X-STORE 2號店啟用，7-11朝一店雙區型態測試|數位時代 BusinessNext

X-STORE 2號店啟用，7-11朝一店雙區型態測試

時隔6個月，超商龍頭7-11再推出未來商店X-STORE 2號店。而2號店相比1號店除了進行服務、設備和產品結構調整，也將營業時間延長為24小時，要測試一店雙區的可行性。

設備、服務、產品結構都作調整

首先，不同於X-STORE 1號店是開在統一超商總部大樓內，2號店則是開在台北市信義區的基隆路上，也就是說，主要客群將不再是7-11的內部員工，而是一般消費者。或者更精準地說，是超過150萬名OPENPOINT會員。

除此之外，2號店的空間比1號店更大一點，約26坪，基本上1號店具備的科技設備和功能，如電子標籤、自助結帳櫃台等，2號店都有。統一超商經營企劃部部長許義雄表示，2號店主要的改變是根據先前1號店的營運情形和使用者需求，針對部分設備和服務做了調整和優化。

舉例來說，因為1號店開始對統一員工以外的一般消費者開放後，來客數有明顯成長，也突顯出自助結帳速度不夠快的問題。所以他們針對這個狀況進行軟硬體全面更新，將人臉辨識和商品結帳辨識速度提升了1倍左右。

同時他們也是在對外開放後發現，原本入口處的人臉辨識設計沒有考量到小孩子的身高，所以在2號店則是改成高低雙鏡頭設計。還有他們發現不論是不是7-11員工，包括許義雄自己一開始也都還不是太習慣人臉辨識，所以這次在2號店的入口處就新增了刷卡（OPENPOINT）通關的選項。

基本上2號店沒有淘汰任何1號店所使用的設備和功能，倒是另外再新增了和中國信託合作測試，結合指靜脈和人臉辨識的「X-ATM」。

延長營運時間至24小時，嘗試輔助大夜班人力需求

此外，2號店也有一些無關科技應用的調整，如因應門市附近有松山高中和捷運站，他們做了一些商品結構變化，如新增無印良品的貨架就是一例。另外也值得注意的是，相比於1號店只在早上7點到晚上7點開放，X-STORE 2號店的營運時間則是延長為24小時。

雖然目前多數7-11也都是24小時營業，聽起來似乎沒什麼特別，但在將X-STORE改成24小時開放的同時，他們還做了另一件事，就是要嘗試用X-STORE輔助大夜班的人力需求。更明確地說，這家X-STORE 2號店其實是從原本7-11門市切割一半而來，也就是所謂的「一店雙區」型式。

以白天來說，消費者來到這個門市，可以選擇進入右手邊有人員服務的一般門市，也可以選擇左手邊的未來商店X-STORE。但進入深夜後，原本有人員服務的7-11門市將會關閉，只留下X-STORE繼續營運。許義雄表示，即使如此，因為有補貨等需求，其實還是會有大夜班人員留守，但他們主要是希望X-STORE可以釋放人力作更有價值的事，也減輕大夜班人員的負擔。

不過統一超商經營企劃部新商機研發TEAM經理戴琪甄也表示，這樣的作法畢竟是從今天開始測試，所以之後還是要觀察實際運作情形，確認這樣的方式是否真能如預期所想像的可行。

實驗性質仍濃，暫無開設X-STORE 3號店計畫

而整體來說，雖然這次7-11將X-STORE的開店位址選在人流量大的地區，比1號店開放許多，也更接近超商的日常營運。但畢竟還是沒有碰觸到能否大量複製的關鍵成本問題，看來測試意味仍相當濃。

對此許義雄也表示，現在X-STORE的首要任務還是會先著重在找出消費者需求，以及是否能夠呈現出科技的價值感。至於投入的人力，和軟體開發以及硬體設備成本，都還沒有精算過。而目前來說，他們也還沒有開設X-STORE 3號店的確切計畫。

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。

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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