工程師,請停止說這 20 句話

我知道很多工程師都會講行話或用一些抽象詞,藉此讓自己融入群體,或者是脫穎而出。但有時這些科技碎語會讓人產生困惑。
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本文譯自 20 Things Developers Should Stop Saying ,作者為產品藍圖開發平台 Aha! 的 CEO  Brian de Haaff 。

大部分我認識的工程師,都會講行話或用一些抽象詞,藉此跟大家打成一片,或者在一群人中脫穎而出。但有時這些科技碎語(technobabble)會讓人很困惑,究竟是因為需求才發明新詞,還是只為了同圈子的樂趣──唯有那些也擁有「技術」的人,能夠懂得發言者的「語法」。

可惜的是,這些慣用語對於科技圈外的人,難以參透。雖說這也不是誰的錯,因為原本工程師的拿手項目就不是在產品策略上,他們很難與使用者真正接觸到,因為他們往往在「建立」崇高的理想。但如果你對工程師有足夠的了解,那你就知道是時候叫他們停止了,因為有些他們用的慣用語很讓人厭煩,只會適得其反,甚至轉移焦點,導向和他們原本相反的方向。(然後失敗)

如今我發現,如果我們參加駭客週,我們會「親耳」聽到許多這類的慣用語,它們取代其他更為有趣的表達方式,且即使幾年後這些慣用語汰舊換新,也差不多是那幾個詞。

想像看看如果我們把 low hanging fruit(短期絕佳的機會)這個常用語,改成 slow moving meat ,只因為業務本身是一名愛吃肉的獵象者,我們很可能會 lose our cookies(此處為雙關語,lose our cookies 本身有嘔吐的意思。)。

無論如何,以下我選出最讓我頭痛的──前 20 句軟體開發人員會掛在嘴邊的話(且讓人分心)。我很確定每個 QA 工程師、網路維運工程師、產品管理團隊,都可以添加很多其他句子到列表裡。只要出一點力你也可以幫助完成這個「自由編輯」的列表,讓你或是每個人都氣得半死的詞句。

  1. 我們沒在趕進度
  2. 我們需要多一點資源
  3. 品質、速度、花費,三選二
  4. 這功能的投資報酬率是多少?
  5. 我們不需要報表
  6. 客戶不是真的這樣想啦
  7. 他們可以用命令行
  8. 他們可以用 API
  9. 你不會懂啦
  10. 這功能一定要有
  11. 這我們之前試過了
  12. 我不懂客戶要什麼(你看過他們的要求了嗎?沒)
  13. 技術債( Technical debt )
  14. 你可以測一下這個嗎?
  15. 這不是 bug,這是功能 (feature)
  16. 這違反 CAP 定理
  17. Rube Goldberg (註:Rube Goldberg  在漫畫中創作出 Rube Goldberg machine ,為一種被設計過度複雜的機械,以曲折的方法去完成非常簡單的工作,這此意指把簡單的工作複雜化。)
  18. 這是平台方的責任
  19. 這會耗掉三十能量點(註:遊戲用語)
  20. 你昨晚有看流言終結者嗎? (流言終結者為美國著名科普影集 )

Rube Goldberg 機械 / 圖片來源: Flickr

要做出好軟體很難,但也不該折磨人。我們秉持著心中目標,開發了 Aha! ──我們想要打造一個新方式,讓產品經理跟工程師,可以創造出驚豔的產品藍圖、彼此有話直說,還有樂在其中。


電動自駕車上路迎曙光!Turing Drive 借重 AWS IoT Lab 雲端服務,桃園青埔開放道路成功試營運

Turing Drive 透過 AWS IoT Core 進行資料彙整並集中傳送到 AWS 雲端,事後新創團隊更快梳理資料庫的數據,持續優化自駕車路線,AWS 除了技術面、架構面的協助之外,更重要是提供實作的引導,讓管理資料安全更有效率。
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Photo Credit:TNL Brand Studio
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電動車浪潮,讓無人自駕車的場景應用,增加更多想像空間!市調預測 2020~2024 年 L1-L5 等級電動自駕車,年複合成長率 18.3%。然而,電動自駕車要實際上路,除了要配套法規,保護乘客、行人的安全,更備受考驗。

團隊成員平均 30 歲的新創台灣智駕(Turing Drive)於 2018 年創立,致力研發可商轉的自動駕駛系統,他們開發的特製國產電動車,上路測試兩年行駛超過 30,000 公里、運載 70,000 位旅客。達成 98% 車輛妥善率,背後正仰賴龐大感測數據做為支撐,過程中 Turing Drive 借重 AWS IoT Lab 物聯網實驗室服務,讓創新之路更加拓寬。

特殊交通情境提供創新養分,封閉到開放場域 Turing Drive 累積實戰經驗與數據

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Turing Drive 執行長沈大維提出電動自駕車在台灣交通情境下所擁有的優勢與挑戰。

「要在台灣創新,尤其是電動自駕車全新題目,對我們新創是相當大挑戰,但也迫使我們每天想破頭思考,在困境之下該如何找出路!」Turing Drive 執行長沈大維開門見山表示,創業三年多來,走得每一步有多麼不容易。

Turing Drive 握有 CPU、GPU 平行運算核心能力,正因為資源稀缺,盡可能發揮自駕系統的多重定位技術,從GPS、光達、雷達、影像、到車體慣性導航等應用,Turing Drive具備足以提供市場最快速 time-to-market 應用方案。然而,除了握有 AI 演算、晶片感測能力,沈大維認為台灣的獨特交通情境,對發展自動駕駛技術推了一把。

