VetIMPRESS─利用數據協助農場治理

Farmvet System是一間技術公司，開發VetIMPRESS這款平臺服務，主要讓農場主人與獸醫能夠更有效管理農場動物的健康狀況，藉以提升農場的效率與生產率。由於以往農場的數據皆是分散式管理，導致獸醫在看診時的效率過低，甚至錯失治療機會；因此VetIMPRESS主要提供資料整合功能，將所有獸醫的臨床資料整合在一起，且獸醫與農場主人能夠一同了解並改善農場的作業流程。>

瑞典新市鎮創新運輸服務：EZ10自駕小巴

FIND研究員：林于婷

Barkarbystaden為位於瑞典首都北方的新市鎮，是當前北歐最大的房地產新開項目。為因應未來高速成長的移入人口，該市鎮導入自駕巴士，透過自駕小巴串聯住宅區、BRT快捷公車場站及購物商場，滿足城鎮居民的第一哩／最後一哩的運輸需求。
【服務說明】
Barkarbystaden是在瑞典首都北邊，車程距離約30分鐘的一個新市鎮，預計在未來的20年內會有超過4萬名居民移入。該市鎮已開始新建地鐵以解決居民未來的通勤、購物等移動需求。然地鐵的興建需花費7年以上的時間，而在地鐵興建完工前，當地公共運輸營運商需提供其他公共運輸解決方案，且需依照居民移入的步調逐步拓展服務。為解決逐漸湧入居民的運輸需求，當地公共運輸營運商Nobina與當地交通局、當地市政、自駕小巴公司EasyMile合作，共同打造最新潮的公共運輸服務：無人自駕小巴。
2018年10月起，Barkarbystaden成了世界上第一個在公共道路上常規運行自駕巴士的城市。四台自駕巴士在Barkarbystaden的居住區提供固定時間與固定路線的接駁服務，每週運行6天，串聯了居住區、BRT快捷公車場站與購物商場，民眾可持認證過的票卡免費搭乘。藉由自駕巴士與BRT的公共運輸整合，讓居民到附近城鎮Akalla地鐵站的旅行時間減少了一半。
未來，新市鎮各公共運具間的服務整合藍圖如下圖3，淺藍色線為BRT運行路線；紅色線為自駕小巴運行路線；深藍色線為興建中的地鐵路線。自駕小巴的運行路線會依需求、未來服務模式調整。
【應用效益評析】
1.第一期的試行計畫成效良好，當地公共交通市場份額從45%增加到67％，且居民對當地交通環境的滿意度從48%提高到72％，此結果顯示透過自駕小巴的創新運輸解決方案成功改善現有居民的生活環境與品質，朝永續城市、無車生活更邁進一步。
2.有鑑於第一期的成效，在當地市府與交通局的支持下，將擴大服務範圍進行第二期計畫。第二期計畫主要目的為：規劃最適路線、時間表與付款方式、應需服務模式與既有公共運輸APP介面整合等，讓自駕小巴可隨時依居民的需求提供接駁服務。

資料來源：
1.Drive Sweden- The Auto Pilot in Barkarby：https://www.drivesweden.net/en/projects-5/auto-pilot-barkarby
2.EasyMile官網：https://easymile.com/success-stories/barkarbystaden
3.Youtube- Nobina：https://www.youtube.com/watch?v=ESa0u3ftNB0

EZOCA x TOYOTA 拜託導航：非常有用和方便的新生活應用

「EZOCA x TOYOTA 拜託導航 」App的特色是會根據用戶的所在位置、偏好顯示附近的商店優惠券和活動訊息，服務的地點位於北海道。這個服務是起源於Satudora Holdings於2017年啟動Satudora創新計畫(Satudora Innovation Initiative, SII)，目的是為了零售業的前途，進行技術創新並解決北海道區域問題。而第一個應用AI的計畫，是與TOYOTA合作進行「地域活化應用程式實證實驗」，「拜託導航」就是在這個實證實驗中由2間公司所聯手打造的服務。>

