65歲還在創業!全球資訊網之父打造「數據保險箱」,如何重回理想的網路世界?
65歲還在創業!全球資訊網之父打造「數據保險箱」,如何重回理想的網路世界?

如今人們過著豐富多彩的網路生活,可能要感謝一個人——Tim Berners-Lee,他在30年前發明了「全球資訊網」。要是沒有他,人們可能到現在都還沒有辦法網購、點外賣、叫Uebr、看影片。

在發明全球資訊網之後,Tim Berners一直待在學術界,不僅在麻省理工持續做研究,還獲得圖靈獎。但直到近期,已邁入65歲的他,開始創業了。談到Tim Berners創業的原因,參雜著一些英雄主義,同時又與每個人相關。這件事,必須從一個現象說起。

World Wide Web
圖/ 截圖自Medium

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數據主權的意識覺醒

使用者的個人行為數據屬於誰,這項議題在幾年前可能無法引起廣泛的熱議。因為當時的網路世界有層出不窮的App,線上叫車、外賣、支付……等,人們各方面的日常生活都被改造著。同時,AI技術的發展也賦予人們過多的想像,整個社會的視線皆著眼於未來。

但如今,App市場的發展逐漸趨向飽和,食衣住行都已經被改造完畢,手機上也很久沒有出現過能夠改變日常生活的App。同時,AI的發展也逐步平穩,人們意識到了AI的能力與瓶頸,已然適應新技術帶來的一切。這時,社會大眾的視線開始審視科技。

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圖/ everything possible via shutterstock

人們開始意識到,自己的行為數據正在日復一日地為科技公司創造價值,而科技公司卻不需要為此付費。不僅如此,科技公司有時還會利用大數據來對付使用者,可謂知人知面不知心。

最糟糕的是,由於科技巨頭擁有大量的工程師為其效力,而用戶卻幾乎沒有編碼能力。因此,就算意識到問題,普通用戶也幾乎沒有還手之力。過去的網路曾是個烏托邦,是個人人平等的世界。但如今,權利的天秤已明顯地向科技公司傾斜,這與Tim Berners最初所創造的網路背道而馳,他想要讓每個人都有保護自身數據的能力,於是哪怕已經邁入65歲,他仍舊選擇創業。

數據保險箱的誕生

Tim Berners不希望科技公司在技術的武裝下擁有數據使用的特權,所以他為普通人建構出一個「 數據保險箱 」。

按照Tim Berners的計畫,這個保險箱運行在系統層之上,控制所有使用者產生的數據,使用者有權對數據進行控制,且當商業公司想要使用數據時,需要徵得使用者的同意。

用戶可以將裝置上產生的所有數據放進這個保險箱裡,例如網站訪問記錄、信用卡消費、運動健身、音樂喜好……等等數據。

當商業公司想要使用數據,例如廣告公司想透過獲取用戶數據來完成更精準的推薦時,需要向保險箱的主人提供詳細的用途說明及數據的處理方式,而用戶則可以透過這些資訊來決定授權與否。

為了實現這項產品的構想,Tim Berners選擇與John Bruce共同創辦一間公司——「 Inrupt 」,由Tim擔任技術長,John則擔任執行長。

Inrupt
Tim Berners-Lee所創立的Inrupt
圖/ Inrupt

Inrupt初期的商業模式是讓用戶免費使用,且向商業公司收取服務費。2020年11月,Inrupt的數據保險箱服務上線,並與英國國家衛生服務局、比利時的佛蘭德政府展開合作。目前,Inrupt還獲得了兩千萬美金的風險投資。

與此同時,Tim Berners啟動了一項名為「 Solid 」的開源軟體專案,這和他最初發明全球資訊網時的思維一致——建構一個標準且供更多的開發者使用。

30年前,Tim Berners透過建立一套通訊標準,讓全球資訊網成為主流,也連帶助長了如Netscape、紅帽這樣的公司。爾後,Netscape秉持著開源的思維,在推出網頁瀏覽器的同時也推出了JavaScript,紅帽公司也將其主要業務Linux操作系統開源。正是Netscape與紅帽的開源讓網路有了爆炸性的發展。

Tim Berners相信,對於數據保險箱,開源仍舊能夠帶來繁榮。

樹立起好的開端,為大眾指引出方向

「 這一切的關鍵,在於市場教育。 」,Tim Berners這般談到他的新專案。

他希望透過開源,吸引更多的開發者及相關企業來加入,打造出一個繁榮的生態圈,使數據保險箱成為未來商業公司使用個人數據的必經之路。而Tim Berners也認為,那些想要告訴大家「自己值得信賴」的商業組織會主動成為Inrupt的客戶,這也是他對Inrupt計畫的冷啟動方式。但不得不說,他似乎有些太樂觀了。

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自從人工智慧技術可被用來做更精準的推薦之後,個人數據就成為App的現金流保證。

透過分析使用者行為來建構出使用者畫像,購物類App能夠推薦更容易被購買的商品,進而誘導更多的消費;內容類App能推薦使用者更喜愛的內容,進而獲得更多的使用時間。使用時間意味著廣告投放的轉化,也意味著營收。

當個人數據與科技公司的現金流,甚至是商業模式的強制綁定,Tim Berners的新事業無異於和整個科技行業對戰。再加上市場仍處於被教育的前夕,像Solid和Inrupt這般的吸引方式也更難成勢,更何況,Inrupt的商業模式還是向利益受損方收費。

美國科技界也看到了這一點。在一篇報導中,多位業界人士表達了相同的觀點—— 方向是對的,但做法不一定能成 。

Inrupt有不少可以改進的空間,例如盈利模式的改變與否,把Inrupt向企業收費轉變成協助使用者向企業收費。讓個人用戶獲得企業使用其數據的報酬,進而推動Inrupt的普及。

讓普通用戶擁有保護個人數據的能力,單靠Inrupt一家公司的努力遠遠不夠,也無法只仰賴數據保險箱這個方式。但Inrupt為其他的技術公司指出了方向,而這個方向也是時代賦予創新者的一個機會。

無論如何,Tim Berners為大眾開啟了一個好的開端,他立場鮮明地告訴世界,個人數據的使用方式需要被重新設計。在商業公司面前,每個人都需要被賦予保護自己的能力,這樣的新世界一定會到來,只是可能會以另一種方式來呈現。

責任編輯:文潔琳
本文授權轉載自:極客公園

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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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