搶先布局自駕卡車,成立不到兩年就拿世界第一!圖森未來如何一步步搶吃兆元市場?
搶先布局自駕卡車,成立不到兩年就拿世界第一!圖森未來如何一步步搶吃兆元市場?

一個創立不到兩年的北京圖森未來科技公司(TuSimple),在2016年的自動駕駛算法公開排行榜KITTI和Cityscapes評測資料集上均獲得世界第一,並在KITTI資料集中的目標檢測三個單項、目標追蹤兩個單項、道路分割四個單項,共計九個單項的成績全部位列世界第一,因而引起各界關注。

搶食兆元大餅!目光投向自動駕駛卡車市場

圖森未來創立於2015年,由陳默擔任創辦人兼執行長,是一間在中國和美國聯合辦公的人工智慧公司,專注於大型貨運卡車自動駕駛系統的自主研發。在創立圖森未來前,陳默就擁有10年創業經歷,曾創立3間公司,皆擔任創辦人兼執行長,首先創立「北京蒼穹廣告」,為中國最早的樓宇廣告平台,之後成功出售該公司,接著,創立「上海車國網」,是中國最早使用O2O(Online To Offline)營銷模式的汽車交易平台,卻因投資人違約撤資,資金鏈斷裂而停止,之後改創「北京深藍兄弟」,為中國第二大的網頁遊戲平台,其後亦將該公司成功出售。

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圖森未來創辦人陳默。
圖/ 截圖自Facebook

擁有豐富創業經驗的陳默,在2016年初,相信自動駕駛卡車將是個巨額市場,毅然決然將圖森未來的發展目標全面轉向無人駕駛貨運卡車技術,專注於自動駕駛貨運卡車的技術研發與應用,提供計算機視覺為主,以光學雷達、毫米波雷達等其他傳感器為輔的自動駕駛解決方案,打造高速公路和港口、場區等物流場景下的L4級別自動駕駛卡車產品,並選擇商用車物流營運的商業路徑。

對此,陳默表示:「目前中國整體物流業占GDP比重16.67%,其中公路運輸占70%,公路運輸分為支線運輸和幹線運輸,幹線運輸也就是城際貨運,共有約1,600萬名司機,整體貨運大概有3,000萬名司機。 以圖森未來鎖定的「城際貨運」市場為例,這1,600萬名司機如果能省去一半,就是省掉800萬名司機的人力,一名司機一年薪資以12萬計算,這就已經堪稱一個兆元級的市場 。」

獲眾多企業銀彈投資、取得自動駕駛牌照

成立之初,圖森未來就在A輪融資中,獲得新浪微博基金的5,000萬人民幣。2017年的B輪投資,圖森未來獲得新浪微博基金、英偉達、治平資本共2,300萬美元,同年(2017),也得到複合資本領投5,500萬美元C輪融資。2019年,則獲得新浪資本領投的9,500萬美元D1輪融資和優比速(UPS)、鼎暉資本等公司參與的1.2億美元D2輪融資。

2017年6月,圖森未來在美國加州取得無人駕駛牌照,並完成加利福尼亞到亞利桑那的跨州長距離路測。同年(2017)在中國上海的國家智能網聯汽車示範區舉行L4無人駕駛貨運卡車中國首次公測,獲中國工信部部長苗圩的試乘和讚許:「蠻好!」。2018年8月,圖森未來獲得中國第一張卡車自動駕駛公開道路牌照。

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圖/ 截圖自Twitter

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圖森未來的無人駕駛貨運卡車使用10個攝影鏡頭和多個毫米波雷達,配合自主研發的核心算法,能夠實現環境感知、定位導航、決策控制等自動駕駛的核心功能。在得到出發指令後,無人駕駛貨運卡車將自動啟動,系統對攝影鏡頭實時拍攝的圖像進行分析,透過物體檢測、語義分割等多重算法理解場景,獲知可行駛路面,沿規劃線路行駛。

此外, 圖森未來的無人駕駛貨運網路可與目前已有的物流網和運輸管理系統集成,以實現更安全、更高效、更低成本的長途無人駕駛貨運業務,並透過採用營運監控系統,確保貨物安全運輸,且提供客戶即時追蹤貨物狀態 。在成本方面,圖森未來稱其無人駕駛技術,能夠為卡車節省超過10%的油耗,並可以保持全天候的運行,不受服務時間的限制,這些優勢將帶來更高的資產利用率和成本的降低。

拒絕亞馬遜的收購提議!拚2024年前量產

2019年,亞馬遜看準圖森未來在無人駕駛技術層面有一定的優勢,並已有初步的實行可能,提出收購計畫卻遭拒絕,但不排除有投資的可能。去年(2020),圖森未來與美國卡車製造商納威斯達(Navistar)達成戰略合作,共同研發L4級自動駕駛卡車,並爭取在2024年之前量產。同年(2020)七月宣布圖森未來在美國的自動駕駛貨運網路計畫分三階段推出,為自駕卡車在2024年商業化奠定基礎:

  • 第一階段(2020~2021年):美國鳳凰城、圖森市、厄爾巴索、達拉斯、休士敦和聖安東尼奧之間提供運輸服務。

  • 第二階段(2022~2023年):自動駕駛貨物運輸服務從洛杉磯拓展到傑克遜維爾,連接東海岸與西海岸。

  • 第三階段(2023~2024年):將自動駕駛貨運業務拓展至美國48州的主要運輸路線。

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圖/ TuSimple

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總裁呂程更表示,「 圖森未來的最終目標是建立一個連接數百個物流端點的自動駕駛運輸網路 。透過與戰略合作夥伴們一起啟動自動駕駛貨運網路,圖森未來將快速擴展營運規模並拓展運輸線路,讓客戶享受到全天候自動駕駛貨運服務。」

資料來源:網易科技、每日頭條、Line Today

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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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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