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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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