奧特曼也曾被賈伯斯修理?Loopt創業初期遭毒舌「它很爛」,意外催生iPhone App革命
奧特曼也曾被賈伯斯修理?Loopt創業初期遭毒舌「它很爛」,意外催生iPhone App革命

山姆.奧特曼並不知道,他把全部時間和心力在一款仰賴與無線通訊服務業者達成交易的產品時,史蒂夫.賈伯斯正在蘋果公司總部祕密打造一款將震撼整個無線通訊產業的產品。

在賈伯斯於2007年1月的麥金塔世界年會(Macworld conference)上發表iPhone之前,手機製造商猶如行動通訊業的奴隸,強大的無線通訊服務公司――辛格樂、威訊通訊、斯普林特及T-Mobile――告訴手機製造商要打造什麼樣的手機,決定手機裡要預載哪些應用程式。當你和一家無線通訊服務商簽約並使用其提供的服務時,手機相當於是免費的。

「我們築著一座帶圍牆的花園」,當時在斯普林特領導專注發展行動定位服務業務的強辛.涂雅提恩(Charnsin Tulyasthien)回憶:「我們讓你飽受艱辛考驗才能進入我們的網路。」

賈伯斯改變了這個局面,他和後來併入AT&T的辛格樂無線通訊達成交易,讓蘋果完全掌控iPhone的設計與行銷,交換條件是讓辛格樂無線通訊獨家銷售iPhone五年,並獲得iPhone及iTunes一部分營收。

接下來,賈伯斯猶如開著推土機進入這產業,他在2007年10月宣布,蘋果將釋出一套軟體開發套件(software development kit,簡稱SDK),讓任何人開發iPhone應用程式。「我記得我當時想:『哇,他們將完全摧毀我從事的工作』」,涂雅提恩說。

賈伯斯
蘋果創辦人賈伯斯。
圖/ 截圖自Twitter

詹姆斯.霍華(James Howard)只想著打造iPhone應用程式。他是果粉兼業餘的麥金塔系統開發者,就讀華盛頓大學時,在設於該校的英特爾西雅圖研究中心(Interl Research Seattle)當研究助理,這是英特爾在大學裡設立的六個種子實驗室之一。他在那裡結識同學弗瑞.波特(Fred Potter),兩人合寫研究報告,包括〈用你的腳投票:調查研究地方造訪行為與偏好之間的關係〉(Voting with Your Feet: An Investigative Study of the Relationship Between Place Visit Behavior and Preference)。

當波特入職Loopt*,研究如何將這些構想化為商業版本時,霍華詢問實驗室總監他是否也該去那裡上班。這位總監出身加州大學柏克萊分校,在美式足球領域,柏克萊和史丹佛是夙敵,有時候,在學術界也是,他跟霍華說,他認為跟隨波特是個錯誤決定,因為:「史丹佛的學生不會編程。」霍華還是想去,他確信Loopt是家能打造iPhone應用程式的公司。波特為他安排在2007年5月進行面試。

編按*:Loopt是一間早期的地理社群網路公司,由奧特曼與朋友尼克·西沃(Nick Sivo)在2005年共同創立,是奧特曼第一家創業公司,於2012年停業。

面試時,霍華問奧特曼對iPhone的看法,奧特曼贊同那是個了不起的產品。霍華說他想研究一下如何為iPhone開發一款應用程式,儘管,蘋果當時還未宣布這種可能性。奧特曼也贊同這想法。

霍華在幾週後入職Loopt,正好趕上萬眾期待的年度蘋果全球開發者大會(Apple Worldwide Developers Conference),開發者都希望賈伯斯屆時會揭露為這款神奇裝置開發軟體的方式。向來重視掌控一切事物的賈伯斯,抵抗了這個不可避免的趨勢好幾個月,最終提出提出了一個無法說服他人的「甜蜜解決方案」(sweet solution)――開發者可以在蘋果的Safari瀏覽器上打造網路應用程式。現場發出一些尷尬的咳嗽聲,幾乎沒人鼓掌,霍華洩了氣。他設想的那種應用程式根本不可能在瀏覽器上實現。

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衝破蘋果圍牆:「越獄」如何逼賈伯斯開放App Store大門?

