「醜」的經濟史
「醜」的經濟史
2007.11.01 | 人物

台灣是全世界知名的硬體生產大國,把各種不同材料、顏色與形體的「物質」(material)組裝起來,構成一項價格具競爭力的生活商品(不管它是光碟機、烤肉爐、筆記型電腦或是iPod),向來是我們的看家本領。慚愧的是,我們雖然經手的「物質」種類和數量都大得驚人,但其實我們對「物質」一點都不敏感。 

看看我們的公共建築,已經不甚美觀的瓷磚立面上,爬滿了八方縱橫的分離式冷氣白色管子,從沒有人過問:這樣子的施工,是否有損公部門的專業主義形象;看看街道上走動的人,身上那鞋子、衣服、褲子、背包的組合,鮮少露出他們美學教育訓練所留下的個性痕跡,反而更多是就地取材,因價制宜的隨性策略;你當然也可看那一座座的豪宅,可說是一座比一座來得俗豔與多餘,訴說著富人內心世界的蒼白和荒涼。可以這麼說:如果美是一種紀律,是一種高度內省後的生命選擇,生活在台灣,你我都可以活得很爽,但卻很難活得美;因為一旦你要那種恣意的爽,就很難創造出節制的美。

台灣人為什麼這麼忽視美,又如何讓那種內心裡恣意的放浪,主宰了我們的日常生活,使得台灣的人造物質地景,變成一種深沉的、無邊無際的醜陋?

成也製造業,敗也製造業?

台灣過去製造業的身世,無疑的,是這片難堪地景的內在根源。

在所有的生存形式裡,「體力勞動」總帶著最邪惡的印記,因為環繞著「工廠」這一集體性組織而形成的生產過程中,工作者必須泯除自己對工作的主導權,而把自己的身體完全託付給管理者;工廠為了達到最高效率,天生的,就必須不帶感情地把人當成機器一樣看待,施加以精準而不含糊的控管。不管是工作者還是工廠老闆,「產品」都不是他們生命樂趣的來源,而只是換取貨幣的工具。正因如此,工作者和老闆永恆地在乎著「支配與被支配」的零和權力關係,工作者百般隱忍奮鬥,運籌最終自己能當老闆的那一天,為的就是掙脫當下每天被「現在老闆支配」的絕對不自由狀態。

在這樣的日常生活中,人們日復一日裝填著心理壓抑與創傷,也追尋著高快感的抒發宣洩氣口。最早的時候,這樣的抒發表現在各種飲酒作樂中,伴以偶發性的口角鬥毆;晚近八○年代之後,密閉的「KTV」成為男男女女吞吐情感的最佳空間平台。既然日常生活中滿溢著的,都是這般的「武勇思緒」(vulgarity),那身邊的各種物質自然不能給你多大的啟迪;反之,我們對物質所施為的,則是各式恣意的擺布、過量的消費(富商總是要拿XO白蘭地乾杯拚酒)、炫耀物質最粗淺的象徵符號(例如開三叉戟標誌的賓士車)、或透過對物質不問意義的粗魯支配,來彰顯自我自由的瞬間快感。

當然,這種權力對抗性的解釋,並不能完全解釋全部的台灣製造業(起碼台南的奇美實業與台南幫企業,就創造了另外一種「合作式」的勞資關係)成長歷程,但毋寧的,它相當有力地詮釋了戰後「台灣經濟奇蹟」的社會集體心理圖像:人們為了追求經濟自由,而不得不集體性地犧牲了對物質的美感親近,「溫良恭儉讓」是不太能和「拚經濟」相容的。

有了這樣的理解,我們應該會對「醜台灣」這一個歷史事實有更多的同情,也會對台灣政治、經濟、企業的世代交替寄予無限期望──「製造業台灣」已經完成歷史任務,現在,就請走回歷史中去吧……。

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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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