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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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