一流企業家的軟算盤
一流企業家的軟算盤
2001.09.01 |

去年耶誕節隔日才自宏碁一分為二的研製服務事業群(DMS),今年7月正式獨立為緯創資通(Wistron)。連這樣一個「無印良品」型的研製服務事業,8月份也在台北大亞百貨的網咖,舉辦招募研發人才的活動。緯創的研發中心正持續擴充中,在新竹、台北、上海、矽谷布署研發能量。
不必提廣達研究所今年6月底在企業一片減重經營聲中,大舉招兵買馬研發創新人才。廣達更把知識創新網絡延伸向大學社群中,準備捐兩億台幣給台大在電資學院旁蓋七層大樓,每層400坪。一到六層給台大,第七層留為廣達研究所自己運用。這是一流企業家真正聰明的算盤。
大安區地段何其高級,在前中廣基地推出的宏盛帝寶,丹下健三的設計,每坪平均單價百萬台幣。廣達捐兩億就能在大安區高級地段花葉扶疏的台大校園坐擁400坪極適合創新研發的實體空間,每坪單價不過50萬元,真是便宜。
何況近水樓台先得月,廣達的研發人員可以就近先access台灣頂尖研究人才的創新成果,這樣的高妙絕招,NEC、日立等日系菁英企業20年前起就在美國一流大學校園內炮製過──以極具經濟效益的少量金融資本槓桿,運用世界一流頭腦的豐饒智慧資本,這是真正聰明的企業算盤。
聯電最近也在跟新竹交大洽談捐款設Lab的事,顯然Corporate Taiwan即便景氣再黯淡,還是有一流的CEO們拉高企圖、站高視野,奮勇往「知識軟體」創新的正道前行。
這樣的「以硬包軟,以軟促硬」的策略,也許台灣十年前就應該開始著手。
例如台灣的光碟機、光碟片工業產值遙遙領先世界群倫。為了相變型DVD光碟片技術的引進,工研院光電所與材料所在1997年3月1日與美國密西根洲ECD(Energy Conversion Device)公司簽技術移轉與合作開發合約。
ECD公司是一家400人規模的「技術公司」,核心專長在材料研發與分析,主要產品有光學儲存裝置、電子儲存裝置、電動車電池、太陽能電池等與能源有關之產品。
身高極高的歐文斯基(S. R. Ovshinsky)總裁在1968年發表chalcogenide合金薄膜的非結晶──結晶轉換記憶效應研究發現,稍後又發現雷射是使光儲存裝置產生這個相變轉換的恰當能源。歐文斯基在1972年取得相變型技術的專利。
工研院原先為相變型DVD光碟片技術來源搜尋之主要方向是鎖定日本的理光(Ricoh, CD-RW規格主導廠家)及松下(主導PD及DVD-RAM規格)兩家公司,但理光姿態很高,要的授權費簡直天價,松下更不必提,根本是氣焰高高在上。
幸好工研院光電所在1990年代初開始開發磁光型(MO)光碟片時,就常往日本參加相關國際會議,與日本光電業者常有接觸並建立關係。透過這些海外知識創新網路的佈建,光電所可以獲得技術/市場趨勢的資訊。也從這個知識流通網絡(Knowledge Flow Network)中獲知,日本、歐洲甚至美國自己發展相變型光碟片的大公司都是向ECD公司請求歐文斯基擁有的原始專利之授權。
雖然ECD是一家技術公司,本身並不量產任何產品,但是工研院後來發現日本的松下、理光、Ashai Chemical等企業早在1980年代初期就曾派遣工程師至美國密西根州ECD公司學習開發相變型光電儲存元件。而今天,松下、理光「海外留學」有成,在光學儲存元件領域已經是世界級的領導廠商。
1997年3月起一年內,工研院光電所與材料所也派遣出24個研發人力赴密西根州ECD公司,進行相變型DVD光碟片的技術移轉與共同開發。
前後兩批的赴美留學,情節類似,只是人物、時間不同。日本是產業界(松下、理光等)直接海外取經;台灣則產業界多停留在硬體製造能耐階段,少有軟體創新知識大舉投資的膽識,故由扮演Corporate Taiwan中央研究所角色的工研院代表產業界出征。時間則是日本早在1980年代初,台灣則遲至1997年,其間相差近20年。
20年!?20年的差距大概就說明了台灣與日本的距離。還好,有膽識投資知識軟體創新的台灣CEO是愈來愈多了。以每人平均計,台灣在美國申請並取得的專利件數已是世界第二位,連日本也落後台灣。
台灣應在現有硬體製造的優勢上,「以硬包軟,以軟促硬」,終極目標是讓台灣愈來愈軟。

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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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