【觀點】台灣軟體為什麼一團糟?沒有交大幫或聯電幫,但「軟硬整合」是我們的大機會!
【觀點】台灣軟體為什麼一團糟?沒有交大幫或聯電幫,但「軟硬整合」是我們的大機會!

Google前執行長施密特(Eric Schmidt)在一場活動中說:「台灣雖然是個很棒的國家,但軟體卻一團糟。」台灣的軟體業為什麼無法複製半導體或電子業的奇蹟,問題出在哪?台灣擅長硬體製造,但在軟體開發和創新卻面臨挑戰,我們的機會又在哪?

Eric Schmidt
Google前執行長施密特(Eric Schmidt)說:「台灣雖然是個很棒的國家,但軟體卻一團糟。」
圖/ Flickr cc by World Economic Forum

對比於矽谷順暢地從半導體科技轉為軟體與網路產業,甚至成為全球最重要產值也最高的科技公司聚落,台灣除了半導體護國神山之外,為什麼無法複製半導體或電子業的奇蹟,一直是一個討論多時的經濟與產業發展問題。

當5年前我帶著矽谷為什麼的疑惑來到此地,最近越來越豁然開朗。矽谷能成功從半導體的矽谷轉型為軟體的矽谷,一部分是美國的軟體需求與市場規模,一部分是人才與資金的特性(所謂連續創業者的濃度與文化),最後則是整體生態系在美國與其他地方還有台灣的差異化。

美國軟體業為什麼獨強?簡單來說,美國市場本身規模、資本市場的速度與量體、跨國公司產生的全球影響力與使用習慣,還有長期大量移民形成的經濟成長狀態與技術人才素質,都給了美國軟體業最肥沃的土壤、最寬闊的空間與最高的天花板。

為了中國與硬體業,台灣放棄了矽谷與軟體業

反過來從台灣的角度出發,台灣的軟體到底出了什麼問題?從產業脈絡來看:

首先,中國吸引了大量全球人才與資金。 特別在2008年實施股票分紅費用化制度之前,台灣科技製造業透過薪資與股票分紅的優勢,對工程師有強大吸引力。然而,隨著中國市場的崛起,其生產與消費市場紅利使得大量資金與人才轉向中國,進一步削弱了台灣的競爭力。

其次是,硬體業過度吸納人才。 台灣的半導體與創投的人才與制度,早年也是從矽谷引進。這兩個行業 需要的除了資本,最重要的就是有產業或創業經驗的人才 ,這一部分在台灣的半導體及電子業有明顯的正向循環,也形成所謂的交大幫或聯電幫。 但現在軟體業人才台灣的明顯斷層,其實也就是電子業與半導體吸收了過多的人力,又全面投入兩岸產業圈所導致。

拿我 理工類組高中同學們在畢業近30年後的發展來看,7成以上都在台灣的電子業相關上下游,或者是外商科技公司任職 。可以說,台灣理工人才分布的現象,即是結果也是原因。

延伸閱讀:Google前執行長批「台灣軟體一團糟!」軟硬失衡2大關鍵:生態系、專業分工不明確

美國能,為什麼台灣與中國不能?

台灣產業與矽谷漸行漸遠,並不能完全怪台灣的資本市場或人才培育系統,說到底還是華文地區的軟體規格與規模長期落後歐美所造成的。在中國的網路公司崛起之前,全世界的軟體的基本上都是由歐美國家所領導的。日本與韓國雖然有一定的市場規模, 但軟體的全球化能力還是要靠著大型跨國企業的運行以及消費市場規模才能支撐 。

中國軟體業直到微信與抖音出現之前,其實並沒有足以震撼歐美龍頭的軟體公司發生。百度與阿里巴巴即便是中國的搜尋引擎與電商龍頭,但也沒有威脅到Google與亞馬遜的地位。反而比較衝擊到零售業如沃爾瑪或各大消費品牌進入中國時的通路策略。

台積電.jpg
圖/ 台積電

即便是台灣人才取得了中國的軟體和網路公司經驗,也難以轉化中國經驗、前往歐美在當地創業或投資。若只是外商在台灣或整個亞太地區進行銷售或管理的人才,雖然可能熟悉國際軟體公司的經營結構,但未必有創業與策略投資的能力。

而台灣的軟體業,除了防毒軟體與影像編輯等工具類型有跨足海外市場,其他的龍頭都是以本地企業市場的系統整合或硬體加值服務為主,硬體範圍則不限消費性電子,也包括工業設備或生產機具的軟體等。

這一類的軟體開發能力以及銷售經驗,基本上非常的在地化。別說到美國或歐洲,可能連中國市場都不一定享有優勢。這也就是美國軟體公司的天然優勢,因為全世界用英文做生意的國家、用美國企業服務與商品的市場,最為廣泛。 美國人與企業不僅在國內用得到美國軟體,到了海外,一樣繼續使用,甚至要求客戶、供應商、協力夥伴都使用美國的企業軟體。

台灣與矽谷的互補分工,就是軟硬整合

台灣雖然沒有如德國、日本的機器人龍頭企業,但在工業電腦與生產設備上已經是全球最重要的供應鏈之一。除了半導體產業所提供的設計、製造與封測能力,在電子產品、感測元件、數位裝置與生產設備上,離網或弱聯網的單機版人工智慧,或者由人工智慧驅動的機械人,遲早都會如同個人電腦與手機一般地流行。

從這個角度出發,也就不難理解,台灣雖然軟體業規模不大、人才與資金不如矽谷,但因為長期與美國科技公司的分工,以及 長期作為硬體加值服務的台灣資訊業者,其實原本就有很強的軟硬整合能力。

有機會也就會有挑戰。 台灣最缺乏的不是工程師跟創業者,而是長期參與國際市場的企業與投資人。 尤其從中美貿易戰開打、疫情造成的供應鏈重整,美國全力對抗中國已成為重大原則,並通過許多法案來阻擋中國企業與資金進入美國。

希望從此之後,我們不會再需要因為軟體與硬體業而爭論。當蘋果、微軟、谷歌與亞馬遜都橫跨軟硬體、Meta 即將推出最新的智慧眼鏡並專注於開源 AI 的此刻,台灣的優勢與機會十分明顯,而挑戰也將逐步克服。

延伸閱讀:Google前執行長批「台灣軟體一團糟!」軟硬失衡2大關鍵:生態系、專業分工不明確

本文授權轉載自IC的沙龍,此為精簡版,完整全文請看:《矽谷傳真 - 軟硬整合對台灣的機會與挑戰》

關鍵字: #軟體工程師
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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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