舊手機、舊筆電只能躺在抽屜! Google盤點「斷捨離」5大阻礙、有哪些迷思?
舊手機、舊筆電只能躺在抽屜! Google盤點「斷捨離」5大阻礙、有哪些迷思?

整理抽屜、櫃子的時候,總是會從各個角落翻出學生時期用的翻蓋手機、早就生鏽的隨身聽等廢棄電子產品,比起念舊不想丟棄,更多時候是根本不知道如何處理。Google消費性硬體產品永續策略負責人 David Bourne撰寫文章表示,根據統計,2019 年全球只有 17% 的廢棄電子產品被回收處理。

在Google 許下的永續發展承諾中,提出會利用回收材質打造所有的消費性硬體產品。同時也研發更好的技術,可以從廢棄的電子產品中提取原物料,再次回收利用。

但是材料具備了,但要如何讓消費者把報廢的產品送到回收中心? Google為此發出問卷,統整出回收電子產品的五大阻礙,也許退幾步思考,「你沒有想像中那麼需要它」。

一、意識的阻礙

消費者可能沒有意識到自己有很多選擇,即使人們耳熟能詳的大型電子品牌,其實都有提供回收服務,但通常都沒有廣為宣傳,或是列出清楚的資訊,即使在網路上快速搜尋可以獲得部分答案,但同時也會產生更多的問題,包括哪些裝置版本符合回收條件、各種費用項目,以及有哪些值得信賴的回收服務可選擇。

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拆解中古 iPhone 內可回收再利用的元件,可用來製造新的 iPhone。
圖/ Apple

二、價值觀的阻礙

一部二手智慧型手機「好像」還能用來當備用機、還堪用的二手筆電「好像」還有點價值,總是因為這樣一點的可能性,當大家發現自己的電子產品,回收後的價值比想像中還要低的時候,就會產生失望,並且失去將產品回收處理的動力。

加上可能還殘留著情感價值,比如一台筆電可能代表著大學的回憶、一台隨身聽能喚起快樂的回憶等等。這些都是「真實」的價值,並讓回收看起來成為另一種浪費。

三、資料轉移的阻礙

很多人擁有自己不想要也不需要的電子產品,但裡頭仍然存放著自己的資料。也許硬體並不值錢,不過裡面的文件、照片和影片是無價的。常常想著要把資料轉移到新的裝置,卻因為不是迫切需要,就擱置一旁,存放資料的裝置越老舊,就越難正確連接或設定,想尋求專業服務又要價不菲,導致無限期延宕。

四、安全性的阻礙

就算不需要轉移資料,很多人都會想要在回收或捐贈裝置前,將所有資料清除以確保隱私安全。但這是一項技術性的任務,不同的裝置和產品須採取不同的資料清除步驟,機型越老舊就越難完成設定。即使相關的教學資源都找得到,但對於如此低優先順序的任務,要付出任何時間或精力都感覺太「浪費」了。

五、退稅方便性的阻礙

回收舊電子產品前,還有一件必須要做的事是「申請退稅」。在美國,目前已經有相關服務較之前方便「一點點」了,但各種下載、填寫文件資料,比回收設備本身還要更麻煩,導致回收門檻變更高。

David Bourne 表示,也許在回收時只有其中一兩項阻礙,但加起來就會變成難以跨越的麻煩,他建議消費者,搜尋大部分品牌的線上技術支援文章,都可協助找到正確方法移轉或清除資料,而參考 R2、e-Stewards 或 WEELABEX 的認證標章,能夠初步確保回收據點是可靠的。

Google和其他公司,也都針對如何正確回收老舊二手電器提供資源,希望能讓回收老舊電器這項環保選擇,對大家來說更加容易達成,消費者需要做到的就是「跨出詢問、查詢的第一步」,才能讓電器回收永續的理念有機會實現。

責任編輯:錢玉紘

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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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