從門羅幣的硬分叉,看 Crypto 的算力平衡課題

Bird Liang, Chief Engineer (梁子凌 / 技術長兼工程輔導長)

負責 AppWorks 技術策略與佈署,同時主導工程輔導。人生的第一份正職工作是創業,之後在外商圈電子業中闖蕩多年,經歷過 NXP、Sony、Newport Imagining、Crossmatch 等企業,從事無線通訊、影像系統、手機、面板、半導體、生物辨識等不同領域產品開發。熱愛學習新事物,協助團隊解決技術問題。放棄了幾近退休般的生活加入 AppWorks,為的是幫助更多在創業路上的人,並重新體驗創業的熱情。台大農機系、台科大電子所畢業,熱愛賞鳥、演奏管風琴,亦是不折不扣的熱血 Maker。

門羅幣 (Monero) 是加密貨幣 (Crypto) 的後起之秀。在大眾的目光仍停留在 Bitcoin、Ethereum 等主流加密貨幣時,許多需要真正匿名交易特性的使用者,已經悄悄轉投門羅幣的懷抱。

隨著 Crypto 的盛行,市場上出現了越來越多專為挖礦而設計的礦機。為了對抗使用ASIC (專用晶片) 挖礦的礦機,不讓這些礦機主導門羅幣的區塊鏈開採,門羅幣的開發者社群決定從第 1,546,000 個區塊開始,更改挖礦的演算法,讓晶片礦機無法投入門羅幣的開採。台北時間 4 月 6 日下午 4 點 22 分 11 秒,門羅幣區塊鏈的第 1,546,000 個區塊被挖出,從這裡開始,門羅幣將採用新的 CryptoNight V7 演算法來挖礦。

到底挖礦是怎麼回事,礦機又是如何運作的?為什麼門羅幣的開發者,對專用晶片的礦機這麼反感,乃至於要發起演算法變更這麼重大的動作,來對抗晶片礦機?這對加密貨幣,甚至未來區塊鏈技術的發展,產生哪些影響?

隨著加密貨幣的盛行、價格水漲船高,挖礦的利潤空間也越來越大,導致越來越多的使用者投入加密貨幣的挖礦行列。伴隨而來的,就是整體區塊鏈網路的算力提升。但像是 Bitcoin 這樣用礦工共識主導系統走向的網路設計,某些獲得高度算力的方法其實會導致算力的過度集中化,反而與 Blockchain 網路的去中心化精神背道而馳。門羅幣社群巧妙地利用修改演算法來防堵這種現象的發生,但這場算力提升與集中的戰爭似乎不可能永遠平息。

挖礦

加密貨幣的挖礦,指的是區塊鏈網路上的使用者,透過某種相互協調的方法,選出一個使用者來,由這個使用者來整理、打包這一回合的交易資料。這個選出幸運兒的方法,稱為共識演算法 (consensus algorithm)。

受到比特幣的啟發,現今絕大多數的加密貨幣,使用的共識演算法都是「工作量證明」 (Proof of Work, PoW) 演算法。PoW 演算法是這樣運作的:由大家各自解一個很難解,但是很容易驗證的題目,看誰先解出來,就對全世界大喊 「我解出來了,答案在這裡!此時大家會拿這個答案去驗算。如果驗算的結果正確,大家就承認第一個解出來的這個人,是這一輪的幸運兒,由他獲得這一輪打包資料的殊榮,同時也能領取這一回合的挖礦獎勵。

我們舉比特幣當範例,來說明挖礦怎麼挖。

比特幣選擇了 SHA256 這個雜湊函數 (hash function),當作它的挖礦演算法核心。所謂 hash function,就是前面提過的那種難解開、易驗算的題目之一。以 SHA256 來說,它的輸入是一個長度介於 0 到 (2^64-1) bits 的字串,而輸出則是一個 256bits 的數字。比如說我把 “Bird is handsome” 這個字串拿去做 SHA256 計算,就會得到這個數字:

SHA256(“Bird is handsome”)
-> 0x8066544d3ee23a0acf4dc9f21b14276f24bbfc1bb1de87ebdf3508ac4dbda367

如果我不小心把 handsome 打錯一個字母,把其中的 o 打成了 a,算出來的 SHA256 就會變成:

SHA256(“Bird is handsame”)
-> 0xb0327afc47f4fef6850236b2c854b3b3aff13d4514ec4417a48dda7d4d45c2d3

有沒有發現 ? 差之毫釐,失之千里。只不過改變了輸入中的一個字元,SHA256 算出來的結果就變得連他媽媽都不認得了。這就是 hash function 的特性:輸入中的任何變化,都會讓輸出有著完全無法預期的變化,而且你幾乎找不到任何關於「輸入的變化」與「輸出的變化」之間的規則,因此從 hash function 的輸出去反算輸入,理論上幾乎是不可能的。

我們現在可以用這個特性來出題了。假設我們在 “Bird is handsome” 這個字串後面加上一個 6 位數字:比如說 778899 好了,這時就會算出一個新的 SHA256 值:

SHA256(“Bird is handsome 778899”)
-> 0xa4cdaaadc70539d23342806fcee58399d6c5f8afa8ced80b61e03d3da01a877c

然後我把題目定為:請大家依照以上的格式,找出一個數字,使得這個字串的 SHA256 輸出,最前面的兩位數都是 0。

這要這麼解呢?依照 hash function 的特性,你完全無法從輸出猜測輸入,因此唯一的解法就是用試的,或是用猜的。我們就老老實實從 000000 開始試好了:

SHA256(“Bird is handsome 000000”)
-> 0x60101f7d7c7a7e61ac2e4db4f7f45fea43c2e548bfec1af36d523e8b66c8d70d

SHA256(“Bird is handsome 000001”)
-> 0x32136485e25a23e0bba4c2474ee267e71d48b6696596c2d25a81b5b5d3c48900

SHA256(“Bird is handsome 000002”)
-> 0xe7316c060d9510a995aa08f7c635786e866e284447046ddf393429569d065d9e
……

試到 000056 時,我們就找到了一組解:

SHA256(“Bird is handsome 000056”)
-> 0x00999635ad2ba3441af06f8738b7212a52060d6cd1e4b3feaf04ea70323c8e27

事實上這解不保證是唯一的,這是 hash function 的特性之一。如果有人從三千多開始往上試,也會找到另一組解:

SHA256(“Bird is handsome 003280”)
-> 0x00696cc645d0cd17f014aaac0273c004eceea1d534fdfe04f0d30f229c4cfe07

但如果題目變成「使得它的輸出,最前面的 3 位數都是 0」的話,難度就會上升許多,因為符合這個條件的數字一定比兩個 0 的要少很多。

因此,藉由調整使得解答成立的條件,我們可以控制題目的難度。

在比特幣中,那個字串來自前一個區塊的資訊,以及這個區塊需要打包的資料,而那個數字則是 header 中需要解算出來的一個欄位。

比特幣的每一個區塊都有一個 80 bytes 的 header,它的格式是這樣的:

前五個欄位都是已知的:版本就是目前使用的協定版本、從區塊鏈上拿到前一個區塊 header 的 SHA256 值、決定要打包哪些交易然後算出它們的 Merkle hash、時間看看電腦的時鐘就知道了、挖礦難度則有另外一個演算法根據前面一段時間挖礦的產出速度決定,當一個礦工把前面五個欄位準備好後,他就可以開始挖礦。

