從技術驗證走向商業試點，智慧零售持續進化！工研院攜手統一超商，於三年內打造三間X-STORE無人商店，從技術原型走向多地商業化試點。這不僅涵蓋技術驗證、優化、商用化整合，更包含場域導入與營運驗證。工研院並突破一般AIoT設備限制，改採用全影像辨識、骨架追蹤、多視角3D定位，以及邊緣AI即時計算，成功建立商用級系統。此系統可因應不同店型彈性部署，透過與校園等場域的合作，為零售業評估投資報酬率（ROI）、人力替代比例與擴店可行性，開啟臺灣智慧零售產業發展的關鍵里程碑。
根據國際調查機構Grand View Research的預估，全球智慧零售市場將在2033年突破$4,500億美元，年複合成長率超過30%。工研院自2022年起投入智慧商店技術研發，從智慧商店AIoT初代店、AIoT 2.0優化，到最新的技術正式邁向「全影像辨識＋多人／物件追蹤」的商用級階段。
工研院資訊與通訊研究所組長王恩慈指出，目前既有技術如Amazon Just Walk Out、以色列Trigo、美國Caper AI等指標廠商，都在布局影像辨識、自動結帳與無感購物。雖然各家技術架構不同，但共同方向都指向以影像為核心、減少硬體感測器、快速複製與商業化部署。她強調，智慧零售的「拿了就走」技術並非一蹴可幾，而是透過三階段技術演進逐步成熟。
舉例來說，工研院第一代X-STORE 7為早期的智慧商店AIoT驗證場域，採用攝影機、重量感測與紅外線技術判斷商品取放，是打造無人商店的基礎工程。在海洋大學的第二代X-STORE 8則導入LiDAR深度感測取代紅外線，提升多人購物時的辨識穩定度，同時將硬體成本降低75%，支援15人同時購物。至於中央大學的第三代X-STORE 9則正式邁向全影像辨識、骨架追蹤、三維感測的商用級階段，以其可擴展性與場域適配能力，支援20人同時消費與更複雜的店型運作。
「拿了就走」技術使用的攝影機主要用來判斷：
- 顧客在店內的相對位置
- 骨架與手部動作
- 商品的追蹤辨識
系統會為每位進店顧客建立虛擬ID，作為在店內行為判斷歸戶的統一識別。校園、科技園區、微型社區與物流場域對「快速購物、低人力運營、24小時服務」的需求快速提升。X-STORE 9的彈性部署能力，可依不同店型動線配置攝影機與LiDAR，無須改裝貨架，能在既有門市快速導入，大幅降低展店門檻。未來工研院也將針對提升運算效能，持續投入研發。
玩家總結
工研院這次推出的「拿了就走」無人商店超厲害，它用最新的AI影像技術，搭配骨架追蹤和3D定位，讓大家購物更順暢。從校園到商圈，都能快速導入，而且不用大改裝就能享受24小時服務，真正實現智慧零售，讓買東西變得又快又方便。
延伸閱讀：
超長續航、豪華七座！Mercedes-Benz GLB純電休旅全球首發亮相
Suzuki復古系性能機種「GSX-8T / 8TT」41.8萬起登台！王陽明搶頭香成首位車主
布萊德彼特帶你重回F1的熱血沸騰《F1電影》正式登上Apple TV串流平台
匠心工藝雕塑打造！Bang & Olufsen推出全新耳機Beo Grace
