挑戰Amazon Go?Panasonic攜手日本超商推出自動結帳、包裝的收銀機
挑戰Amazon Go?Panasonic攜手日本超商推出自動結帳、包裝的收銀機
2016.12.13 | 產業創新

還記得前兩天亞馬遜推出的Amazon Go無人便利店嗎?

現在,想做這件事的人似乎不僅有亞馬遜,日本的松下也在做類似的事情哦。

據華爾街日報報導,松下電器(Panasonic Coro)將推出能夠自動掃描和包裝商品的便利店收銀機,跟亞馬遜一起(Amazon.com Inc.)推動零售產業的自動化。

週一,松下電器在大阪展示了這套收銀系統,裡面有一個特別的購物籃,它可以檢測到籃子中有什麼商品,並計算它們的價格。客人將購物籃放在一個狹槽中,購物籃底部會自動滑出,然後商品跌落到下邊的塑料袋裡面,客人就可以直接取走。消費者可以用現金或銀行卡支付。

科技帶來零售業的變革

「該系統可能給整個零售業帶來變革。」與松下合作該的連鎖便利店集團日本羅森株式會社(Lawson Inc.)營運長 Sadanobu Takemasu表示,「我們目前都面臨勞動力短缺的問題。

不過你肯定很好奇,這是怎麼做到的?

其實很簡單,只需要在商品上貼上電子標籤就OK了(跟我們大學的食堂差不多,也是自動算錢的,秘訣就在裝飯的碟子上)。

此前,36氪曾報導,日本曾與舉行專家會議,研究在便利店引入「電子標籤」功能,並希望趕在2020年東京奧運之前投入使用,實現電子化「無人便利店」的計劃。

首家採用「電子標籤」的,就是上述日本三大便利店商之一的羅森(Lawson)。除了各便利店企業之外,隨後推廣至超市等,NEC和大日本印刷等收款機和標籤企業也將參加。

電子標籤可以實現「無人便利店」計劃之外,還能通過無線方式遠程讀取、存取大量訊息,方便管理庫存,也能在商品接近保鮮期時自動發出通知。

沃爾瑪早在2004年就提出採用這一技術,要求其前100家供應商,在2005年1月前向其配送中心發送貨盤和包裝箱時使用無線射頻識別(RFID)技術,2006年1月前在單件商品中投入使用。

松下正在Lawson大阪總部附近的一家Lawson便利店裡面使用這套系統。不過,目前,在把商品放入籃子之前,客人還需要自己手動掃描商品,但松下表示,明年二月,這套系統完全投入運營,因為那時候所有商品上都會有電子標籤。兩家公司計劃未來兩年在更多羅森門店配置自動結算機。

黑科技的成本有待下降

亞馬遜公司上週發布了一段視頻,介紹了利用人工智慧運作的「無人便利店」Amazon Go計劃。

在一家約167平方公尺的商店裡面,完全沒有櫃檯和收銀機,顧客只需在手機上打開Amazon Go App的QR Code,在進店的時候掃一下,然後就可以開始買買買,你在貨架上拿了商品之後,系統就會自動將它加入你的電子購物車,不想要了也沒關係,只要放回貨架就可以。走的時候,系統會自動列出您的購物清單,然後支付。這個計劃用了圖像識別、深度學習演算法以及傳感器融合技術,亞馬遜稱之為「JUST WALK OUT」(詳細技術請看此文)。

延伸閱讀:亞馬遜開超市「Amazon Go」,買東西「拿了就走」、不需排隊結帳!

松下推出能自動掃描和裝貨的收銀機,無人便利店真的要來了嗎?

看到那麼酷炫的黑科技就能想像到背後要花多少錢了吧?

因此,有36氪特邀作者認為,亞馬遜這個主要是噱頭,沒什麼使用價值,因為根本沒多少人用得起。相反,在行動支付更為普及的中國,阿里和京東等電商採用各種方法幫助商家觸網,將線上線下融合成一體,在應用方面做得更好。

即便是日本這個沒那麼酷炫的技術,也得花不少錢,36氪9月報導顯示,1枚電子標籤的成本達到10-20日元,日本經產省希望透過大規模使用,到2030年之前將成本降低90%。

對就業機會的影響

不過,松下電器和Lawson的高階主管說,他們不想徹底取消門店員工。Lawson認為,自己的便利店還是一個公共空間,鄰居之間、消費者和店員之間,都可以在這個交流。此外,他們認為亞馬遜的全自動系統可能在日本這樣的國家還不是特別受歡迎,因為很多人還是習慣使用現金。所以他們需要為不太喜歡全自動化系統的客人找解決方案。

確實有一些客人體驗後表示不太喜歡這個新方法,但在勞動力短缺的日本,這似乎是個不可避免的趨勢。而在美國,則因為新技術的發展,分析預計,僱傭售貨員的成長率將遠低於平均成長率。

延伸閱讀:Amazon GO帶來的壞消息與好消息
Amazon Go超市沒有店員,被自動化取代的基層員工該何去何從?

美國國家勞動局的數據預測,從2014年到2024年,美國收銀員崗位僅成長2%,零售從業者崗位則成長5%,所有產業平均崗位則成長7%。

一份職業預測報告指出,雖然美國零售市場在未來十年呈增長趨勢,但其中僱傭收銀員數量的成長率則可能放緩,因為大量自助服務的發展。

本文授權轉載自:36 氪

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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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