挖礦的方法就是:調整第六個欄位,也就是 nonce 的數字,使得整個 header 的 SHA256 值前面的 0 的數量,符合挖礦難度那一欄的值。

難度與算力

挖礦難度也是比特幣系統設計上一個很巧妙的地方。比特幣開始上線時,挖礦的難度是開頭 8 個 0,也就是找出來的 nonce 必須讓這個 header 的 SHA256 前面有 8 個 0。我們可以去比特幣的區塊鏈上查一下歷史紀錄就知道。撈一下 2009 年的幾個區塊來看:

可以看到當時算出來的 hash,前面只有 8 個 0 就算有效了。

但隨著成千上萬的礦工投入挖礦,整個網路的計算能力也大幅上升,為了維持差不多每 10 分鐘算出一個區塊的速度不變,比特幣網路就根據難度調整的演算法慢慢地把 0 的數量增加。

我們看看在今年四月挖出來的區塊:

有效 hash 值,所需要的 0 的數量已經暴增到 18 個。

每多一個 0,找到有效 hash 值的機率就變為原來的 1/16,也就是挖礦難度變成 16 倍。從 2009 年到現在已經多了 10 個 0,也就是説現在的挖礦難度是當年的 16^10 = 1,099,511,627,776 倍,1 兆倍。

換句話說,現在比特幣網路上的總計算能力,也就是大家一起猜數字的速度,是當年的 1 兆倍。

Nonce 是一個 32bit 的值,也就是有 2^32 差不多有 42 億種可能。當挖礦難度低的時候,這 42 億個數字中多半可以找到符合的解,

但是隨著挖礦難度增加,很有可能會遇到無法在這 42 億個數字裡找到有效解的狀況,這時候礦工就要稍微調整一下前面的幾個欄位,再重新尋找有效的 nonce。由於版本、前一個 block 的 hash 值、難度這幾個欄位都是固定的,只有時間和 Markle Root Hash 這兩個欄位可以更動。常見的做法是調整 Merkle Root Hash 這個欄位,細節還蠻複雜的,這裡先不解釋。

整個比特幣的挖礦過程中,最複雜的計算就是這個 SHA256 的計算。而挖礦這件事情,說穿了,就是大家比賽猜數字,把選定的數字丟到 SHA256 裡面去算,看看你是不是那個幸運兒。至於要怎麼猜,是一個一個照順序猜,還是跳著猜,還是亂猜,都無所謂,因為就機率模型來說,不管你怎麼選數字,結果都是一樣的。

計算 SHA256 的速度越快,在同樣的時間裡能猜的數字就越多,你就越有可能猜中。這就是 PoW 演算法的精神:藉由證明 (proof) 你所提供的工作量 (work),以換取你在這一回合獲取挖礦獎勵的機會。

隨著比特幣的價格上揚,挖礦開始變成一門不錯的生意。要挖得好、挖得快,關鍵就在於那個 SHA256 算得好不好、快不快。於是繼 CPU、GPU 被拿來挖礦之後,終於有人設計 IC 來挖礦了!

挖礦晶片

SHA256 演算法其實非常適合用 IC 來做,因為它的計算步驟都是單調、重複的布林運算和資料重排,用 Verilog 來寫的話其實才幾百行程式碼而已。於是就出現了用專用的 IC 來計算 SHA256 的挖礦機器,而且一舉把計算速度推升了好幾個數量級。

大部分的 GPU 計算比特幣 SHA256 的速度大概都在每秒 10 億次以下。但是!但是!重點來了,很多挖比特幣專用的 IC 都可以輕鬆達到每秒一兆次以上,而且耗電遠比 GPU 低得多。每秒一兆次是什麼概念呢 ? 就是一組 block header 的資料,所搭配的 40 億組可能的 nonce 值,遇到這種挖礦的 IC,它不用 0.1 秒就能試完。要是題目出得不夠快,還餵不飽這種挖礦 IC 呢。

這種挖礦用的 IC 既便宜又省電,計算能力還比顯示卡高上許多,因此有越來越多的人利用這種裝置投入比特幣的開採。比特幣現在整個網路的計算能力,大概是兩千多萬 Thash/sec (這數字大概是 2*10^19,用中文寫的話是 2000「京」),如果都用 1Ghash/sec 的顯示卡來挖,要兩百億張這種顯卡才能挖到這個速度,地球上哪來這麼多顯示卡?當然都是用專用 IC,也就是 ASIC 在挖呀。

用 ASIC 礦機挖礦的現象,導致整個比特幣網路的計算能力,集中在少數擁有大量礦機的團體手上,一般平民百姓不管是買不起礦機,還是不願為了挖比特幣而去買專門的礦機,都沒辦法自己在家裡用顯示卡參加挖掘比特幣的偉大行動,因為用顯示卡挖礦根本連 ASIC 礦機的車尾燈都看不到。

這個現象,讓比特幣的區塊鏈離「去中心化」的理念越來越遠。計算能力的過度集中,甚至導致中國的某個礦池一度掌握了超過全網一半以上的計算能力,而讓人擔憂比特幣網路會遭到所謂的「51% 攻擊」。51% 攻擊指的是,如果有單一節點掌握了整個區塊鏈網路一半以上的計算能力,它就有辦法操縱、甚至改寫區塊鏈上的資料。(所以其實不用 51%,有 50.1% 或 50.01% 也可以,差別只在於攻擊成功的機率。)

其它的加密貨幣開發者注意到這個現象,紛紛開始想辦法透過演算法的設計,來避免這種「ASIC 礦機之亂」。

以目前市值排名第二的加密貨幣以太坊 (Ethereum) 來說,它的挖礦演算法,不像比特幣只需要計算 SHA256 這麼簡單。挖掘以太坊的計算過程,需要參照一個叫做 DAG 的表格,這個表格每 30,000 個區塊要重新產生一次,而且它的大小會隨著區塊鏈的成長而增加。目前 Ethereum 的 DAG 表格大小大概是 2.4GB。

由於以太坊挖礦的計算過程,需要隨時參照這張表格,如果要挖得快挖得好,這張表格就得放在速度很快的記憶體中,以便計算核心可以快速讀取。但以目前的 ASIC 技術來說,就算用 embedded DRAM 製程也沒辦法在同一個晶片上做出這個大小的記憶體。而外掛記憶體或 stacked-DRAM 則需要處理匯流排、記憶體介面等複雜的設計,讓個整體的設計變得相當複雜,成本也會大幅增加。它不是做不到,而是沒辦法像比特幣的挖礦晶片那樣用划算的方法做到。總之,以太坊的的演算法有很多巧思,都是為了對抗 ASIC 挖礦而設計的。

因此,以太坊自 2015 年 7 月上線以來,雖然計算能力快速成長,始終沒有出現可以挖掘乙太幣的 ASIC 礦機。直到今年四月。
2018 年 4 月,中國的礦機大廠比特大陸 (Bitmain) 推出了一台叫做 Antminer E3 的 ASIC 礦機,售價八百美金,號稱能用 180Mhash/sec 的速度挖掘以太幣,而且只有 800W 左右的耗電。

雖然速度不像比特幣的 ASIC 礦機那麼快,但耗電和價格還是遠比使用顯示卡挖掘以太幣要低得多。這機器預計七月開始出貨,屆時對以太坊區塊鏈的算力會有多少衝擊,還有待觀察。唯一正面的影響,大概是顯示卡缺貨的問題可以得到紓解。現在在礦工們瘋狂掃貨下,顯示卡真的很難買呀。

