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。

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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。

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圖/ 愛范兒
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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。

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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。

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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

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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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