詹宏志~專業技能上的「聖嬰現象」
詹宏志~專業技能上的「聖嬰現象」
2002.07.01 | 科技

有一次,《運動畫刊》(Sports Illustrated)的一位專欄作家撰文寫新近冒出頭的棒球好手的專題時,看著年輕人創造的驚人成績,他忍不住出聲讚嘆說:「他們這麼出色,但,天啊,他們還這麼年輕!」
同樣驚嘆不已的不可置信,也出現在高爾夫球超級巨星老虎伍茲誕生於美國公開賽的那一刻,在這項從前相信「嘴上無毛,揮桿不牢」的成熟男子運動裡,少年英雄再一次推翻了它長久以來的神話。伍茲,或者後來的「聖嬰」賈西亞,以及陸續冒出頭的各色各樣高球新秀,觀球者和評論者都忍不住又要感嘆,「他們那麼年輕,但,天啊,他們怎麼這麼厲害!」
為什麼各種運動在最近會出現這些「聖嬰現象」?我猜想,是品種的改良,以及學習的提前。

**名副其實的「新人類」

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新生代人類挾著歷史上未曾有過的營養、衛生、環境,加上養育、照顧的知識,「取精用宏」,變得比任何世代都更健康、更強壯、更美麗,物種上點點滴滴的悄悄改良,實際上已使他們變成名副其實的「新人類」。新來者跳得更高、跑得更快、也更有力氣,這已經是另一個很容易忽略的沈默革命,我們可能還要繼續見識更大的驚奇。
但另一個原因是學習來源的充沛,他們的起步比從前的任何一個世代都提前得太多了;你可能聽說老虎伍茲3歲學揮高爾夫球桿的故事,另一位棒球選手小葛瑞菲的啟蒙也是3歲,新來的網球選手威廉絲姐妹第一次拿到球拍也是3歲。你以為他是年輕人、稚嫩沒經驗的新人,但他在球場上的資歷「老」得嚇人,在你看稚氣未脫的他第一次在電視轉播中揮桿之前,他已經每日練習揮桿500下,持之以恆快15年了,雖然他現在才18歲。
這樣的現象也開始陸續發生在我們的身邊了,我自己就見識了一位。我的一對作家夫婦的女兒,7、8歲的時候突然喜歡馬,一本關於馬的百科圖鑑被她讀得滾瓜爛熟,她幾乎可以教我們這些大人所有與馬有關的知識;這位小女孩也是看星星的專家,我們一起外出旅行時,在郊外的夜裡看見墨色天空的滿天星斗,一群大人央求這位小女孩給大家做個解說,這位勉為其難的女孩就用她稚聲未脫的聲音,在夜裡教導一群目瞪口呆又頻頻點頭的中年知識分子。也許我應該說,這是正常的,如果我們這個世代的人,在年幼聰慧的蒙童時期也有這麼多方便的書刊(知識工具),我們也許也是多識多能的吧?

**不斷冒出來的少年達人

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專門技能可能來得更快,年輕小孩如果很早接觸、心無旁騖,他可能很快就掌握某種過去僅存於成人的熟練技能,成為不可思議的「少年達人」。在《數位時代雙週》的採訪裡,我們就看見7歲的冠軍調酒師、13歲的冠軍蛋糕師傅、14歲的翻譯家、15歲的融資融券作手、15歲的電腦遊戲藝術設計……。這就是正在我們身邊不斷冒出來的「少年達人現象」,他們不只出現在運動上,他們其實也出現在各種專門技能上。
如果我們願意承認,「聖嬰現象」下一步甚至會發生在知識與學術上;想想看,雖然年輕一代的讀書動機與用功程度常受垢病,但他們的知識環境比前面的世代是好得太多,他們的起步可以早得許多(和3歲拿高爾夫球桿同樣的意思),而所有的知識又唾手可得(想想看網際網路)。是的,他們可能普遍不如從前世代飢渴求知和沉潛用功,但他們當中只要有若干人有求知的慾望和企圖,他們的博學多聞就會是歷史上不能想像的規模。

**達人也有需要慢慢來的時候

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「少年達人」是一種混合的福份,在他們的世代裡,他們比前人有機會接觸,有環境學習,他們的專業技能會比過去來得更早、分工更細,有更多的前程可供選擇;他們比前人更聰明(這是物種改良的部份),又比前人更有機會、也更有學習工具,他們當中出現各種達人是可以理解的,而且我們極可能只看到大浪頭的一點點水花而已。
但我們要小心「少年達人」那些事?
我想到歷史上約翰.司圖亞特.穆勒(John Stuart Mill)的故事。少年穆勒童年受教於父親,3歲能讀希臘文,進而能讀柏拉圖等經典,是一位早慧的天才;他4歲起負責教妹妹希臘文和拉丁文,5歲已能隨父親討論各種史上重要經典(他沒有休閒讀物,唯一被他當做童年故事書消遣的,竟然是吉朋的《羅馬帝國興亡史》)。他後來在《自傳》透露,因為他只有知性上的發展,而知識的成熟也讓所有的人以為在情感上他也同等成熟,事實上他情感與情緒都還是一個小孩,父親過世後他幾乎精神崩潰,因為他從來不知道怎麼樣依賴自己。這個故事提醒我們,他們是「達人」,但他們也是「少年」;他們仍然有需要慢慢來的部份。「少年達人現象」會愈來愈明顯,我們不要覺得奇怪;但少年仍需情感的灌注與愛護,不要太快讓他們只有自己。

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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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