自助結帳機、無人貨架都有!零售龍頭們導入科技百花齊放,一張圖盤點戰力
自助結帳機、無人貨架都有!零售龍頭們導入科技百花齊放,一張圖盤點戰力

2016年末,Amazon GO發表智慧無人商店技術方案,掀起全球對於實體零售導入先進門市科技的熱烈討論,也推動大量技術廠商與創投機構關注並投入零售場景科技的應用與研發,為長期以來被視為傳統產業的實體零售業帶來百花齊放的技術開發及投資盛況。

未來流通研究所篩選6項在台已獲得多數零售領導企業正式採用並進入規模化應用的技術類別進行綜整分析,包括第3&4代POS系統、自助結帳機/KIOSK、數位電子看板、電子標籤/多媒體貨架、能源管理系統以及OMO雲端整合平台,同時盤點在門店技術應用上具指標性的超商、超市、量販與專賣業者導入現況、採用動向、主要技術供應商脈絡等資訊,繪製零售業「門店科技」產業地圖,做為觀察台灣零售業門店科技應用的重要參考基礎。

台灣零售業「門店科技」產業地圖.png
圖/ 未來流通

智慧POS系統+自助結帳機/KIOSK:功能快速進化,普及率持續提高

零售業實體門店核心經營系統的銷售時點系統(Point of Sale, POS)為眾多實體零售企業展開數位化轉型進程的第一步。

在成熟的IT技術支援下,目前已發展出功能大幅躍進的第3&4代POS,以及深受中小企業青睞的雲端POS及行動POS。以下說明主要超商、超市、量販與專賣業者導入現況:

① 智慧POS: 大潤發、三商家購(美廉社)、遠東愛買、誠品生活採用振樺、飛捷、鴻翊等大型本土POS廠商解決方案;屈臣氏POS系統與自助結帳機均採用其全球科技合作夥伴迪堡多富(Diebold Nixdorf)產品。超商領域中,與7-11、全家各據一方的競爭態勢相同,門店技術供應商亦分由富士通與NEC提供。7-11採用之POS系統、自助結帳機、KIOSK均由NEC供應,雙方進一步合資成立統智科技;全家則與富士通於多項技術領域展開長期合作,除POS、自助結帳機與KIOSK外,在電子標籤、智慧貨架、數位看板等應用項目中亦密切配合。全聯門店POS及自助結帳機同樣採用富士通解決方案,做為發展實體電商模式的基礎。

② 自助結帳機/KIOSK: 家樂福旗下274家門市共計導入逾800台自助結帳機,建置數量遙遙領先;大潤發於全台22家門市全數導入自助結帳機,使用人數占整體來客數超過20%。KIOSK在超商門店中擁有極高普及率,為實體零售場域與數位生活服務終端串接的指標範例。其中7-11推出的ibon便利生活站為全台覆蓋率最高的KIOSK機台,其多媒體終端平台服務由安源資訊提供。

台灣深厚的技術基礎孕育出多家在全球擁有高市佔率的大型POS廠商。近年業者在產品開發與銷售上積極轉型,透過場域專案與軟體加值提升獲利表現,例如飛捷科技目標於2028年將軟體營收佔比拉高至50%。

指標性業者的轉型發展勢必影響零售場域端應用情境,加上疫情帶來的不確定性,台灣零售企業後續在POS系統、自助結帳機/KIOSK等關聯設備的導入與應用上相當值得關注。

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圖/ 賀大新 / 攝影

數位看板+電子標籤/多媒體貨架:應對勞動力不足與消費者期待,市場滲透率穩定攀升

數位看板已突破簡易型單向多媒體內容播放功能,結合觸控、聯網、鏡頭感測辨識等技術應用,並提供查詢、販售等服務功能。近年業者進一步推出網管型架構與互動型數位看板,可透過遠端主機實時掌控各端點數位看板播放內容,甚至具備收集消費者收視與動線足跡等功能。

電子標籤(ESL)方面,台灣以門店面積較大、商品種類眾多的超市、量販為主應用場域,部分智慧倉儲、工廠亦有導入。由於目前滲透率仍較低,因此被認為具備由單店導入擴大至區域佈點的巨大成長空間。以下說明主要超商、超市、量販與專賣業者導入現況:

① 數位看板: 2020年全聯與鴻海雲智匯展開合作,於全台門店安裝數位看板解決方案;全家與富士通及創利空間合作;7-11與前線媒體PilotTV合作打造自有數位聯網電視OPEN!CHANNEL;友達旗下創利空間與美廉城超、心樸市集、誠品、Tomod‘s、SOGO、Uniqlo等多家知名零售企業合作;威盛電子切入京站、微風百貨、新光三越、三創生活園區、IKEA新莊等零售場域。

② 電子標籤/多媒體貨架: 全聯導入上萬個SES Imagotag電子標籤與14組多媒體貨架標籤,建立台灣首家智慧超市店型;漢朔科技電子標籤切入大潤發與7-11 X-store;寺岡科技提供美廉城超、心樸市集、遠東愛買、誠品知味市集等電子標籤解決方案;棉花田生機園地於旗下69間門市安裝振曜科技5.2萬個小型ESL。

從供應面觀察,可以看到友達、群創等大型面板廠近年積極搶進展場與廣告等大型顯示看板場域商機,應用系統整合出貨策略拉高銷售價格與獲利空間。其中友達進一步分割通用顯示器及公共訊息顯示器事業成立子公司達擎,於智慧零售、醫療等市場提供完整解決方案,2021年營收達400億元。

電子標籤方面,元太科技指出,目前全球ESL平均滲透率僅約5%,2022年後將進入高成長期,滲透率有機會攀升至20%~30%。受到導入成本降低及勞動力成本增長的多方推進,台灣零售企業電子標籤滲透率也將逐年提高。

中信金控
圖/ 中信金控

能源管理系統(EMS)+OMO雲端整合平台:應對環境挑戰與產業趨勢,企業導入腳步加快

能源管理系統(Energy Management System, EMS)將電力配送系統與資通訊技術結合,協助企業評估各項用電設備耗能情形、發覺異常狀況及精確掌控能源成本。過往導入EMS企業類型多以高耗能製造業為主,近年逐步擴及至零售、餐飲、物流等服務業領域。

此外,涵蓋全通路會員管理、線上線下運營管理優化、電商平台&APP建置、多元支付工具整合、雲端大數據分析等功能的OMO雲端整合平台近年受到不少企業青睞。部份企業甚至成立專責事業部門,以自建方式發展OMO全通路整合功能。以下說明主要超商、超市、量販與專賣業者導入現況:

① 能源管理系統(EMS) :2020年全家便利商店EMS與IoT設備監控管理系統合計裝機率達90%,評估每年可節省近億元電費;屈臣氏採用施耐德電機數據管理系統,主動監測環球業務能源消耗。

②OMO雲端整合平台: 全聯、全家、寶雅等與91APP合作,由初期線上電商平台建置、app開發擴大至結合線上線下銷售循環的深度合作;三井Outlet、遠東愛買、遠東百貨、SOGO、新光三越、SKM Park、京站、家樂福、誠品生活與騰雲科技合作;一之軒、麗嬰國際、阿舍食堂等業者與CYBERBIZ合作;自行建置OMO平台的業者以統一超與屈臣氏為代表,其中統一超旗下AI數位群於2020年重新架構OPEN POINT熟客生態圈系統,串接16家通路線上線下消費資訊。

受惠於政府政策對於企業碳足跡與溫室氣體排放、用電管控、積極推動再生能源等措施及要求,加上企業本身對於能耗監測、能源自給自足等標準提高,零售企業能源管理系統安裝需求量穩步提升。

研華科技、明基能源、中華電信、遠傳電信、台達等企業均在多年實務經驗支持下開發出EMS系統;OMO雲端整合平台方面,主要供應商包括由線上開店平台發展至線下營運整合的91APP、CYBERBIZ,以及自線下技術系統轉型的騰雲科技等。此外,通訊軟體商LINE與開店平台商SHOPLINE近期亦積極發展OMO全通路整合解決方案,例如LINE推出LINE熱點功能,SHOPLINE則併購零售POS系統商WAPOS,協助客戶規劃全通路銷售方案。

本文授權轉載自:未來流通研究所

責任編輯:傅珮晴、吳秀樺

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關鍵字: #零售業
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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