全球最大知識社群 年度聚會直擊
全球最大知識社群 年度聚會直擊
2007.09.01 | 科技

它是由全球無數志願學者、玩家、學生等有知識的人共同建築的。這些參與者被稱為維基百科社群。這種分享的精神傳遞,是靠著一年一度的維基媒體國際大會(Wikimania),在社群間持續不斷地被強化。而今年,這個盛會不在別的地方,正是在台灣、台北。此次台灣拿下維基媒體年會主辦權,不僅是台灣維基社群力量的展現,也讓全球看到活躍的亞洲新勢力。

今年8月3日至5日,全球98國、數百名維基人、網路高手及媒體,齊聚台北市劍潭活動中心,一連3天的維基媒體年會,熱鬧展開。連維基百科創辦人吉米.威爾斯(Jimmy Wales)都盛讚,這是他所參加過最為有秩序、準備最為充分的一次年會。

促成這個國際盛會在台灣發生的主要幕後推手包括:活動總籌鄧傑、志工總召許瑜真、議程總管理劉自強。他們帶領著數十個社群及百名志工,歷經了一年準備,終於讓這次的年會圓滿完成。各自懷抱著理想的他們,為台灣年輕人的國際之路寫下了歷史。現在,也讓我們追隨他們的足跡眼光,記錄這屬於亞洲,更屬於台灣的記憶及榮耀…… 

散布在世界各地的維基社群,就是建構維基百科的幕後功臣,藉著各地區的聚會,社群們自動自發訂定各種目標及規範。而其中最盛大、最鼓舞人心的,莫過於一年一度的維基媒體國際大會了。 

**DAY 1 
3   AUG. 2007  **

統籌總舵手  鄧傑 
年齡:30歲
正職工作:《聯合報》法務專員
籌備年會職務:中華民國維基媒體協會理事長,負責進度總籌     

09:00
忙碌的一天,2007國際維基年會在台北劍潭青年活動中心展開。活動總籌鄧傑(虎兒),在維基媒體基金會理事長德伍阿爾介紹下,起身接受與會者掌聲,這是全球維基人認識台灣的一刻。開幕演說結束後,虎兒開始巡迴整個會場,追蹤議場情況、確認講者位置,以及待命處理任何緊急事件。

12:30
今天重頭戲是中午的記者會,世界各地的媒體齊聚一堂,虎兒坐在維基百科創辦人吉米‧威爾斯(Jimmy Wales)身旁受訪。虎兒很有耐心地面對大小媒體蜂擁而至的連珠炮般提問,連午餐都沒時間吃,他臉上始終掛著微笑,分享維基年會首次在亞洲城市舉辦的甘苦談。   

17:00
年會第一天大致上很順利,除了一位引言人臨時找不到,讓虎兒緊急地聯絡志工找講者,有驚無險地找到他(後來發現他在另一場會議中聽講)。下午5點,所有人重新在演講廳集合,虎兒宣布隔天行程的異動,感謝所有與會者出席維基年會,關上大門後,第一天行程正式結束。

來自世界各地的維基人陸續報到,大廳掛上大型議程表,同一時段有四、五個議程進行中。此外,自由區的茶點源源不絕,成為交誼好地方。裝置藝術區也引起大家的興趣,有藝術家試圖捕捉傳送封包影像當中的遺漏,有人用數位的方式表現植物生長。   

**DAY 2 
4   AUG. 2007  **

志工輔導長  許瑜真
年齡:27歲
正職工作:Wikia網路社群專員
籌備年會職務:整合贊助資源及志工招募 

08:15
由許瑜真帶領的志工群,每天早上準時集合,小至會場布置,大至處理緊急事件,全都仰賴志工們的動員。而事前一次次的教育訓練,就是讓一切得以順利進行的重要準備。除了政府認證的志工基礎認知訓練課程之外,對維基的基礎認識也是教育重點,無形間也讓維基社群的影響力,向外擴張了不少。 

11:30
  一年一度的維基媒體國際大會,除了是維基社群的大事之外,更是全球媒體關注的焦點。會議進行過程中,籌辦團隊接受不少國際媒體的採訪,其中還包括《紐約時報》(The New York Times)及國際紀錄片公司,台灣年輕人的聲音也藉此傳送全球。

16:30
大會除了是維基社群的重要聚會,也讓不少仰賴維基軟體平台而衍生的商業公司,有了更多的交流互動機會,像許瑜真工作的Wikia就是其中之一。這些公司多半以「廣告」為主要獲利來源,也同樣信仰「開放內容」的維基精神。 

大會交誼廳就像個小型聯合國,可以看到來自世界各地的社群成員,還能夠接觸各種國際科技計畫,包括全球之聲(Global Voice Online)負責人麥金諾(Rebecca MacKinnon,左四)與百元電腦計畫(左一、右二)都是重要周邊參與者。     

**DAY 3 
5   AUG. 2007  **

議程指揮官  劉自強
年齡:32歲
正職工作:中央研究院資訊科學研究所專案經理
籌備年會職務:與議程委員會成員溝通,共同進行議程規劃 

09:15
負責2007維基年會議程的劉自強指出,本次議程主軸有三個:維基百科社群、開放內容、技術基礎,並且在他的努力下,才讓委員們接觸其中許多的中文論文。在活動當天,劉自強每天9點會向與會朋友簡介今日議程,接下來就是緊盯各講堂內議程情況。因此劉自強認識所有講師、了解所有議程特色,這些來自世界各地的講師只要遇到他,就會抓著他討論大小事。 

10:15
  伊藤穰一是閉幕日的重要嘉賓,劉自強負責他到場之後的演講事宜,敬業的伊藤到會場後隨即詢問劉自強,聽眾的國籍、年齡、有多少是維基客,以調整他接下來的演講內容。有趣的是,伊藤表示,他只吃沙拉和全麥麵包,雖然他很善意地說,他可到餐廳自己挑著吃,但其實大會餐飲沒什麼蔬菜可吃,讓劉自強和服務的志工傷了不少腦筋。 

16:30
一整天都沒坐下來的劉自強,到最後維基基金會的運作報告時,終於可以坐下。本次年會的核心人物除了虎兒、瑜真、自強之外,還有負責公關的筱如、接待與報名的多多,完成這次活動,他們都很興奮。劉自強表示,年會結束收到許多與會人士的回應,「基金會主席Florence就說,這次年會隨時隨地都有精采的議程,她很喜歡。」

2007維基年會動員相當多志工,且訓練有素,讓國外來的參與者印象深刻。創辦人吉米在最後的閉幕大會上說,希望今年到明年可在全球舉辦50個CC party(由維基百科與Creative Commons協力舉辦),繼續推廣開放內容。

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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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