陳柏瑞會是台灣另一個張忠謀?
陳柏瑞會是台灣另一個張忠謀?
2001.07.01 | 人物

你的手機可能同時是電話、是收音機、是PDA、是錄音機也是電玩,但它還不是影像電話、不是攝影機、不是電腦,因為小小的手機目前還容不下那麼多的零組件。
但愈來愈多人期望擁有一支萬能手機,怎麼把零件做得更小、怎麼在只比都澎打火機大一點的手機裡塞進更多功能是全世界科學家努力的方向。
過去台灣多是等待國際大廠開發出新產品,再將之快速商品化,以大量製造降低成本賺取利潤。這一回,以製造見長的台灣,研發與世界同步。
一個年輕的團隊,奈米生物技術公司,開發了名為「DNAIC」的半導體技術,這種技術是拿DNA來製造很小很小的電子元件,未來主機板可能比手機SIM卡還小,一元硬幣大小的硬碟就能裝下全套百科全書。當那天來到,你的行動電話就是影像電話、是攝影機、更是一部超級電腦。
DNAIC全名為「去氧核醣核酸邏輯積體電路」,是拿DNA做為半導體積體電路材料的技術。奈米生技總經理陳柏瑞表示,DNAIC可將晶片體積縮小為目前晶片的2%,拿DNA來做CPU,運算能力可增加4倍。

**比SIM卡還小的主機板

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「晶片的效能每18個月提升一倍、價格降低一半。」屹立30年的摩爾定律,描述每隔18個月,晶片上容納的電路倍增。晶片愈複雜,電腦功能就愈強大,若晶片大小不變,電路必須愈做愈小,才能提升晶片效能。
目前台積電最新製程是0.13,也就是每條電路和電路之間距離0.13微米,科學家認為以同樣的技術和材料,0.1微米將是極限。但DNAIC技術突破矽製程限制,可達0.002微米。
0.002微米相當於2奈米,微米是百萬分之一公尺,奈米則是微米的1/1000、也就是十億分之一公尺,將1奈米的物體放到乒乓球上,就像一個乒乓球放在地球上一般,所以電子元件若能以DNA為基礎材料,要做出比SIM卡還小的主機板並非不可能。
陳柏瑞表示,以目前台積電的技術,12吋矽晶圓如果能切出1000片晶片,同樣大小的DNAIC晶圓至少能切割成1萬片晶片,而且功能更強大。
除了體積優勢,DNA電子元件還有成本低廉、省電、環保等好處。
奈米生技技術經理林育立指出,從雞血裡萃取一整罐DNA,成本不到1000元,而DNA只需極小電流就能被驅動、進行操作,產品自然小而省電,加上DNA電子元件製造過程幾乎不會造成環境污染,製程只需數天,又不必在嚴格的無塵室裡製造,比耗時數月的矽製程更具競爭力。

**26歲的陳柏瑞異軍突起

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過去幾年,英國及以色列傾全國之力,研究如何將DNA製成半導體元件,英國甚至將發展進度視為國家機密。1998年《自然》(Nature)雜誌曾報導,以色列研發的DNA電子元件能將一般晶片體積縮小一半。
台灣在這方面研發異軍突起,很難想像領軍的陳柏瑞竟然只有26歲。
生命科學背景出身的陳柏瑞,曾是西屋科學生化獎得主,他在研究癌細胞切片時,發現DNA染色技術能改變DNA電性,啟發他利用抗癌藥物與DNA之間的鑲嵌原理,控制DNA導電性,將DNA製成電子元件,突破現有半導體製程瓶頸。
「DNAIC」這項技術,已經取得台灣專利認證及美國專利優先權,據了解,矽統在奈米取得專利之前,就曾開價上億台幣,奈米對這件事則不願回應。
但有好技術,仍需發展出商品才能真正改善人類生活,陳柏瑞希望業界能參與開發DNAIC的商業應用。
如果DNAIC能順利商業化,所有用得到晶片的產品都將變成「DNA inside」。陳柏瑞指出,DNAIC可以做成記憶體、通訊IC、或高速CPU等各種電子零件。他舉例,現在的PDA記憶體一般只有8MB,如果拿DNAIC做記憶體,體積不變,容量將成長125倍,超過1GB。
除了應用在半導體產業,奈米生技正在研究利用過去判定DNA片段的染色技術,與光電技術結合,讓DNA發出螢光,開發輕巧、省電的DNA-LCD螢幕。

**離商業化
還有很長的距離

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一名威盛工程師認為,如果DNA真的可以拿來做IC,所有製程、機台都必須重新設計,對現有半導體產業將產生劇烈衝擊,「現在的半導體廠商都沒得玩了。」
但許多業界人士對這項突破仍多所保留,甚至半信半疑。
聯電董事長曹興誠表示,「類似創意很多,」即使技術真的開發出來,離商業化也還很遠,根本不值得擔心。像中華開發技術部專案經理李世仁便認為,拿DNA應用在電子材料上並非了不起的創意,兩年前以色列就曾開發出DNA導線,即使奈米生技擁有技術,還需大量累積經驗與實驗數據,才能說服業界人士採用DNAIC。
但李世仁也期待,DNA IC技術成熟之日,將是產業界的新紀元,不但電子元件將縮小至分子大小,科學家夢想中的超高速電腦也將誕生。
陳柏瑞表示,奈米生技已經掌握將DNAIC製成記憶體的技術,在奈米生技背後的精神導師──前英特爾台灣區總經理陳朝益牽線下,英特爾實驗室曾試作奈米的DNAIC晶片。
目前奈米正與英特爾、威盛、矽統等IC設計公司積極接觸,討論將DNAIC技術納入設計中。
陳朝益期許陳柏瑞能成為未來的李遠哲,工研院院長史欽泰也肯定DNAIC的技術成就,但技術若不能應用在工業上,終究無法發揮它的影響力。只是,要將技術應用到生產線,如曹興誠所說,還有一段很遠的路要走。

**陳柏瑞 1分天才加99分努力 **
把IC縮小98%,是很保守的估計!」奈米生技總經理陳柏瑞,瞇著的細長眼睛裡,有著超越26歲的自信。
座落在宜蘭羅東的奈米生技,是典型學生創業的團隊,陳柏瑞本來是東華大學生命科學系的學生,在前英特爾台灣區總經理陳朝益的鼓勵下創業,公司成立短短半年多,就發表了驚人的成就,但DNA IC的種子,卻早在陳柏瑞高中時期就已種下。
陳柏瑞在擔任生物老師的母親耳濡目染下,從小就對生命科學產生濃厚興趣。高中一次實驗,讓他偶然間學習到「DNA能導電」這件事,但直到1996年,陳柏瑞才開始投入DNA導電性的研究。
曾是西屋科學獎(ISEF)得主的陳柏瑞,去年在得獎學生聚會上認識陳朝益。DNAIC的構想,讓陳朝益大為雀躍,積極為陳柏瑞奔走、尋求業界支援,當技術成形,陳朝益還介紹陳柏瑞到美國英特爾實驗室試做產品。
擁有賽車選手執照的的陳柏瑞,被好友林育立形容是一個「很衝、很敢做」的人,「要做,就要做最好的,用命去換也在所不惜,」好強的陳柏瑞做起實驗來,不吃不喝、不眠不休,團隊也常開會到凌晨4點。
為了做測試、跑數據,陳柏瑞和林育立兩人幾乎跑遍了台北、新竹各大學實驗室,2000年4月,奈米生技研發出第一片「DNA inside」的基礎晶片,比陳朝益的估計整整早了兩年。

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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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