看準離岸風電商機,日本砸2兆日圓助長產業,但企業龍頭為何積極投資二氧化碳回收?
看準離岸風電商機,日本砸2兆日圓助長產業,但企業龍頭為何積極投資二氧化碳回收?

日本政府近期在臨時內閣議會中,宣布擬再投入2兆日圓作為能源改革發展,期望2050年能實現溫室效應氣體排放量「實質為零」的目標。

事實上,日本國內有超過8成的碳排放量是能源產業,因生產電氣或燃燒燃料等產生,這個基金擬針對碳排放量較多的電力、鋼鐵及化學產業生產技術改善,也將協助汽車等運輸業做更多革新技術嘗試。

火力發電廠
火力發電廠
圖/ MC-Bauchemie官網

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主要發展重點:離岸風電、氫氣、蓄電池及二氧化碳再利用

為配合政策發展,日本經濟產業省訂定了至2040年發展方針,將再生能源中較具生產力的離岸風電發電容量提升至3000萬~4500萬KW的規模,相當於30~45座核電廠。

為達成此目標,經濟產業省及國土交通省更召集機械及電力公司參加協議,並表示將全力支援國內離岸風電供應鏈產業茁壯,期望達到6成國內採購的目標。

然而,日本目前尚沒有能獨立發展離岸風電的廠商,以近海的著床式風機來說,關鍵技術製造技術仍掌握在國外廠商手上,而遠洋的浮體式風機目前仍有成本過高的問題急需解決。

浮體式風電.png
浮體式離岸風力發電
圖/ 截圖自Facebook

此外,由國費出資600億元,於福島外海展開象徵「復興福島意義」的浮筒式離岸風電實證研究,才剛因為效果不佳而使得原本投資的聯合企業決定撤退,不僅對福島縣的產業鏈造成不小的打擊,也凸顯了技術的困難度。

配合減碳潮流,龍頭企業積極投資氫氣及二氧化碳回收技術

配合政府及世界減碳的潮流,日本各大商社如三井物產、丸紅及三菱商事選擇積極布局氫氣及二氧化碳回收等技術。

三井物產看準商用車市場的應用,擴大燃料電池車發展,已與美國加州的氫氣充電站新創企業合作,現正開發新的氫氣供給事業模式。

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而豐田通商則是與小型燃料電池世界市佔率第一的德國SFC Energy簽訂獨佔銷售契約,以活用燃料電池取代柴油發電機。

德國SFC Energy
德國SFC Energy
圖/ SFC Energy官網

另一方面,丸紅亦著重火力發電排放的二氧化碳廢氣回收技術上,對擁有二氧化碳回收技術的英國企業出資以推進事業,三菱商事則是與美國新創企業合作推進二氧化碳固定化的技術。

各個商社之所以將重點擺在二氧化碳的回收或減少排放的技術,恐怕與需維護既存的火力發電煤炭銷售權益有關。另外LNG天然瓦斯事業也是各商社的主要業務,亦無法避免減少二氧化碳排放的議題,故如何在配合政策運作及事業發展上取得平衡點是各大商社現正面臨的難題。

著手眼前可見的商機,結盟團隊力拼近海離岸風電

對業者來說,目前垂手可見的商機成了兵家必爭之地。較近期的案件例如秋田外海的著床式離岸風機,正要進入競標階段,龍頭大廠沃旭能源與日本大廠日本風力開發及Eurus能源表示將共同參標。

而其他競標者還有東京電力與中部電力共同出資的JERA、再生能源大廠RENOVA等,日媒評估還有數十家企業進行搶標,勢必造成激烈的競爭。

全案公開招標至2021年5月止,預計於10月選出事業營運者,並於數年內進行商轉,最長營運時間可達30年。

離岸風電.jpg
圖/ skeeze via Pixabay

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離岸風電等再生能源的發展需要政府大力支持,而產業鏈的發展及人才的選訓培育則是企業端需面臨的問題。從火力發電、核能發電到離岸風電能源產業不斷的轉型變化,除了上游供給端的大型基礎建設外,由於日本已開放電業自由化,故對中下游的企業來說,透過電網串聯或開發相關應用科技都有相當的發展空間,端看經營者是否能從中找到獲利商機。

責任編輯:文潔琳
資料來源:IZA、JIJI、Reuters、SankeiBiz

關鍵字: #綠能環保
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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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