門羅幣保衛戰

至於前面提到的門羅幣,在開發之初除了考慮到要對抗 ASIC 礦機之外,也用演算法拉近了 GPU 和 CPU 的挖礦能力。門羅幣使用的挖礦演算法叫 CryptoNight,這個演算法的開發社群開宗明義就說了,這是個 “Egalitarian” (平等主義) PoW 演算法。他們希望在這個演算法之下,除了不會存在 ASIC 挖礦這種明顯中心化的行為之外,你也不用去買貴森森的高階顯卡來挖礦,因為門羅幣讓顯卡挖礦的速度跟 CPU 挖礦的速度差不多。

CryptoNight 演算法,用了幾個方式實踐這個「挖礦之前,人人平等」的精神:

  1. 每個挖礦的單元需要 2MB 的記憶體。它不像以太幣挖礦需要的記憶體那麼大,但 2MB 對 ASIC 來說也是個不低的門檻。而這個大小,差不多可以符合現代 CPU 的 L3 快取記憶體大小 (以平均分配給每個核心的快取記憶體大小來計算)。
  2. 相對於 CPU 挖礦,GPU 挖礦的優勢在於它的平行處理架構:它可以同時執行成千上萬的挖礦工作。但由於每一個工作都需要各自的 2MB 記憶體,而且 CryptoNight 演算法存取這塊記憶體的行為非常隨機,因此顯示卡上的 GDDR 記憶體不見得能負荷這樣大的記憶體存取頻寬。GDDR 記憶體的優勢在於循序讀寫的頻寬,在隨機存取上反而沒有優勢。
  3. CryptoNight 演算法的核心用到一種稱為 AES 的加密演算法。現在的 x86/x64 架構處理器都有專用的硬體電路和指令集來加速 AES 計算,這方面顯示卡的 GPU 完全沒有任何優勢。

但賠錢的生意沒人做,殺頭的生意有人做。隨著門羅幣的價格上漲,它的挖礦利潤也越來越高,終於還是出現了可以挖門羅幣的 ASIC 礦機。

一樣是比特大陸 (Bitmain) 做的。

比特大陸在今年三月發表了一款叫做 Antminer X3 的礦機,宣稱在 550W 的耗電下,能以 220Khash/sec 的速度挖掘門羅幣。

但門羅幣陣營也不是省油的燈。Antminer X3 的消息一出來,門羅幣的主要開發者 Riccardo Spagni 就在推特上開嗆了: 他公開宣示:「Antminer 這種 ASIC 礦機對門羅幣不管用。」

為了要達到這個目標,門羅幣社群決定進行一次「硬分岔」(hard fork),也就是更改門羅幣的挖礦演算法,讓 ASIC 礦機難以在新的 CryptoNight V7 演算法上運作。

如同我們在文章一開始說的,門羅幣在第 1546000 個區塊進行了硬分岔,修改了挖礦演算法。究竟這個變更有沒有成功讓門羅幣網路上的 ASIC 礦機現形呢 ? 我們來看看門羅幣的算力變化就知道了。

就在門羅幣執行硬分岔後,整個門羅幣網路的算力暴跌了三分之二以上,而且至今都還沒有爬回硬分岔之前的算力水準。

這中間的算力差距,大概就是被硬分岔踢出去的 Antminer X3 礦機所擁有的算力。Antminer X3 仍未開始交貨,因此這些算力應該是比特大陸內部在測試機器時所貢獻的算力。

至此,門羅幣社群算是成功地防堵了 Antminer X3 礦機把持門羅幣網路的算力。但目前仍不知道 Antminer X3 的挖礦晶片有多少彈性,會不會只需要修改軟體,就能重新上線挖掘新演算法的門羅幣,還是它們就此跟門羅幣道別,改去挖其它仍使用舊版 CryptoNight 演算法的加密貨幣。

區塊鏈網路的中心精神是「去中心化」,但由於挖礦帶來的豐厚利潤,各種礦池、礦場的規模化在所難免,也因此導致各加密貨幣網路的算力,往集中化的趨勢傾斜。如同我們前面解釋過的,PoW 演算法藉由證明工作量來換取打包資料的權利以及領取挖礦獎勵,因此只要 PoW 演算法存在一天,這場開發者與礦機大戶的算力大戰就不會終止。

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善用大數據和演算法,Lawsnote 正在成為法學界 Google

Yvonne Wu, Chief Editor (吳怡文 / 編輯長兼自媒體輔導長)

主導文字與編輯輔導。曾任 ⟪HERE! 台北情報共鳴誌⟫ 副總編輯,帶領團隊上山下海,報導永遠讓人開心的休閒資訊。而後進入天下文化,深入挖掘方塊字的魅力。 2014 年,轉往網路世界繼續挑戰自我,任新蛋全球生活網總編輯,努力讓消費者在優雅的氛圍中感受購物的愉悅。畢業於政大廣電,曾遊歷日本兩年,主修人生,副修日文。深信文字的力量,追求觸動人心的那一刻。

 

「賺錢的方法很多,但未必都能把世界帶往一個更好的方向。我們真心希望能夠做一些事,為律師帶來一點正面的影響和幫助。」
—–Barry Kuo, Founder & CEO of Lawsnote

除了高度的法學素養,以及出色的邏輯與歸納能力;對法條、判例和函釋的熟悉度,往往也是律師能否制訂出完美合約、在官司中克敵制勝的重要關鍵。法學知識可以透過不斷進修來累積,邏輯與歸納能力也可藉由訓練來補強,但想在有限的時間內,更有效率的找到適切的參考或輔助資料,往往就需要借助機器與系統快速且大量的資料處理能力。

台大農化系畢業的 Barry Kuo 郭榮彥原本是位專利工程師,因為工作上的需求及自身興趣,他開始研究法律,並順利拿到律師執照、開始執業。但這一般人眼中相對安穩的律師工作,並不足以改變 Barry 喜歡挑戰未知、解決難題的性格。

「之前當律師時,用了傳統的法學資料搜尋系統後,有時還是必須回頭用 Google 查詢,因為不管是介面的便利性,還是搜尋結果,兩者都有落差。」為了解決查詢法律資料的困擾,Barry 決定自己打造一個在使用上更簡便、更有效率的資料庫。於是,繼工程師、律師之後,人生軌道再度轉彎,他踏上了創業之路。

創業本身也是一門學問

法學資料庫的運作原理,簡單來說就是利用機器學習 (Machine Learning) 的技術,將大筆資料、數據加以分類、分析,再根據不同的目的,提供給使用者。以產業的角度來說,正是現下最熱門、眾人寄予厚望的 AI 應用,但對 Barry 而言,他的初衷是創造出一個真正能為使用者解決問題的產品,如何歸類不是太重要。

然而,不管 Barry 在法律上做了多少鑽研,要打造一個法學資料庫,絕對需要軟體工程師相助。於是,他邀請身為工程師的高中同學 Rical (謝復雅)  和 Ray (謝旺叡),再加上有法律背景,後來轉做 UI/UX 的學妹 Lafy (王ㄧ芹),組成四人核心團隊。

對首次創業的人來說,眼中通常是滿滿的理想和希望,Barry 也不例外。對產品的美好想像,讓他忽略了路途中可能出現的阻礙。為了讓創業過程可以更聚焦、更有系統的解開一道道難題,在 Rical 和 Ray 這兩位曾進駐 AppWorks 創業加速器、接受輔導的創業前輩建議下,Lawsnote 也申請、加入了 AppWorks 創業加速器 (AW#13)。

竭力打造法學 Google

因為是完全針對自己的痛點所設計的產品,在描述特色時,自然也多了一份篤定。郭榮彥解釋,Lawsnote 和其他法學資料庫的最大差異,在於它的介面沒有那多不勝數的選項,使用者不需要勾選類別、法院,也不用耐著性子填寫時間、字號,一如 Google 的用法,只要把所有相關字眼當作關鍵字、一次輸入,系統便會開始搜索。

