探索無垠星空,追求更自由的工作
探索無垠星空,追求更自由的工作
2002.08.15 | 人物

每隔76年運行地球一週的哈雷彗星,在1986年劃過台灣的天空,掀起台灣第一次天文熱,也開始袁慶華與星星的不解之緣。
當時還在唸小學、家住台北南港的袁慶華,因為哈雷彗星而對星象深深著迷,每個週末從南港騎腳踏車到士林台北市立天文台,借用館裡的望遠鏡觀星。30分鐘汗流浹背的路程,袁慶華從來不覺得辛苦,「只要能看到星星,」如今已成為網站設計的自由工作者,袁慶華的眼神還有著初識星空的眷戀。
沉浸觀星之前,袁慶華最早是對蝴蝶感興趣。有一回,小學自然老師帶全班去做戶外教學,認識蝴蝶。「我比別的同學認得快,也得到老師的注意,」袁慶華回憶,之後,老師課餘會到野外觀察大自然,袁慶華總是隨行的小跟班之一。

**國二那年有了第一部天文望遠鏡

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後來,哈雷彗星來了,老師幫同學蒐集資料、建議觀星地點。袁慶華終於發現自己對星星的著迷,遠超過其他自然景物。透過望遠鏡,「以前只能從星座盤上看的星星,現在真的就在眼前閃呀閃,」袁慶華眼睛微閉,浩瀚星海彷彿就在眼前。
從小學到中學,受限於行動力和經濟能力,袁慶華只能在台北市立天台及家中頂樓陽台觀星。天文台不定期的系列講座,袁慶華很少缺席,他開始大量的吸收天文知識。
國二那年,父親花了15000元買了一部天文望遠鏡,送給袁慶華,抱著生平第一支天文望遠鏡,袁慶華興奮得「就像有了千里眼一樣!」
跟其他接近自然的活動比起來,觀星所需要的各種天文望遠鏡裝備,是比較「貴族化」的休閒活動。袁慶華估算,自己從頭到尾大概花了30到40萬買裝備,但他認為,「平均一個月3000元左右,一般上班族到KTV消費,也差不多這麼多。」甚至他還覺得賺到了,「跟朋友吃吃喝喝,吃完就沒了,買天文配備,隨時都享受得到,一點都不會浪費掉。」
長期從事觀星活動,袁慶華結識一群觀星的同好,退伍後,他從事保險業務工作剛滿一年,一位同好準備開公司賣天文望遠鏡,邀請袁慶華到公司當業務。他毫不猶豫的答應了,因為如此一來便可以藉工作之便,更進一步發展自己的興趣。
開始販賣觀星設備後,由於客戶多半都是學術研究單位,袁慶華跟天文專業人士有所接觸,從專家學者身上,他學到更多觀星的知識,後來甚至有些研究單位要到戶外觀測天文現象時,也會邀他一起前往。
「在研究單位的觀測站,看星星真的很過癮,」除了配備精良之外,還有專業人士的解說指導。對袁慶華而言,這樣的收穫是金錢買不到的。

**轉換工作,更自由的觀星

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每逢流星雨造訪台灣,總是吸引許多人上合歡山、玉山觀星,但是流星雨熱潮一過,觀星的人潮自然散去。「沒有流星雨,天空還是很美麗,」袁慶華攤開他的攝影作品說,滿天的星斗都是平常農曆初一上山拍的,其實晚上一抬頭,天空中都是星星,只不過台灣光害太強,除了郊區很難看見星星。
「星星都在,只是有沒有抬頭看而已,」袁慶華只要一有機會,總不放棄說服周遭的人,在天氣好的晚上,到光害較少的山上看星星,「看到星星,煩惱都忘了。」
今年年初,袁慶華辭去天文望遠鏡公司的工作,成立了個人工作室,幫人設計、企劃網站,以便更自由地調配時間上山觀星,而他的個人網站上(www.astronomy.idv.tw),當然少不得分享各種觀星常識及星象觀測時間,還有他觀星16年來獵取的到各種美麗星象。
對他而言,架網站只是想讓大家分享觀星的樂趣,就像當年自然老師幫他開了一扇接近自然的窗,現在他也想為人們展開絢麗的星空,通過網站的分享,星空更加遼闊。

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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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