練功2年獲韓連鎖麵包店青睞!伍豐看智慧結帳機會:落地比技術更重要
練功2年獲韓連鎖麵包店青睞!伍豐看智慧結帳機會:落地比技術更重要

2018年11月12日,天貓宣布雙11購物節透過生物支付的用戶占比首度達60.3%,宣告指紋和刷臉支付成為雙11主流支付方式。

刷臉支付在中國風風火火,視覺結帳全球浪潮來襲,台灣科技業者在超零售大戰中的角色在哪裡?

刷臉支付前,先刷物結帳

伍豐科技身為台灣收銀機(POS)開發商,經過兩年規劃與一年研發,物件視覺辨識結帳系統預計在第2季完成,韓國客戶將在7月第一波採用,歐洲客戶也積極測試中。

從敲打鍵盤輸入金額結帳、到掃碼、以至現在最新物件辨識POS或KIOSK結帳,伍豐走過POS發展史,從業者角度看結帳這件事,比消費者嘗鮮看得真實。

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伍豐開發視覺辨識POS系統,從單外接鏡頭、POS到KIOSK視覺辨識系統相當完整,供客戶選購。
圖/ 王郁倫攝影

伍豐的產品包括值班人員指紋辨識登入、人臉辨識登入,到最新的商品影像辨識結帳系統,冷眼旁觀無人商店從兩年前熱鬧登場,到今年初實驗店落幕,「辨識概念大家都要做,但目前沒有真正落地的,」伍豐產品規劃處協理彭禾夆說。

無人商店造價不斐,連POS機上的光學式指紋辨識模組也比臉部辨識模組還要貴,容易因人手觸摸熱感應紙碳粉髒污而損壞,這是外界想像不到的現實面,只有長期在零售第一線戰場才能體會。

為了讓客戶容易導入光學鏡頭辨識系統,伍豐開發AI鏡頭系統及3D轉盤,透過分公司協助客戶將所有商品錄製30秒3D影像檔回傳總部,建立資料庫後,將畫面切割成12-14個圖片檔、利用特殊算法進行混搭AI訓練,目前歷時4-6週時間,未來要進一步縮短,讓客戶更新菜單或商品時,可以快速更新結帳系統。

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伍豐產品規劃處產品協理彭禾夆表示,許多新創開發視覺辨識技術,但如何在零售業落地才是關鍵。
圖/ 王郁倫攝影

彭禾夆說,利用鏡頭搭配辨識引擎與伍豐開發的運算主機,鏡頭辨識系統不僅可以讓結帳員人臉辨識登入,主機也能一對五支援舞台視覺結帳收銀機辨識商品,客戶要買外掛鏡頭或KIOSK整機,都能隨需求組合搭配。

除了速度,企業主更想「防損」

至於什麼樣的業別會要商品辨識結帳?伍豐目前鎖定麵包店、自助餐、超市生鮮部門三大領域,第一波採用的韓國客戶就是連鎖麵包店,過去客戶要端著麵包盤等結帳,等輸入完金額後,店員才開始包裝,未來當POS系統可視覺估算麵包金額、消費者自行刷卡或感應支付時,店員已開始包裝麵包,加速排隊人龍消化。

彭禾夆說,客戶希望用視覺辨識結帳目的有三個,首先是節省週期性人力,讓員工可以做其他服務;其次是「防損」,避免人員結帳時刻意把「腰果」輸入成「花生」圖利,消除企業主收入短少疑慮;第三個目的才是加快結帳速度,彭禾夆強調,物品辨識結帳不是取代人結帳,是扮演協助角色。

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麵包店成為視覺結帳最熱門應用零售店之一
圖/ 王郁倫攝影
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伍豐開發視覺辨識系統,採用英特爾與輝達晶片搭配,主機可以一台控制五台POS機。
圖/ 王郁倫攝影

但要讓辨識系統落地,更關鍵是如何跟客戶的既有收銀系統結合,並設計一套可行的流程,讓店家所有店面都能導入,長期能更新產品,而這一段,也極可能是現在無人商店無法大量推動的關鍵痛點。

彭禾夆分析,砸百萬重金開一家無人商店實驗店沒問題,但要複製到所有店面,考慮的問題太多,包括流程、產業特性、成本,也因此,便利商店會被無人商店取代嗎?彭禾夆認為不會,「便利商店賣的是服務跟人的溫度,但單純結帳這件事價值其實很低,人可以花時間做其他提升價值的事。」

打造智慧收銀系統,演算法靠合作

將AI演算法應用在支付過程,已是不可逆的大浪,一堆新創投入視覺辨識演算法開發,彭禾夆老神在在,他指出,伍豐會專注開發中介軟體及辨識引擎,讓客戶可把收銀系統串連物件辨識應用,連結到雲端後台,演算法則與同業合作,這一端伍豐不會自己投資。

身為支付系統開發商,從伍豐的眼中所看到的智慧結帳,怎麼落地比技術本身更重要,演算法不斷更新,辨識率可以好再更好,但落地的關鍵在「懂」零售流程,做好圖資收集、建立SOP,建立雲端管理平台。

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伍豐產品規劃處產品副理胡漢糧表示,最初視覺結帳系統的念頭,是日本客戶提出能否辨別飲料水位深淺作為結帳判斷,逐漸成熟而來的。
圖/ 王郁倫攝影

彭禾夆說,伍豐下一步是要做數位看板系統,讓客戶隨需要增購,以月租費或流量方式收取費用。

目前中國永輝超市也傳在內測視覺辨識結帳流程,搭配磅秤計算水果金額,未來全球大型賣場或許都將導入視覺結帳,「時薪高的國家都有意願嘗試,」伍豐產品副理吳漢糧說。

回憶兩年前,伍豐的一位日本客戶提出需求,希望伍豐能協助開發一套辨識結帳產品,讓每天只有1小時用餐時間的小學食堂,能快速消化瞬間塞爆的結帳人潮,日本客戶甚至提出判斷水杯內水位深淺計算大小杯飲料的需求,伍豐因而發現視覺辨識結帳的價值,透過一年的練功,伍豐期望從一台一台賣斷的傳統收銀機業者,搭上智慧零售的大浪,轉型為AI POS服務商。

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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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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