若再仔細深究,傳統法學資料庫傾向精準檢索,換言之,必須是完全一致的資料,系統才會將其顯示在搜尋結果中,搜尋範圍相對狹窄;而 Lawsnote 則能做到模糊比對,當使用者輸入關鍵字後,系統便會將所有相關、類似的資料提供給使用者。雖然 Lawsnote 沒有像其他平台一樣利用大量的人工來整理資料,但取而代之的,它利用演算法,依照關聯度,將對使用者來說較有參考價值的資料依序排列,而這也正是律師們最喜歡的一個功能。因為傳統系統只是按照律師設定的條件,列出許多判決資料,律師必須一個個點開,從頭到尾讀完,才能判斷出哪些資料對他來說是有幫助的,但 Lawsonte 的系統會依照律師輸入的關鍵字與其他數據,判斷出那個律師最想知道的判決是哪幾個,再按優先順序列出。所以,律師們通常看了前面三個搜尋結果,就可以得到滿意的答案,而這個功能事實上也完全實踐了他們為自家系統設計的宣傳文案:致力於節省法律人的時間。

目前,Lawsnote 的資料庫已經備有法院裁判、法規和函釋等公開的法學資料,雖然學者的著作期刊因著作權問題而無法完整收納,但就使用便利性來說,的確已經達到 Barry 的理想。

世代差異形成的推廣障礙

不管產品再怎麼好,都得讓市場買單,才能真正發揮它的價值。然而,當 Barry 滿心雀躍地向潛在用戶介紹平台功能時,卻馬上遇到一個巨大障礙:使用者的習慣非常難以改變。縱然有部分律師很快就能接受 Lawsnote 的運作邏輯,也覺得使用上非常方便,但法界中大部分的律師早已習慣以精準的字眼或設定來查詢資料,一時之間,較難接受把所有的設定都轉化成關鍵字的查詢方式。Barry 如此形容兩者的差距:「如果使用者先學會 Google,再接觸法學資料庫,對 Lawsnote 的接受度相對就比較高;反之,就比較低。」換算成年齡,這兩個族群的分界線大概是 35 歲。也就是說,使用者是否是網路世代這件事,很自然的決定了他要選擇哪一個法學資料庫來使用。

面對這樣的困境,除了更積極的安排產品說明,面對面與潛在用戶溝通 Lawsnote 的優點,Barry 和團隊也鎖定年輕律師,甚至是法律系學生加強推廣,讓這些使用資料庫習慣尚未定型的法律人,有機會了解 Lawsnote 的便利,而在一開始就選用這個系統。此外,內容中充分顯露出同理心的 EDM,也在多數律師的強烈共鳴下,得到了超過八成的開信率、五成的點擊率。

Lawsnote 在 2016 年 7 月正式上線,第一年每個月有約 65%,亦即兩萬個法律人使用 ,是草創期的兩倍。2017 年 9 月產品開始收費後,MAU (Monthly Active Users,月活躍用戶數) 進一步成長到 3 萬人,創業剛滿兩年,Lawsnote 已達到損益兩平。雖然進度比預期來得慢了一些,但在瞭解市場之後,他們也更能針對使用者,設定適合的行銷策略,讓 Lawsnote 更加深入法界。

好友的支持與堅持,讓 Lawsnote 少走許多冤枉路

個性內斂、溫和的 Barry 坦言自己並不是那麼喜歡站在人群前面,因此,許多創業者或 CEO 該有的特質,他都必須重新學習。

「參加 AppWorks 期間,Demo Day 前夕的 Pitch 訓練 ,對我們有很大的幫助。對 Pitch 有了完整的概念之後,我才更能夠讓投資人或客戶瞭解我們的服務。除了 AppWorks 三位合夥人的指點,包括同屆團隊給的回饋,也非常受用,他們讓我知道一個 Pitch 該有的樣子。」Barry 口中的 Pitch,指的絕對不光是介紹產品這件事。想做好一個 Pitch,你必須瞭解你的聽眾,從他最關心的角度切入,再進一步說服對方,它考驗的是一個創業者的觀察力、溝通能力,以及對自家產品的掌握度。

雖然 Lawsnote 是基於自己的發想而成立的,能夠走到今天,Barry 對他的兩位工程師戰友滿懷感謝。「我身邊沒有真正的創業者,真正在創業路上幫我很多忙的就是 Ray 跟 Rical,因為他們走過的那一段,對我來說反而是真正有價值的,而比任何人都愛 Lawsnote 的 Lafy,則是扮演了大家的心靈雞湯,有她在,這間公司就很歡樂。」

儘管是相識許久的高中同學,過程中,四個共同創辦人還是會為做法或想法上的差異而有所爭執,最後,常常是 Rical 和 Ray 根據過去的創業經驗,給了郭榮彥很多提醒。舉例來說,網站剛架好時,雖然 Barry 也知道必須先將這個 MVP (最小可行產品) 推出市場、測試反應,但內心還是十分掙扎,總覺得東西不夠好、不是推出的時候,後來,還是在 Rical 和 Ray 的強烈堅持下推出了。但也因為他們勇敢推出了這個不夠成熟的產品,才得以累積許多使用者的回饋,作為修正的參考。

而當 Barry 推廣業務受挫時,為了怕影響團隊的工作氣氛,一開始總是自己悶在心裡,任憑痛楚加劇。直到有一天,他對夥伴吐露心聲,並從三人的反應得知,在創業過程中,這樣的低潮其實再正常不過,他才逐漸放鬆、重新振作。「這就是為什麽創業需要的是一個團隊,而不是一個人。你不用覺得所有不好的事情你都得自己背下來,事實上其他人也需要知道這些事,才可以做好應對的措施。」Barry 心有所感的說。

相異於大部分 CEO 以能力和經歷作為招聘員工的標準,Barry 更重視團隊夥伴的個性。「我們都很低調,不喜歡炫耀,但我們的求知欲都很強,即使跟工作無關的事,我們也很喜歡去學習。」在 Lawsnote,團隊成員每天一起吃午餐,不僅在工作上相互扶持,在情感上也是彼此的支柱。「我很重視創業的初心,賺大錢固然很重要,但當一個好人更重要,我不會為了要成就什麼,而違背自己最初的信念,你是怎麼樣的人,自然就會吸引同樣的人跟你在一起。」雖然 Barry 嘴上說著創業最大的痛苦,就是休假時也是滿腦子工作,但事實上,Lawsnote 儼然已經成了他人生的實踐,而非只是一個單純的 Business。

目前全台只有一萬名執業律師,市場乍看之下非常有限,但 Barry 認為,資料庫的發展空間比我們想像的要來得大:「不只是律師,會計師、人資都有法規搜尋的需求,企業的內控內稽系統也可以根據這樣的技術去執行。」面對未來,Barry 非常樂觀。在他身上,我們看到了創業者的堅毅和勇氣,而 Lawsnote 則讓我們預見了人工智慧的美好與未來。

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智慧客服再進化,看 HIGH5 如何透過 Chatbot 提高行銷效益

Yvonne Wu, Chief Editor (吳怡文 / 編輯長兼自媒體輔導長)

主導文字與編輯輔導。曾任 ⟪HERE! 台北情報共鳴誌⟫ 副總編輯,帶領團隊上山下海,報導永遠讓人開心的休閒資訊。而後進入天下文化,深入挖掘方塊字的魅力。 2014 年,轉往網路世界繼續挑戰自我,任新蛋全球生活網總編輯,努力讓消費者在優雅的氛圍中感受購物的愉悅。畢業於政大廣電,曾遊歷日本兩年,主修人生,副修日文。深信文字的力量,追求觸動人心的那一刻。

