十三位業餘專家,推動偏遠部落e化
十三位業餘專家,推動偏遠部落e化
2008.03.01 | 科技

一百萬,可能是每個人都立下過的最初理財目標,但對由李金玲、莊淑鈞、倪行健等十三個年輕人所組成的豐盛生命團隊(Life abundance,簡稱LA17)來說,則是一個為世界服務的基礎。「我覺得應該可以為這些孩子做些什麼,」在台灣創意中心服務的李金鈴,本身是虔誠的教徒,一直希望透過一些作為,讓自己及世界變得更好,因此她利用工作之餘參加了生命成長課程。在一次課堂上,老師要求學員要做些能夠「服務世界」的工作,「如果只是要完成要求,去育幼院探訪一天就可以達成,但這樣並不能改變什麼,」李金鈴說。

就在這時,她讀到《數位時代》第一四四期封面故事〈高山上的希望工程〉,報導台灣封閉在數位荒原中的兒童、婦女、老年人或偏鄉居民,不懂得電腦與網路,無法透過數位工具與世界接軌,「我的心被打動了!」李金鈴將這個提案跟同班同學分享,獲得極大的回應。國中老師、行銷企劃、工程師與捷運副站長等這些來自各行各業的上班族,決定在兩個月內募款新台幣一百萬元,採購新電腦設備,不讓原住民兒童因為數位落差,因而輸在起跑點。

有熱情,更有方法

目標確定,所有成員立刻依照專長分工。擔任企劃師的李金玲立刻寫好活動計畫書,在會計事務所上班的莊淑鈞負責管財務,團隊並分成文宣推廣、團隊服務與募款義賣三組。「光有熱情是不夠的,還要清楚怎麼找到需要幫助的對象,」李金鈴他們找上經驗豐富的台灣喜福會,以便和有需求的單位接軌。

在白天忙碌的工作之餘,這群志工仍然撥空頻繁地開會,「甚至為了討論,都換了網內互打免費的手機,」當時一邊工作一邊就讀研究所李金鈴說,大家儘管都有著付出的決心,「最難的還是溝通,每個人對細節的意見都不一樣。」但靠著彼此的信任、反覆的意見交流,讓這個非正式組織的團體,終能渡過辛苦的籌備期。

要募款,第一步當然從自己開始,接下來則擴展到親朋好友。

「平常以為大家都很冷漠,但經過這次活動才發現,其實大多數人都很有心,只是不知道要如何付出,」在倚天電腦工作的倪行健說。光靠親友小額贊助,很難在短期內達到設定目標,這群坐慣辦公室的志工,挑戰自己的能力,鼓起勇氣走上街頭募款。

「現在回想起來,這簡直是個不可能的任務,」秀氣、說起話來十分溫柔的大直國中老師蔡幸娟回憶,她當時在街頭佇立了一整個小時,才終於突破心房,喊出聲音,請路人捐助他們的計畫。平常在課堂上揮灑自如的蔡幸娟,談起這段經歷,還是難掩一陣羞澀。

低潮後的奇蹟

儘管每個成員都盡了全力,連採購電腦的廠商都被他們的愛心感動,主動多贈送網路攝影機等產品,但預定完成時間迫在眉睫,募到的款項卻離目標還有很大的差距,這讓每個人都陷入低潮。「雖然很灰心,但我們沒有想要放棄,」倪行健表示。LA17仍然照原訂計畫到宜蘭縣大同鄉寒溪村進行團隊服務,順便探勘電腦教室。所有成員號召親朋好友,共募集了近百人到寒溪做志工,除了安裝電腦硬體,還有網路設定等工作,也幫忙照顧獨居老人。

原住民小朋友的笑靨,給了LA17繼續努力的動力。

而回到台北,募款的進度也有了好消息。在力晶擔任工程師的朱百炫,獲得公司的支持,獲得大筆捐款。結案時甚至超過了原定目標一百萬元,讓電腦設備可以陸續增加到雲林縣的口湖後厝村、花蓮縣萬榮鄉等地。曾在世界展望會服務三十多年的喜福會秘書長傅蜀冀表示:「我看過無數志工,大多是學校、企業等有組織的,很難得像他們這樣臨時成軍,又有這麼有目標和持續力。」

李金鈴說,就階段性任務來看,LA17已經達成當初的目標。然而這些工作只是起點,不是終點,有了硬體設備,下一步是要讓偏遠地區也有人會教電腦、維護,甚至是培訓部落的電腦教師。但她也坦言,這些工作不是單靠LA17這樣臨時成軍的團體可以完成,需要更多非營利組織的熱心與串連,才能真正替部落創造出更多的機會與可能。

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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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