由大部分公司眼光看去,遊戲橘子根本就是一家「未來」的公司,在它的韓國夥伴NCsoft以「天堂」線上遊戲席捲韓國前,世界上還沒有一家Online Game公司可以登上股市,證明這是一個可大可久的事業。
正因Internet可把生意做到地球各地,遊戲橘子的辦公室就是一個未來的實驗室,它既有研發,又有行銷;既有全球化策略中心,又有現場客戶服務中心;更麻煩的是它的營運來自70部超級伺服器電腦,還有3個電子、平面、網站媒體,是台灣企業內少見的「多工核心」(Multi-Core)工作型態,比製造業複雜、又比零售業虛擬,比一般服務業更在乎客戶滿意,又比所有行業在乎24小時服務的穩定度。
如果你要看「多工」型態的未來辦公室,遊戲橘子真是一個現成的參考。
它的每個部門具有高度自主功能,因此設計師把一個大部門的會議室規劃成形象和活動的節點,方便凝聚部門的戰鬥意志,例如行銷的「日光市場」、媒體的「喂喂廣播站」、研發的「複數迷宮」,以及飛來飛去CEO劉柏園和海外主管、幕僚用的「飛行甲板」。各部門職權高度分工後,又必須透過企業統一視覺識別系統,傳遞全公司共同分享的價值,除了別號「大嘴花園」的總會議室,鼓勵大夥大鳴大放,每一個會議室都使用相同動畫風格的圖形來作入口標示,門把則統一都是「兩瓣橘子」。
工作的多工,使得24小時3班都有人工作,除了水電空調要兼顧白天晚上,門禁與管制還由工程師自己開發出監控軟體,由主機機房統一遙控監視。正因跨時段工作與各色專案的繁複執行,跨部門或跨任務小組會議已是家常便飯,遊戲橘子除了規劃更多小型會議室,還塑造南洋風的咖啡店、健身房、淋浴室與大抽煙廳,創造大小不等的互動機會。相對的,多工也表現在各部門入口的視覺設計,例如頂樓總部的迎賓大廳,寬大明亮,一式橘與白;對面的研發中心則做出一個冷峻封閉式開口,既表達隱密也代表管制,但樓下接待投訴客戶的前台客服中心,則擺上舒適的軟座與圓桌,寬大清涼,期待一把澆熄怒火上門的玩家。後台客服中心則是跑馬燈前一字排開,24小時接聽疑難電話,跑馬燈上自動跑出近30條專線服務狀況,把效率拉到最高點。
在各部門的工作空間,「4人一單元」細胞式配置是標準組合,方便私密也照顧團隊,和震旦行合作開發的辦公家具,則妥當收納管線網路,主管線全部縱橫於架高地板之下,為方便效率維修,每層樓面的伺服器統一集中,連帶美觀不少。圈繞工作空間則是大量倉庫(warehouse),收納各種道具。平均26歲的四百多位同仁可任意的佈置辦公桌週遭與附近牆面,自然就形成各部門「喧嘩」、「靜謐」、「流行」、「叛逆」不同的部門特色。拿不輕易曝光的研發部門舉例,R&D工程師桌邊或站或臥的上千支怪獸、魔王玩偶,就足可開上一家小型博物館。
集企劃、研發、生產、製造(由主機架設50~60區遊戲平台)、行銷、服務、傳媒於一體的公司,在台灣可說少見;連它3年膨脹4倍的人力,都出乎遊戲橘子意料之外。
找個時間去看看吧,這家實驗商業模式、又實驗工作模式的公司,搞不好就是你未來的公司長相……。
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。
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