 

「大部分的公司都不瞭解自己的客人,甚至不知道外面發生了什麼事,我們的任務就是幫助他們知道客人的想法和需求,加強雙方互動,進一步提供更好的服務。」
——Nelson Chu, Founder & CEO of HIGH5

2007 年 1 月,賈伯斯曾在 iPhone 的上市記者會上自豪的說:「今天,蘋果將重新發明手機。」(Today Apple is going to reinvent the phone.) 之後,能夠隨時連網的革命性功能果然讓 iPhone 橫掃市場,Mobile Internet 成了人們生活的核心。

而在 11 年後的今天,人工智慧 (AI) 極可能像當年的 iPhone 一樣,對人類的生活方式產生關鍵性影響。透過深度學習和巨量、高速的資料處理,機器正在大幅取代人類的工作,並塑造全新的行為模式。智慧安控、自動駕駛、無人商店,甚至是廣泛出現在網路或實體商店社群媒體的 Chatbot (聊天機器人),都是正在改寫產業結構的 AI 應用。其中,特別是 Chatbot,因為使用者取得門檻低、前期開發成本不高,在運用上也相對容易瞄準痛點,許多企業躍躍欲試,連帶也引起眾多創業者爭相投入,企圖攻佔這個逐漸火熱的市場。

香港出生,美國成長、求學,如今又在台灣落地生根的 HIGH5 (AW#14) 創辦人暨執行長 Nelson Chu 朱浩賢,因為擁有多元的生活經驗和長達十年的職場歷練,在個性上顯得相當沈穩、理性。雖然他也選了 Chatbot 這個熱門題材作為創業題目,並帶著它申請加入 AppWorks Accelerator,但他知道熱潮可能只有一時,能夠永續經營才是王道。於是,打從一開始,他就拒絕可以幫他快速堆疊業績,但功能卻無法延伸、沒有彈性的閉鎖型 Chatbot,轉而傾注全力打造一個平台,讓客戶能夠根據自己的需求不斷修改 Chatbot 的內容,而他則可以進一步的根據客戶提供的客人資料來進行分析,幫助客戶瞭解他們的客人、提供更好的服務。

創業第一課:瞭解當地市場

早從高三時期,Nelson 體內的創業基因就開始活動 。當時,沒有學過程式的他翻書、上網,獨自摸索架出了一個網站,和同學一起販賣台灣的電腦零件,雖然這小本買賣終究不敵資本雄厚的大企業,最後只能黯然收場,但 Nelson 沒有因此退卻,他想到更大的公司看看,思考自己為什麼失敗。

而也就是因為太熱衷於打工與創業,Nelson 的大學花了七年才唸完,但這七年 Nelson 一點都沒有浪費,他一邊在學校修習計算機科學 (Computer Science),一邊透過工作累積網路和電腦相關知識,同時也不斷訓練自己的市場敏銳度。畢業之後,他先後進入 Sony Picture Studio 和 Walt Disney Studio 兩大國際知名公司,繼續磨練自己編寫程式的能力。終於,在十多年後,他隨著妻小來到台灣,展開第二次創業,只是,這第二次創業依舊換了三個題目才塵埃落定。

決定再度創業後,他先是想做一個類似 Yelp 的網站,後來發現台灣早已有了有固定粉絲的愛評網;他也曾做過客製化 T-shirt,雖然生意漸有起色,後來卻又發現它沒辦法規模化而草草結束。「因為我非常瞭解美國,總想著要把美國的東西直接搬過來用,但這兩次的經驗讓我領悟到,美國雖然在某些方面比台灣進步,但也不能只是原封不動地 Copy ,我必須先瞭解當地市場。」看準了 Chatbot 的趨勢,Nelson 把它當作第三個題目,但這次 Nelson 做足了功課,他想先確認市場和客戶的需求。

搜集使用者回饋,打造智慧平台

儘管現在 Chatbot 的功能已逐漸成熟,但兩年前,因為技術還不是那麼到位,使用時經常出現答非所問的情形,客人用得一肚子氣,店家也興趣缺缺。因此,架好平台後,Nelson 決定先免費開放給店家使用,從過程中搜集使用者回饋,藉此不斷精進平台上的功能。

在 HIGH5 的智慧型平台,機器會根據過去累積的大量資料來決定如何回應客人,店家不僅可以針對自家產品與客人特色,自行設定問題與答案,也可以自己決定機器在多少信心水準下可以主動回覆,若真的無法回應,便發出訊息,請工作人員處理。

在 Nelson 眼中,Chatbot 就像是一個嬰兒,可以不斷長大、持續發展,它必須是店家與客人溝通的管道,透過 Chatbot ,店家可以加強與客戶間的互動與連結。所以,除了回應的精準度,Nelson 更重視資料的分析和歸納,他希望可以幫助店家瞭解他的客人,進一步設計出更好的行銷方式。

「我記得剛進 AppWorks 時,每練完一次 Pitch,Nice (AppWorks 合夥人程九如) 都會問我:你的 TA 是誰?仔細思考後我發現,簡單瞭解 TA 和深入瞭解並不相同,能夠深入瞭解時,你才會真的『開竅』。」Nelson 回想他開發 Chatbot 平台的過程。大部分的事業在一開始都是為了滿足市場上的某項需求,但唯有可以深入瞭解產品 TA 的樣貌、煩惱和渴望,才能將產品的特性和功能逐步修正成最能符合 TA 需要的狀態,而這也才是創業者開啟一個 Business 的意義。

然而,在網路世界,再怎麼新穎的技術終究也只有兩、三年的優勢,因為對手往往很快就能開發出類似功能。想在激烈的競爭中脫穎而出,必需在最短的時間內提供值得信賴的服務,讓消費者快速產生黏著。所以,Nelson 絲毫不敢浪費時間,除了搜集用戶回饋,他也積極舉辦免費講座,讓用戶瞭解 Chatbot 的發展空間,也透過這一次又一次面對面交流,確實掌握台灣客戶的疑慮和操作上的問題,逐步進行自我修正,並培養對方的信任,希望能夠搶在第一時間站穩市場。

利用網路效應建立專業形象

異鄉創業,少了地緣與人脈,獨資創業的他,也缺乏大筆行銷預算,除了一步一腳印的座談會,要如何讓更多人認識 HIGH5?「我寫文章。」Nelson說:「我不斷寫文章幫助大家瞭解 Chatbot 的各種可能,那些對 Chatbot 有興趣的人自然就可以在網路上搜尋到 HIGH5。」Nelson 就這樣從自家網站寫到媒體專欄,也因為在網路上的聲量,他開始受邀演講,慢慢的,他為自己在這個新興領域拿到發言權,也建立起自己的專業形象。

去年 12月,Nelson 評估自己的資料庫和平台都發展到一定的水準,他決定開始收費,這對用戶數量的成長自然是一個挑戰,但透過收費機制,HIGH5 可以找出真正想透過 Chatbot 改善客服機制的企業,專心發展更精緻的客製化的服務。


HIGH5 團隊目前進駐在 AppWorks 的 Coworking Space,也在這裡舉行和會員的交流活動

凡事都當老二的 CEO

單槍匹馬始終不是長久之計。所幸,在他積極的招兵買馬下,很快就建立起四人核心團隊。他笑著說:「我能有這些優秀的夥伴,都拜 AppWorks 所賜。」原來,擅長 BD (Business Development,商業開發) 的營運長 Christy Yue 余淑佩是在透過 Nice 引介的一次合作中認識的,全端工程師 Wing Liu 廖駿穎和 Nelson 同為 AppWorks Accelerator 第14屆的團隊,還有一位的正在 HIGH5 實習的機器學習工程師 Jonathan Hsu 許琨杰也是在 AppWorks 的協助下,從多位申請於 HIGH5 實習的學生中篩選出的優秀人才。

