販賣機終於可以買酒了!台灣導入區塊鏈驗證創全球首例,最快這兩地可以體驗
販賣機終於可以買酒了!台灣導入區塊鏈驗證創全球首例,最快這兩地可以體驗

「智慧販賣機」是國內四大超商,在今年共同的關鍵字,少了人工盤點存貨,清點營收、銷售的數據自動勾稽到鄰近的超商門市,是替超商經營加值的秘密武器,校園、辦公大樓、百貨公司,都能見到販賣機蹤影。

不過,受限於身分認證技術,市面上的販賣機不能販售菸酒,在文創園區、Live House、河濱公園想要來杯啤酒,無法在販賣機購買,仍必須靠人力設攤販售,這樣的痛點很快將成過去式。

區塊鏈新創BiiLabs,與業安科技 (Yallvend)、數位身分股份有限公司(AuthMe)創下全球首例,結合區塊鏈與數位身分認證技術,讓傳統販賣機一秒升級,即便是無人販賣機,也能把身分驗證做到滴水不漏,販賣機經濟將迎來更多新商機。

日、德販賣機賣菸酒,身分認證仍存在漏洞

從國際案例觀察,目前日本、德國都能在販賣機販售酒類與香菸。以日本來說,符合購買菸酒的法定年齡,就可以申請一張身分驗證的實體卡,只要有這張卡,就能在販賣機買菸;德國則是透過護照、身分證、駕照等證件,讓機器驗證購買資格。

不過問題來了,無論是證件、購買憑證,販賣機都沒辦法辨別購買者是否是證件擁有者,兒子拿爸爸的證件、跟年長的朋友借證件,一樣都能購買成功,現行的身分認證機制,仍存在很大漏洞。

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目前日本、德國都能在販賣機販售酒類與香菸,但是現行身分認證機制,仍存在很大漏洞。
圖/ google

區塊鏈新創BiiLabs 與業安科技 (Yallvend)想出了一個方法,他們將BiiLabs的去中心化身份識別(Decentralized Identifiers;DID)技術,結合AuthMe的專利e-KYC解決方案,與業安販賣機升級模組整合,販賣機若販售須受購買年齡規範的產品,就能導入這套模組,一秒升級成具備數位身分驗證功能的販賣機。

販賣機結合數位身分認證,創下全球首例

BiiLabs透過DID技術,結合AuthMe的e-KYC解決方案,讓販賣機得以用數位化的方式做身分驗證,這樣的作法是全球首例。

第一要進行去中心化身份識別(DID),消費者必須先做「認識你的客戶(Know your customer:KYC)」,簡單來說就是驗明正身。消費者必須對護照拍照,接著感應護照上的IC卡,最後再用手機對本人拍一張照片,完成以上程序後,就能取得DID的KYC。

過去販賣機做身分驗證,最大的問題就是無法辨識站在販賣機前面的這個人,是不是證件擁有者。業安科技執行長黃建堯表示,當要購買時,透過掃碼登入系統,用手機進行人臉辨識,當系統確定是本人後,手機會回傳至販賣機,站在機台前的這位消費者符合購買資格,才會扣款給產品。每次購買都需進行人臉辨識,只要網路順暢都能在1秒以內完成身份驗證。

區塊鏈新創BiiLabs,與業安科技 (Yallvend)
當要購買時,需透過掃碼登入系統,用手機拍一張自拍照,當系統確定是本人後,手機會回傳至販賣機,確認購買者的資格。
圖/ BiiLabs

為確保身分不被竄改,手機進行身分驗證時,會產生專屬序號並簽章,在驗證確認前,透過API提供帶有時戳(time stamp)的電子收據,將ID身份、購買日期與地點傳回至販賣機。黃建堯認為,除了確保販賣機不會收到任何個資,又能確認購買人的真實身分,比起現行的機制都還要完善。

為了避免人臉辨識過程,有造假的可能及漏洞,AuthMe執行長李紀廣表示,從晶片證件取得包含年齡、照片等資料,全都受到數位簽章所保護,並無法被竄改,每次進行人臉辨識時,會檢查照片之數位簽章是否吻合。

AuthMe所提供的技術,除了驗證晶片證件資料及人臉辨識之外,更重要的是會透過AI進行活體辨識(Liveness Detection),來杜絕惡意使用者利用照片、影片甚至是3D列印的頭像對系統進行欺詐,進而將使用者身分驗證做到滴水不漏。

華山、松菸搶先實驗,逛展時體驗微醺暢快

菸酒在世界各國都是較為敏感的產品,尤其每個國家的法規、實體證件、仿偽特徵、資訊位置都不相同,要如何將數位身分驗證技術,轉移到不同國家的硬體周邊,是團隊在研發技術時,最主要的挑戰。

數位身份的概念,近年逐漸被各國政府接受,尤其販賣機、無人商店等新興商業模式的演進,BiiLabs共同創辦人暨執行長朱宜振認為,建立完整驗證機制絕對勢在必行。結合DID身份認證的智慧販賣機升級模組,是基於IOTA Tangle網路的分散式帳本技術,將資料儲存至區塊鏈中,能夠應各國政府數位身份認證的差異,進而降低業者開發成本。

華山1914文化創意產業園區_官方 FB
黃建堯透露,當技術開發完成後,計劃明年第一季在華山、松菸申請實驗場域。

一旦身分認證的問題可以被解決,這意味著,無人銷售的商業模式,將迎來更多可能性。黃建堯透露,當技術開發完成後,計劃明年第一季在華山、松菸申請實驗場域,並與幾個專注在特色啤酒的新創合作,推出具備數位身分驗證功能的販賣機,屆時,在文創園區優游漫步時,也能透過販賣機感受暢飲啤酒的快感。

責任編輯:陳映璇

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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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