小七加入智取櫃戰場!全台首座微型倉「儲存效率高1倍」,能滅蝦皮威風嗎?
小七加入智取櫃戰場!全台首座微型倉「儲存效率高1倍」,能滅蝦皮威風嗎?
2025.11.14 | 新零售

「比起其他市場,台灣多數消費者更喜歡自己去取貨。」說話的,不是國內任何一間超商業者,而是店到店數量已突破2,500間的蝦皮母公司、冬海集團(Sea Limited)執行長李小冬。

在11月11日的法說會上,冬海集團睽違好幾個季度,首次提到台灣市場的近況,除了強調店到店在台數量,也透露店到店已占平台出貨量七成以上,且每單成本降低了三成。

更重要的是,李小冬指出台灣蝦皮的GMV(網站交易額)已經連續好幾季呈雙位數增長,這同樣是蝦皮官方好幾年不曾鬆口的數字。

選擇此時強調台灣營運狀況,蝦皮欲與目前境內市場的列強喊話意味濃厚。當然除了線上的電商對手外,實體通路霸主統一超商也備感威脅。

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小七微型倉正式亮相!鎖定取貨量大、倉儲面積小的商圈門市

相隔兩天,統一超商13日大張旗鼓為位於中央大學內的新門市店型——無人店型X-STORE第九代舉辦發表會。其中最大亮點莫過於,兩個月前就預告的全台首座自動化門市取貨微型倉(下稱微型倉),正式在眾人面前亮相。

12.消費者取貨只需報到繳費機輸入取件資訊,支付完畢,包裹就會自動送到取物口。.jpg
微型倉既支援現金結帳包裹,也支援已付款的零元包裹,消費者僅需在機台上完成簡訊OTP認證,便能取出零元包裹。
圖/ 統一超商提供

統一超商與工業技術研究院合作,採用最新的「微型倉智慧調度技術」,效仿自動停車塔的概念,當店員將包裹放進微型倉時,機台內建感應器會掃描包裹後將其自動存入合適尺寸的儲格空間,且內部儲存格會依據放入的包裹大小、件數動態調整,規劃出最適配置。

也就是說,微型倉能透過AI運算、靈活調整每個儲存格的大小,不會有空間浪費問題。

以該間微型倉2坪大小為例,約能存放200~230件包裹。這樣的儲存效率,比起目前市面上儲存格數量與大小皆固定的智取櫃,還高出一倍以上。

值得注意的是,微型倉同樣支援現金付款以及零元包裹(已付款包裹)認證取貨。使其自助取貨的服務與功能,幾乎與蝦皮智取店如出一轍。

該微型倉好處是能節省平面空間的利用,特別適合進軍包裹取貨量大,但寸土寸金、店面空間小的商圈。

01.7-ELEVEN於中央大學進駐「X-STORE 9」與「自動化門市取貨微型倉」。.jpg
目前九間X-STORE中,有五間都在大學、辦公大樓等封閉商圈,統一超商觀察這類商圈對新科技接受度較高,也易於收集回饋,圖為位於中央大學女子宿舍樓下的第九代店。
圖/ 統一超商

不過外界好奇,微型倉採用的技術看來造價不菲,真能大規模複製嗎?對此,統一超商雖無正面回應每台所需的造價成本,但指出:「成本跟規模有關,若規模放大、每台成本自然會下降。」

據了解,首台微型倉將在11月底正式於中央大學該門市投入營運,而後續導入到其他門市的進程,統一超商指出要看首台的營運狀況而定。

延伸閱讀:7-11叫陣蝦皮!自動智取櫃Q4登場:微型倉技術,能否成為逆轉蝦皮的壓箱寶?

X-STORE第九代店解放貨架限制,「拿了就走」終於導入標準店型

回到X-STORE第九代店本身。統一超商自2018年開始,每年都有新一代X-STORE無人店問世,民眾可以在每一代X-STORE看到統一超商欲在場域內嘗試、實驗的新技術,而在X-STORE第七代到第九代店型上,統一超商皆專注在同一主題:如何實際落地、複製「拿了就走」的無人結帳科技。

拿了就走(Grab and go)無人結帳科技,指的是消費者從用會員App刷條碼進店的那刻起,店內的追蹤鏡頭會持續追蹤消費者移動軌跡,包含停留在哪些貨架前、拿了哪些商品。最後出店時,系統會計算消費者手上拿取的商品、價錢,並透過線上自動結帳,消費者連自助結帳的力氣都省了,消費過程像進自家廚房拿食物般輕鬆。

02.「X-STORE 9」全面改以純影像辨識AI技術為核心。.jpg
第九代店內部署了接近160隻光學雷達與攝像頭。
圖/ 統一超商

但前幾代店由於技術限制,能應用該結帳技術的面積、品項數,一直無法齊全。第七代店位於工研院辦公大樓內,僅10坪大小、400多項商品,第8代店則約20坪左右,約1,700項商品,如今到第九代店,統一超商才真正將拿了就走科技,落地在25坪、6,000項商品的標準店型中。

第九代店之所以能鋪進標準店型的品項數,是因為終於擺脫特規貨架,而能用一般標準貨架。由於前幾代的「拿了就走」科技,某程度上得倚賴特規貨架上的重量感測器,如此才能藉由貨架減少的重量判斷消費者拿了什麼。

但第九代店,完全解放這項限制,全數僅依賴安裝在天花板上的上百隻光學雷達以及攝像頭。背後原理是靠著統一超商與工研院合作訓練的最新AI模型,從消費者走進門市的軌跡、貨架前的肢體動作以及商品圖樣辨識等三大分析要素,更準確推測消費者拿了什麼。

14.7-ELEVEN領先零售業界、自2018年嘗試各種場域進行科技實驗,已於北、中、南各地陸續實驗
第九代店為真正實現標準店、標準貨架也能採用拿了就走結帳技術的店型。
圖/ 統一超商提供

「但不諱言,採用影像辨識最怕的還是人潮過多時,鏡頭受到遮擋而失準。」工研院技術人員指出,第九代店雖無限制單次進店人數,但如有數位消費者同時在同一貨架拿商品,可能還是會有誤判問題,需要靠消費者自助結帳補刷,而這也解釋為何該店選在中央大學宿舍樓下的7-ELEVEN門市,而非洪枯流量差異大的學生餐廳旁的門市。

拿了就走結帳科技能否像自助結帳機台、咖啡智販機等孕育自X-STORE的技術,普及到其他門市還需時間驗證,但至少第九代店成功降低導入成本,由於擺脫特規貨架限制,成本與部署門檻都比以往還低,有利於規模複製。

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蝦皮當日到貨的啟示:當你還在算成本與轉換率,「到貨效率」已成別人的新護城河

關鍵字: #統一超商 #蝦皮
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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