Loopt團隊的其他成員幾乎沒人關注此事。那年夏天,他們終於打進第一家大型無線通訊服務公司――斯普林特,負責客戶團隊的戴希潘迪聚焦於簽下更多通訊服務商、打造取悅他們的功能。霍華則忙於用來跑Loopt系統的伺服器〔那是亞馬爛雲端運算服務(Amazon Web Services)等平台尚未廣為採用的年代〕,業餘時間就在他的麥金塔電腦上撰寫可以和Loopt服務一起使用的小應用程式。他在等待蘋果最終釋出專為iPhone設計的SDK,但是,iPhone於2007年6月正式開賣後不久,有創造力的開發者開始在iPhone中「越獄」(jailbreak),並在線上分享越獄程式。

到了那年夏末,霍華已經開發出一款iPhone版的Loopt應用程式,奧特曼花很多時間在霍華的辦公室裡觀看他展示成果,最終,他把霍華越獄開發的一些應用程式安裝在他自己的iPhone上,並向霍華承諾,他會盡其所能使Loopt應用程式內建到iPhone上。

起初,賈伯斯試圖關閉那些越獄開發的應用程式,「史蒂夫氣沖沖地跑進我辦公室」,蘋果公司的iPhone軟體開發團隊領導人史考特.福斯托(Scott Forstall)說。賈伯斯想要福斯托立刻推出軟體更新,防止更多的開發者找到方法去開發第三方的iPhone應用程式。

但是,到了2007年10月,開發者經由越獄打造出來的應用程式品質逐漸改變賈伯斯的心意,他指示福斯托在兩個月後的耶誕節推出App Store。福斯托建議,蘋果公司應該在翌年三月的主題演講中宣布與開發者合作的計畫,在翌年推出iPhone 2時,App Store將有有數百款應用程式供應。

紅杉資本的創辦人唐納德.瓦倫丁是蘋果董事會成員,照理說,Loopt跟iPhone搭上線應該不難,但要跟賈伯斯談生意,向來都不是易事。

奧特曼求助於瑪卡度,瑪卡度先去諮詢瓦倫丁的意見:找賈伯斯談Loopt的最佳方法是什麼?七十多歲的瓦倫丁停頓了一下,嘆了口氣,「唉,我不確定」,他說:「去找麥克談談吧。」當時跟道格.萊昂內一起領導紅衫的麥克.莫里茲在1980年代的職業生涯早年是《時代》雜誌的通訊記者,曾撰寫了一本有關蘋果公司歷史的書籍,頗受好評,後來卻因為一篇根據他的報導所撰寫的雜誌文章激怒了賈伯斯,重創他和賈伯斯的關係。 (那篇文章的內容包括訪談賈伯斯私生女麗莎的母親,在當時,賈伯斯否認其父女關係。莫里茲後來撰文指出,他的報道被一位擅長處理搖滾音樂文章的紐約編輯「注入了八卦苯」。 賈伯斯後來和麗莎和解,麗莎把他的姓名改為Lisa Brennan-Jobs。)

在公司,莫里茲被認為是最懂賈伯斯的人,他沒有隱瞞Loopt想與iPhone合作的困難度:賈伯斯討厭社群網路。「我們必須推銷山姆」,莫里茲告訴瑪卡度。莫里茲把奧特曼引介給賈伯斯,瑪卡度在往返的電子郵件中參雜奧特曼的個人故事:「 我們紅杉資本投資過最年輕的創辦人、史丹佛輟學生、這背景能引起史蒂夫的共鳴」 ,瑪卡度回憶。他猜的沒錯,這故事對經營蘋果公司的里德學院(Reed College)輟學生很有吸引力,賈伯斯同意看看Loopt。

幾個星期過去了,沒有回音,最終,瑪卡度主動詢問賈伯斯對Loopt的看法,賈伯斯只回覆了三個字:「它很差」。瑪卡度拿起他的筆記型電腦,走去莫里茲的辦公室,把賈伯斯的回覆秀給他看,「我如何處理?」,他問莫里茲。莫里茲想到瓦倫丁的話,他搖搖頭,說:「我不知道。」

奧特曼和霍華沒有被賈伯斯的評價嚇倒,他們知道,目前版本的Loopt不代表他們能做到的佳境界,「它很爛」成為激勵他們的警句。

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圖/ 商業周刊

本文授權轉載自《奧特曼與OpenAI的誕生:一個樂觀主義者如何引領矽谷創新、打造AI帝國?》,Keach Hagey著,商業周刊

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #openai
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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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