只要夠臥虎藏龍,不必害怕英雄
只要夠臥虎藏龍,不必害怕英雄
2003.02.01 |

1992年美國商務部正式宣布把Internet民用化,算是數位時代的開端,那時剛好也是電腦由大型主機正式向PC過渡的轉捩點,Intel在x86架構下開啟CPU運算速度的衝刺。有了強力的「位元」計算機器,做生意的人紛紛把自己的工作數位化,變成0和1的位元,讓電腦來提高效率;有了無遠弗屆的Internet「封包傳輸」(packet switch)技術,每一部電腦、每一家公司都可以連在一起。
電腦的位元運算+Internet的IP封包,後來成為IT(資訊科技)的技術核心。「你IT了嗎?」,是矽谷灑向全世界的一句令人緊張無比的問候語。

**忙著「數位化」卻忽略了「時代化」

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到去年,數位時代過了第一個10週歲生日,你可以說:這段日子過得和台灣的8年教改差不多,曾經有煥然一新的興奮,但也有更深的「白老鼠」式痛苦。
仔細回想,這也難怪,這十年來我們都忙著做「數位化」,而太少時間去想怎麼樣「時代化」。
數位化是急著把我們的資訊變成位元,把位元連向別的電腦;而時代化則是思考這些位元要做什麼事?彼此連在一起,是只為了開香檳而已,還是真的要來結婚?
把過去十年拆解來看,那些我們恆常不太留意的「時代化」milestone是什麼?先摸熟了數位化後了的時代地圖,我們才有可能抓住當下的方向。慶幸的是,由十年到去年,發展還可真十分精采。
第一個,可說是「金融市場大一統」。原本分散在各國和各區域的貨幣市場、資本市場、期貨市場,都變成了一個市場;沒錯,也許你會說它們都還在本國當地運作,但你其實很清楚:這全世界近35兆的資金全部依據美國市場來波動。而且正因為IT科技太聰明,金融家可以用它來設計「買賣未來」的產品,把未來的價值變成現在的現金,這使得市場變成了比實際交易金額還大的超級機器,輕易就可以把霸菱銀行搞垮、讓亞洲吹起風暴、還整倒3位諾貝爾經濟學獎得主。這個大市場去年直接驅動了台灣的金融改革,金控成立,銀行開始用力打消呆帳,許多銀行老闆謙虛的說要洗心革面;而不管是現金卡還是白金卡,你都知道:銀行的服務奇蹟似地變好了。
第二個則是「中國的出現」,成為世界的製造工廠。這點我們台灣很清楚,不必多說。第三個是「無盡通貨緊縮」,價格循環殺戮,除了中東的石油、哥倫比亞的古柯鹼和台灣立法委員的薪水,沒有一樣東西有資格漲價。
第四個是「世代的汰舊換新加速」,必須用雲霄飛車來追趕。世界連在一起,老年人是難以跟世界共鳴的,不是他們不願意,而是他們天生少了世界一家的寰宇感,柯林頓、布萊爾、陳水扁能當選總統,年輕人的選票是大關鍵。而年輕人在網路社會中形成的那種「想像的共同體」,無疑是驅動青年集結、轉向、叛變的有力平台。這樣的淘汰賽,在企業界也屢見不鮮,大家不妨回憶一下兩位五年級CEO辜仲諒和嚴凱泰去年的表現,就可知這個時代是如何用「壓縮式的啟蒙」(compressed enlightenment ),讓年輕人在5個華爾茲舞步內,就變作成熟領導人。
第五個地景,是數位硬體企業退位,時代感的企業登場,成為推動經濟成長的動力。舉例來說,去年中華汽車一年賺65億,但全台灣半導體工業加起來只賺40億出頭,而就在3年前,這些明星球員還曾經賺了1500億呢。有人說這是景氣的因素,其實錯了,是時代的因素。當全球有工業的地方都已經裝上電腦和網路,數位企業要成長就不能再靠撐飽的市場,頂多只能如郭台銘的鴻海,用掠奪弱者來驅動自己的茁壯,但遺憾的是,像郭台銘的老闆,畢竟只有他自己。

**對努力做好生意的人是公平的

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但是有時代感的企業,是可以用多端變化、彈性適中的數位化,來達到時代化的目的。中華汽車嵌入到中國,美國Wal-Mart扳倒第二名的K-Mart,靠的可不是路由器和IT重裝甲,而是再深邃得不得了的市場心理學。我們上期雜誌報導的聯強國際,則是「用全力以赴的聰明,做好平凡的事」,這些平凡事無一不架構在由客戶、市場、價格每天的動態平衡上。
看完去年,數位退色、時代登場,其實對努力做好生意的人是公平的。但今年會怎樣?
我們敢說,時代感的企業還是會如日中天,而「數位的企業」則得趕快學著變成「時代的企業」。這中間所有的關鍵,都是人才,企業裡面還在做製造的工程師,遲早都得到大陸,而不願去大陸的,得人人是史蒂芬史匹柏才行。1月底《Newsweek》日文版就以10頁的篇幅報導Sony的世紀計畫,老闆出井伸之著急的企圖,是趕快把陶醉在Walkman餘暉裡的新力,變成數位內容(digital content)的公司。這可是大工程,因為這也就意味未來10年內,我們所熟悉的那些古板的日本人,全都得換成小室哲哉那類人。除了Sony的轉變,我們還看到Samsung急著去頂替Sony的位子,而台灣的BenQ,則想挑戰Samsung目前的角色——雖然距離仍不免遙遠。這種角色的替代更新,都是企業體察時代後,對自己命運的深刻體認和行動。
有了這個時代的背景,台灣工作者是不必怎麼害怕中國挑戰的。中國雖然經濟起飛,人才輩出,來勢也洶洶,但正如數位化和時代化的不同,做生意起初靠的是邏輯、中段得靠管理、高段得靠那種「澎湃人心的創意」。由這個標準看,中國有很強的IT人才,但短期內不會有傑出的商人,在中期內更不會有小室哲哉型的製作人(producer),有何可怕?
電影《英雄》和《臥虎藏龍》的比較,就是好例子,台灣出身的李安,是一個用影像說故事的文化商人,而張藝謀則是一個用影像作畫的浮世畫家,《英雄》看起來是一連串得獎廣告影片的大剪輯,美則美矣,可就是不像個故事。這不是中國的錯,因為他們沒有足夠的自由空氣和時間,來孕育活潑、善體人意而又能運籌生意的人才。台灣不只李安,看看寫〈黑色柳丁〉的那個陶吉吉,最近以上億的價碼轉換東家,這可不因為他是偶像歌手,而是個製作人哦。
結論是:我們將看到各種各樣的producer,出現在接下來的時代裡。這就是數位時代的處境。

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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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