我們的對手,不是中時電子報
我們的對手,不是中時電子報
1999.08.01 | 人物

用一句簡單的話來說,我們要做網際網路中的報紙,而不做報紙的網際網路版。我們定位為網際網路的媒體,有什麼樣的需求,我們就要去做,做不到或不能改的,我們也願意策略聯盟或合資。這是在聯合報系50年來沒有發生過的事情。聯合報系過去都是要不是我做,要不我不做;如果不是100%的擁有,我就不玩了。但是未來這個策略是非改變不可,因為網際網路這個事業大到你吃不掉,甚至你可能連最大股東都不是。要達到這個境界,是長期目標,短期來說,是不容易做到的事。
所以我們第一步要做的事情,是請記者在最早的時間,把稿子發回來,傳統的記者都是「採訪、吃飯、晃到報社、打稿」。我希望記者如果一個採訪在上午,就先發稿回來,e-mail回來就好了。鼓勵記者隨時發稿,也不過是去年年底發生的事情。聯合晚報做得最徹底,他們一個禮拜才回辦公室開一次會,我們也鼓勵記者不要回來,因為我沒有時間讓你回來打稿。
晚報下午一點準時開印,所以比較有這個概念。但日報改變牽涉的人數非常的多,他們不習慣,如何順遂的轉型,以聯合報系的經驗和文化來看,不能操之過急,要一步步來作。

**起步晚,但很樂觀

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網際網路對報社造成的改變、對現有作業流程的變動,比要學的新技術多得多,也難得多。
未來的變動,是整個流程的改造,可能需要的決心比較強,要求也比較嚴,報社會提供所有同仁必要的教育訓練。你可以說聯合報對同仁厚道,但不能說我們沒有決心。聯合報辦得每個事業都很有決心,虧了也咬緊牙根撐下去。
中時電子報的出現,的確給我們一些刺激。但這刺激沒有很大,因為在高階管理者的感受上,中時電子報的出現,不管是廣告效果、發行量、營收、盈餘、言論立場的影響力來講,說老實話,都沒有太多影響。
我比較年輕,所以我會比較急。我們的確比它晚,但我很樂觀,我們先不要比別的,兩個報系的資源和內容,報比報每個專業裡,沒有輸過。我不覺得是追不過去的,也不覺得是很難很難追過。甚至於我們一開始就和我們同仁說,我們未來的對手,不是中時電子報,但中時電子報是我們第一個目標,如果連和我們同質性最高的中時電子報都不能贏,那就不要說別的了。
國外的大財團才是我們要擔心的目標。語文障礙,對全球品牌的公司來說,不難跨越。像微軟、梅鐸,這些國際型的大portal,更具威脅性。他用錢挖人、買別的報紙。我不會說我們不堪一擊,但是如果這樣的競爭來臨,那會很痛苦。Internet是不容易分出國界的事。所以長遠的未來,更大的競爭對手是他們。

**不拋棄原有的價值

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傳統媒體轉型確實很痛苦,但我想通一個很簡單的邏輯:你不做,但別人做,他也會傷害你,所以,你要自己去做!像我們的世界日報今年一月開始有自己的網站。做之前就有人提出,這可能會影響發行量。但實際上報份不僅沒掉,我們還在加報。網站推出到目前為止,每個地方都成長。
如果有影響,也寧願是我們自己影響自己,到了一定的時刻,也許傳統媒體的比例和網際網路的比例會倒轉。就像統一食品開7-11,剛開始統一大,7-11小;結果今天反而是7-11一言九鼎,成為統一的精神堡壘。這並沒有拋棄原有的價值與責任,只是轉型。
我們的網站一開始就定了兩個目標,一個是個人化,第二是如何讓使用者用最快的方式取得資訊。例如我們可能會採用一種技術,讓使用者跳過一層一層的畫面,直接進入它想要的頁面。這個方式有缺點,因為它會跳過某些頁面的廣告,對廣告主的訴求不利。但我根本不相信banner廣告會是主流,我不相信以後要拿著你的pageview、用eyeball作廣告。以後一定是target marketing的時代,廣告是沒有用的。在美國,人家花很多錢刊廣告,但是如果你讓讀者覺得download很慢,他可以花39.99美金買一個軟體就把廣告通殺了。所以我不在乎哪個download page的廣告,我要讓消費者感受到,我很積極的想讓你覺得方便。

**網站的內容,網友喜歡看

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在內容方面,除了報系原有的資源之外,我們也配置幾個原生記者,加強網友喜歡看的東西,做適合網友看的專題報導。其次是加強互動性。比如說增加聊天室。這會是一個風險,因為聯合報內容都是層層把關過的,絕不會有惡意傷人的稿子。但是在Internet上就沒法管了。
但回頭想想,Internet不天生就如此嗎?成不成功我不知道,但我認為這是網際網路上的習慣,一定要試一陣子看看。
我們希望運用報系的資源去打這場仗。可是又要擺脫聯合報過於沈穩的形象。但是要讓讀者了解,網站的品質等同於聯合報。聯合報是一個負責任的報紙,網站也是這樣原則的網站。

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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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