飛捷轉攻AI影像辨識!40年POS機老廠轉骨:25歲二代揪「7秒法則」攻進美國速食龍頭
飛捷轉攻AI影像辨識!40年POS機老廠轉骨:25歲二代揪「7秒法則」攻進美國速食龍頭

飛捷已是全球領先的POS機廠,卻不甘只做硬體,近年來積極發展軟體事業,將AI影像辨識技術導入美國速食業龍頭、東南亞連鎖超市,為集團事業開創第二春。

在這家位於美國華盛頓州的溫蒂漢堡(Wendy's),店長一邊替客人打包餐點,一邊盯著牆上螢幕,原來,櫃檯的AI攝影機正追蹤每位客人的排隊、點餐和等餐時間,數字全顯示在螢幕上,一發現排隊時間變長,店長馬上調度人力,減少客人不耐而離開的機率,平均下來,讓月營收增加4%。

很難想像,把這款「AI計時器」系統導入速食業的,竟是原本只做硬體的工業電腦廠飛捷科技。

1984年成立的飛捷專做POS機,約8成客戶來自全球零售、餐飲業,點餐、結帳機台全靠它。做了30幾年硬體,5年前,飛捷走上軟體研發之路,還分拆出華捷智能(Berry AI)、英捷智能(Angible)、英諾菲三家純軟體子公司,前兩家更挾AI視覺辨識技術分別打進美國速食龍頭、東南亞大型連鎖超市,他們是如何做到的?

避紅海競爭,董座兒接新任務

「這個產業做久了,就有一堆人進來,我們每天都在怕,會不會明年就被別人幹掉?」飛捷董事長林大成說,創業以來,他始終秉持「人多的地方不要去」,卻難抵擋後進者削價搶客,即使已拿下全球POS機大廠地位,對「被幹掉」的擔憂依然揮之不去,「每天都感受到這種壓力。」於是2018年,林大成決定發展「非POS」業務,希望創造第二成長曲線,避開紅海競爭。

但問題馬上就來:不做POS機,還能做什麼?林大成把這項任務,交給剛自美國大學畢業的兒子林逸中。林逸中加入飛捷後,與同事從兩張桌子開始,發想POS機以外的新業務,「人多的地方不要去,但沒人的地方千萬不要去,你要跟在部隊旁邊走。」林大成時常這樣提醒林逸中,意思是,從大家都在做的生意中找到加值應用。

他們從飛捷已打入的產業切入,注意到當時首次對外開幕的亞馬遜無人商店,號稱採用大量AI影像辨識技術,判斷消費者的動作與拿走的商品品項,激起林逸中研究AI影像辨識的興趣,並認為這項技術有商機。

2019年,Berry AI誕生,由飛捷100%持股,年僅25歲的林逸中則擔任執行長,鎖定AI影像辨識找應用,飛捷正式跨入軟體市場;不過有技術又有經驗的人才稀缺,最初團隊只有5人,就走上這條與本業截然不同的路。

Berry AI的「處女作」是麵包結帳機,也就是放在麵包店結帳櫃檯旁,代替店員辨識客人買了哪些麵包、計算價錢;然而麵包重疊、夾子遮擋等不確定因素太高,導致辨識準確率遲遲無法提升,就算一百個麵包中,AI只會看錯一個,店員也無法接受。林逸中這才驚覺,不是所有客戶的痛點,自家技術都能解決。

第二次,Berry AI轉換賽道,把影像辨識帶進郵局,自動量測包裹尺寸,結果公務機關導入新科技的速度慢,就連試用都要跑好幾個月的公文、招標流程,林逸中果斷放棄,並繼續研究其他產業應用。

歷經一年多峰迴路轉,某次林逸中在與好友聊天中,發現速食業者一直在尋找提升服務效率和品質的解方,他決定回頭鎖定飛捷最熟悉的餐飲客群。團隊經過訪談、調查得知,光是店內標準作業流程就有上百項,「業者對AI有非常多想像,一開始有8、9項功能,客戶全都想做。」林逸中舉例,業者會想知道員工上班有沒有滑手機、洗手有沒有洗乾淨、庫存盤點有沒有照實做,但是,Berry AI得先幫他們挑出最適合用影像辨識、且最急迫的需求。

