MIH鄭顯聰:70%電動車新創快不行了!傳統車廠重建軟硬體將臨挑戰
MIH鄭顯聰:70%電動車新創快不行了!傳統車廠重建軟硬體將臨挑戰

MIH執行長鄭顯聰出席工業富聯上市3周年論壇演說,而MIH的LOGO首度曝光,他除說明設計理念,也分享觀察智慧交通(中國稱出行產業)吸引業界一窩風投入,但現在已有7成EV新創漸漸不行了,傳統企業拼結盟及併購新技術展開佈局,但對傳統汽車廠而言,軟硬體要拆掉重建會是非常挑戰的一課。

鄭顯聰在論壇秀出最新MIH LOGO,他說明這個設計把MIH形象總結成為一個M的圖樣,它也是像一個像車子的底盤、兩個輪子加上一個底盤。

MIHLOGO.jpg
MIH官方LOGO已經完成。
圖/ FII

對於MIH縮寫,鄭顯聰也指出,原來MIH解釋有各種說法。有的人說是Made in Honhai,有的人說是Mobility in Harmony,他則希望這個logo帶給大家的是一個比較和諧,而且代表的是移動交通的解決方案。

在中國,百度、阿里巴巴、騰訊、華為等大科技公司,目前都在做跟駕駛、自動駕駛相關的事情。鄭顯聰指出,以百度來講做了一個DUER作業系統、阿里做了一個斑馬智行、在騰訊則運用雲做一個TAI 3.0,華為做了一個鴻蒙作業系統,這些科技公司為什麼會想進入mobility?鄭顯聰認為,是為將來的移動交通找解決方案,其實並不是真的想要生產車。

鄭顯聰指出,物聯網產業重視客戶體驗,過去在傳統車廠、現在做智慧出行領域,都深深感受到「80%是車子,20%是智慧」的意義,沒有一件事情是只有硬體能做的事情,或只有軟體能夠做的事情,如果軟硬不結合,肯定是將來很大的痛點。

20%軟體左右新世代最重視的「體驗」

他舉特斯拉為例,除了品牌、OS及電力方面,更多的是digital cockpit(數位化座艙)技術,自駕大部分也是特斯拉內部開發的。

「特斯拉更像一條鯰魚,他在車界造成一個波瀾,更多的傳統造車企業,像福特、像豐田開始去擁抱新的領域。」鄭顯聰指出,福特開發出SYNC、豐田也有一個Arene作業系統,福特也跟Microsoft及豐田集團旗下Woven Planet合作。

科技巨頭都很有興趣.jpg
各科技巨頭為瞭解智慧交通產業而投資佈局。
圖/ FII

「要在五十層樓的建築上面建一百層樓,是不太可能的,除非拆掉重建。」鄭顯聰指出,特斯拉就是一個拆掉重建很明顯的例子,蔚來汽車也是,但是在傳統汽車企業裏面,都要拆掉重建的話,就會有很多的挑戰要做,這就是傳統車廠開發智慧汽車會碰到很多的挑戰的原因。

他分析全世界的BMW、賓士、奧迪品牌,BMW本來講是ultimate driving machine(極致化駕駛機器),現在開始強調中文的「悅」,慢慢軟化,「很硬的東西碰到年輕人世代,特別是在遊戲機跟電腦、手機長大的這個新的千禧年的時代,會希望車子更像是個能夠移動的智慧解決方案。不像傳統的老一輩的觀念,認為車子就是車子。」

科技巨頭一窩風做EV,兩大陣營找對策

他分析,賓士、BMW、奧迪要跟騰訊、阿里巴巴、華為合作,就開始產生了很多的化學效應,很多的連結就開始了。中國巿場是一個全世界最大的戰場,當百度跟吉利結合、阿里巴巴跟上汽結合,然後華為跟北汽、長安、一汽合作後,然後騰訊跟廣汽合作,還跳出來一個小米說也要做車,最近OPPO說也要做車了。

鄭顯聰指出,現象是大家一窩蜂地在往EV市場去,但是其實,這幾年產生的新創企業中,大概70%的EV公司都已經慢慢不行了。留下來的大概就是小鵬,甚至哪吒、威馬這些企業慢慢站出來了。

小鵬P7
中國電動車三雄之一的小鵬,車款具有價格競爭力,也在自動駕駛上下足功夫,圖為小鵬P7。
圖/ 小鵬

他觀察,傳統企業裏面分成兩個陣營,一個是合資公司的陣營,像上汽跟通用、上汽跟大眾、長安跟福特、一汽跟豐田、跟大眾,廣汽跟本田、豐田,這些企業要去擁抱高科技。

另一類則是在美國、歐洲,福特、大眾跟Argo AI合作,通用成立自駕新創Cruise,還有更多的汽車公司跟科技業攜手,甚至去買一些公司來做變化。

MIH期望打造生態系,50~100%組合隨客戶挑!

鄭顯聰說,MIH的願景除了Mobility in Harmony外,願景是要把出行行業變成是一個可持續發展的未來。使命就是創造一個新的EV生態,而且是開放的,因此需研發出參考設計以及各種研發標準,設計做出公版,把入門檻弄低、成本弄低、時間縮短,讓很多開發者能在上面開發,然後來實現這些關鍵科技。

他舉現在手機、電腦公司在做的生態系統一樣,很開放,最後能夠在各個夥伴間串連,讓所有在上面開發的人都能夠求同存異,把相同的想法給傳遞出來,或做很多客製化去融合。

MIH
MIH提供3種模式給客戶選,要100%貼牌或50%底盤交貨都可以!
圖/ MIH

鄭顯聰指出,做硬體的時候可以這樣做,但軟體的部分就會碰到很多的挑戰,所以推動EV KIT,軟體上把EV和APP開發者都放上來,這樣在APP應用方面可以創造出很多新的參與者,這些參與者將來可能會成為獨角獸也不一定,甚至在EV服務領域也有可能創造出一些獨角獸,這樣一個生態系統,透過雲端,將來整個車子的架構就像一部超級電腦。

現在一個車子可能有20~30個ECU,鄭顯聰指出,最大的問題是怎麼把半導體簡化,希望能夠有很強的晶片,一顆SOC能不只是控制數位化駕駛艙,甚至在中央網關的控制、先進駕駛輔助系統,都能用一個中央的網關來管理,而不是分散很多不同的地方。

MIH也不是做零部件而已,希望做的是一個解決方案,所以有50%、80%、100%三種不同的組合。MIH可以做100%白牌貼牌生產,EV KIT已經把底層架構好,包括關鍵專案和非關鍵專案的作業系統,客戶可以在上面放不同的APP。

鄭顯聰指出,還有一種方案是只做50%,做個rolling chassis浮動式底盤、做個平臺,很多開發中國家如中東,他們只要做國民車,把底盤賣給他們,他們自己架車體,有很多不同的做法。

關鍵字: #鴻海集團
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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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