從技術原型 走向多地商業化試點
工研院與統一超商今（10）日正式宣布三年內完成3間無人商店X-STORE，正式從技術原型走向多地商業化試點，雙方共同打造的第三代「拿了就走」無人超商，以全影像辨識追蹤顧客位置、骨架與手部動作，並為每位顧客建立虛擬ID，提升行為判斷與商品辨識準確度。
這項合作從技術驗證、優化、商用化整合到場域導入與營運驗證，今年更突破一般使用的AIoT設備，改採全影像辨識、骨架追蹤、多視角3D 定位、與邊緣AI即時計算，建立商用級系統，可因應不同店型彈性部署，透過與校園等場域合作，為零售業評估投資報酬（ROI）、人力替代率與擴店可行性，開啟臺灣智慧零售產業發展新里程碑。
全影像+多人物件追蹤 邁向商用
根據國際調查機構 Grand View Research 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，到今年的技術正式邁向「全影像辨識＋多人／物件追蹤」的商用級階段。
工研院資通所組長王恩慈表示，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。
拿了就走非一蹴可幾 技術三階段
王恩慈強調，智慧零售「拿了就走」的技術並非一蹴可幾，至少必須透過三階段技術的演進才能逐步成熟。舉例來說，位於工研院第一代的X-STORE 7 為早期智慧店 AIoT 驗證場域，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，在中央大學的第三代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。
既有門市快速導入 降低展店門檻
王恩慈說，「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、骨架與手部動作以及商品的追蹤辨識。系統為每位進店顧客建立虛擬ID，做為在店內行為判斷歸戶的統一識別。全影像追蹤與深度感測突破傳統吊掛商品辨識，系統可即時記錄拿取與放回並自動建立購物籃，支援手機自助結帳與一般貨架導入，大幅降低成本，實現真正的「拿了就走」。
目前校園、科技園區、微型社區與物流場區對「快速購物、低人力運營、24 小時服務」的需求正快速提升。王恩慈強調，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，可以在既有門市內快速導入，降低展店門檻。未來也將針對提升運算效能，持續投入研發。
