9年級不會ZIP解壓縮!是手機把他們變笨了,還是仍用電腦的我們比較呆?
9年級不會ZIP解壓縮!是手機把他們變笨了,還是仍用電腦的我們比較呆?
2021.08.18 | 3C生活

最近有幾個網站都報導了「9年級不會ZIP解壓縮」的這則PTT新聞,主要是PTT上的網友分享,自己在網路上協助一名9年級生,對方想在遊戲新增內容,必須把新增的檔案覆蓋原本的,但一直無法成功,過程中耗了許多時間。最後作者發現對方原來是「不會解壓縮」,不知道怎麼解zip檔覆蓋原檔案。讓網友感嘆「現在小朋友都只會用手機了。」

仔細想想也對,這一代的小孩從小就由平板保姆帶大,到了學校用的是Chromebook,其實沒什麼機會接觸我們在傳統意義上,Windows環境底下所謂的「電腦」。

不過,這個新聞有意思的一點是,為什麼對較為年長的使用者來說,不會「解ZIP壓縮」很離譜,以及為什麼9年級不會ZIP解壓縮這件事對他們來說很正常。

解ZIP壓縮對「老人」來說為什麼會是一個象徵指標?

對於年紀略長的使用者(7-8年級以上),「解ZIP壓縮」可能是我們使用電腦的標準動作。幾乎不管是安裝遊戲,到下載軟體,「解ZIP」都是一開始的標準動作。

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圖/ pixabay

這是因為我們正好趕上的是電腦的全盛時期,使用電腦是我們必備的標準技能,而當時網路才剛剛起步,頻寬有限,因此為了節省頻寬,所有的檔案都要盡量壓縮。

對於那個年代的電腦用戶,初次在光華商場前面賣的MP3大補帖見識到可以把10張音樂專輯壓縮在一張CD光碟裡面,或是十多種遊戲藏在一個640MB光碟中,是非常新鮮的事情。光華商場周邊一攤一攤的這些大補帖商,就是那個年代窮學生的Steam、Spotify。

當然,並不是說現在網路速度快了,頻寬就不重要、就不用壓縮檔案了。壓縮當然還是要壓縮,甚至壓縮的比例依然還在不斷的提高,但是在現在的時代技術又更進步了,電腦只是接觸用戶的媒介之一,使用網路的裝置還有手機、平板,因此各種服務要強調使用上的簡單化。

在這個趨勢下,串流技術就成為主要的應用服務,要聽音樂、要看電影,下載遊戲,幾乎都用的是串流服務,所有的壓縮技術都在串流的過程中解決,用戶需要的只要一鍵點選,後面做什麼動作都不用管,因此,現在的用戶沒有用過「解ZIP」這個動作,也是很正常的。

而在這個背後隱藏著的一個意義,是一整個世代網路使用方式的改變。

從「數位原住民」到「去電腦化」

從2000年初開始電腦化、數位化,後來進一步網路化的時候,所謂「數位原住民」的這個議題漸漸浮出水面。指的是從生下來就在有電腦、有網路的時代的這一代。也就是我們所謂的7年級生、8年級生。

當對於「數位原住民」這個名詞的,是「數位移民」,指的是6年級生以上的,從原本沒有電腦、網路環境之下生活的這一代,突然踏入有電腦、網路環境的生活。

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圖/ Apple Newsroom

從數位移民到數位原住民,當然帶來很多觀念的改變以及衝擊,也有很多偏見。對數位移民來說,電腦只是工作上的工具,但是數位原住民來說,電腦是他們的工具、玩具,也是與朋友聯繫情感的管道。

然而,就算是數位原住民,也面臨了一波新的使用習慣的轉移。隨著手機、平板、Chromebook這些非傳統意義的電腦普及,新一代用戶習慣以觸控式螢幕為主的操控方式,慢慢地開始不用鍵盤。而這種使用習慣的改變,最大的意義就是, 網路使用者的年齡層又變低了。

不用鍵盤意味著你不用看懂英文字也能操控,觸控更直覺。如果說第一代數位原住民開始接觸網路的年紀,可能至少也要從小學才開始,那麼新一代的數位原住民,可能從出生六個月到一歲開始,從爸媽把手機或平板丟給他們開始,就已經可以接觸網路了。

接觸網路的年紀開始變早,對於平板、手機的使用就跟使用奶瓶一樣自然,當然對於這一代數位原住民有著直接的影響。他們可能對於一些電視上的大明星不感興趣,但是對於YouTuber則可以很快叫出名字;他們不需要懂得怎麼解壓縮,但是會自己在平板上安裝一個又一個的遊戲。

而在這個情況下,他們不需要會用鍵盤以及滑鼠,網路的標準使用工具似乎又迎來一次新的變化,也就是「去電腦化」。

他們在手機上打字飛快,而且會用手機畫出很精美的圖畫,知道怎麼在平板上面剪輯影片,甚至有些人已經有了自己的抖音。在這種情況下,他們為什麼需要用到電腦?

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圖/ 愛范兒

他們之所以還要學Windows電腦的唯一原因,主要是現在學校以及職場的工作環境,仍然被初代數位原住民以及數位移民所壟斷,所以依然少不了要用電腦。

或許「去電腦化」這個詞用得太極端,也可以說是「使用介面的多元化」:使用網路不是只有一種方式。因此,當他們「不得已」要用老古董的電腦的時候,遇到「解ZIP」被卡關,也是很正常的。

現階段來說,實現真正的「去電腦化」,至少在五年到十年之內不可能,但是使用電腦的比例有可能會逐漸降低。尤其是各種我們現在認為是不可或缺的服務,終究會被各種新的技術取代。電腦地位會越來越低。

數位移民成為老古董

在這個情況下,6年級以上的數位移民恐怕會覺得很不可思議。當年目睹了工作實現了電腦化,工作職場有了第一波革命,再來是網路化,又迎來一波革命,本來以為這些改變下來終於可以稍微喘息了,但沒想到可能又要看到下一波的改變。

怪就怪賈伯斯太早把iPhone拿出來,加速了一切的進化。如果當初Windows CE持續發展,Windows Phone真的成功,那麼現在應該每個人都會在手機上解ZIP。數位移民也不會這麼累。

但是,現在多元化的使用現象已經成形,數位移民、數位原住民,都得與這種現象共存。就像現在很多公司已經不再使用桌機,主力改為筆電一樣,未來,「使用Windows筆電」有可能會翻轉成工作職場中的少數,年紀夠大的才會用。

而最後,數位移民也會跟COBOL程式語言一樣,成為單位中一個尾大不掉,卻又不可缺少的礙眼的存在。

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

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關鍵字: #數位轉型
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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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