終結違規的24小時無人停車場Times
終結違規的24小時無人停車場Times
2003.01.15 | 科技

某句廣告詞說,「台北居,大不易」。都會生活大不易的原因很多,但總不脫食、衣、住、行。而其中最讓人傷腦筋的,可能就是與「行」有關的停車問題。
有時候,只是下車買點東西,或是找朋友打個招呼,沒幾分鐘,愛車竟已遭拖吊,空留一地模糊不清的粉筆字;即使車子僥倖還在,擋風玻璃上可能已是紅單片片,教人好不心疼。
找不到車位讓人傷腦筋,為了短短的5到10分鐘而付停車場1小時的費用,又讓人心有不甘。
這種「沒被抓算賺到,被抓算倒楣」的路邊停車心態,已成為開車族的心聲。
心聲,往往代表著需求。最早在日本發現此一需求而成功加以滿足的,就是經營24小時無人停車場的Park 24公司社長西川清。

**活用零碎土地

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Park24公司把旗下的連鎖停車場取名為「Times」,賣點很簡單,就是希望解決開車者「找不到停車位」因而不得不違規停車的困擾,同時也還給駕駛朋友更順暢的行車環境。
Times大多設於都會區精華地段,卻以20分100日圓到每30分200日圓不等的標準計費,對於有臨時停車需要的人相當划算,有別於其他以小時為單位或包月制的停車場。晚上的收費更便宜,1小時只收100日圓。
地這麼貴,能賺嗎?
說起來,西川清是拜泡沬經濟破滅所賜。由於房地產長期不景氣,各地出現許多賣也賣不掉,租也租不出去的私有土地,再加上住家等建築物周邊一些原本就因面積過小而難以有效利用的小型空地,全都成為西川清籌辦Times的資源。「停車位根本不夠,土地卻放著任其荒蕪,這不好,」畢業自名校法政大學經濟系的西川清直指資源的浪費。
於是,他出面承租這些無從出售或利用的土地,即使是兩棟大樓間30坪上下的小空間,他照樣租下來,為的就是讓地主善用空地,也讓更多需要車位的人可以臨時停車,是「各取所需」的雙贏。
西川清指出,日本至少有7000萬輛汽車,全球第2多;但登記有案的停車場加起來卻只能容納280萬輛,即使加上未登記的,充其量也只能容納500萬輛車,「而且1輛車可以說就需要4個停車位:車庫或自購停車位、公司周邊、經常因商業往來造訪的區域,以及個人前往休閒的地方。」
第1家Times,就這麼在1991年12月誕生。

**停車場是服務業

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事業開始之初,西川清也嘗試在新住宅區附近利用空地成立過可容納5到10輛車子的小型停車場,結果獲得熱烈迴響,「在沒有公共停車場的地方提供停車位,受歡迎是當然的,」他表示。
11個年頭下來,該公司營收節節高升,在結束於去年10月底的會計年度中,已經有358億日圓的營收,較前年度成長15%;經常利益達44.5億日圓,較前年度成長20.2%。而截至去年11月底為止,Times的連鎖停車場在全日本已經有4444個點,共可容納52377輛車。
一般人常會以為「停車場就是停車子而已嘛」,但西川清不這麼認為。「我把停車場當成服務業看待,」他笑著解釋,「停車場過去給人又暗、又臭、又髒的印象,我卻希望從新角度給日本開車族更好的體驗」。雖然自動收費,但Times會有專人定期清掃與維護機器,不會任其自生自滅。
2000年2月24日在地近東京的川崎車站外開設的停車場,是Park 24公司旗下走另一種路線的停車場「Times Station」,不同於利用無用空地的原始想法,而是特別針對停車位奇缺無比的熱鬧繁華地帶,自行購地搭建大型停車塔。
該停車場高10層,共可容納290輛車,一樓還設有連鎖咖啡店、自動提款機、知名門票銷售系統Ticket Pia;入口處以大理石裝飾,再加上照明充足的停車位以及女性為之感動不已的高級化妝室,「感覺上根本就像飯店一樣,」一位停車者表示。
大家對停車場先入為主的既有印象,就在這兒被打破了。
由於Times的成功,Park24公司其後也進入「停車場代管」的顧問事業,協助直營與加盟Times體系之外的其他停車業者管理,或是幫銀行、醫院、政府機關等附有停車場但乏人有效管理的機構導入Times的無人收費制度,讓停車場經營得更好。
Times停車場設有所謂的「精算機」,不只計算車輛實際停駐時間做為收費依據,也同時負有監控各停車格目前狀況的任務。相關資訊每5分鐘就傳輸到總公司的停車場管理伺服器中,並於彙整後於專設的網站上公布出來,供人上網或透過汽車上的導航系統查詢。每個停車場的可容納車輛數、收費標準、目前車位使用狀況、如何前往該停車場等資訊,都在其中。使用手機的人,也可以透過i-mode查詢類似資訊,客滿打╳,車位閒置打○,擁擠打△,一目了然。
2000年1月,該公司另行成立會員制的Driver's Net組織,月費500日圓;會員不但投保汽車險或到Times停車可以打折,一旦碰到事故或車子故障時,還可獲得緊急協助,不會求助無門。更棒的是,你可以指定「預約」某停車場的停車格。
雖然該公司觸角已經從停車場擴展到以「車」為中心的諸多層面,西川清對於收費停車場仍然極有企圖心地表示,「這是個10兆日圓的市場,我們還有很大的發展空間。」
曾經販賣過「禁止在此停車」等交通標誌的西川清,現在搖身一變成為解決停車問題的人,這樣的角色轉換,或許也是一種創新。

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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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