從長居幕後的工程師轉身一變,成為必須站在人前的 CEO ,Nelson 沒有太多抗拒,雖然他最愛的還是寫程式,但他知道,當平台發展到一定的程度,自己的工作就必須有所調整。他拼命寫文章,該演講就演講,該做 BD 時就做 BD,為了讓自己的公司生存下去,他努力學習扮演不同的角色,而這動力就是來自其他三位夥伴。他謙虛的說:「我們團隊中的每個人在自己的專業上都表現得比我好,每一件事我都是排第二,但我就在過程中慢慢學習、跟著他們一起跑,我們有共同的目標,也彼此信任。」

身為一個 CEO ,不怕這樣很難管理嗎?針對這個問題,Nelson 用他帶著濃濃香港腔的國語緩緩說道:「如果一家公司的主管因為怕被超越,而去找了一個能力比自己差的人,那個能力差的人又找了一個比他更差的,那公司只會越來越沒有競爭力。相對的,如果你找一個比你厲害的人,他又找了一個比他更厲害的人,那你的公司就會越來越厲害。」過去在美國時,Nelson 接受的就是這種突破階級、每個人都要跟所有人報告的工作模式。現在,他將這個方法帶到自己的團隊,創造出屬於 HIGH5 特有的公司文化,大家在愉悅的氣氛中各展所長,而他自己也樂於扮演一個向所有員工報告的老闆。

許多創業者即使投身數位產業多年,偶爾仍會因為無常的大環境而感到些許疲憊,但 Nelson 卻甘之如飴,面對新創環境的多變,他一慣的態度就是正面迎戰。兩年前,他願意放下在美國累積的成績,回到台灣重新開始,應該也是出於這種對「變化」的熱愛。

根據 Grand View Research 的報告,全球 Chatbot 市場的產值在 2025 年將會成長到 12.3 億美元,透過 AI 結合 Chatbot 融入到日常互動中,將是 Chatbot 最受關注的趨勢。

看著許多只針對單一客戶打造 Chatbot 的競爭者,因劃地自限的經營方式而一一退出戰場,Nelson 很慶幸自己的業績還在不斷成長,但這只是個開始, Chatbot 技術的應用勢必繼續往語音發展,服務對象也不只是想優化客服品質的店家, HIGH5 未來仍有無限的空間可以挑戰。

AppWorks 相信 AI 和 Blockchain 在未來 5 年,將是引領全球數位產業快速發展的核心概念與技術,誠摯歡迎所有 AI 與 Blockchain 相關團隊報名申請第 17 屆 AppWorks Accelerator,與 AppWorks 一起邁向全新的網路世代。

比 UNO 更容易上手的 Maker-UNO

Bird Liang, Chief Engineer (梁子凌 / 技術長兼工程輔導長)

負責 AppWorks 技術策略與佈署,同時主導工程輔導。人生的第一份正職工作是創業,之後在外商圈電子業中闖蕩多年,經歷過 NXP、Sony、Newport Imagining、Crossmatch 等企業,從事無線通訊、影像系統、手機、面板、半導體、生物辨識等不同領域產品開發。熱愛學習新事物,協助團隊解決技術問題。放棄了幾近退休般的生活加入 AppWorks,為的是幫助更多在創業路上的人,並重新體驗創業的熱情。台大農機系、台科大電子所畢業,熱愛賞鳥、演奏管風琴,亦是不折不扣的熱血 Maker。

Arduino UNO 大概是 Arduino 所有的開發板中最受歡迎、用量最多的一塊。它伴隨著 Arduino IDE 1.0 一起問世,可以說是所有 Arduino 開發板的老祖宗。UNO 這個字在義大利文中就是 “ONE” 的意思,充分代表了它的地位:它是大部分人接觸 Arduino 的第一片板子。即使後來有了許多更新、功能更強大的 Arduino 開發板 (如有 USB device 功能的 Leonardo、有更多 I/O 和更大記憶體的 MEGA 2560、使用 Cortex-M0+ 處理器的 Zero等等),但對許多第一次接觸 Arduino 的人來說,UNO 仍然是他們的首選。

UNO Arduino 已經是超過十年之前的設計,它上面的處理器 ATmega328P 甚至還是 DIP 包裝的。雖然經過幾次改版,但它的功能仍然漸漸有些不足,因此在 Arduino 的 Create Common 授權之下,市面上也開始有很多相容於 Arduino UNO,但是有著各種不同改進的板子。

AppWorks #15 團隊 Cytron Technologies 是一間來自馬來西亞、專注於教育和 maker 市場的 marketplace,他們生產很多品質很好的教育套件和 maker 用的模組,當然也包括各式各樣的 Arduino 相容板。

Cytron 最近推出了一塊稱之為 Maker-UNO 的 Arduino 開發板,目前正在 Kickstarter 上群募。我向 Cytron 借了一塊熱騰騰剛出爐的 Maker-UNO,想要了解一下這塊為教育市場設計的板子有何過人之處。

Cytron 才說要寄一片 Maker-UNO 給我,隔天我就在公司收到來自 FedEx 的包裹。馬來西亞跟台灣之間的物流實在很厲害,這應該是這個區域經營跨境電商的重要助力。

這是 Cytron 產品一貫的藍色紙盒包裝,我看過很多 Cytron 的其他產品,包裝都蠻精緻的。

外盒打開,裡面還有一個更小的紫色紙盒,這裡面才是 Maker-UNO 的本尊。這個小紙盒是有玄機的,等下會介紹。

終於見到 Maker-UNO 本人了。它的電路板防焊層居然是紫色的!綠色、藍色這種常見的防焊顏色不稀奇,我看過紅色、黃色、甚至透明的防焊,但紫色還是第一次看到。不過我知道防焊的顏色其實可以用調的,以前曾經為了要讓某一片在台灣板廠生產的電路板符合日本生產的防焊顏色,就讓板廠調了很多介於兩個顏色的中間色來讓我比對。

這片 PCB 的品質算很不醋,CNC 切的板邊很平整,沒有毛邊。因為電路不是太複雜,所以線徑沒有很細,文字層也沒有非常細的圖案,但從 logo 的 free graphics 看起來,網印的精細度蠻高的,對齊的精度也不差。SMD 焊點的錫量偏多,可能是為了要抓緊那四個排針插座,讓它們可以承受較大的應力。這四個插座是全 SMD 的零件,不像傳統的 UNO 板用的是插針的零件。

主要的特性

Maker-UNO 最重要的改進,就是在板子上加上了許多「立即可用」 的 I/O,包括在 digital I/O pin 2 到 pin 13 上的 LED、在 pin 2 上的一顆按鈕,以及在 pin 8 上的一個壓電蜂鳴器。

原來的 Arduino UNO,除了一顆接在 pin 13 上的 LED,沒有其它可以跟外界溝通的零件。因此大部分使用 Aduino UNO 的第一個 project 都長這樣:

雖然板子上已經有 LED,但如果需要按鈕的話,無論如何,使用者都得外接幾條線才能辦得到。Maker-UNO 很貼心地在所有的 I/O 腳都加上了 LED,光是這 12 顆 LED 能做出的效果和樂趣,就遠勝於只有一顆 LED 在那邊閃阿閃的 Aruino UNO。而對於比較進階的 project 來說,在 Arduino 主板上有一組一目了然的 LED,可以即時知道所有 I/O 腳的狀態,也是非常方便的功能。

