身著皮卡丘服裝也認得出!Amazon Go進步神速,無人超市就要代替傳統商店了嗎?
身著皮卡丘服裝也認得出!Amazon Go進步神速,無人超市就要代替傳統商店了嗎?

在2016年末,知名電商品牌亞馬遜提出了名為Amazon Go的「無人超市」概念,目的是讓亞馬遜出售的商品不再局限於線上,而是透過另一種新穎方便的方式進行實體零售,希望透過「無人」的概念來重塑實體店的零售方式。

在亞馬遜雄心勃勃地提出這個概念不久後,首家Amazon Go的示範店便在美國華盛頓州的西雅圖開始測試。「無人超市」一時間也讓Amazon Go這個概念成為了大家津津樂道的話題。這家超市沒有一個員工,貨架佈置了多種傳感器(攝影機、重力傳感器、紅外傳感器、藍牙發射模塊等),付款則全靠顧客自己動手,直接透過手機在線上確認支付就能夠完成交易。

字面上看,Amazon Go這個概念聽上去確實很完美,亞馬遜還專門做了一支廣告。從影片來看,Amazon Go的確能創造一種「進門刷卡(相當於登入)、選購商品(感應器透過商品上的標籤自動記錄你所選商品)、出門付款(透過線上支付)」三步方便又瀟灑購物過程。

進店取貨、出店付錢。
圖/ YouTube
貨架上裝置著傳感器。
圖/ YouTube

但是,這段話的第一句為什麼會加上「概念」兩個字呢?因為,它在目前真的只存在於「概念」這個階段。

《華爾街日報》 在今年3月的報導,位於西雅圖的首家Amazon Go示範店在開業之際遇到了一個十分尷尬而重要的問題,進行測試支付環節時出現了傳感器方面的故障:

「當商店內人數超過20人或『過快』拿起部分商品時,Amazon Go商店內的追蹤裝置將無法追蹤消費者與商品。」

換而言之,實現Amazon Go的「無人」概念前提需要依賴大量的傳感器支援,而且一環扣一環的信息傳輸環節要有著99.99% 的準確率,否則這會給商店或消費者帶來不必要的經濟損失。

今年3月的這次測試失敗後,亞馬遜將Amazon Go商店從「公測」轉為「內測」,在亞馬遜總部辦公樓一層開設了僅對員工開放的Amazon Go商店。商店規模與現在的便利店大小相似,主要販賣小吃、飲料等商品,員工可直接刷卡進入,購買後透過手機應用程序進行支付,即可完成交易。

經過7個月的調試和改良後,Amazon Go的檢測能力已經得到了顯著提升。據彭博社在11月15日發表新聞稱,某一天有三位亞馬遜的員工身穿皮卡丘的衣服在Amazon Go內拿了幾份三明治、飲料和小吃以測試系統的檢測性能。但最後即便是他們身穿著皮卡丘的服裝,系統也能準確地判斷出他們的身份,並要求透過亞馬遜帳戶付款。

Amazon Go這次的進步讓大家看到了「無人超市」將要到來的希望。與此同時,從今年中旬亞馬遜在歐盟、英國透過Amazon Go超市商標結果看,亞馬遜的戰略版圖將不止於北美地區。

說起「無人商店」,不禁讓我想起一個話題:

  • 「無人商店」在未來能否替代傳統的「有人商店」地位成為主流?

首先,「無人商店」在未來或許是個趨勢,但現在不會普及。

實際上,中國有不少「無人便利店」在營業,所用的是較早期的RFID (無線射頻)識別方案。即,使用微信掃碼進入商店、選購帶有識別標籤的商品後、站在出口的指定位置給識別系統批量掃描商品,然後支付離店。缺點也很明顯,它是透過標籤來識別價格的,除了每個標籤都需要商家額外花費外(每個標籤成本約0.5元人民幣),也容易被不法分子所篡改、毀損。

中國無人商店Bingbox付款(RFID)識別演示。
圖/ 愛范兒

Amazon Go的多傳感器方案要比RFID更加周全,同時也能給亞馬遜提供大量的用戶消費信息收集,了解消費者的喜好去改良營運策略,但實施成本也會更高。同時,這套方案為亞馬遜獨家使用,短期內不會在全球普及。「無人超市」無論在商家或消費者角度看都需要花費較大的成本,短期內「無人」並不會取代或影響到傳統超市的經營模式。

Amazon Go支付方式演示。
圖/ YouTube

其次,識別系統仍有改良的空間。無論是RFID還是Amazon Go都有著明顯的缺點,防盜、成本控制問題局限了「無人超市」僅適用於容易人工後台管理的「便利店式」鋪面,所售商品的價值也受到了盜竊風險的限制。傳統商店的優勢在於商品能得到及時的整理和售後處理,以及帶來必要的導購指引。

所以,「無人」的概念能夠給商家帶來低人工成本的解決辦法,但在未來短期內傳統超市依然會比「無人商店」要更受歡迎。

總體而言,「無人」的概念能夠給商家帶來低人工成本、更高利潤回報的營業模式,但在解決防盜、技術成本之前,傳統超市依然會比「無人商店」要更受歡迎。如果說「無人商店」能夠在未來1~2年內「取代」傳統商店,我認為未免說得太過了。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #亞馬遜 #無人店
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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