將 Vision AI 部署到全美上千家得來速：Berry AI 的大規模落地挑戰

在美國開車經過得來速，多數人不會注意窗口旁那台計時器。但對店家而言，那串數字幾乎等同營收：服務速度決定一條車道每小時能服務的車輛數，車流一旦回堵，顧客就會流失。
Berry AI（華捷智能）以 Vision AI 量測得來速各環節的耗時、定位流程瓶頸，再將數據轉化為店長可即時使用的判斷依據：哪個環節最慢、人力該如何調配。
這件事乍看只是個計時器。但一個能做出 demo 的模型，和一個讓上千家門市每天賴以決策的系統，中間隔著四道關卡。

挑戰一：未曾見的場景，也必須維持準確率

攝影機的架設高度、角度、車道幾何，每家門市都不同，光線與天氣也持續變化。在單一門市的高準確率，不代表在其餘的數百家門市同樣成立。逐店手動調參不可規模化，因此重點落在資料品質與評估方法。如何對未見過的場景維持穩定泛化，是我們投入最深、也仍在持續解決的問題。

挑戰二：在運算資源有限的邊緣裝置上做即時推理

在雲端能運行，與在算力與功耗受限的邊緣裝置上即時完成推論，是截然不同的工程。模型量化與壓縮、吞吐與延遲的取捨、影像串流的接取與解碼、程序記憶體的配置與壓縮，每一項優化都至關重要。

挑戰三：把上百萬筆事件，變成可靠的每日報表

破千家門市每天產生上百萬筆事件，記錄每一台車的進場、排隊、取餐、離場。要將它們即時轉化為上千份準確的報表，需處理高吞吐的事件接取、亂序與遲到事件的補正，以及可重現、跨店一致的彙整邏輯。

挑戰四：上千套 AI 系統，要每天都準確運作、穩定運行

上千台物聯網電腦與攝影機遍佈全美各地。硬體故障、網路中斷、攝影機失焦或視角偏移都會發生，要在規模下維持準確率與妥善率，可觀測性至關重要：逐店、逐裝置追蹤系統健康狀態，主動偵測並自動處置異常，是需要長期投入的系統工程。

關於我們

Berry AI 於 2019 年自上市公司飛捷科技獨立，兼具新創的敏捷，以及母公司在硬體與資金上的支持。2022 年在美國啟動試營運，2025 年簽訂炸雞連鎖 Zaxby's 的全品牌導入合約（近千家門市），2026 年 5 月再宣布與破千間門市的 Culver's 全品牌合作。目前 Berry AI 是全美 QSR 產業部署最廣的 Vision AI 系統，導入速度仍在加快，2025 年營收首度突破億元、年增近兩倍，團隊也持續擴編。我們團隊成員來自 Microsoft、Appier、HTC 與多家 AI 新創；公司為 Nvidia Inception 成員。

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