從VR攝影機跨到AI剪輯軟體!LUCID如何克服轉型難關,獲得500萬用戶青睞?
從VR攝影機跨到AI剪輯軟體!LUCID如何克服轉型難關,獲得500萬用戶青睞?

「我在2018年的時候入選了Forbes' 30 Under 30,雖然外表看起來很風光,但內心覺得自己是失敗的」,LUCID創辦人金漢雄(首圖)說,「所以其實在那時候,我正要放棄自己的事業。」

LUCID的產品LucidCam,是一款類似VR頭盔的3D 180度VR攝影機,透過AI技術把相機拍到的相片,製作成3D影像的虛擬實境內容;這款在亞馬遜上販售了數千台的VR攝影機,也是金漢雄獲選Forbes' 30 Under 30的原因。

「光是攝影機的迭代就讓我們把資金燒完了,所以才想轉型成軟體服務,但是,這等於要把整個商業模式打掉重練,」金漢雄回憶,「那段時間,真的很痛苦。」

到了2022年,LUCID成為一個協助影像工作室快速剪輯的AI工具,全球用戶更已經來到了500萬人。

在矽谷做硬體新創——再困難也該繼續前進的矽谷文化

從現在來看,在矽谷做硬體創業是件瘋狂的事情,但是金漢雄就是一個真實案例。

金漢雄在加州柏克萊分校攻讀工程學碩士時,就已經被該校的創業氛圍感染了:「我受到《吉他英雄》創辦人黃中彥(Charles Huang,也是從加州柏克萊分校畢業)很深的影響,學校裡每一個人也都在談論創業,不知不覺間你就會思考:自己是不是下一個大人物?」

在德國長大的金漢雄更打趣道,矽谷的文化是「就算困難,大家也會相互鼓勵繼續前進」,但是在德國,只要有人聽到你在創業,就會自動把你歸類為無業者——很顯然,後者的環境更不利於創新。

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LUCID創辦人金漢雄提到,矽谷新創的環境是靠相互鼓勵與支持才建立起來的。
圖/ Meet

畢業後,金漢雄先是在記憶卡公司Sandisk擔任了3年的產品經理;由於對攝影的著迷,他開始思考——有沒有可能讓照片也能像人類視覺一樣,呈現出3D影像的效果?於是在2015年成立LUCID了。

轉型的挑戰不只來自商場,還來自團隊內部

矽谷畢竟不是硬體新創的福地,金漢雄吃了不少投資人的閉門羹,卻也得到了一個建議:去台灣吧!

「我當時甚至不知道台灣在哪裡。」金漢雄笑著說,最後經由孵化器Garage+的介紹,他在2016年來到台灣,更獲得了緯創也參與的投資370萬美元種子輪募資,終於推出第一代產品,「然後我們就把錢燒光了。」

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LUCID的第一代產品LucidCam。
圖/ Meet

金漢雄意識到,硬體新創需要的資金實在太多了,再加上手機的性能與鏡頭越來越好,LucidCam的需求可能會降低,LUCID是時候思考是否該轉型成為一個軟體解決方案的新創了。

延伸閱讀:瘋狂大膽的華裔創業家,LUCID 要讓手機成為 AI 的眼睛

「但是我們的硬體產品是賣給一般消費者的,軟體要賣的對象則是企業端,這完全是不同的商業模式。」金漢雄提到,自己在轉型的過程中遇到了三個困難:

  1. 團隊內部:怎麼讓大家繼續相信你?有人會認為轉型就是失敗,人才容易流失,甚至投資人也會有所質疑

  2. 如何吸引新人才:硬體人才與軟體人才的選材標準、溝通語言完全不同,甚至如果人才認為老闆不比自己懂的話,也不會願意加入

  3. 如何說服客戶:如果沒有完整的商業模式,客戶很難相信一個從硬體轉型而來的新創

「我那時候也很懷疑自己,但是矽谷的思維起到了作用。」金漢雄說,「彈性」是矽谷的思維,路永遠不會不只有一條,重點是創辦人要知道自己為何轉型,並且快速學習新領域的知識才能應對,「那半年的時間,我每天閱讀、找客戶詢問他們的痛點,才逐漸規劃出LUCID未來的藍圖。」

學習新知,才能找到人才;理解客戶痛點,才能真正吸引客戶使用自己的服務;有了痛點與人才,規劃出來的藍圖才能說服團隊內部與投資人,金漢雄靠著自己一點一滴的累積和努力,終於在2018年轉型成為軟體新創。

再創業的動機:「我平常用手機拍出一堆馬上會刪除的垃圾,相信很多人都是」

「我發現到,大家用手機拍了許多照片和影片後,都會馬上刪除,不是拍不好,就是連拍一堆重複的照片。」金漢雄回憶自己新題目的靈感來源,「為什麼不用AI精選出最完美的照片就好了呢?」

這對一般大眾來說並不是一個絕對需要的工具,但是當使用者換成是影像工作者的時候,那就不同了。

「對自由接案者、小型的影像工作室或是Youtuber網紅來說,有可能花上數小時挑素材與剪輯。」金漢雄說,LUCID的訂閱制服務Lucid Video可以解決這方面的困擾。

Lucid Video可以透過AI分析影片的內容,並剪輯出不同主題的短影片。Lucid Video首先會分析人臉出現的頻率,以找出影片的主角,並為各句台詞進行評比,找出最精華的對白出來,最後是分析場景之間的關聯性等,以對話或是打鬥等等不同的動作主題給出不同版本的短影片,讓剪輯工作者可以快速編輯。

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Lucid Video為剪輯工作者迅速提供多款剪輯好的短影片。
圖/ Lucid

「使用者上傳的影片也會幫助我們訓練AI的準確度,未來我們更希望可以推出一個影像AI的API平台,讓大家訓練自己的影像AI,可以運用的範圍更可以跨到工廠。」金漢雄說。

2016年以來不斷往返台灣與矽谷的金漢雄,最後決定在2018年時台灣設立辦公室,更在2019年申請了就業金卡定居台灣,這當中的原因,不外乎看上了台灣的軟體人才。

「不過我發現了一件很有趣的對比,就是台灣人很在意細節。」金漢雄笑著說,當時自己在買房時,注意到房屋仲介都會詳細介紹每一個建材,不同於美國強調遠見的文化。

注重細節這個特性對新創來說,確實非常重要,你要把根扎深才不容易打倒,也不會像很多美國的新創一樣,講很多好聽話卻拿不出實質成績;但是相對的,你不能只想著挖洞,像是只鑽研技術,卻沒有市場洞察,空有技術沒有市場是很可惜的。

金漢雄分享,美國人講的是市場,台灣人講的是技術,融合兩者,才是新創存活的關鍵。

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本文授權轉載自:創業小聚

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #AI
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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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