無人店很酷,但這真的是7-11要的嗎?
無人店很酷,但這真的是7-11要的嗎?
2018.01.30 | Amazon

統一超商7-11和全家便利商店兩家超商業者29日分別發表了無人店和科技概念店,而相形之下,打出無人店這個名號顯然酷炫許多,也引起更高的關注。不過回歸商業本質,無人店在話題炒作之外,存在的意義和背後重要性究竟是什麼?

亞馬遜推無人店功用一:填補線下缺口

首先,近兩年率先在全球引發無人店話題的其實是亞馬遜推出的Amazon GO,非實體零售商。而亞馬遜這麼積極投入,其實也就是因為他「生於網路」。從近幾年來亞馬遜開設實體書店、併購Whole Foods Market等舉動可以很清楚知道,他們的企圖心早已不滿足於只做線上市場,而是著眼於虛實整合的未來。

但即便今天亞馬遜市值超過6800億美元(約合新台幣20兆元),不愁沒有錢發展線下事業,但問題是,經營實體零售可不是有錢就行,因為不論是找地、找人、訓練,都耗時費力,更不是亞馬遜擅長的。因此,無人店,或者說是大幅節省人力的商店,對亞馬遜的一大意義就是可以省去找人和訓練這兩項大工程。

Amazon Go
Amazon GO之於亞馬遜來說,具有拓展線下版圖以及擴大數據取得等明確的意義。

一旦Amazon GO發展得更成熟,未來亞馬遜或許就有機會快速在全美國,甚至是海外市場大量拓展線下版圖。也因為具有這樣的未來想像空間,他們更能夠不惜成本的投入研發,以找出兼顧消費者體驗,同時又能做到最低人力需求目標的甜蜜點。

亞馬遜推無人店功用二:完整數據資產

不過這還不是唯一的原因。在將線上零售版圖吃下大半後,擴大線下接觸點之於亞馬遜的意義,是可以帶來更大量也更全面的消費者行為數據。這除了讓亞馬遜可以拼湊出更完整的消費者圖像,在商品推薦、廣告推播達到更高的精準度,同時也是加速AI發展的重要養分。

這當中很關鍵的是,亞馬遜早就已經不只是一家線上零售商,經過這些年的發展,亞馬遜毫無疑問更像一個高科技公司,具備雲端、AI、大數據分析等關鍵技術能力,也因為有深厚的科技實力當後盾,這些線下數據之於亞馬遜的價值與意義才更顯得巨大且有價值。

7-11推無人店挑戰一:可複製空間有限

回頭來看7-11推展無人商店X-STORE,兩者最大的共通性或許是人力短缺。只是7-11即便要將所有門市都改裝成無人店,天花板大概就是5000家,況且在門市改裝成本等諸多考量下,會全面推廣的可能性恐怕很低。

將商品依序放上櫃台的商品辨識區,POS螢幕即會顯示出購買商品清單.jpg
和Amazon GO可以拿了就走的做法不同,7-11還是需要消費者將商品放到結帳櫃檯。
圖/ 7-ELEVEN

但其實設計一家無人店就像是設計一支手機或一款NB一樣,今天當然可以選用最高畫素鏡頭、最強大的處理器、最輕薄的機身等,把世界上所有最頂尖的科技都納進來。但實際上推出市面的,往往都是在科技和成本間取得平衡的產品。

無人店也是如此,未來可以擴散的規模愈大,業者可以承受的成本就愈高,自然這也會牽動企業對無人店採用技術的評估與選用,而這都將直接影響用戶體驗。舉例來說,相對於Amazon GO主打的是消費者可以拿了就走,7-11無人店X-STORE還是需要消費者自己將商品擺到結帳櫃檯上掃瞄,再選擇支付方式。對超商來說這個設計可以節省人力,但對消費者的體驗卻沒有顯著加分。

7-11推無人店挑戰二:互補綜效不大

此外,除了因應未來人力短缺的挑戰,數據相信也是7-11發展無人店的理由之一。不過相對於Amazon GO可以幫助亞馬遜從擅長的線上切入陌生的線下,補上缺少的那一塊,創造更大綜效,7-11身為台灣超商龍頭,對於線下消費者圖像其實本來就有一定的掌握度,當然,透過科技的幫忙,或許還可以讓7-11對線下消費者的認識再更上一層,但加分的效果恐怕有限。畢竟在虛實整合的趨勢下,7-11真正缺少的其實是線上那塊。

況且,7-11的核心是零售,不具備亞馬遜如此強大的技術實力,也沒有廣告業務,或發展AI的計畫,而這些因素都會決定數據的價值高低。同樣地,數據隱含的價值也會影響企業願意在無人店投注的資源多寡。

商品標籤採用電子標籤_2.jpg
就算X-STORE未來無法全盤複製,當中應用的技術如電子標籤也可以單獨應用到其他門市,不過這麼一來其實也就稱不上是無人店了。
圖/ 7-ELEVEN

當然,7-11的X-STORE無人店嘗試絕對不會沒有價值,相信經過一段時間的測試、研發,未來無人店內的技術就算不能全盤複製,向外擴散,也還是可以將個別應用挑出來應用在不同情境或門市。

然而,當這些技術被拆開之後,不論是人臉辨識、人流熱點分析,或是電子標籤,那其實就只是既有個別技術的應用而已,其實與全家發表的科技概念店無異,更與無人店無關。

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
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2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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