沃爾瑪挑戰亞馬遜的秘密武器：每間門市都是物流中心！|數位時代 BusinessNext

門市兼倉儲，沃爾瑪：為最後一哩物流找到解決方案

美國的3.2億人口裡，有90%的人住在距離沃爾瑪門市15公里內的距離裡。曾任沃爾瑪首席技術長的Jeremy King說，對電商來說送貨是最昂貴的成本。而沃爾瑪遍布全國的實體門市如果能變成物流倉儲，那會大大改變整場賽局，為最後一哩物流（last mile delivery）找到最好的解決方案。

倉儲化的實體門市有著很多優勢，除了門市密度高使消費者不論是採取送貨或自行到店取貨的任一方式都相當方便外，沃爾瑪也不斷優化送貨與取貨的流程。在送貨方面，除了自行雇用貨車司機外，沃爾瑪也在去年9月宣布與外包的獨立司機網絡合作，招募兼職司機來送貨。在取貨上，沃爾瑪在店面裡建立大型的取貨櫃方便消費者使用。雖然亞馬遜也有類似的服務，但沃爾瑪的好處在不用另外花錢租借別人的店面空間來架設取貨櫃，大大減少了成本。

對於懶得進店裡自己挑商品的消費者來說，沃爾瑪也提供「代挑」的服務，這些幫忙挑選商品的員工會透過特製App上的最適路徑規劃，找到最有效率的路線拿到消費者下訂的所有物品。每個進行代挑服務的員工可以一次處理到8個訂單，包括一共50到100個不同品項。而路徑規劃也會協助他們先把較重的品項如罐頭等優先放進袋中，再把麵包、雞蛋等較輕、易碎的品項放在最上面。蒐集完所有品項後，該員工會和消費者在指定區域會合，並協助將商品放入後車廂裡。

不怕存貨不足，沃爾瑪用智慧科技應戰

然而，去中心化的物流配送，最擔憂的就是存貨不足。King表示，保持存貨水平一直是沃爾瑪的一大難題。他們設計了許多配套方案來預估出貨量以及加速補貨流程。舉例來說，針對固定消費者，沃爾瑪透過機器學習的演算法來預測他們每週會買的商品，避免存貨不足的窘境，因為根據沃爾瑪的統計，有85%的消費者購買的東西和上週是一模一樣的。

此外，沃爾瑪也將智慧倉儲的技術直接引進一般門市。他們有裝設攝影機的機器人隨時巡邏各條走道，一旦發現架上缺貨，除了向店員傳送警告外，也會直接向後方倉庫負責管理傳輸帶的機器人傳送訊號，讓他能將缺貨的商品優先擺上傳輸帶，讓補貨流程更加完善。

在未來，沃爾瑪更計劃在某些門市旁直接設立倉庫，將熱門商品統一存放，讓進行代挑服務的員工可以花更少的時間挑撿商品，只有在遇到一些冷門商品如廚房用具等訂單時，再回到主店面裡拿取。

即便這些新的嘗試不一定代表沃爾瑪能穩坐零售冠軍寶座而不受亞馬遜影響，這些新科技的應用與虛實整合已經使沃爾瑪去年度的線上銷售成績增長了40%。雖然去中心化的物流需要大量資本跟規模化的發展才有辦法達成，但這種新的配送模式是否會在美國成為趨勢，值得再繼續觀察。

在生成式 AI 驅動下，新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式，也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革，台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能，不僅積極布局 AI 應用，更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流，日前，TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會（DTA）舉辦「AI in the Newsroom－TVBS轉型實戰分享」發表會，現場匯聚媒體與科技領域專業人士，從實務案例出發，深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式，共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎，重新定義數位時代的媒體影響力。

從「人」出發：從超級個體到超級組織，啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示，早在生成式 AI 浪潮成形之初，TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部，專責 AI 應用開發與轉型推進，更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議，確保決策與執行節奏高度一致，並進一步盤點出「人、流程、科技（PPT）」三大轉型關鍵，逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看，TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標，提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中，超級個體指的是能善用 AI 工具的記者，例如：透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌，透過與 AI 的分工協作，不僅提升產出效率，也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯，便進一步形塑出超級組織，透過 AI 全面提升團隊的數位戰力，成為 AI Native（AI原生）媒體組織。TVBS 的願景是，讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent，負責資料處理與初稿生成，而人扮演總編輯角色，負責內容品質與倫理把關。如此一來，不僅能實現全天候、高頻率的內容更新，更可透過多 Agent 協作，同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容，實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發：讓AI嵌入新聞產製，縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看，AI 唯有真正嵌入新聞產製流程，才能發揮最大效益。然而，哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑，往往只有第一線新聞人最清楚。為此，TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊，並由主管從日常工作情境出發，親自示範 AI 應用，讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升，進而翻轉「不好用」的既有印象，吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調，「AI不是要把新聞人變成工程師，而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此，這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員，從使用者視角出發，與工程師並肩協作，以使用情境取代傳統規格書，讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點，進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用，整體作業時間平均縮短逾三成。同時，新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制，持續提出痛點及回饋使用經驗，推動產品快速迭代。

另一方面，TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」，各部門同仁由日常工作中的痛點出發，發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案，讓 AI 逐步成為組織共通的語言，不僅有效提升工作效率，也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發：打造混血系統 AI WIZE，讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看，如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代，成為關鍵課題。為此，TVBS 提出混血系統概念，由新聞人與 AI 部門協助，共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明，AI 技術迭代速度極快，若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式，不僅溝通成本高、也難以快速及時優化，容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具，在產出結果不穩定的情況下，使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節，反而會增加時間成本，使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境，TVBS 在開發 AI WIZE 時，結合系統化與人才混血兩大策略，由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管，而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景，並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能，同時透過持續回饋機制，讓 AI Agent 不斷學習與優化，使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調，人機協作不是選擇，而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型，打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力，並以自身實踐經驗為基礎，帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力，重新定義媒體的「真實」價值，開創新聞產業的 AI 新時代。