非典型「口罩經濟學」
非典型「口罩經濟學」
2003.06.01 |

如果不是因為SARS,我們大概作夢都很難想像:小小口罩竟然會引起這麼多軒然大波,而「口罩供應」居然成為台灣SARS防疫作戰中引人爭議的課題。經濟學者面對口罩問題,幾乎口徑一致地認為,政府應該要「有所不為」,並且「越抓奸商,反而會越缺口罩」。經濟學者直覺地咬定口罩「不是公共財」,沒有外部性與排他性,更無關公共安全,因此不需要政府介入。
作為經濟社會學者的我,從經驗感受與觀察出發,這些話怎麼聽都覺得不太對勁,有些反對的話一直不吐不快。 SARS疫情改變了許多我們所熟知的事物,口罩在台灣業已成了「非典型變種」,不能夠拿經濟學教科書來照本宣科。

**口罩攸關公共安全的3個理由

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首先,在疫情緊繃的此刻,它已經實質上成為一種民生必需品,甚至是許多職業活動(不只是醫療人員)的「生產裝備」,這當然也就降低了它的需求彈性,也就是說:人們無論收入高低,總都要拿出點預算來買口罩(拿胸罩當口罩是個有趣的變通),在劇升的龐大需求下,確實容易引發商人進行囤積與價格哄抬。
其次,經濟學者傾向與把消費當成「個人需求」的效益滿足,因而容易忽略在「居家隔離者趴趴走,可疑患者隱瞞病情」的不確定狀況下,如何控制在公共場所不配戴口罩所可能引起的疫情擴張(「不消費的負面外部性」),已經成為阻斷疫情擴散的關鍵之一,口罩問題,事實上已經成為不折不扣的「公共安全」課題。
第三,當「戴口罩」被理解為攸關人命的關鍵時,所謂「道德經濟的社群原則」就開始浮現在人們的社會認知裡,人們認定政府有義務、直接或間接地提供足夠社會各個階層都能夠消費得起的口罩。換言之,人們傾向於認為,即便是社會的下階層民眾,也不應受到他們「較低的邊際產出」(或者說:較低收入)的限制。「戴口罩」在SARS蔓延的台灣,隱然已成了基本公民權。
然而,即便如此,經濟學家所說:增高的需求將自然抬高價格,但也會因此促進廠商增加供應,進而讓市場自動回復平衡,甚至懲罰囤積。這樣的說法有錯嗎?一點都沒有錯,問題只在我們社會可以承受「多久的等待」。還有,這並不意味著,政府出面查緝囤積與哄抬價格的廠商,將會傷害到廠商增加供應的意願(沒有證據顯示,這些取締的行動目標在於將價格壓回到原點,政府只是要充足供貨而已)。關於這點需要一點解釋,因為這似乎違反了經濟學教科書的基本常識。
經濟社會學累積的許多經驗研究持續顯示,主流經濟學的理論假定,並不符合現實世界中廠商的實際投資行為。經濟學對於價格「必要」提高的一個解釋是:隨著廠商擴大生產規模,其邊際成本將會提高,因而造成邊際生產力的下降,此時「只有」提高產品價格,才能夠維持生產誘因。這個生產法則的金科玉律自從經濟學的古典綜合時期,就確立一直到後工業的現在,當時主要是受到農業生產擴大是「由沃土轉為劣土」的啟發(每多一份產出,成本隨之增加更多),那時候的經濟學還是牢牢紮根在經驗的土地裡。但是工業生產技術的改良已經使得這個預設的經驗基礎產生動搖,經驗調查持續穩定地顯示,絕大部份廠商的邊際成本並未因為企業的擴大產出而提高,事實上反而有下降的趨勢。
在現實的世界裡,只要廠商能夠確定「投資的收入高於成本」,他們便會繼續供應下去;在確定需求擴大下,情形當然更是如此。事實上,即便邊際利潤固定,甚至稍微下降,他們的自然反應應是「增加」、而非「停止供應」。廠商在意的是,需求會不會持續,而不是價格是否提高。現實世界中的廠商並非僅靠著價格訊息的燭光在黑暗的市場中行事,他們可以跳過價格,觀察到市場的變化。

**從飆漲到滑落,口罩價格一日三市

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回到台灣抗煞的現實處境。根據財政部的資料,從5月份起每天都有約200萬個口罩大量進口,照理講口罩短缺的問題理應獲得逐步紓解。然而,口罩短缺、價格飆漲的問題在5月第一週過後卻反而開始升溫,成為輿論焦點與政治壓力,民眾對哄抬價格與囤積居奇的檢舉,也大量湧入政府機構。公平交易委員會於是聯合檢警行動,於7日進行第一波調查。 經濟學家根據理論直覺很快便跳出來批判,他們主張價格上漲是促使廠商增產的「必要」現象,如果政府干預,只會降低廠商生產與進口意願;於此同時,弔詭的是,民眾由國外親友寄來的郵包,因為「不知道竟然要繳稅」,而依法被扣在海關等候完稅放行(當然,非常時期應考慮降低甚至取消課稅),從而在政客、媒體與煽動家的聯手炒作下,政府反而變成「發國難財」的趁火打劫者。
海關這時發現,廠商利用45天的報關期限,將大量口罩「合法」囤積在海關倉儲未予報關,既使報關也遲不提領。經過跨部會研商後,行政院於14日明快地宣布,廠商如果未能在48小時內完成通關與提領,政府將直接予以徵用。消息公布之久,不到3小時,500萬個口罩馬上被進口商提領完畢。從14日到17日為止的4天內,台北關稅局共放行將近8000萬個口罩,是過去一個月的兩倍。
配合這個措施,政府將交聯勤工廠臨時生產線代工與徵用國內廠家新增產能的口罩,以10元的平價,自15日起透過中油的銷售管道賣出。接著,14日與16日,檢警展開兩波取締哄抬物價的行動。就在這些多管齊下,聯合夾擊的措施下,15日盤商開始倒貨,口罩市場情勢逆轉,出現價格直落「一日三市」現象。口罩進口商之前還惜售,姿態很高,此時馬上轉而主動打電話要求找醫院議價。醫院不僅解除口罩慌,還開始出現因為口罩品質不良而要求退貨的報導。我私底下跟一位經商的親戚保持聯繫,也證實同樣的情形。進貨價格一度不停飆高,搶手的N95口罩一路漲到150元,還不容易調到貨;但15日過後,竟一次掉到85元。
從台北和平醫院封院後,政府處理SARS疫情的作為一直受到媒體的批判與嘲諷,好像比滿清政府還無能。這些都讓主流經濟學者振振有詞——政府應放手讓市場機制運作,價格飆漲有其必然性,也有積極作用。如今,「口罩趴趴走」又好像證實了他們的先見之明,彷彿可以在教科書中再添一個「看不見的手」的典型業績。
我的觀察剛好相反,SARS疫情險峻之際,放任市場自動調節將需要一段「時間落差」(time lag),但是疫情逐日惡化的當頭,每延誤一天都意味著堆疊更高的社會成本與醫療成本。非典型的台灣口罩具有「準公共財」的特性,透過政府「看得見的手」適時介入,主動而迅速地打破囤積居奇、哄抬價格的狀態,使得口罩市場可以恢復正常運作。在一片責難聲中,民進黨政府在口罩問題上密集而果斷的作為,其實值得喝彩。

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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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