他解釋,「台灣摩托車、汽車齊聚路上,還有偏鄉接駁、市區夜間公車專用道,多元交通環境交錯,讓我們嘗試用自動駕駛創造新的營運模式,這是其他國家沒有的先天優勢。」因為有實際場域得以試營運,Turing Drive 一路從封閉環境的桃園農博會、台中麗寶樂園,再到台北信義區夜間、桃園青埔的開放道路環境,象徵台灣交通情境的縮影,這家新創正逐步破關打怪。

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全台第一條電動自駕巴士路線,就在桃園青埔。

除了 Turing Drive 積極突破技術提升安全率,提供場域驗證、城市建設的桃園市也貢獻良多。桃園市政府經濟發展局局長郭裕信回應,桃園近年積極推動創新城市治理,被 ICF 智慧城市論壇評選為「全球智慧城市首獎」,電動自駕車是智慧城市的一環,因此桃園不遺餘力推動全台第一條自駕巴士路線試營運,提供載客接駁累計超過 800 位人次乘坐,創下 90% 乘客滿意度。

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桃園市政府經濟發展局局長郭裕信表示,桃園近年積極推動創新城市治理,電動自駕車是智慧城市的一環,因此桃園不遺餘力推動全台第一條自駕巴士路線試營運。

大量的感測、影像數據該如何加值使用?借力 AWS 邁向「雲」運算成必經之路

Turing Drive 的電動巴士每天在桃園青埔定點載客、行駛,可想而知,有多麼龐大的感測、影像數據不斷累積。沈大維點出過去其他案例測試時,若想達成 Data Driven 驅動更多自駕車服務,勢必要先克服數據的儲存、加值、運用等實際挑戰,他解釋,「以前用終端硬碟儲存資料,往往我們工程師要留守到半夜,再去插拔車上的硬碟、整理車子運行數據,我們發現這樣做很沒效率,甚至隨著數據資料越來越多,在分類管理的工作也更為困難。」

面對難題,就是尋求解方!Turing Drive 找上 AWS IoT Lab 物聯網實驗室,雙方開始盤點,該如何運用雲端環境的優勢,更輕鬆掌握、洞察自駕車數據的金礦。AWS IoT Lab 表示,

「我們從三大面向切入,協助 Turing Drive 加速他們開發流程、減少工程師例行工作,甚至將影像資料有效加值,又能確保資料安全。」

AWS 所説的的三大面向,正是 AWS IoT Lab 所提供的三項解決方案服務。首先針對工程師要排班到試營運現場,插拔硬碟下載資料的冗長流程,AWS 提供 AWS IoT Device SDK 透過 MQTT over TLS1.2 安全機制加密與 AWS IoT Core 連結,通過認證後可將終端裝置的資料傳到 AWS 雲端儲存。同時允許開發團隊從遠端,直接登入自駕車系統做韌體更新或回收數據等指令,大幅縮短 Turing Drive 在開發、調教程式的時間。

第二項服務則聚焦協助 Turing Drive 針對自駕車運行所錄製的影像,AWS 提供 Amazon Kinesis Video Streams (Amazon KVS) 服務,讓終端裝置的影像資料串流到 AWS 雲端平台,進行後續機器學習、分析處理。讓 Turing Drive 省去過去人工傳輸影響資料流程,也幫助開發團隊更便利做後續的資料加值利用。

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AWS IoT Solutions Architect Tec 介紹三項解決方案內容服務。

第三項則鎖定自駕車的資料,因為搭載光達、雷達、GPS、陀螺儀等感測器,每天每秒都在產生巨量資料,Turing Drive 透過 AWS IoT Core 進行資料彙整並集中傳送到 AWS 雲端,事後新創團隊更快梳理資料庫的數據,持續優化自駕車路線。除這三項關鍵服務,沈大維特別回應,「AWS 帶給我們技術面、架構面的協助之外,更重要是提供實作的引導,讓我們管理資料安全更有效率,把資料放到雲端儲存,再也不用煩惱地端伺服器的維護跟管理。」

Turing Drive、AWS、桃園市政府,各司其職聯手出力助攻電動自家車加速上路

Photo Credit:TNL Brand Studio
沈大維指出,電動自駕車上路的普及,須同步具備雲端數據解決方案與硬體環境的配合。

在 Turing Drive 的眼中,與桃園市政府合作在青埔導入電動巴士試營運只是開端,沈大維說:「十年、二十年後,我們認為新世代的智慧車會趨向平台化發展,一方面需要有像桃園市願意投資智慧城市硬體環境的地方政府;另一方面則仰賴 AWS 雲端方案,完善數位基礎建設來整合道路號誌資料、車輛運行資料,當這兩端同步發展之下,電動自駕車上路才會加速普及。」

尤其是自駕車數據背後隱含的商業創新,郭裕信回應說,「智慧城市治理最重要就是數據, Turing Drive 掌握的數據未來還能跟保險公司、電商導購做結合,只要資料去識別化在安全範圍下使用,相信 Turing Drive 與 AWS 兩家新創企業的創新能量,我們非常樂見有更多資料應用,搭配新興商業模式,在充滿活力的桃園市進行驗證,看見更多創新應用具體落地。」

Turing Drive 展望未來的佈局,沈大維認為自駕車的發展不會只靠一家企業單打獨鬥,未來他們將聯手產業鏈夥伴,將 AI 技術、車載設備、關鍵組件、路側設備端到端的解決方案輸出海外,放眼全球商機。他肯定表示,「AWS 雲端平台具備彈性,不斷推出新應用的價值,我們會持續與 AWS 合作,把新世代智慧車的數位基礎建設産品放在 AWS 平台一起推廣,鼓勵更多勇於築夢的新創,善用 AWS 的優勢展開創新之旅!」