我的紐約還在嗎?
我的紐約還在嗎?
2001.10.01 |

我對紐約,當然是有感情的。留學美國的日子裡,能夠做最瘋狂的事,就是興起上路去紐約。
通常都是星期六的中午,剛從前夜一直持續到凌晨的朋友聚會殘留的氣氛裡醒轉過來。那些年頭,80年代後期到90年代前期,我們的生命裡還印著許多嚴肅的大論述大事件,朋友們輪流在幾個人家裡聚談,談台灣民主改革的前景,談中國開放的效應,談後現代理論,有時候也談猶太教教義與中國儒家論理的異同。那時找到最輕鬆的話題是電影,因為大家都很省,不會花太多錢去看院線上演的好萊塢產品,而是游走校園各處宿舍找免費的電影看,不然就是買便宜的連票去學校的電影檔案館裡去亂混亂晃。所以看了一大堆唯美電影、奇怪的電影,沒有辦法用常情常理了解的電影,剛好利用這種機會互相教育,也彼此炫耀一番。聚會通常到兩、三點鐘才散。睡一覺醒來,心裡難免會有一股興奮和一股落寞交織衝突著。興奮是這個世界這麼大,還有那麼多可供我們去探索,落寞則是那麼大的世界裡,那麼熱鬧的聚會結束了,我們還能還該做些什麼?
這種時候,就是啟程去紐約的時候了。我們所在的波士頓距離紐約市,以我年輕時不怕死飛車開法,有過4小時以內可以到的紀錄,稍稍放慢一點,4個半小時算是合理的估計。
下午一點鐘左右出發,夏天的話還能趕在天黑之前進紐約。通常先去皇后區法拉盛買帶有台灣家鄉味的肉圓吃,奢侈一點的話就殺回曼哈頓找家特色些的餐廳吃飯。吃完飯向南到華盛頓廣場一帶,可以逛街,可以散步,當然也可以去聽爵士樂現場演奏。混到超過午夜之後,回到二手老爺舊車上,開始上路北返。
已經算不清那幾年間有多少次這種瘋狂紐約半日遊的經驗了。紐約是個人的地方,它什麼都有,而且什麼都混雜在一起,可以讓你觸得到碰得到混得到,所以最可以處理那種興奮與落寞矛盾交雜的情緒。
正因為累積太多這種經驗,紐約從來不是個遙遠的地方,也從來不是滿足好奇心的觀光景點。我不在紐約,但總覺得隨時可以去紐約,離開紐約也不覺得可惜與悵然。紐約是我生活中正常的一部份。
使我和紐約親近,還有一個重要的理由,那就是長期固定閱讀《紐約客》雜誌,我讀《紐約客》的資歷,已經逼近20年了。到手的第一本《紐約客》,連目錄標題都沒辦法全都讀懂。
少年時期把所有的熱情、精力都投注在文學上,不曉得在哪裡讀到人家介紹,說《紐約客》是世界第一流的文學雜誌,心中好奇羨慕得不得了。非常偶然的機會竟然在光華商場角落小店的塵封角落裡搜到一疊《紐約客》從此開始了我和這本雜誌的長遠關係。
真正讀懂《紐約客》,就知道是實在不是我心目中想像的那種文學雜誌,《紐約客》每期都刊登很好看的小說,很特別的詩,可是卻只是《紐約客》總體態的一種表現方式,而不是它的真正本性,那什麼是《紐約客》的總體態度呢?它帶著一點傲慢帶著一點戲謔帶著一點誇張,宣示著紐約人和別人都不一樣的生活觀照與日常品味。
我很快就養成習慣,貪婪地翻閱《紐約客》雜誌每期最前面的活動情報誌,我很確定,那上面列出來的一星期內要在紐約發生的事,在我自己的城市──台北可能會是一整年的份量。我從那裡面認識到紐約的豐富,對照領域到自己的無奈貧乏。
在讀《紐約客》的過程中,我也學會了去感受紐約人看社會看世界的獨特角度。我學到什麼是文化品味,以及文化品味中包含的犬儒、嘲諷態度。同時,沒有什麼其他東西,比《紐約客》的漫畫,更能具體地教會一個人瞭解,什麼叫做「美國式幽默」。
我還沒去紐約前,透過《紐約客》,我已經在紐約了。當然,我認識的紐約,是偏頗的,但我的偏頗和所有讀觀光指南、甚至留學住在紐約的人都不一樣。我以一個實質陌生人的身份,卻滿注了滿腦子老紐約人最世故最日常一面的姿態與資訊。
