記憶卡熱賣,燒出EPS10元的快閃新星
記憶卡熱賣,燒出EPS10元的快閃新星
2002.12.01 |

竹北的台元科技園區大樓,鑫創的辦公室裡還存留著簇新的氣息,「這是我們第三次搬家了,」鑫創行銷部協理蘇立群笑著說,「我們也沒想到公司會成長得這麼快。」
1998年剛成立時,鑫創不過還是窩在工研院育成中心的小公司,不過3年多的時間,鑫創不僅換了百坪的辦公室,所設計的Flash控制晶片,在全球市佔率已近3成,擠身全球前三大,今年EPS更預估可超過10元。
鑫創的成功,除了本身的實力,站在對的趨勢上,更是鑫創一飛沖天的關鍵。
根據Dataquest預估,在PDA、數位相機等應用的帶動下,Flash將進入另一波成長高峰,2002年至2004年市場規模分別約為60億、85億、110億美元。
僅次於DRAM,Flash是市場規模第二大的記憶體市場,與DRAM最大的不同,則是它在斷電下仍能保存檔案的「非揮發性」特質,由於不怕摔、不怕震,儲存方式較有效率,又具有低耗電的特性,雖然技術門檻高,價格較貴,但在數位相機、PDA等隨身電子產品日漸普及下,需要隨身快速儲存大量的檔案,Flash還是成了主流應用。
「在Flash的應用下,控制晶片扮演著畫龍點睛的角色,」鑫創科技總經理林俊宏說道。 Flash強調的最大特色,就在檔案存取的速度,而控制晶片的重要性,就好比光碟機上的讀取頭,牽涉到檔案存取的穩定和速度,以數位相機CF卡為例,使用者拍照後,控制晶片要負責將相片檔案分配到最適合的記憶空間,當用讀卡機讀取檔案時,控制晶片則要將Flash中的檔案傳到讀卡機,「中間最重要的就是檔案的完整及運作穩定,照片檔案在相機關機時能完整保存,檔案也不會在多次轉換間失真,」林俊宏拿著鑫創的卡片解釋。

**產品的靈魂

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從整個成本分析,控制晶片遠不如Flash來得值錢,以100元為計算準則,控制晶片大約2元,其他的都是Flash的成本,但如果沒有它,所有資料的傳輸,都會出現大問題,技術門檻卻更高。因此,並不適合重視產能利用率的IDM廠商發展,比較適合沒有晶圓廠,但有技術優勢的IC設計廠商。
早在1994年,林俊宏就開始與工研院合作,開發Flash控制晶片,創業團隊是台灣最早在這塊領域耕耘的一群人,也因此,1998年成立的鑫創,在系統架構上累積出足夠的know-how。
林俊宏回憶,2000年5月做出第一顆晶片時,採用的是英特爾早期的CPU架構,授權費用約數千美元,但後進的競爭對手,由於沒有在系統技術上充分了解,為了趕推出的速度,採用ARM的新產品架構,效能更強、功能更完備,但授權費用高達30萬美元,企圖以晶片的硬體規格優勢,彌補在系統上的軟體不足,「鑫創等於用國產的引擎,做出法拉利級的跑車,」他驕傲的說道,因為技術的優勢,使得鑫創可免於價格之爭,保持一定的毛利。
「IC設計的發展真諦,是絕不做me too的產品,」林俊宏指出。
林俊宏的果決,可從鑫創對USB讀卡機市場的判斷中看出。林俊宏說,2000年時,USB讀卡機市場開始起飛,但業界已經開始出現殺價的情況,「產品才開發出來,我就下令停掉。」在嘗試新市場的同時,林俊宏也遭遇過措折,他記得2000年時,音樂唱片市場被MP3打得無招架之力,他覺得這是個市場的好機會,與股東錸德集團籌組了一個大中華音樂加密的聯盟,希望能夠以新的儲存形式,來扼阻MP3,林俊宏找過滾石、水晶等大小唱片公司,概念雖佳,卻未能成功,「因為我們忽略了產業生態鏈的關係。」這樣讓鑫創體會到,產業生態對一家公司的重要。

**產業生態鏈完整

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「為什麼台灣IC公司近來很多好機會,就是因為產業生態鏈完整,」林俊宏舉例,由於系統大廠都在台灣,鑫創可以更快速提供客戶解決方案,與客戶共同成長,「客戶只要有問題,我們處理的時間不會超過72小時。」
由於CF卡牽涉到與相機的搭配,實際的效能必須要視所搭配的相機,CF卡廠商往往要針對市面上的主流相機做修正,修正過程涵蓋控制晶片,一來一往間非常浪費時間,為了爭取時效,鑫創甚至自己設計出量產CF卡的機器給重要客戶,協助客戶自己測試與修改,客戶也因此能即時推出效能更好的產品。今年10月,日本《數位相機》雜誌針對市面上最新推出容量在512MB以上的CF卡測試,前5名的廠商,有4家是採用鑫創的產品。
隨著CF卡的普及,為了避免與競爭者的殺價競爭,鑫創已逐漸發展出CF卡之外規格的產品,比如SONY力推的Memory Stick,同時也轉往毛利更高的工業用電腦、電腦售票機領域發展。
由於獲利表現亮眼,許多券商及創投,都積極與鑫創接觸,希望能夠參與增資或是爭取承銷機會,但鑫創對此則保持低調,「我們希望可以按照既定的步調走,不要一下子長得太快,」林俊宏說,最快也要等2004年,才有上市櫃的打算,至於增資,「重點不在金額大小,而是能不能幫助鑫創取得更多外部合作的機會。」
雖然自稱創業完全是一種意外,但鑫創的成績,卻不是能用「意外」形容,因為他們清楚知道自己該走的路。

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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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