智慧零售再進化

FIND研究員：呂文惠

智慧零售是當前蓬勃發展的領域，其主要意涵是將新興智慧科技如大數據、人工智慧、物聯網、雲端運算等運用於購前、購中或購後的零售價值鏈。隨著AI技術的持續精進，更多AI在零售領域的不同應用被探索、發掘而實現。智慧型手機與行動通訊技術的發展更提供了消費者新的體驗環境與模式，加速了消費者消費行為的改變。
圖1是研究機構QYResearch在2020年4月報告中所做的預測，全球智慧零售市場規模將會以13.1%的年複合成長率，由2019年124億美元增長到2026年的307億美元（QYResearch, 2020）。基於COVID-19對零售業的衝擊評估差異，QYResearch的數字與其他研究機構對智慧零售市場規模的預測或有不同，但整體對智慧零售應用發展持續增長，以及AI加速導入智慧零售應用的看法是一致的。
智慧零售在結合了IoT、Big Data、5G、AI、AR/VR等新興智慧科技後，不斷有新進展，出現了智慧文案、智慧導購、人流追蹤、虛實融合等新興應用。本篇將針對AI在智慧零售的二個應用：（1）影像辨識人流追蹤與（2）OMO虛實融合購物進行介紹。
【影像辨識人流追蹤】
人流分析是實體商店掌握不同時段、不同店址人流分布，進而規劃營業時間、店內動線與行銷模式等的重要依據。過去人流分析聚焦在進出實體商店的人潮統計，透過入口上方的影像掃描裝置，掌握進出的人員數量統計，從而人流對時段與地點等區隔的交叉分析。這樣的分析有效地協助實體店家規劃營業時段與商品進貨上架時間，也提供了不同地區分店的營業狀況比較等資訊，但對於店內營業實況的掌握，如人流動線、商品擺設或特定商品受消費者關注的狀況等，仍缺乏了解。
圖2呈現了人流分析技術的應用情境。利用日漸成熟的AI影像辨識技術，結合實體商店位於各點的監控攝影機，實體商店的人流分析得以進化，透過影像掌握消費者在店內移動的軌跡、人潮較多的熱點、停留較久的商品區域，甚或通過特定區域的消費者樣態（男女老少等），經分析後提供了更多的應用面，例如：
1.消費者移動軌跡與人潮聚集區域的呈現可協助店家妥善規劃店內人流動線，使店內移動更為順暢，或在特定區域設置茶水、座椅等針對消費者的貼心服務；
2.人潮在特定區域停留狀況的掌握可以幫助店家規劃熱門商品以及促銷活動的位置安排；
3.對於消費者樣態的掌握，可幫助店家透過看板、手機推播等方式，在不同區域提供針對性的商品推介資訊。
在運用店內既有監控攝影機之前提下，人流分析技術的導入將是以軟體開發與測試為主，對商家而言，在建置的時間與經費成本上是具有高接受度的。
【OMO虛實融合購物】
圖3展現了虛實融合購物的技術與應用情境。過去零售商務明顯區隔了線上購物與實體商店購物。線上購物可以節省前往實體商店所需的時間，方便消費者快速瀏覽選購不同店家的商品，但是線上購物的消費者缺乏事先驗看商品的機會，也受限於物流運送的時間與方式，在收貨端的體驗並不理想；相對於線上購物，實體商店購物的消費者，具有試用、試穿商品的直接體驗，但必須受限於實體商店的營業時間與地點以及進貨銷售狀況，面對熱銷商品，可能必須在人潮洶湧的時段前往購物，也可能因為存貨不足無法購得商品。
OMO虛實融合的新購物就是希望能消除單純線上購物或實體商店購物對消費者的限制。如圖3所示，運用智慧科技可將線上購物與店內購物的模式進行多元組合，產生了多種可適用於不同類型消費者需求的購物模式，例如：
1.在店內看到喜好的商品樣式，透過AI以圖找圖的功能，可以查找網站上類似的商品資訊與選購途徑；
2.在實體商店內，透過智慧型手機的照相功能，掃描商品，可立刻查看商品訊息及直接購物，不須排隊結帳；
3.在實體商店內的虛擬換衣室選換衣物，可透過3D AR影像呈現穿戴效果，無須真正更換衣物；
4.商品內含AR影像，增加商品的趣味性與紀念性。
這些新的購物模式，或是結合線上購物的便利以及部分實體商店才有的試用機會，改善了消費者在實體商店的購物體驗，增加了消費者透過實體商店購物的意願；又或參考了消費者生活的時間安排需求，結合線上購物與快速物流配送，避免消費者必須進入實體商店購物的限制，都大幅增進了消費者購物的意願，對於提升零售業績有明顯的助益。
【結論】
綜合上述二個智慧零售的新興應用情境，可以看到智慧科技的導入對零售業而言是有絕對正面的意義，每一位店家都應該開始檢視導入需求與選擇特定應用。不過，筆者在此有幾點最終的提醒：
對於中小企業而言，新科技的導入是需要時間、人力與經費成本的，所以店家在考慮導入前，務必審視本身在成本方面的準備；
店家在導入智慧零售科技時不必全部一次性投入，可依照需求優先順序，規劃逐步導入，同時應在規劃時考量前後導入科技的相容性；
智慧科技如IoT、AI、AR/VR等要發揮作用，必須適當的掌握消費者的資訊。在個資保護的需求下，務必注意消費者資訊蒐集方式，取得消費者的允許，以避免日後發生個資保護方面的爭議。
智慧零售仍將持續進步，隨著AI、5G、AR/VR等智慧科技的進展，會有更多智慧科技融入零售流程中，提供更多元的購物模式。想像未來的人事物都有數位分身，消費者無需出門，就可以在家試衣、試用、試駕，將會是全然不同的消費體驗。
 

資料來源：

QYResearch (2020). Global Smart Retail Market Size, Status and Forecast 2020-2026. Available at https://reports.valuates.com/market-reports/QYRE-Othe-4D232/smart-retail
https://igniteprism.com/retail/
https://miro.medium.com/max/2400/1*M8XNYvKpkAoDyeRZ7og7fA.jpeg
https://i.imgur.com/4NsO0BA.jpg
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