超商、超市越來越智慧化,但購物真的更加便利了嗎?
超商、超市越來越智慧化,但購物真的更加便利了嗎?

上週搭中國高鐵到深圳出差,在候車的時候,看見一個檢票口的員工在解答了一個個前來詢問乘車訊息的乘客後,終於忍不住吐槽:「高鐵票改成這樣更麻煩了。」

他說的是現在中國高鐵推行的無紙化電子票券,乘客只需要刷身份證就能進站,無需印出紙本票券,然而很多乘客卻一頭霧水,因為現在需要掏出手機才能查看車廂號和座位號,還要另外在大螢幕查詢檢票口,如果需要報銷依然要列印車票憑證,不少乘客認為這反而更加不便了。

Market2.jpg
圖/ 愛范兒

不過這種自助化、智慧化的趨勢,正在影響到我們生活的各種層面。其中就包括超市,在以Amazon Go為代表的無人零售店後,一些公司又開始推出可以自助結算的智慧購物車。

美國新創公司Caper就是其中一家研發智慧購物車的廠商,Caper的智慧購物車外形上比較接近超市中常見的購物車,不過內置了內置條碼掃描器、信用卡刷卡器,以及3維圖像辨識鏡頭和一個重量傳感器,因此看起來也更加笨重。

這款購物車能自動辨識你買了什麼東西,重量傳感器能處理需要稱量計價的物品,用戶可以透過購物車上的螢幕來了解購物情況,顧客購物完成後可透過信用卡、Apple Pay、Google Pay等方式付款,不用再排隊買單,而購物發票或收據會透過電子郵件發送給顧客。

Market4.gif
圖/ 愛范兒
Market5.gif
圖/ 愛范兒

目前Caper的智慧購物車已經美國、加拿大、葡萄牙、法國等國家的部分超市投入使用,Caper表示引入這種購物車的超市或商店,顧客訪問量增加了20%,今年8月Caper還完成了完成了千萬美元的A輪融資。

類似開發智慧購物車的初創公司還有不少,上海矽步機器人聯合西班牙robotnik公司今年4月就為韓國零售巨頭新世界百貨研發了一款智慧購物車eli。

而中國一些新零售企業也開始在門市測試智慧購物車,永輝超市在今年1月在推出了旗下的智慧跟隨購物車,而京東線下生鮮超市「7FRESH」也在這個月開業,並在店內配備了類似的智慧跟隨購物車。

與Caper的智慧購物車相比,永輝超市和京東的智慧跟隨購物車能夠根據綁定的用戶訊息和可穿戴手環來辨識顧客,並自動跟隨。

這種智慧購物車是目前零售自動化的另一種的解決方案,Caper共同創辦人貝許禮(Ahmed Beshry)認為像Amazon Go這類無人零售店的技術成本過高,很難應用到大型超市,而智慧購物車卻更加靈活。

亞馬遜去年開張的無人零售店Amazon Go,最大的特點是「不用排隊,不用結帳,沒有收銀台」,Amazon Go透過Just Walk Out技術自動檢測貨物的取下和放回,在用戶離開後才向用戶的亞馬遜帳戶發送帳單收費。

高昂的成本確實是Amazon Go擴張速度一直不快的重要原因,據悉西雅圖市中心的第一家AmaonGo門市光硬體花費就預計超過了100萬美元(約新台幣3,009萬元),而且這只是佔地面積167平方公尺的小型超市。

而比起需要掃描和辨識整間超市,智慧購物車需要照顧的空間更小,技術難度也相對更低,Caper聲稱其智慧購物車在同等面積的商店成本只有Amazon Go的1%。

超市越來越智慧,但用戶體驗未必更加便利

雖然不少超市和便利店都在將自己變得越來越智慧,但是無論是亞馬遜的Amazon Go,還是中國的無人商店,都活得不算很好。

雖然彭博社稱亞馬遜計劃在未來幾年內開設超過3,000家無人零售店,但以目前的開店速度難以實現。而中國的無人便利在前兩年收到資本熱捧後,很快就迎來了一波倒閉潮,繽果盒子、鄰家便利、GOGO小超等無人零售賽道的創業明星紛紛倒下。

Market10.jpg
圖/ 愛范兒

目前中國零售巨頭已經不把目光放在無人零售上,但依然在嘗試用技術來將部分線下零售的的購物場景數位化,阿里、騰訊、京東、蘇寧這些佈局線下零售的公司,依然在超市商場推廣刷臉支付、自助收銀、掃碼購物等技術,希望能在提升用戶體驗的同時為商戶節省成本。

無論是無人超市/便利店,還是將部分場景自助化的超市,本質上都是希望透過技術來減少消費者的購物流程,提供一種更加便利的用戶體驗。

可實際上超市、便利店很多自助化的設備,依舊沒有實現完全無人化的操作,很多超市還需要安排員工來輔導顧客如何操作自助收銀機,對於許多常逛超市的中老年人來說並不是很友善。

Market11.jpg
圖/ 愛范兒

我曾在一些超市和便利店看到這樣的場景,幾條收銀隊伍已經排起了長隊,但那些自助收銀機卻依然無人問津。在公司所在的TIT園區入口就有一家無人便利店,但平時幾乎看不到有人進入裡面購物。

這可能也是整個無人零售行業的縮影,根據一些消費者的反饋,無人超市的部分商品甚至比普通超市更貴,而且商品數量也比傳統超市要少,補貨也不夠及時。同時有超市從業人員表示,無人便利店節省了人力成本,但設備的維護的成本卻更高了。

我們常說科技改變生活,這是因為眾多科技產品讓我們的生活更加便利。目前無人超市和自助收銀系統,在實際應用中的效果往往不如預期中理想,但這不意味著這些技術都是失敗的,只是還需以更成熟的技術和更低的成本,讓商家和消費者都樂於接受。

本文授權轉載自:愛范兒

往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

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。

博弘雲端
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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