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。

延伸閱讀:蝦皮成金雞母!Q3電商收入43億美元創新高,助攻母公司營收年增飆38.3%

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。

延伸閱讀:蝦皮母公司市值飆千億美元,「超本地化物流」如何逆襲TikTok、Lazada站穩東南亞?

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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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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