DigiScent讓internet充滿各種氣味
DigiScent讓internet充滿各種氣味
2000.06.01 | 人物

網際網路上的資訊,可以用看的,有一些歌曲和演講也可以放出來聽,但是網際網路可以用「聞」的嗎?
別遜了,還問這種問題。來自矽谷東北邊奧克蘭市的DigiScent,已經做到這件事,接下來就等你掏腰包讓他賺錢了。取名「數位」(Digi)加「味道」(Scent),很清楚表達了兩位粗腰肥臀、一黑一白的創辦人的企圖心:透過網際網路,將各種味道傳送到你的鼻子前。

**一切從改變不平衡開始

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「這件工作可真夠酷的,」喝了一口starbucks咖啡,雖然時差還未調整過來,但創辦人之一(白的那位)貝倫森(Joel L. Bellenson)談到自己的成就,還是按捺不住嘿嘿偷笑兩聲。「日常生活中,在視覺、聽覺和味覺方面,人們可以感受和描述的遠大於嗅覺,造成感官間不平衡,」貝倫森強調,「我們要促成改變。」
貝倫森和他的搭檔史密斯(Dexster Smith,黑的那位),顯然不是那種平常勤上健身房去鍛練的那一型,但是他們的創意和技術卻著實了得。到今年三月,全球至少有150公司和他們簽定合作意願書,包含香水公司、電影公司、糖果公司和電動玩具公司等。
「如果這項技術起飛,將發動下一波的網路革命,」美國《連線》雜誌看好DigiScent的前景和影響力。創辦衛星電視(Star TV)和盈科數碼動力的李澤楷,知道DigiScent的計畫後,二話不說就要求投資1000萬美金。
看起來,又像是一個灰姑娘的故事。但這兩個傢伙可絕不是灰姑娘,倒不是他們套不進玻璃舞鞋,而是他們原本就穿金戴銀了。

**幸運的少年得志

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一切是怎麼開始的?貝倫森又喝了一口starbucks咖啡後,陷入回憶。16年前,他和史密斯都就讀於史丹福大學,貝倫森主修生物,史密斯攻讀電機,兩人在學校因為都喜歡下西洋棋而熟識。四年相處下來,因為志同道合,進而萌生共同創業的念頭。
1991年,兩人初試啼聲,創辦一家生物科技公司,研究人類基因組成,並以此研發新的藥品。到了1998年,公司被另一家大公司買走,他們也成了富翁(貝倫森不肯透露多少錢)。儘管還不到四十歲,兩人卻像多數美國有錢老人一樣,到東南岸風光明媚的佛羅里達去享樂。
1998年秋天的一個午後,兩人照例在佛羅里達的海灘曬太陽。日子有點閒得發慌,肚子上的肉也愈積愈多,他們不禁開始思考:是不是還有什麼有挑戰的事可以去做?聊著聊著,一個模糊的概念逐漸成型。

**從味道的分解到組成公司

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「你覺得味道有可能被分解嗎?」其中一人問。
「我猜可以吧。連基因都可以分解了,」另一人回答。
「如果可以分解,那就可以歸納出幾種基本元素,並經由這些元素的不同組合,可以合成許多原有及新的味道,」前一人接著說。
「沒錯,就像影像的基本元素是紅綠藍三種顏色,經過這三原色可以組成各式各樣的影像。」
那一個下午曬完太陽後,兩人迫不急待結束退休生活,收拾行李回到加州。他們花了三個月做可行性評估,包含蒐集相關資料,請教許多科學家和實驗室裡的研究員,得到的結論是:「理論上可行,但實際工作非常困難。」
跟科學家談事情,千萬別期待聽到「簡單」這樣的字眼,兩人也是這麼想。既然理論上可行,兩人又有生物和電機背景,還一起研究過基因、研究各種味道,不妨就把它當成研究各種生物,將他們還原成蛋白質、脂肪、醣類和水等物質,再以這些物質合成各種生物,道理是類似的。
去年二月,兩人創辦DigiScent,並在七月得到初步成果。他們找出日常生活中的各種味道,可以分解成128種元素,經由這128種元素的各種組合,可以產生原本存在、以及原本不存在的新味道。「史密斯和我找到了味道的基因,」貝倫森興奮地說。

**先解決味道數位化的先天障礙

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他們給每一種元素一組數位代號,以方便在網際網路上傳送。所以,你可以寄蘋果味道的電子郵件給你的朋友,或惡作劇寄酸掉的乳酪味道給欠錢的房客。問題是:他們怎麼聞到?這個問題非同小可,也牽涉究竟DigiScent能不能產生收入,收入來源是否持續存在。


印表機產業提供了靈感。史密斯和貝倫森的解決之道,是開發出概念上類似印表機的味道機,內裝類似墨水匣的味道匣,當代表味道的一組數位訊號傳到味道機後,訊息在裡面解碼,並由味道匣合成出來,使用者就可以聞到。
就像印表機業者一樣,DigiScent並不打算靠味道機發財,他們甚至打算免費送出、或搭配個人電腦贈送,讓更多消費者擁有,再經由後續賣味道匣來賺錢,愈多人傳送香味,就會消耗愈多味道匣,DigiScent就賺得愈多。
當味道可以像影像一樣,容易製做且容易傳播時,味道已不只是味道,而是成為標識身份和情緒的工具。舉例來說,「你」是什麼味道?超級瑪利遊戲是什麼味道?IBM是什麼味道?「難過」的情緒聞起來像什麼?「興奮」聞起來像什麼?紐約聞起來怎麼樣?自由女神可不可以有味道?洛杉磯湖人隊、西藏的布達拉宮、巴黎凱旋門......等,這些在視覺上都有清楚圖像,但是聞起來呢?

**透過各式的異業結盟壯大

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去年底,貝倫森首先去找遊戲機業者Sega、任天堂和新力談,讓每一個電玩遊戲都有一個專屬味道。今年三月,貝倫森特地到台灣找電腦廠商,討論生產味道機以及搭配個人電腦送出。今年七月,盈科數碼動力讓亞洲以電視上網的計畫推出後,下一步也會包含DigiScent的味道傳送產品在內。
下一步,貝倫森也在找PDA和手機業者談,讓傳送味道不再侷限於遊戲機、個人電腦和電視的定點對定點傳送,而是藉由無線網際網路的盛行,讓味道可以隨身帶著走。另一方面,DigiScent也積極申請專利,保護自己的創意和研究成果。
DigiScent成立了一個味道入口網站,上面儲存許多合成出來的味道,讓幾萬個已經裝置味道機的網友,可以上去試試。根據粗略統計,女性最喜歡「雨」的味道,而男性最喜歡「酒吧」的味道。
對史密斯和布倫森來說,他們的興趣不在於帶來網路革命,而是「帶來感官革命,讓人和人可以用嗅覺溝通,讓嗅覺也能成為一種藝術、一種文化,就像我們聽CD、看電影一樣。」
想創辦cool company、成就超新事務嗎?放鬆自己,到海邊曬曬太陽,是個不錯的點子。起碼對身體有益。

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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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