在美國的那幾年,我一直相信兩樣經驗讓我碰觸、涉入美國社會較深的肌理,不至於停留在浮光掠影的膚淺層面。一是我對各式各樣職業運動的熱愛,永遠在偷時間看轉播讀報導;另外一項就是《紐約客》提供我的學習智慧。運動知識讓我隨時可以找到和人家聊天的題材,《紐約客》的訓練則讓我聽懂許多人家話中的話、弦外之音。
紐約是個奇異的地方。我從來不曾覺得自己在那個街頭上,是個異鄉客是個會迷路的觀光客。
紐約當然不是我的家,但在紐約,尤其是曼哈頓,我享受一種奇特的安全感。安全感來自那以數字命名、系統化到近乎無聊的街道網絡,只要一抬頭,你一定知道自己在哪裡。安全感更來自每次到紐約,我卻很清楚自己想去哪裡,有哪些地方可以去。
去紐約一回,就尋索一次《紐約客》裡讀到過的地方。音樂劇的百老匯、卡內基中心的古典音樂演奏當然不必說了。去華爾街上找J.P. Morgan當年叱吒風雲的銀行原址。去哈林區找馬蘭孔X(MalcomX)被暗殺的廳堂,已經近乎棄癈的地方,裡面竟然傳來有人練習吹薩克斯風的斷續音符,而且聽得出來吹的是「My Funny Valentine」。
河邊大教堂和大都會博物館分院,都是我們非常喜歡去散步的地方。大冬天下雪時,就去林肯中心看人家溜冰,尤其是耶誕節前夕,那種喜氣感覺絕對無可替代。耶誕節到了,還應該去老梅西百貨,有一年我們甚至在耶誕夜刻意留到老梅西打烊,感受那種既像是節慶要開始,又像是曲終人散的氣象。
後來日本人富有起來,替紐約增添了日本區的書店和餐廳。法拉盛除了有滿街的台灣式招牌之外,還有很好的韓國菜可供探尋。布朗克斯則有老洋基球場,球場周圍到處都感染著棒球歷史「棒球迷」的特殊文化。80年代末還沒有整頓過的蘇活區,則是危機四伏的波希米亞混亂貧民窟,不能優閒亂混,卻適宜選一些沒有章法的畫廊,走進去和老闆胡扯一些達達主義或超現實主義的閒話。
紐約的故事、紐約的回憶太多了,那無法形容的從來不在的心靈故鄉。這樣的精神定位,使我從來都不喜歡專門吸引觀光客的地點。例如自由女神、例如聯合國、例如帝國大廈、例如大都會博物館。自由女神像一定是陪著朋友盡作地主之誼時才會去的,至於大都會博物館,我還寧可坐在門口台階上,回憶這段景緻曾經如何被伍迪艾倫編組入鏡。
例如世界貿易中心,一個我從來不曾涉足過的紐約地標。永遠是當雙子大樓突兀地浮現在天際線上時,以不屑復不安的口氣批評那太過單調的形狀,那似乎象徵著美國資本主義不修飾的霸氣的炫耀神情。我從來不會想去參觀世貿中心,因為還有太多太多更值得去的地方。因為世貿中心總是會在那裡。可是河濱道路上的夕陽、藍調的現演奏卻不會等我。
然而世貿中心消失了。雖然世貿中心消失後,我竟覺得心疼痛惜不已。因為世貿中心的醜與霸道,也是紐約不可分離、不應分離的一份情。這種紐約什麼都有、紐約什麼都可以有的信念,被挑戰被挫折了。
我以為紐約會一直在那裡。可是如果連世貿中心都可能化為烏有,我不曉得我所認識我所喜愛的紐約,還會存留多久。這是最深沈、最難排解的感情傷,最冷最冷的寒心與擔心。

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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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