亞洲靜脈經濟圈成形
亞洲靜脈經濟圈成形
2007.12.01 |

有人靠著回收資源以維持生計,有NPO(Non-Profit Organization,非營利組織)推動資源回收,將款項移做公益。但有一個亞洲國家,想建立資源回收的自由貿易協定,以出口回收資源、進口再生資源,主導「亞洲靜脈經濟圈」,樹立其在亞洲的地位—這個國家就是回收資源與中古家電金額占出口總額一○%的日本。

在原物料與貴金屬價格飆漲的現在,日本希望運用其處理資源回收的技術,以及鄰近世界排放廢棄物最大國—中國大陸的地利之便,能夠掌握亞洲靜脈經濟圈的主導權。

目前以正當管道從日本出口到海外的回收資源,已經超過五千億日圓。源於垃圾的資源回收相關產業,可能成為未來日本經濟產業政策中的主角之一。

日本掌握九條回收路線

《日經商業周刊》於今年九月製作了一個關於「亞洲靜脈經濟圈」的專題,文中指出,從日本的觀點來看,從日本到亞洲有九條出口廢棄物的路線,這些從日本出口到亞洲各地的資源回收產業,稱之為「靜脈產業」。相對於新商品製造與配送的「表面」產業,將廢棄物的處理與資源回收稱之為「靜脈」產業。

各國之間資源回收的進出口,必須遵守巴塞爾公約(Basel Convention)的規定。巴塞爾公約是在一九八九年三月由聯合國環境署(UNEP)召集一百○五個國家與歐盟共同簽署,在一九九二年正式生效,目的在於避免有害物質跨國轉移,減少有害廢棄物的產生,同時防止非法跨國運送行為。

巴塞爾公約之外,中國大陸則規定不可進口附有髒污或是與生活垃圾混合的廢棄塑膠。因此,運往中國大陸的廢塑膠必須符合中國大陸的規定,靠著人海戰術將垃圾做好清潔與分類,才能出口到中國大陸。

亞洲靜脈經濟圈的起點源於日本,主要是因為日本商品推陳出新速度很快,每年被淘汰的真空管電視機、冷氣機、洗衣機、冰箱等家電或手機等3C電子商品不計其數。因此,從二○○一年四月起,日本開始實行《家電回收法》,規定回收程序,對於特定廢棄家電(冷氣機、真空映像管電視機、冰箱與洗衣機)的回收,消費者必須付給製造廠商一筆回收費用,然後將廢棄家電拿到製造商的零售店,零售店再將消費者的廢棄家電交到廠商指定的回收工廠。

事實上,廢棄家電當中有許多仍是可使用的家電,但因《家電回收法》沒有將仍可使用的中古家電考慮進去,只是將所有廢棄家電都當成「不能使用的廢棄物」。因此,根據日本經濟產業省(經濟部)與環境省(環保署)的統計,二○○五年回收的四種家電有二千二百八十七萬台,其中遵守法律按部就班回收的僅有一千一百六十二萬台,其餘有五百九十四萬台被當作中古商品出口到國外銷售,有二百五十一萬台在日本境內資源回收,有一百七十七萬台出口到海外進行資源回收,有一百○三萬台在日本境內被當作中古商品銷售。換言之,有三成的廢棄家電都已出口到海外。

由於法令規範不夠完整,反而給許多中古商品業者鑽漏洞的機會。例如將日本當成廢棄物的家電,當作中古家電出口到海外大撈一筆,也因此廢棄家電無法在日本境內就能完成資源回收。但這樣的法令漏洞反而形成「亞洲靜脈經濟圈」興盛的原因之一,回收資源出口海外,經過回收與再製之後,成為家電商品的零件組,再進口到日本。

亞洲國家提供人力資源

根據《日經商業周刊》的估計,去年從日本出口到南韓的回收鐵屑達三百三十七萬噸,出口到香港的回收塑膠有一百萬噸,就連台灣,也有來自於日本的回收鐵屑與回收紙。另外,日本輸往中國大陸的回收鐵屑達二百七十五萬噸,相當於一千四百二十三億日圓,其他還有三十七萬噸的回收銅屑、八萬噸的回收鋁屑、三百一十九萬噸的回收紙。

日本將資源經過簡易分類之後,出口到中國大陸等勞力密集的市場,善用海外勞力密集的優點,以人海戰術進行後續處理。

以塑膠為例,輸往中國大陸之後,再以人力分為PE、PP、ABS樹脂等類別,進行加工後成為再生原料。這些塑膠再生原料出口到其他國家,以作為洗衣機底盤、吸塵器的框體原料。

日本也有獨門的資源回收技術,例如分解電子基板當中的稀有金屬(金、銀、白金、鈀)。這項技術吸引國外將電子基板出口到日本進行處理。例如今年八月,新加坡出口廢棄的電子基板到日本,就是希望以日本的獨家技術分解稀有金屬。事實上,根據巴塞爾公約,兩國之間要進出口廢棄的電子基板非常不容易,不過日本與新加坡之間斡旋了七個月,最後兩國之間取得協議,讓新加坡可以將電子基板出口到日本,進行貴金屬的提煉。

以資源回收為名的帝國主義?

由垃圾展開的巨大產業,日本漸漸成為亞洲靜脈經濟圈的主導者。不過,在進行回收資源的自由貿易協定時,環保團體一直不斷提出疑問,認為在資源回收及毒物出口之間,其實只有一線之隔。

對於環保團體而言,日本所謂的「亞洲靜脈經濟圈」,其實只是將出口有毒垃圾的行為加以「美名化」,環保團體批評此舉違反禁止將有毒垃圾境外轉移的《巴塞爾公約》,有全球150個環保團體指責日本將有毒垃圾貿易自由化,因而發起「亞洲不是日本的廢棄物殖民地,停止有毒物質貿易!」(Asia is Not Japan's Waste Colony! Stop Toxic Trade!)的抗議。

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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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