聯齊砸逾5000萬做家庭能源管理，免費提供1萬用戶使用！背後打什麼盤算？|數位時代 BusinessNext

一般住宅每兩個月結算一次電費，往往收到帳單才會想到要節能，為了讓用電數據更即時，台電積極佈建智慧電表，更帶動家庭能源管理商機。

成軍8年的台灣物聯網新創聯齊科技（NextDrive）在今（8日）宣佈推出家庭能源管理系統（HEMS），將免費提供1萬個用戶安裝這套系統，讓智慧電表應用真正落地。

瞄準台灣布建600萬套智慧電表，聯齊搶先卡位家庭能源管理商機

傳統的機械電表只能紀錄用電量，而無法紀錄用電時段，為提供更即時的用電數據，智慧電表搭配通訊系統(含通訊網路)及電表資料管理系統組成，除可記錄用戶用電情形、定時回傳電表資料外，亦可取代人工抄表。[截至2021年，台灣已完成150萬套智慧電表安裝][1]，2024年將擴大到300萬戶，但聯齊科技觀察到台灣民眾對於智慧電表的使用是沒有感覺的。

目前台電智慧電表會回傳每15分鐘的用電資訊，但消費者若要導入家庭能源管理系統，須與能源管理業者洽談安裝Route B通訊模組，透過該模組可將更細緻到每1分鐘電表總用電資訊。

「Route B是智慧電表上的通訊介面，由於聯齊做的是場域、家庭的智慧能源管理，若在家庭端聯齊沒有把Route B介面接起來，這個市場對我們來說是空白的。」聯齊科技創辦人暨執行長顏哲淵表示，聯齊選擇先投資一萬戶，把示範建立起來，放眼未來，台電智慧電表預計2030年達到600萬戶，「 一萬戶的投資，我們認為是划算的，重要的是取得台灣家庭能源管理市場的先機。 」

一萬戶可跨足各式各樣的低壓用戶的使用樣貌，像是家庭、中小型商辦都屬於低壓用戶，常見電壓等級為110、220kV。

但在家庭能源管理的基礎建置，一路得克服重重挑戰。在佈建上，聯齊除了要在智慧電表裡安裝Route B模組外，由於台灣住戶的電表牆有集中的問題，還要在用戶的公共場域安裝DCU（資料集中器）與4G網路，才能順利把用電資料傳送到聯齊的雲端。

為服務一萬戶，整體投資超過200萬美元（約新台幣5,400萬元），換算平均每一個用戶建置成本約5,000元，顏哲淵坦言：「光只有1萬用戶是無法回收的，目標是瞄準未來的600萬戶。」因此聯齊如何建立首波1萬用戶導入能源管理系統的成功示範非常重要，他們怎麼做？

電費預算超標會通知，建立民眾的用電感知

第一，聯齊使用LINE作為操作裝置，而非現有的APP。主要看準LINE在台灣的滲透率高，從家庭主婦到年長者都會使用，如果是直接使用LINE，也不需要額外再下載APP，少掉APP上的推廣功夫，可把火力集中在基礎設施的安裝。

第二，在使用介面設計上，以消費者習慣金額而非度數。像是每月設定多少電費預算，在實際電力使用上，預算上是否有超標的問題，若用電預算有超標，LINE也會主動推播提醒，讓民眾對於電力使用更有感知。

第三，設計「節能御守」功能，根據不同季節、電器類別提供節能建議。此外，當用戶開始使用聯齊的產品後，同時也在建立不同型態的用電行為，當有新用戶加入時，LINE可以針對該用戶類型（如小家庭、租屋客等），推播適合的節能御守，系統也會不斷地優化。

以下3種狀況，無法列入使用資格

至於，哪些用戶可能無法使用這套系統？聯齊科技事業發展經理張珮慈指出，由於聯齊必須先取得社區管委會的同意，安裝物聯網（IoT）設備，因此沒有管理者的公寓大樓會被排除在外，若公共空間歸屬處於灰色地帶，也不列入資格。

其次要看智慧電表所有權屬於誰的，台灣有些家戶屬於租賃契約，智慧電表屬於房東的，但租賃契約簽完後使用者屬於房客，「這份合約關係，台電只認房東同意智慧電表資料被聯齊讀取，」因此房客若要使用這套系統，必須取得房東的同意。

最後則是通訊，若聯齊仍無法解決該場域的通訊問題，無法將電表資訊傳送雲端，最終也不列入考量。

未來應用拓展：智慧家居調控、台電輔助服務

除了基本款的免費用電服務外，在未來將延伸到APP付費的智慧家居的能源調控。張珮慈指出，家中若有產電設備，像是中南部有安裝太陽能板，未來不會只有熱水器的供應，透過搭配儲能設備，提高再生能源自發自用使用率， 未來會變成一套從產電、儲電到智慧家居能源調控的家庭能源管理系統 。

或是未來隨著電動車的普及後，透過導入家庭能源管理，可以有效安排充電時間，來搭配台電的時間電價（離尖峰的電價不同），以利用低電價時充電。

未來當智慧電網裡的再生能源變多時，相較工業用戶較難即時改變用電行為，民生用戶透過減少用電度過用電尖峰的時段。甚至當未來獲得更多用戶時，還可以參與台電的輔助服務市場，「民眾不一定是拿到錢，也可能是拿到聯齊提供的禮券、紅利點數作消費。」顏哲淵說。

雖然未來在能源管理服務想像空間大，顏哲淵坦言，最先碰到的挑戰是要先取得用戶。相對日本智慧電表早已安裝Route B、且智慧電表都安裝在家裡，通訊問題不大，「台灣卻是從零開始，我們等於在做智慧電表的通訊基礎建設，」即便台灣在推家庭能源管理系統尚在幼稚園階段，但聯齊視台電佈建智慧電表為機會，「我們可能比較傻先投資，但未來這些都是我們的經驗，別人也學不走。」

責任編輯：侯品如
[1]: https://ami-meter.taipower.com.tw/

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。

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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