「無人商店」對你來說一定不陌生，從2016年全球首間無人商店 Amazon Go 橫空出世，2018年台灣超商龍頭 7-11 也開設全台第一間「無人小七」，結合AI、物聯網等技術，引發台灣民眾對無人商店的熱烈討論。究竟無人商店技術有什麼優勢、差異或缺點？未來無人商店的概念是否能在台灣成功落地、開枝散葉呢 ？
2016年美國電商龍頭亞馬遜於公司內部推出「Amazon Go」、2018年正式對外營運，無人商店的概念就在全球掀起了話題。就算你沒去過，也一定聽過「拿了就走（ Just Walk Out ）」的消費情境，這樣的設計被視為是未來新零售的全新購物模式。
世界各國都在尋找無人商店最佳的解決方案，今年亞馬遜提出了「小型鮮食便利店」的定位，規模從50坪縮小至13坪，店內攝影機、貨架重量感測器及深度學習技術，就能在小商店內更精準地追蹤顧客拿取與放下的動作。
根據行政院公平交易委員會發布的調查報告，2018年平均每個台灣人去便利商店126次，台灣的便利商店密度更位居世界第二。但面對無人商店來勢洶洶席捲全球，台灣民眾接受度如何呢？
▲亞馬遜推出面積約約13坪的小型商店，主要提供早餐、午餐、飲料及零食等。（圖/維基百科)
創新「易取智慧貨架」提升辨別商品能力 不怕商品被亂放
近年，無人商店發展主要有兩大不同面向的核心技術派別：一是結合電腦視覺辨識技術的人工智慧派；二是無線射頻辨識（RFID）技術的物聯網派，也就是俗稱的電子標籤。其中RFID技術門檻較低，目前多用於自助結賬，讓消費者自行掃描商品完成結帳作業，但尚未能達成人們對無人商店「拿了就走」的想像。
為因應台灣零售業者不同類型的需求、測試台灣消費者的接受程度、更達成無人商店「拿了就走」的消費模式，工研院團隊透過電腦視覺辨識、紅外線以及重量感測等多重感測技術，研發出可說是微型無人超商的「易取智慧貨架」。
▲易取智慧貨架結合多重感測（攝影機+紅外線+荷重元），並透過AI深度學習訓練電腦，來即時辨識商品。（圖/工研院提供)
「易取智慧貨架」透過AI的深度學習，訓練電腦根據商品資料庫中的數據、圖片來辨識商品。讓消費者不僅可以「拿了就走」，也因多重感測技術讓商品辨識更加精確，使商店貨架無需隔間或硬性規定擺放位置、讓商品陳列更具有彈性，不再怕消費者亂放、任意堆疊，還能透過感測收集消費者的行為數據作為營運的改善基礎。
▲易取智慧貨架因多重感測技術讓商品辨識更加精確，使商品陳列更具彈性。（圖/工研院提供）
「易取智慧貨架」的消費流程也十分簡單，只要透過手機APP掃描貨架上的QR code就能開啟櫃門，貨架內有紅外線、攝影機與重量感測器（荷重元），能即時辨識你所拿取的商品種類與數量，並同步更新手機購物車資訊；若你將商品放回貨架，商品即從購物車刪除。最後關上貨架櫃門，手機購物車即自動完成結帳。
直覺的購物體驗 不需刻意學習「如何在無人商店購物」
目前，歐美國家針對無人超商的趨勢，在量販店、超市規劃自助結賬區，結合條碼掃描或RFID電子標籤等，讓消費者自行掃描商品完成結帳作業，這也是無人商店擴展的優先方案，例如日本便利商店就透過RFID技術搭配手機自助掃描結帳的功能，發展出夜間無人商店模式；但要實現人們對於無人商店「拿了就走」的想像卻仍有一段距離。此外，RFID比較大的問題在於含有金屬或液體成分的物品會感應不良，而且當每件商品都要貼上RFID，成本過高。
比起自助結帳技術，透過AI深度學習的電腦視覺辨識技術更能讓「免排隊、免結帳、拿了就走」的想像成為可能。電腦視覺辨識技術是一種低干涉且直覺的購物體驗，消費者不需刻意去學習「如何在無人商店購物」，當技術逐步成熟，並帶動成本及技術門檻下降後，電腦視覺辨識技術將會是無人商店最終解決方案的核心。
▲易取智慧貨架能精準辨識所拿取的商品數量與種類，即時顯示在手機APP上。（圖/工研院提供）
此外，若使用單一的電腦視覺辨識，可能無法準確辨識消費者在貨架上隨意擺回、堆疊商品的情況。因此，工研院研發的智慧貨架，讓電腦視覺辨識技術與紅外線、重量感測三者完美結合，也持續以「易取智慧貨架」的多重感測技術，作為開發無人商店的核心技術。
或許台灣民眾對無人商店抱持疑慮，認為台灣仍偏好有店員服務、有人情味的超商。而工研院研發的智慧貨架，恰恰成為超商與無人商店間的折衷方案，更將一步步實現無人商店落地台灣的可能。
Source: 無人商店之眼：席捲新零售時代的AI智慧貨架
