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國立中山大學卓越教學小組108年度計畫成果報告表
機器學習與多媒體技術學程

(一)具體措施、創新作法及自我檢討評估與改善機制

隨著科技的日新月異,人工智慧的技術也逐漸被廣泛用於各領域之中,如智慧製造、資安、無人商店等等,而其中尤以無人商店為近年來的熱門話題之一。如此帶給全球產業革命性的變化,且能有此傑出表現,背後正是仰賴機器學習、深度學習演算法的協助。市面上深度演算學習法不少,各種軟體有其優點與獨到之處,也成為推動人工智慧應用範圍擴大的重要推手。今年我們以無人商店為主軸,透過實地參訪國內各式的無人商店,了解現今在這股熱潮之下不同企業的經營模式,以及探討如何將這些應用帶進校園,透過不同系所的合作,產業界及學生的合作,讓這些技術有複數的可能,創新校園生活。我們選定了國內兩家的無人商店進行實地參訪,探討這些技術的發展,有何有特色,以及未來會有如何進展的可能性。

(二)亮點特色

「Amazon Go」開啟了無人商店之先例,而這股商機至今仍蔓延全球,各大企業都想如法炮製以減輕人力成本,舉凡騰訊、阿里巴巴都相繼推出了無人商店。而身為超商密度全球第二的台灣也響應了這股熱潮,各大便利商店逐步的開發與應用,並積極的導入了相關科技,但其背後所應用到的技術為何?軟硬體的成本及日後的維護是否符合預期?這些議題都仍為我們值得探討的方向。這一次,在老師的指導下,我們實地參訪兩個擁有不同特色的無人商店,分別為711的X-STORE以及全家的科技概念館。同時我們也對其應用的各種技術與特色做更深入的了解,以報導介紹的方式來呈現這次的企劃成果。

一、711 X-STORE

711 X-STORE是這次參訪無人商店中的其中一家,總部坐落於信義區東興路上。X-STORE使用到的技術主要有人臉辨識、商品偵測,此外也利用OPENPOINT綁定消費者的方式以利透過大數據的分析來對往後的服務做調整,圖一為711 X-STORE外貌。X-STORE消費順序可為:1.使用I-Cash2.0綁定手機並註冊OPENPOINT會員。2.於入口左側註冊區進行人臉辨識的註冊,如圖二。3.使用綁定的I-Cash進入閘門抑或是藉由人臉辨識。4.選定商品後將商品置於結帳區上進行物品偵測,最後在使用I-Cash付款。以上為X-STORE消費的標準流程,但在實地體驗後認為整個流程還有很多改善的空間。問題一 : 進入閘門時可以僅靠人臉辨識進入(當天註冊未成功,故沒能測試使用人臉辨識進入閘門),但在結帳時依舊需持有I-Cash進行付款。問題二 : 門市的飲料櫃使用的是感應式冰箱,在靠近需要取用的冰櫃時會自動開啟,但在實際體驗上是非常的不靈敏。另外, 由於X-STORE內部不能進行拍攝,這邊僅提供外圍照片。

 

                Figure.1                             Figure.2

二、全家科技概念店

全家科技概念館鄰近於台北火車站,其經營方式不像Amazon或是X-STORE這樣的完全取代現有人力,而是藉由引進新的科技來降低員工的勞務負擔。而這些技術包括 : 1.IoT設備隨時監控機器的溫度及用電,故障時能主動報修,如圖三。2.咖啡助理讓顧客可以自行拿條碼掃描,機器手臂會自動泡好一杯咖啡,如圖四。3.使用智慧EC驗收,透過AI演算法計算出需要訂購的品項和數量,如圖五。(當天店員業務繁忙未能確認使用情形)4.可透過掃描電子標籤得知產品履歷,如圖六。5.AI Robot,提供顧客店鋪導覽或商品諮詢,如圖七(當天未開放使用)。6.自助結帳系統(未開放)。整體體驗上來說,我們認為除了咖啡助理較為方便之外,在自助結帳功能尚未開啟前,並不會有太多和一般便利商店不一樣的感受。

 

              Figure.3                                    Figure.4

 

                Figure.5                                   Figure.6

                Figure.7

體驗心得

在這次的參訪中,我們發現無人商店在台灣的市場還是難以立足,像是BingoStore、X- STORE等等。以711 X-STORE為例,其實店內平均人數幾乎不過於一人,除了較不直覺的消費方式之外,跟一般便利商店能提供的服務或商品比起,都是少之又少。 之後如果要拓展這類的無人商店,我們認為可以先從全家科技概念店的經營方式學起,先採用半自助式的管理模式讓消費者熟悉後,在漸漸的取代全人力。