靠奈米,獵殺SARS
靠奈米,獵殺SARS
2003.05.01 |

這是有捕蚊燈功能的電扇?」一位消費者看著內含紫外線燈管的電扇,疑惑問道,待他看到說明牌後方恍然大悟,這就是當紅的「奈米電扇」。
靠著物質分子縮小到百萬分之一公尺出現的物理變化,「奈米風」從去年初在台灣吹起,但消費者對奈米的運用原理多半仍是一知半解,「奈米電扇」算是台灣第一個普及化的生活家電。
簡單說,「奈米電扇」就是在電扇的軸承上圈繞一座圓形的紫外線燈管,燈管上同時裹覆一層光觸媒鍍膜,當奈米級的微粒光觸媒受紫光照射時,便會吸附周遭化學物質、細菌,然後加以氧化分解。也就是透過風扇的吸風、送風,「奈米電扇」可以把室內空氣中的臭味加以分解,進而達到潔淨的功能。
在台灣的奈米風中,以旭光牌燈管打下早年名號的台灣日光燈(簡稱台光),算是很早上車的業者,不過正因為早,它研發出奈米電扇的迂迴過程,恰可作為企業進行自我創新、改造的一頁活教材。

**找對研發方向最重要

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「早期投入研發時,也不知道會生產出什麼,反正好幾個方向都試,不行再說,」台光副總經理王瑞山指出,台光和台灣其他傳統製造業一樣,其實一直在找轉型之路,1997年時,台光參加了經濟部輔助產業的科專計畫,開始和中科院化學所合作做「奈米光觸媒」研究,當時只知道日本對奈米光觸媒應用發展很看好,台光也想以此作為照明本業以外的轉型發展,「現在回想起來,從研發、商品化、市場行銷三個階段裡,研發反而是比較算是輕鬆的階段,」王瑞山說。
研發階段還有「老師」可以幫忙,遭遇的問題不大。鄭楠盛是台光在經營層轉換後的總經理,資訊科技產業出身的他很支持研發,「研發常是有出無回,這讓經營者很顧慮,但是不堅持走下去,就更不可能有回收機會,」鄭楠盛說。
堅持研發只是往前走,但走對路更重要。在台光最初研究計畫裡,除了後來發展成功的殺菌除臭燈管,事實上還同時進行導電玻璃的研究。導電玻璃會因應室外光線變化而調整玻璃遮光度,能產生遮光阻熱效果而節省冷氣的能源支出。乍聽是很吸引人的研發,但台光很快發現這項研發很難和照明本業結合,「平面玻璃製造的技術優勢,我們沒有,別人有,要再花幾億元重新進入這塊領域,划不來,」主導技術研發的王瑞山說,此後研發更專注在奈米光觸媒燈管。

**應用在規模最大的市場上

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技術必須選擇應用在有市場潛力的產品,這往往成為未來成功關鍵。但有了技術後該應用在什麼產品?這個問題必須由業者自行回答,類似中科院的研發機構很難幫得上忙。
考量應用產品市場規模,尤其海外市場。原本的想法是將除臭殺菌的功能應用在烘碗機,但發現廚具製造商的配合技術和產品市場都受限制,重新評估之後,決定選擇電扇,讓電扇有空氣清淨、殺菌功能。「評估的關鍵是產品的市場規模,電扇的內外銷市場都很大,」鄭楠盛說,後來才發現這是一次正確的轉彎。
接下來的問題是如何找到願意異業合作的下游供應鏈。製作光觸媒燈管對以照明起家的台灣日光燈來說不是問題,但是風扇的部份要下游生產廠商願意配合。前後接觸30至40個風扇製造業者,卻發現合作不易,「大家對新產品的市場沒有把握,生產製程需要重新調整也讓協力廠商擔憂,」負責奈米事業部的王瑞山只好請中研院技術人員一同前往,一方面提出技術支援的保證、另方面也向廠商說服奈米技術能讓原有風扇價值大幅提昇,解決風扇毛利低(平均每台只有70至80元利潤),因為奈米電扇售價是一般電扇的3至5倍。最後,幾個廠商願意嘗試將風扇和奈米光觸媒燈管組裝生產,「試產小量成功後,問題又來了,風扇業者不知道接下來該怎麼推向市場,而我們自己又只有照明器材的通路,配不上用場,」王瑞山說。

**拉起生產、通路的協力供應鏈

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摸索幾次後,找出的模式是「生產包銷,」利用已經有海外通路的廠商協力生產,然後讓他們取得海外市場代理銷售。所以,不同海外市場就選擇不同協力廠,以他們原有的通路力量開拓新產品市場,國內市場則交由一個總代理商經營。「要讓人相信這是有競爭力的產品,又有高利潤,才會願意大力幫你推向市場,」王瑞山不斷強調下游供應鏈和異業通路的重要,他相信這是奈米商品能成功打入消費市場的要素。
研發技術成熟、異業結合協力生產、擬定海內外市場通路策略,然後幸運地來了一陣東風,這波SARS商機讓奈米電扇終於順勢而起。
2002年整年銷售才4000萬的成積,今年1到4月已經追平,日本、韓國、馬來西亞等的海外市場定單目前超過10萬台、台灣2萬台,光是奈米產品部份全年營收估計超過2億。
下一波規劃裡,奈米光觸媒技術還將應用生產在車用空氣濾淨扇,甚至是衣櫥、麥克風的除臭、消毒,另項重點發展更是讓現有照明用的普通日光燈管也有同樣功能,「繞了一圈再回來照明本業,這是等技術更成熟和消費市場的養成,」鄭楠盛希望逐步將企業轉型成製造高科技家電。
當初只想著趕快跳上通往產業轉型、升級的列車,台光換了幾回,才好不容易在車上找到合適的座位。奈米列車還在加快往前駛,而現在,上下游產業的各節車廂,應該會扣得更緊密。

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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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