Gogoro攜手台電挖掘售電新商模!超過2千座換電站,如何變身虛擬電廠?
Gogoro攜手台電挖掘售電新商模!超過2千座換電站,如何變身虛擬電廠?

近期Gogoro積極建置大型的超級換電站Super GoStation,擁有超過120個電池充電槽,且新一代換電站具有雙向充放電技術,不只能滿足消費端換電所需,更能成為遍佈全台的分散式儲能站,在有需求時扮演 {{{虛擬電廠}}} 角色,協助電網穩定,目前已和台電完成電動機車V2G(Vehicle-to-Grid,車輛對電網)電池交換站的技術驗證。不過Gogoro要能夠真正「賣電」給台電,還有2個問題得克服。

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Gogoro與台電攜手合作,共同開發出分散式儲能系統回輸電網技術。
圖/ 台電

善用換電站、電動車充電站電力,助攻台電穩定供電

Gogoro攜手台電共同開發「分散式儲能系統回輸電網技術」,未來當電網有需求時,Gogoro Network 電池交換站可隨時接受調度,將電池內所儲存的電能回饋至台電電網,目前成為全球第一個完成「低壓分散式電池交換能源網路雙向饋電技術」驗證的電池交換平台。

台電董事長楊偉甫表示,未來台電要放棄傳統開發大電廠的概念,運用多元的電力資源,達到互補的作用,特別是民間「潛藏的電力」,如電池交換站、電動車充電站、分散式能源(如再生能源、儲能設備)等。例如台電已推出電力交易平台,開放民間的電力設備資源可以到平台參與競價,目前已有交易實績。

而手中擁有大量的電池交換站的Gogoro,自然成為台電想合作的對象。Gogoro全台擁有超過2,100座換電站、管理超過85萬顆電池,預計在今年底,將於全台佈建超過 10,750個電池交換機櫃,總電池容量將高達 1.3 GWh(130萬瓩小時), 該電量足以提供台北市運行43分鐘的電力需求。

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Gogoro創辦人陸學森說,Gogoro現在已經是全球規模最大的電池交換業者,預計今年底將於全台佈建超過10,750個電池交換機櫃,總電池容量將高達 1.3 GWh(130萬瓩小時)。
圖/ 台電

Gogoro創辦人陸學森說,「Gogoro現在已經是全球規模最大的電池交換業者,有能力和台電公司展開合作,為下一代創造改變,打造更乾淨、健康的環境,來實現我的夢想。」

在與台電完成技術驗證的同時,Gogoro也與義大利電力集團旗下「義電智慧能源 Enel X 」展開合作,在年底前參與台電的電力交易平台輔助服務,未來當台電發出調度指令時,義電智慧能源會整合多種用電資源,而Gogoro Network大型換電站就是其中一項來源。Gogoro產品長彭明義說明,「Gogoro換電站會配合降載,透過改變用電行為,減少電力使用。」舒緩台電電網供需緊張的狀況,但前提是在滿足車主換電的需求下。

Gogoro想「賣電」給台電?背後2難題待克服

不過,現階段Gogoro換電站,還沒有做到回充電網的地步,白話來說,Gogoro還不能「賣電」給台電來賺錢,背後牽涉到商業模型及技術的問題得克服。

gogoro能源網路
Gogoro積極建置大型的超級換電站Super GoStation,擁有超過120個電池充電槽,且新一代換電站具有雙向充放電技術。
圖/ gogoro

第一,電能損失的問題,簡單來說,當充電100度電,放電的過程會有能量損失。台電綜合研究院副研究員吳成有指出,在實驗的過程發現,能量損耗約20~30%,接下來Gogoro可透過提升設備的性能,來克服電能損耗的問題。

第二電價的條件,若充電與放電時間的價格落差太大,代表利潤也低,但這牽涉到電價的課題,民間如何找到「可行性的商業模式」,也需要政策法規的配套。

雖然有以上兩大難題,但吳成有對Gogoro抱持很大的信心,不同於電動車充電站的電池是車主的,Gogoro的電池是他們自己的、自主性相對高,因此最早也是台電主動找上Gogoro談研究合作的,他看好「Gogoro將是第一個完成V2G、VPP(虛擬電廠)商業模式的業者,」對Gogoro而言,在換電站業務上,也是找到了一個新的商業模式。

關鍵字: #台電 #gogoro
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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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