後SARS時代的奈米省思
後SARS時代的奈米省思
2003.08.01 |

上一波SARS危機,加拿大的死亡率比很多國家高,原因可能很多。但從微生物研究的角度來看,也許是加拿大本來就是很乾淨的環境,居民對微生物、病毒抵抗力相對變低,細菌、病毒會致命有時候不是因為毒性多強,而是因為我們體內沒有抵抗機制,沒有遇過新種微生物導致。所以,經歷SARS、腸病毒後,消毒殺菌變成首要之務,其實,把細菌都殺光是很不得已的作法。

**可以只殺有害的細菌嗎

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1996年,我們開始著手研究奈米技術的抗菌藥時,便有人問:「可以只殺有害的細菌嗎?」
很遺憾,現在所有的殺菌技術都是「瞎子」,即使有益環境生態平衡的微生物一律會被消滅。
殺菌的副作用就是對生態環境的衝擊和人體的傷害。
氯(一般漂白水即是氯為主成分)是最快、最強的殺菌劑,但後遺症也最多,人體接觸容易致癌,排放至下水道、進入到自然環境則會殺光所有微生物、破壞生態體系。臭氧(O3)殺菌效果也很強,但只適合在室外使用,理由是臭氧對人體有不良影響(過度氧化),雖然臭氧在空氣中30秒內就會分解,而且臭氧因為氧化力強,對金屬有侵蝕性,所以普通的室內環境也不太適合長期使用臭氧殺菌。除了氯、臭氧外,紫外線殺菌的副作用也是對人體會有致癌的危險,至於現在很流行的奈米光觸媒(TiO2)殺菌技術,坦白說,理論和實際情形是有差距的。
能不能奈米級分散是奈米光觸媒產品的第一個挑戰,市面上奈米光觸媒產品通常沒有解決這個問題;接著要問的是驅動光觸媒的能源從何而來?自從總統府噴灑塗佈奈米光觸媒後,很多人深信這種光觸媒能半永久性(可維持數月到數年)地發揮殺菌功效,其實,室內幾乎沒有足夠紫外線能源來引發光觸媒作用(普通日光燈、戶外透入的日光中含有的紫外線極少),除非另外以紫外線燈管照射,否則光觸媒是難以作用的,更遑論是否有做到奈米級分散。

**觸媒殺菌技術向前行

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儘管產品常是誇大功效,但使用觸媒來殺菌確實是較環保也較有效的殺菌方式,而觸媒也還有很多應用研發空間。凱記目前的Bio-Kil技術是不需要外在能源(紫外線)的觸媒技術,讓帶正電荷的奈米級觸媒形成一把把能戳破細菌的刺針(細菌外表為負電荷,會被正電荷所吸引),流經殺菌刺針的水或空氣也因此而達殺菌功效,不會造成環境污染。我不敢說自己技術有多先進,我們還在讀幼稚園,但在這領域裡比我們早讀的卻幾乎沒人,因為研究微生物的學者過去都專注在基因體研究,把殺菌技術視為低層次的範疇。
後SARS年代,要想的也許不是把細菌殺光,而是不得已之下,如何控制這些微生物、人類和環境間的平衡發展。

蕭炎昆 凱記科技公司董事長
1990年成立觸媒實驗室,進行燃料電池研究,後將觸媒技術轉入微生物的無藥殺菌研究,
蕭炎昆和研究團隊的Bio-kil抗菌技術獲得台灣、美國專利以及瑞士日內瓦發明展金牌獎。
除了國內部分醫院使用,全省麥當勞的冷卻水塔也使用該項殺菌技術。

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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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