複雜資訊秒變清晰!用「8種視覺化語言」,讓主管與客戶秒懂你的圖像提案技巧
複雜資訊秒變清晰!用「8種視覺化語言」,讓主管與客戶秒懂你的圖像提案技巧

編按:在節奏飛快的職場中,經常會面臨資訊過載、會議沒有共識,或是千言萬語也說不清的溝通困境。
或許你也曾想過走到白板前,用畫圖來輔助說明,但往往第一時間就被「我不會畫畫」、「我畫得很醜、畫太慢」的恐懼感給勸退。
無論是想提升個人筆記的效率,還是希望在會議中成為那個能迅速統整大家意見、畫出清晰架構的人,職場上的圖像溝通,重點不是畫得漂亮,而是讓資訊結構化且容易理解。只要將圖像視為一種溝通語言,會發現其中有著非常明確的邏輯與文法!

八大版面編排原則

在繪圖的時候,不只是把資訊畫出來,還要分配空間。在視覺圖像中編排資訊的方式應該要有意義。

從下圖的例子可以看得出來,以不同的方式編排同樣的元素(不同的角色和它們之間的關係),會產生截然不同的效果。

你應該根據能夠傳達資訊意義的視覺結構進行編排。舉例來說,要呈現兩則資訊的先後順序,最好把它們畫在同一條水平線上,把第一則資訊畫在左側,第二則畫在右側,因為西方國家往往用一條由左向右延伸的水平線來呈現時間順序。

以上說明的是版面編排的基本原則之一。遵循這八大原則,有助於以清晰易懂的方式,畫出資訊之間的關係。

#0 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

存在或自主原則

存在或自主原則是一項預設原則,用於畫出系統中和其他元素關係還不明確的元素,並且把這個元素和其他互有關聯的資訊區隔開來。大量運用這項原則,會產生所謂的「爆米花結構」。 以下是一些具體的例子:

#3 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

隸屬原則

隸屬原則用於集中表示性質相似的元素,主要是把它們畫在同一個區塊和相鄰之處,表達融入或排除。 以下是一些具體的例子:

#6 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

線性原則

線性原則用於表示過程,包括不同的階段、順序或安排,同時也表達時間。 以下是一些具體的例子:

#4 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

水平原則

水平原則(可能是最常用的原則)主要用於表達時間或平等關係。 以下是一些具體的例子:

#1 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

垂直原則

至於垂直原則,箭頭向上表示演變或建構,箭頭向下則表示結果或「導致」某事發生。本原則用於表達「控制」、從屬關係或重要性。 以下是一些具體的例子:

#7 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

對稱原則

對稱原則用於進行比較和對照。對稱軸兩側的元素不必完全相同,甚至連對稱軸也不必畫出來。把不同的元素並列在一起,可以凸顯兩者的差異。 以下是一些具體的例子:

#2 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

放射原則

放射原則用於表示聚合或發散狀態,以及部署原則,因此也可以表達組成元素和隸屬關係。 以下是一些具體的例子:

#5 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

迴圈原則

迴圈原則用於表示系統或互相依存、交互作用。請注意,不一定要畫成圓形。 以下是一些具體的例子:

#9 【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術 》
圖/ 采實文化

以上是一些基本原則,我們可以混合運用,呈現錯綜複雜的關係。

延伸閱讀:Heptabase是什麼?如何用視覺白板做讀書筆記?它和Notion差在哪?教學一次看

【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術_立體書封+書腰300dpi.jpg
圖/ 采實文化

本文授權轉載自《【圖解】邊畫邊解決的視覺化溝通術:MIT、米其林、歐洲太空總署、世界經濟論壇⋯⋯全球頂尖團隊都在用的圖像工作法》,Nicolas Gros著,采實文化出版

責任編輯:蘇柔瑋

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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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