而接在 pin 2 上的按鈕則解決了 Arduino UNO 長年以來最令人頭痛的問題: 板子上沒有可以跟使用者互動的輸入裝置。搭配像 OneButtonClickButton 這樣的 library,一顆按鈕就可以做出很多跟使用者互動的有趣功能。按鈕接在 pin 2 也是有原因的:在 ATmega328 的板子上,只有 pin 2 跟 pin 3 可以用 attachInterrupt() 設為外部中斷輸入。

至於 pin 8 上的 piezo buzzer,可以用來發出簡單的聲音,更是提供了一個 LED 之外跟使用者互動的輸出。為了保持跟 UNO 的相容性,這個 piezo buzzer 串了一個開關,需要它閉嘴的時候可以把它切掉。

其它貼心的設計

除了以上的主要特性外,Maker-UNO 還有一些貼心的小設計。

首先是將 Arduino UNO 上的 USB type-B 插座換成了 Micro-B 的插座,畢竟都已經 2018 年了,誰還在用 type-B 啊 ? 而且 Maker-UNO 也取消了 DC 電源插座和板子上的 linear regulator,因為絕大部份的使用者都是透過 USB 供電來使用 UNO。

Arduino UNO 上用了一顆 ATmega16U2 當做 USB-to-UART 的界面。在設計 UNO 的那個年代,USB-to-UART 的晶片選擇可能不多,只有少數如 FTDI FT232 這種昂貴的產品可以使用,但這麼多年下來,隨著 USB Forum 將 CDC (communication device class) 標準化之後,各式各樣的 USB-to-UART 晶片如雨後春筍般出現在市場上,實在沒有理由再繼續用 ATmega16U2 當作 USB-to-UART 的 bridge。雖然 UNO 上也保留了 16U2 的 ICSP 插座,讓使用者可以將它燒錄成 virtual serial port 以外的 USB 裝置,做一些更有創意的應用,但會這樣用的人畢竟少之又少,而且開發 USB 相關應用最適合的平台應該是 Arduino Leonardo。因此 Maker-UNO 上用 CH340 這顆這幾年在 maker 界非常流行的 USB-to-UART 晶片取代了 ATmega16U2。這顆晶片不僅常見於各種第第三方開發的 Arduino 板,也很常被用在 ESP8266 的實驗板上。

另外,早期的 Arduino 板子幾乎都是純 5V logic 的設計,板子上雖然有一個 3.3V 的 ragulator,可以透過 shield 上的電源腳供電給其它疊在一起的板子,但它的輸出只有 50mA 的能力,其實推不了什麼東西。如果 project 中需要用到比較大的 3.3V 電源,都要另外從 +5V 或 VIN 的 rail 去轉。但隨著現在 3.3V logic 的產品和應用越來越多,3.3V 反而變成系統中很重要的電源,因此 Maker-UNO 將 3.3V 的供電能力增加到 500mA。至於 5V 可以供多少電,就看它接的 USB 上游 VBUS 有多少供電能力而定。

除了以上所述的特點外,Maker-UNO 保有跟 Arduino UNO 的完美相容性,它的板子外型完全相容於 R3 shield,而軟體上也完全相容於 UNO,在 Arduino IDE 中 target board 只要選 “Arduino/Genuino UNO” 就可以了,不需要其它的 board support package,而且 Maker-UNO 出廠時預載的是 Optiboot 這個改良過的 bootloader,更小、更快、支援更高的 baudrate。

初登場

在小紙盒的上蓋背面,印著 “Hey MAKER! Let’s start making something!”。下面有幾個立即可做的實驗:執行 Arduino 的天字第一號範例 “Blink”、測試按鈕的範例 “DigitalInputPullUp”,以及讓蜂鳴器發出一小段旋律的範例 “toneMelody”。這幾個範例都內建在 Arduino IDE 中,使用者拿到板子照著盒子上的步驟就可以直接開啟專案、編譯、上傳,馬上看到結果。

而盒子地底部的 QR code 則會導引使用者到 Maker-UNO 的 Getting Started 頁面,告訴你如何下載、安裝 Arduino IDE,如何安裝 CH340 USB-to-UART 的驅動程式,如何編譯及上傳第一個專案。除了英文之外,下面還有馬來文的版本,因為馬來西亞是 Cytron 的母市場啊。

試了這幾個小範例之後,我也手癢想來玩一下這一整排 LED,因此就寫了一個小程式。

我本來想用結合 PWM 呼吸燈跟跑馬燈來寫一個會 fading 的霹靂燈,但是 ATmega328 的平台只有在 pin 3, 5, 6, 9, 10 上支援用 analogWrite() 產生 PWM 訊號,因此只好寫簡單一點的跑馬燈。這個程式花了我 5 分鐘,過程中幾乎沒有碰到什麼問題,編譯、燒錄、執行都一次成功。(程式碼在這裡)

Maker-UNO 確實是一片比 Arduino UNO 更適合教育市場、更容易上手的板子。不必再準備麵包板,不必再準備額外的零件,拿到板子就可以開始做實驗。

最後,前面說過這個紫色的小盒子有個小機關,其實就是它旁邊開了一個讓 micro USB 接頭剛好可以插進去的洞,因此你可以就把小紙盒當作是 Maker-UNO 的盒子,將它放在裡面也可以用 micro USB 供電做實驗,是個非常貼心的設計!

有興趣的 Maker 朋友,可以直接上 Cytron 的網站訂購。

歡迎所有 IoT 團隊加入 AppWorks Accelerator

從代客叫車到包辦在地生活,印尼獨角獸 Go-Jek 即將出海,爭霸大東南亞

Yvonne Wu, Chief Editor (吳怡文 / 編輯長兼自媒體輔導長)

主導文字與編輯輔導。曾任 ⟪HERE! 台北情報共鳴誌⟫ 副總編輯,帶領團隊上山下海,報導永遠讓人開心的休閒資訊。而後進入天下文化,深入挖掘方塊字的魅力。 2014 年,轉往網路世界繼續挑戰自我,任新蛋全球生活網總編輯,努力讓消費者在優雅的氛圍中感受購物的愉悅。畢業於政大廣電,曾遊歷日本兩年,主修人生,副修日文。深信文字的力量,追求觸動人心的那一刻。

破千萬的人口、大量的汽機車、不甚便利的大眾運輸,以及午後陣雨造成的頻繁淹水,讓印尼首都雅加達無時無刻處於塞車狀態,在尖峰時段,短短一公里的路程,甚至可能花上兩、三個小時,逼得當地人只能無奈哀嘆「我們在車陣中漸漸老去」。

然而,就在三年前,一群「綠色大軍」開始湧上雅加達街頭,他們騎著機車快速穿梭在車陣中,載送乘客之外,也幫人們運送各項「生活所需」,自此,當地人的生活不再受困於惡劣的交通,人力的有效運用也成了活化印尼經濟的動力。

在競爭激烈的紅海找到創新契機

在交通品質普遍低落的東南亞,共享機車是一種因地制宜進而大受歡迎的產物,因為相較於汽車,輕巧的機車更能在車水馬龍中自在穿梭,而且車資也較為低廉。不過在雅加達,傳統機車載客服務 O-Jek 的司機多半集中在辦公大樓前消極候客,車資也由客人和司機自行議價,對乘客來說十分沒有保障,司機的載客效率也相當有限。

