不用排隊買?實名口罩販賣機來了
不用排隊買?實名口罩販賣機來了

台灣宣布捐贈1,000萬片口罩給新冠肺炎疫情嚴重的國家,提供給世界各國的口罩也已經抵達,歐盟官網更放上口罩運抵盧森堡機場的影片,據媒體報導,這是中華民國國旗近30年首次出現在歐盟官網。

Taiwan can help
第一波國際人道援助的700萬片口罩已到歐洲,歐洲政要紛紛致上謝意。

然而接下來,我們可能看到「Taiwan Solves Problems.」

中央地方攜手合作,推出實名制口罩販賣機

台北市政府近日正式宣布將試行「實名制口罩自動販賣系統」,插入健保卡,認證確認符合購買資格,再完成付款程序,據稱 1 分鐘就可買到醫療用口罩。

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衛福部陳時中到現場表示,中央與地方在資訊流合作一起串起自動販賣系統,盼望能透過自動販賣減低藥局人員壓力。

大家買不到口罩不開心,因此施行「實名制配給」,而實名制與隱私保護是拉扯的關係。另一方面,當買口罩要排隊,引起民怨的同時,更多人開始要求政府開放更多渠道,加快口罩釋放的速度。而現在推出了「實名口罩販賣機」,或許可以改善人力不足的問題,但也會引起新的疑慮,例如隱私。

我們要求政府做中心化的追蹤管理,避免有人冒名購買、超量購買,確保具備資格的人才能購買(週期限制:一週9片口罩;次數限制:一週領一次、總量限制),然而有追蹤、有政府的管理介入,必然就會產生以下問題:

你是否擔心:政府追蹤著你的隱私?是否害怕業者掌握你的所有醫療口罩購買紀錄?

如何確保隱私問題?

經我瞭解,實名口罩販賣機的API會串接健保署的口罩資料庫,民眾插入健保卡後,販賣機透過MDVPN將資料集結傳回市政府資料庫,並由市府設置的防火牆對應特定埠號,以及VPN通道與健保署系統進行對接。

全程是封閉網路環境,資料在健保署系統做完身分認證及購買資格核對後,回傳給販賣機。換句話說:

口罩販賣機只會接收到該健保卡是否符合購買資格的資料,然後吐出口罩。業者本身(包括販賣機)是碰不到購買人的私密個資,不會出現之前校園販賣機搜集學生個資的問題。

目前哪裡有實名口罩自動販賣機?

地點: 信義行政中心1F(松廉路側的門口)
時間: 平日:8:30 到18:30/六、日:8:30到12:00
流程:

  1. 插入健保卡至讀卡機(健保卡須符合14天購買資格)
  2. 按下販賣機倉道號碼或商品鈕
  3. 付款購買(行動支付支援)
  4. 取出口罩

營業時間非24小時,有待調整

口罩販賣時間資訊局指出,發放口罩以及補貨時間,都配合現在健康服務中心的時間,由於販賣口罩時還是需要有人在旁看管,不會24小時開放。

第一天開放使用口罩販賣機時我請朋友去實測,卻發現機子是擺在市政府裡,只要市政府鐵門一拉上,民眾就進不去買口罩了。經了解,目前仍屬「試行階段」,尚需作業人員在場協助並回報問題,未來經過測試階段後,個人認為沒必要限定在公務員的上班時間或六日上午時段。

第二天再有網友回報給我,營業時間自8:30分開始,卻發現一大早6:30就有民眾開始排隊使用「自動販賣機」,然後排隊人潮開始綿延於周邊地區。

我想應該可以把機子擺在更公開的場所,不同於藥局的每日集中發放時段,自動販賣機可以用分散式領取時段,提供多元領取管道(未來在便利商店或學校機關門口),讓「戰略物資」可以一天24小時不停配給,讓人民更容易拿到手中。

Taiwan can help 2.0

雖然實名口罩販賣機初期無法解決排隊問題,但作為一個新型態戰略物資配給方式,我是樂觀其成的。

我預估,這不只可以在台北使用,更應該複製到全台讓大家使用,以紓緩藥局人力不足、過勞的問題(自動販賣機可以24小時運作),在廣設鋪點後應可緩解排隊人潮,但有一點是讓我更興奮的:

這個計畫有潛力成為「Taiwan can help:口罩輸出2.0」

口罩目前作為全球稀缺戰略資源,捐贈物資當然是最直接的,台灣不只能捐贈資源,更可以輸出整套Solution。

而針對未來可能出現的跨境身分認證問題,經詢問Biilabs CEO LMAN之後得知:

「區塊鏈技術的解決方案可派上用場,它會是多方交易和隱私保護下的相對最佳解。」

即是所謂Decentralized Identifier(DID,分散式身分認證),台灣在今年2月已經有業者推出「酒類販賣機」案例。一個結合身分認證、區塊鏈分散式帳本技術與個資保護的口罩自動販賣機,如同這次負責「實名口罩販賣機」的協力新創BiiLabs CEO LMAN說的:

台灣確實可以在既有的數位身分(eID)之上,整合一層符合隱私設計(Privacy by Design)的分散式身份認證(DID),並將DID的應用推廣(例如這次口罩販賣機)和串連到國際。

當然這難度會比捐口罩更高,因為物資捐出去、運到指定地點就結束了,而DID還會涉及到與其他國家各自的數位ID系統對接,但如果這次口罩販賣機實驗成功,台灣有能力提供一個不侵犯使用者隱私、運用分散式帳本技術,並結合硬體製造的整廠輸出解決方案。

我認為可以整廠輸出給全世界政府或單位,讓世界看到「Taiwan Really can Help.」

到時,我相信世界會驚喜台灣對於疫情應變力及科技實力。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #武漢肺炎
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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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