每降低7秒等候,營收增1%

「其實對速食店來說,每降低7秒等候時間,營收就能成長1%。」林逸中發現,等候時間是最直接影響營運的要素,因此從「AI計時器」下手,將攝影機裝在得來速車道和廚房、櫃檯,利用去識別化的AI影像辨識,算出客人排隊、點餐、取餐要花多久時間,即時螢幕顯示讓店家能一眼看出人流卡在哪,進而判斷哪些時段是否安排太少人力或備料不足。

Berry AI進軍速食大國美國,讓業者試用、改良再試用,加上母公司飛捷名號助攻,2020年起就陸續打進全球連鎖速食龍頭,以及漢堡王、溫蒂漢堡、小凱撒披薩、Dunkin' Donuts等連鎖速食業者。溫蒂漢堡加盟商Wenspok Companies指出,這套軟體可讓員工專注於更高價值的任務,且馬上就看到營運效率和顧客體驗提升,「Berry AI平台的表現超出我們預期,很高興能將解決方案導入更多餐廳。」

在林逸中操刀下,Berry AI有所斬獲,但林大成的野心不止於此。2023年,他觀察到疫情和缺工,加快了零售業導入自助結帳的速度,對善長硬體製造的飛捷而言,自助結帳機台是一門可以發展的新生意;不過,早就不甘於只當硬體廠的林大成,還希望搭配軟體,他找上在AI產業工作的羅荷傑,兩人一拍即合,羅荷傑加入飛捷,一邊思考軟體在零售業自助結帳的應用、一邊招募團隊。

羅荷傑拜訪數十家不同品牌的零售業門市進行訪談,自己也當消費者體驗,發現業者採用自助結帳的最大痛點,不是效率不如人工結帳,就是漏刷商品導致營業損失,若能把Berry AI已經熟悉的影像辨識技術,用來偵測商品是否漏刷,問題便迎刃而解。

想這麼做,首先得訓練AI「看」懂人類行為,比如手伸過去刷條碼、系統卻沒顯示商品,或是拿起購物車商品就放包包,都屬於漏刷行為,一旦AI偵測到異常,就會透過結帳機台提醒,或通報店員處理。

抓結帳漏刷,準確率達99%

羅荷傑指出,攝影機可架在機台上或天花板,自助結帳機台周圍30到50公分都是偵測範圍,除了防漏刷,也可以讓店家透過使用前後比較,了解自助結帳造成的損失情況,目前辨識準確率已達99%,也就是說,AI揪出的一百次漏刷中,有99次都正確。

今年,這個團隊從飛捷獨立出來,名為Angible,羅荷傑擔任執行長,將軟體導入東南亞大型連鎖超市,可以單獨訂閱,也能搭配飛捷的硬體使用。

不過部分設置自助結帳的零售業者,已採用重量檢核機制比較未結帳和已結帳商品重量是否一致,來判斷有無漏刷。比如全台自助結帳設置比率最高的家樂福,就採用這項機制,並且幾乎沒失誤過。反觀AI影像辨識方法須考量系統相容性、成本效益,業者是否導入,得再評估。由此可見,業者還有其他選擇,Angible如何說服客戶採用AI影像辨識方案,是未來挑戰之一。

飛捷朝軟硬整合轉型,法人指出這是必要之路,有助提高競爭力、客戶黏著度及毛利率,林大成也深知這點,「兩家子公司有加值效益,也讓大家知道飛捷已經不再只會做硬體。」他坦言,以前一台工業電腦可以賣1千美元,現在軟體租給一家客戶只能收到1百美元,營收規模完全不同等級,「一開始看到數字,的確很不習慣。」雖然兩家子公司還處於燒錢、虧損階段,林大成仍胸有成竹,認為AI導入零售餐飲業是未來趨勢,「我們非常樂觀!」

未來Berry AI將繼續鎖定美國市場,針對既有客戶推出更多元的應用,目標是從現有數百家,在未來5年內打進超過一萬家門市;Angible則希望累積更多影像數據做分析,並提供給店家洞悉消費者。

讓兩支精銳小兵團「跟在部隊旁邊走」、自建智慧零售生態系,是飛捷轉型的核心策略,接下來就看小兵們能不能上演「立大功」戲碼,帶飛捷這艘大船,成功轉舵。

本文授權轉載自:今周刊

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責任編輯:李先泰

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

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。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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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。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
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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」。

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方睿科技技術長 郭彥良
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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。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「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。

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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

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