Go-Jek 的出現很快就改善了這個問題,乘客透過 App 叫車後,手機便會顯現預估車資與等候時間。乘客可以隨時隨地叫到機車並且預知車資,多了便利和保障,駕駛也不用停留在固定地方和其他司機競爭,載客效率相對提高,而 Go-Jek 則從司機的收入中抽成作為利潤。

進一步滲透印尼人的生活日常

在乘客、司機和 Go-Jek 三贏的狀況下,這個新服務如燎原野火般受到眾多雅加達居民的歡迎,但這並不足以讓 Go-Jek 高枕無憂,因為來自馬來西亞且快速拓展到東南亞各國的 Grab ,和已於全球近 600 個城市上路的 Uber,都看到印尼市場的潛力,想在這個熱切需要機車與汽車共享服務的國家分食大餅。在兩個強勁對手的威脅下,儘管是在地企業,光是提供載送乘客的服務,對 Go-Jek 而言,並無任何優勢。

為了站穩市場,畢業於美國布魯大學、於哈佛商學院取得 MBA,並受矽谷創業風氣啟蒙的 Go-Jek 創辦人兼 CEO Nadiem Makarim 開始積極打造共享機車之外的服務。

既然交通是所有雅加達居民的痛,那麼所有跟這個痛點有關的服務肯定也是商機所在。於是,Go-Jek 決定進一步為消費者「運送」餐點、藥物、票券,甚至是清潔、美髮、按摩、修車、美甲,以及代客支付帳單。使用者只需透過手上的 App,就能快速享受到這些服務,完全不用出門面對幾近癱瘓的交通。

行動支付優化服務系統,線上金融成延伸戰場

但平台的建立只是第一步,接下來還需要其他配套措施。在東南亞,將近六億五千萬的龐大人口紅利固然是發展數位產業的一大利基,但多元的種族和語言,破碎的地形,加上薄弱的經濟基礎建設,卻也是一道道巨大的阻礙。

以印尼來說,當地人多半沒有銀行帳戶,更不用說是信用卡,於是, Go-Jek 乾脆自己做起支付。他們打造出 Go-Pay,用戶可以隨時在自己的帳戶中進行儲值,使用服務時再從中扣款,此外,他們也可以透過電話號碼,轉帳給另一個 Go-Pay 用戶,即便不透過銀行,也能進行金錢交易。

事實上,不只是 Go-Jek ,它的競爭對手 Grab 也發展了自己的支付與金融服務系統 GrabPay。這樣的做法除了可以提升服務便利性,讓自家系統運作得更加流暢,也能加強用戶的黏著度,讓他們不容易變心去使用其他平台的服務,更重要的是,因為手上掌握了數量龐大的用戶,線上金融成為另一個可以著力的延伸戰場。2017 年底,Go-Jek 一口氣併購了三家金融相關新創:Kartuku、 Midtrans、Mapan,藉以獲取更多金融人才與知識,攻佔金融領域的野心不言可喻。

Google 與騰訊雙雙助陣,當地霸主 Go-Jek 如虎添翼

今年 2 月,Go-Jek 完成規模達 15 億美元的融資,包括 Google、騰訊,以及知名創投公司紅杉資本與新加坡商淡馬錫都是 Go-Jek 的投資人,其中尤以 Google 和騰訊這兩大網路巨頭最引人注目。

一如日本軟銀和中國滴滴注資 Grab,Google 和騰訊也想藉由投資,透過 Go-Jek 在印尼打下的基礎,進軍東南亞市場。畢竟,印尼擁有超過一億三千萬的上網人口,位居世界第五,而她的叫車市場更僅次於中、美,位居全球第三,想插旗東南亞,透過叫車平台龍頭 Go-Jek 搶佔印尼市場,勢必是一條捷徑。而有了這兩大巨頭的助力,想發展到其他領域,對 Go-Jek 而言顯然也是輕而易舉。事實上,對各霸一方的網路巨頭來說,這種資源交換的合作在近年幾乎成了一股趨勢。

擴大平台效應,再創 Go-Life

Go-Jek 從運輸出發不斷拓展出的各項生活服務,替當地居民創造了許多就業機會,也得到印尼政府的大力支持。大量人力透過 Go-Jek 為有需求的人提供服務,平台上的店家也因為 App 的串接而有了更多的營收。而當聚集在平台上的人力越多,服務效率越高,自然能夠吸引更多的用戶上門。

2017 年底,Go-Jek 進一步將偏向個人化的按摩、清潔、汽車修理等服務,與已發展得相當成熟的共享機/汽車平台進行切割,成立全新的平台 Go-Life 。Go-Life 資深副總裁 Dayu Dara Permata 表示,把所有生活相關服務整合進這個新的 App,不僅可以打造出更客製化的介面、提供更加精緻的服務,也可以讓 Go-Life 不必受限於原有商業模式,有更大空間繼續嘗試開發新的服務。

兩大運輸巨頭的爭戰,一積極向外,一力求深化
今年 3 月 26 日,來自美國的叫車平台 Uber 因始終無法攻克東南亞市場,最終決定將當地業務出售給 Grab,換取 Grab 27.5% 的股份。面對兩大競爭對手的結盟,Nadiem Makarim 信心滿滿的將它形容成是一個 great opportunity 。他認為,競爭者少,意味著你將更容易打造出持續而深化的市場領導力(Fewer players means a smoother path to continued and deepened market leadership.)。

的確,Uber 退場後,在印尼,叫車服務這個戰場就只剩下 Grab 足以和 Go-Jek 匹敵,市場不會因為過多的瓜分而變得細碎,對雙方而言,也更容易針對自己的優勢和對方的劣勢來設定戰略。

以汽機車載客和線上支付這兩個領域來說,兩者的服務內容十分類似,但相較於 Grab 成立之後就不斷向外拓展,目前已在東南亞 8 個國家上路;Go-Jek 則是力求深化,希望一手包辦印尼居民的所有生活需求。雖然在當下 Grab 看似擁有更為龐大的資本和基礎,但若 Go-Life 可以順利發展,應可創造出另一巨大市場。再者,當消費者利用 Go-Life 或 Go-Jek 的服務時,他們的生活足跡都會儲存在 Go-Jek 的龐大資料庫中,這些無疑都是 Go-Jek 未來拓展其他業務的重要根據。

Go-Jek 在 2010 年剛成立時,只是一家擁有 20 名司機的 Call Center , 一直到 2015 年才開發出自己的 App。現在,它在印尼的 50 個城市提供服務,擁有 1,500 萬名週活躍用戶,平台上有 90 萬名機車、汽車和卡車司機,龐大的商業規模讓她每月完成一億筆交易,GMV 為 21億,估值則高達 50 億美元,而這還只是 Go-Jek 在印尼這單一個國家的成績。

在整個大東南亞早已被眾多網路企業視為同一經濟區的當下,Go-Jek 當然不甘止步印尼,在完成 15 億美元的融資後,Go-Jek 的下一步就是向海外進軍。根據報導,菲律賓將是 Go-Jek 的第一站,在 2018 年,還將陸續拓展到另外三個大東南亞國家。

機車載客幫 Go-Jek 打下第一片江山,進軍生活服務讓它成為印尼最大本土獨角獸,但這都只是個開始,如何與 Grab、Sea 等區域對手爭霸大東南亞,向全世界證明自己不只能稱霸印尼,也有力量撼動其他國家的數位經濟,將是 Go-Jek 的下一個目標,好戲正要上場。

AppWorks 將於今年 9 月底舉辦 IMPACT 2018,邀請大東南亞網路公司獨角獸 CEO來與我們分享他們的成功經驗和市場戰略。有興趣參加論壇的朋友,請留下您的聯絡方式,我們將即時提供您活動及購票資訊。