邊緣AI(Edge AI)是什麼？藥局導入它，銷售量增加1.6倍！|數位時代 BusinessNext

邊緣AI是什麼？藥局導入它，銷售量增加1.6倍！

CES 2024上首次出現了專門展示邊緣AI技術的展區，事實上，目前也有零售業者正積極導入邊緣AI來完成數位轉型。邊緣AI是什麼？為何零售業會需要它？

大幅降低能耗，邊緣 AI 預計將被大幅使用

與在雲端進行學習的雲端 AI 不同，邊緣 AI 的最大特色，就是直接設置在智慧型手機、相機等電子設備中，在沒有通過「雲端」數據中心的情況下，於設備內進行運算、處理。目前業界多期待能將邊緣 AI 應用在自動駕駛汽車和工業用機器人等領域。

尤其在 ESG 概念興起後，邊緣 AI 將更被看重。相比之下，雲端 AI 消耗大量電力，尤其隨著生成式 AI 的普及，雲端 AI 要計算的數據愈來愈繁雜，當有更多資料要傳輸時，電力消耗也將更甚以往，增加的二氧化碳排放量對自然環境的影響將更加嚴重。此外，目前雲端 AI 需大量使用 GPU，也讓其短缺、供不應求，使生成式 AI 的發展出現瓶頸。因此，無論從哪個角度來看，邊緣 AI 的角色都將日益吃重。

跟雲端 AI 相比，邊緣 AI 成本低且低延遲

目前無論在超市、藥局、便利商店，設置數位招牌的店家正在增加，但目前大多是採雲端 AI 系統，透過連上網路，去製作或管理螢幕上所顯示的內容。不過，最近可能也有消費者發現，有些品牌開始出現了配備 AI 相機的數位招牌，它能藉由辨識使用觸摸螢幕消費者的的特徵和行為，來推播不同的內容。這是邊緣 AI 進入零售業的第一步。

零售業導入邊緣 AI，其實有不少好處。過往在雲端 AI 的使用上，必須將可識別的個人訊息（如臉部）發送到設備外部的雲端伺服器去分析，但此舉在歐盟 GDPR（一般數據保護規則）上已明確判定為違法，而邊緣 AI 則無需發送這些訊息，在保護個人隱私方面較有優勢。

另外，在雲端 AI 中，由於店內的數位招牌必須傳送大量數據上雲，也就提高了通訊成本，設置分析的伺服器也會產生一筆額外的開銷；至於邊緣 AI ，則僅需將必要的數據發送到雲端，其他大多在設備內部處理好，大大降低通訊成本。除此之外，雲端 AI 傳輸過程的不穩定，可能讓數據呈現出現延遲，邊緣 AI 就能避免此問題，實現低延遲。

總的來看，從現場設備收集數據，再將大量數據上傳到雲端由 AI 進行分析，然後把結果傳回現場設備呈現，無論從成本或是隱私角度，都不太現實，因此邊緣 AI 在零售業的應用趨勢被認為將不可逆。

札幌藥局靠邊緣 AI 讓行銷更精準

日本目前較著名的邊緣 AI 應用案例，就是北海道連鎖藥局札幌藥妝設置的 AI 相機。過往安裝 AI 相機的費用各有不同，但平均每家店都需花費 30 萬到 40 萬日圓（約新台幣 6～8 萬），這還不包含通訊費用、用來解析影片的雲端伺服器的使用費等運行成本。相較之下，邊緣 AI 因為等於只安裝相機，降低導入成本，也大幅降低運作成本，讓無論是大品牌，或小市場的門市，都有能力負擔。幫札幌藥局設置超過 100 台 AI 相機的解方供應商 AWL 執行長北出宗治表示：「我們在擁有約 200 家店鋪的札幌藥妝，將成本控制在裝設雲端 AI 商店的一半以下，有滿滿的成就感。」

北出宗治指出，裝設 AI 相機「札幌藥局可藉其識別來店客戶的屬性、在數位招牌前的停留時間和觀看廣告的時間。分析這些數據將能優化商品陳列，並提升庫存管理效率。此外，將這些 AI 相機的數據與 POS 數據聯動後，也能將購買商品的行為分析可視化。」過去在線下商店的環境中，很難分析某商品為什麼熱銷或銷量不佳，但靠 AI 找出相關性後，就能讓行銷更精準。另一方面，AI 相機可即時分析來店客戶的性別、年齡等屬性，並結合當下的時間、天氣、溫度等因素，在店內的數位招牌上提供最適合的廣告，增加轉換率和來店的客單。

有了 AI 相機，札幌藥局還能將這些數位招牌廣告，銷售給合作品牌，包括健康食品、飲料製造商、日用品等各。有能量飲料藉由 AI 相機讓銷售量增加了 1.6 倍。如果邊緣 AI 投放的廣告，長期下來確實能增加銷售，則可以期待藥妝店未來在數位招牌上能賣廣告，成為除了店鋪銷售外，一項新收入的來源。

儲存空間有限、場地因素，成邊緣 AI 發展課題

邊緣 AI 雖看似好處不少，不過目前仍存在些許問題，其中一項就是「資料分析管理」。導入 AI 相機等邊緣設備後，雖然能取得數據，但畢竟儲存空間有限，且要將這些數據有效率地應用，還需要串接軟、硬體，並有能管理和營運它們的平台。因此，在傳統的邊緣 AI 中，大多數公司提供的都是從上游到下游一站式的解決方案，卻可能沒這麼專精。然而，隨著技術的成熟，各供應商的專業領域愈來愈明確，這樣一站式的商模也開始鬆動。

由於每家商店可以安裝攝像機的位置不同，且天花板和地板顏色可能有差異，都會導致人工 AI 攝像機的精度下降。因此供應商不能一個規格打天下，而是需要針對每家商店制定不同對策。AWL 認為，不要想用一個 AI 模型來完美處理一切，而是要讓其自動學習、修正，來適應不同環境，並研發出針對每家商店的專用模型。目前邊緣 AI 的供應商，主力多著重在對調整技術和重新學習流程等方面的研究和開發。

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

方睿科技官網： https://www.funraise.com.tw