MIH聯盟正式成立!讓電動車開發縮短到兩年,劉揚偉:運作獨立於鴻海之外
MIH聯盟正式成立!讓電動車開發縮短到兩年,劉揚偉:運作獨立於鴻海之外

電動車被視為台灣產業的下一個新機會,由鴻海所推動的MIH聯盟也扮演關鍵角色。今年三月首次聯盟聚會結束後,MIH聯盟執行長鄭顯聰跟團隊,馬不停蹄跟會員做了許多溝通,設計出具體的商業模式。

因為疫情,今(25)透過線上直播的方式,舉辦MIH聯盟(MIH Consortium)線上成立大會,與外界分享具體運作模式與目標。

MIH目標:電動車開發周期從四年縮短到兩年

MIH聯盟執行長鄭顯聰說,現在工作目標會專注在下一代移動解決方案,「聯盟現在最重要的事,就是定義出關鍵技術、開發參考設計和標準,讓所有成員互通有無,來降低進入門檻、加速創新,並縮短開發週期。」

MIH技術長魏國章認為:「Open source(開源)可以刺激硬體和軟體平台的創新,縮短開發時間。MIH要建立一個開放生態系統,顛覆電動汽車的開發模式, 讓所有成員參與並取得成功。」

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MIH技術長魏國章認為,Open source(開源)可以刺激硬體和軟體平台的創新,縮短開發時間。
圖/ MIH

加入MIH聯盟有哪些好處?鄭顯聰表示,所以會員都能替電動車產業提供戰略方向、與客戶交流、展示自身技術、領導力,以及跟其他電動車產業參與者合作等等。

MIH目標是將電動車開發周期從四年加快到兩年,並降低三分之一甚至二分之一的開發成本。MIH聯盟公版模式三大元素:標準化、模組化、平台化,將會大幅降低開發電動車的進入門檻,創造一個人人都有機會參與的電動車世代。

分成兩種會員等級,聯盟內部如何運作?

MIH聯盟接下來會如何運作呢?MIH聯盟將會員分成兩種不同等級,分別是:一般會員(Community members)和貢獻者(Contributor Members)。

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圖/ MIH

成為一般會員是免費的,貢獻者會員則需在技術、財務上,對聯盟有所貢獻才行。此外,獲得的服務內容也有所不同,有貢獻的會員有機會成為不同委員會的領導者,或擁有選舉權,還能有認證訓練、諮詢等額外服務。

MIH聯盟底下,設有:諮詢委員會(Advisory Committee)、技術委員會(Technical Committee)、 工作小組(Working Group)以及利益小組(Interest Group)。

諮詢委員會主要向MIH辦公室提供戰略建議;技術委員會的工作內容則僅限於有關電動車技術,主要是是透過工作小組和利益小組,來實現電動車技術的發展。技術委員會不需考慮聯盟的行政、流程或組織政策問題,這些議題會由諮詢委員會和MIH辦公室負責。

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圖/ MIH

兩個主要的大委員會,都由5至15名成員組成,MIH辦公室將各任命一名委員會負責人,其他的成員,會由各委員會負責人任命,以及貢獻者會員(Contributor Members)投票選舉產生。

官方解釋,一個工作小組或利益小組,會由 5 至 15 名成員組成,主席由技術委員會指派。工作小組通常會產生可交付成果(例如:技術建議、規範、參考設計、程式碼等)。

至於利益小組,比較像是一個交流想法的論壇,主要目標是將希望評估潛在電動車技術和政策的人們聚集 在一起。

MIH
MIH聯盟技術長魏國章表示,七月份會開始把技術委員會、諮詢委員會的團隊建立起來,預計8月2日聯盟開始運作。
圖/ MIH

延伸閱讀:拚造車「最短時間」!MIH與1,500家廠商跨界結盟,如何搶進電動車狂潮?

不管是工作小組,或是利益小組,都需要會員主動加入,委員會會負責公布新建立了什麼小組,公佈的時候就會邀請會員加入,不過一般會員只能加入利益小組,有貢獻的會員任何其他小組都能參加。

關於未來的實際工作規劃,MIH聯盟技術長魏國章表示,七月份會開始把技術委員會、諮詢委員會的團隊建立起來,預計8月2日聯盟開始運作,會開始討論要建立那些工作小組;12月規劃完成新董事會成員的徵詢作業,並完成委員會成員的任命與選舉作業;明年1月規劃新董事會和委員會就任,在八月份聯盟開始營運後,官方會有更多工作小組、利益小組的內容細節。

劉揚偉提三承諾:MIH完全獨立於鴻海之外

鴻海董事長劉揚偉表示,MIH聯盟的目標,是要讓電動車產業減少重複投資、開發時程與成本,「我們的目標非常明確,就是優化電動車開發周期從四年加快到兩年,並降低三分之一甚至二分之一的開發成本。」

劉揚偉期許MIH未來,能以「開放、中立、非營利」的財團法人思維,成長立足於台灣,並擁抱全世界,同時他也提出三大承諾。

首先,現在鴻海只是創始會員之一,初期董事會屬於「過渡」性質,會在六個月內邀集軟硬體界各產業領袖加入,建立一個全新、更多元、更開放的董事會。

第二,MIH組織將開放、中立、獨立自主於鴻海之外,負責營運的成員都將會是以「技術領先、專業掛帥」的資深科技人才。

第三,鴻海未來的電動車產品,一定會充分運用MIH的設計及標準,並優先選擇MIH成員的零組件和解決方案。

鄭顯聰說,在接下來的幾個月裡,MIH聯盟將陸續釋出聯盟及會員的權益和服務資訊,協助成員理解未來的發展願景,並創造業務出海口的機會。

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責任編輯: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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