消費體驗再提升!大潤發與台大、政大學生合作,啟動測試找貨App
消費體驗再提升!大潤發與台大、政大學生合作,啟動測試找貨App
2016.05.13 | 科技

走進大賣場,你是否也常為了找特定商品而搞得自己暈頭轉向?為了提升消費者的實體購物體驗,大潤發中崙店與台政大學生團隊合作開發找貨App,並在今(13)日舉辦「大潤發創新之夜」,邀請80位民眾參與體驗。大潤發公關郭建志表示,大潤發預估在今年內完成App測試和評估,如果一切順利,明年至少會有一家分店會完成全面佈署,未來也計畫在全台22家分店鋪設相關設備。

大潤發中崙店店總袁慶昌表示,經由顧客意見調查後發現,一般消費者在大型量販店購物時,會希望能一次買足所有產品。可是因為賣場中的商品多、空間大,因此消費者常常找不到自己想要的商品,「有七成民眾會問店員商品在哪裡」,因此決定和政大數位內容學程師生合作,開放賣場中的家電區給學生測試。而這也是大潤發首度和學生團隊合作。

大潤發中崙店家電區
圖說:大潤發中崙店開放賣場中的家電區供學生團隊測試。圖片來源:顏理謙攝。

本次專案負責團隊是由來自政大、台大、東海工設、伊利諾香檳分校等校共8位學生組成。政大傳播系學生傅崇瑀說明,團隊先建立賣場立體模型,模擬計算出訊號較不受干擾的位置,並架設約40枚Beacon晶片。接著,訊號源會自動依訊號狀況和品質,動態調整發送頻率和內容,讓消費者更快找到商品。未來還計畫加入「慾望商品清單」功能,讓消費者在家中就先挑選想購買的商品,進到賣場後再依導航找到商品位置。若不計App開發成本,本次使用晶片材料成本估計約台幣4萬元。

圖說明
圖說:由台政大學生團隊開發的找商品App。圖片來源:顏理謙攝。

圖說明
圖說:由台政大學生團隊開發的找商品App。圖片來源:顏理謙攝。

政大財政系學生蕭妤如表示,大賣場存在很多年,但是購物模式一直沒有太大改變。透過App虛實結合,不只可以帶給消費者全新體驗,也能讓賣場了解消費者的購物軌跡。經過團隊實際測試之後發現,家電區的貨架高度比一般貨架低,藍牙阻絕性也比較低,進而影響定位精準度。此外,貨架與貨架之間的走道寬度也會影響精準度。目前誤差範圍在1到5公尺之內。

大潤發公關郭建志指出,由於App找貨功能是以Wi-Fi為基礎,因此透過學生團隊的測試,可以幫助賣場找出Wi-Fi訊號不佳之處。另外,App要如何跟賣場的商品資料庫連結,也是大潤發需要再研究調整的部分。

為了實際測試功效,大潤發中崙店邀請80位民眾分批參與活動。使用者只要透過事先安裝好「尋寶遊戲」App的手機,並循著App指示在找出指定的3樣商品再掃描條碼,就算完成任務。

郭建志指出,除了學生團隊之外,大潤發也同步和其他商業團隊洽談,預計今年內完成評估,最快明年開始佈署。如果全台22家分店都佈署完成,估計可以提升整體營收5%,每年增加約20億元業績。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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