什麼?

A:確實不一樣。這就是為什麼我始終認為推進「本地化」至關重要。
在中國,滴滴司機的平均年齡在30歲左右。他們都習慣於使用智慧型手機,只需要讓他們下載滴滴的應用程序,就可以開始使用服務。但是日本司機的平均年齡達到了59歲,有些年長的人在手機這樣比較小的螢幕上閱讀文本比較困難。於是我們重新設計了系統,為日本的司機導入了8英吋平板電腦。此外,我們也盡量把作業系統的界面設計得更為簡單,以便他們可以更輕鬆地使用軟體。

Q:說到打車平台服務,現在除了DeNA(日本最大的遊戲和電子商務公司之一)營運的MOV,索尼旗下品牌S.RIDE,最具規模的服務商應該是Japan Taxi。Japan Taxi背靠日本最大的計程車營運商,我想它會成為滴滴非常強大的競爭對手。在這個同質化比較嚴重的市場中,滴滴的優勢是什麼呢?

A:首先,Japan Taxi是一家計程車管理公司,而我們是平台提供商。我認為Japan Taxi的服務更偏向B端,他們希望把曾經的電話叫車模式轉化到手機上。但滴滴的宗旨是服務C端用戶,我們想要為用戶提供前所未有的行動體驗(此句也是滴滴出行日本的slogan)。

我們會定期對乘客和司機進行調研,收集和分析客戶的聲音。這裡我舉兩個例子。日本人有個特點,他們很喜歡積分卡。我們也聽到了用戶「乘車沒有積分嗎?」的聲音,隨即引入了乘車積分的機制。我們最高等級的積分會有3%的回饋,比一般信用卡都高,所以迴響很好。這個機制在中國在巴西都沒有,僅在日本提供。

第二,日本的很多計程車司機有佩戴手套的習慣。帶著手套使用觸控螢幕很不方便,因此我們在程序中加入了語音識別功能。當司機從乘客那裡收到訂單時,無需手動操作智慧型手機或平板電腦螢幕即可完成接單任務。

雖然滴滴是來自中國的服務,但我們認識到想在日本取得成功,本土化才是關鍵。

Q:毫無疑問,軟銀和滴滴都是高科技公司。特別是滴滴有5.5億用戶的行動數據,造就了它世界頂級水平的AI技術和成熟的平台系統。作為兩者的合資公司,除了技術支援外,您對兩家公司的期望是什麼?

A:他們都有大量的用戶。軟銀在日本擁有4,000萬手機用戶,滴滴在世界上擁有超過5億以上的用戶。這些用戶即使只轉化十分之一,都是非常大的數字。更多的用戶會讓我們有能力在日本創建一個更好的平台並提供更好的服務。

Q:中國的計程車是「低單價高頻率」,但是日本正好相反,價格昂貴,大部分人都不會首選打車。您真的覺得滴滴可以打開日本市場嗎?

A:確實,僅以每公里計算,日本的計程車單價是世界上最貴的。不過,在日本我們的目標不是讓計程車變便宜,讓更多的人去乘坐。日本的計程車市場規模超過1兆6000萬日元(約新台幣4,405億元),我們目前的首要任務是改善已有用戶的出行體驗。比如,無論何時何地都可以輕鬆打到車,再者就是付款方式的多樣化等。要知道,在日本只有40%的計程車能使用刷卡機⋯⋯如果解決了支付問題,對赴日的外國遊客也更友好。從長遠來看,市場份額還會繼續增加。

另外,我們也在考慮推出拼車服務。尤其是在日本地方城市(農村),計程車的供應數量本來就少,透過我們的平台進行匹配,可以更有效地用車並降低乘車成本。

Q:在地方推出拼車服務是個好主意,感覺那裡確實有難打車的問題。最後一個問題,說說今後的計劃吧。

A:首先,我們最近成立了廣告部門。第一步,我們將從12月9日開始在計程車上展開行動電視廣告服務DiDiTV。透過O2O廣告模式來增加營收,促進司機的收入或降低乘車費用。

然後,我們將強化電子支付的推廣和高精度地圖的開發。除了與PayPay(相當於日本的Alipay)合作,我們還將繼續擴展我們的支付商渠道。另外,在日本市場上還沒有最好的地圖服務商,我們將與Zenrin(日本最大的地圖出版商,也為Google日本等提供地圖服務)一起開發符合滴滴要求的地圖服務。

本文授權轉載自:36氪

關鍵字: #軟銀 #滴滴出行
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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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