超市零售正在改寫：新創如何用機器人與 AI 打造隱形商店

Amazon 近期決定大規模關閉 Amazon Fresh 實體門市，這不只是一次單純的成本調整，而是一個清楚的戰略轉向訊號。它反映出這家全球最擅長以數據與科技驅動決策的企業，正重新定義雜貨零售的未來樣貌。

長期以來，Amazon Fresh 承載著亞馬遜對雜貨零售的最大野心。從無人結帳系統、密集部署的感測器天花板，到以電腦視覺驅動的智慧購物車，以及高度整合的數位基礎架構，亞馬遜試圖徹底消除消費者購物流程中的摩擦。這套系統前衛、大膽，技術上令人驚艷。然而，正是在這樣的高度創新之下，亞馬遜如今選擇重新調整方向，為其雜貨戰略開啟新一輪的思考。

這次撤退並非失敗的象徵，而是一個關鍵的轉折點。它所揭示的，遠比門市關閉本身更加重要：雜貨零售正進入一場結構性的轉型，而不只是單純的技術升級。

為何 Amazon 正逐步退出 Amazon Fresh 實體門市

乍看之下，Amazon 縮減 Amazon Fresh 實體門市布局似乎令人費解。雜貨市場規模高達數兆美元，是消費者最頻繁的購買品類之一，同時也蘊含龐大的數據價值、物流優化空間與交叉銷售機會。放眼全球，幾乎沒有企業比 Amazon 更具備稱霸雜貨產業的基礎建設與技術能力。

然而，雜貨同時也是全球最艱困的產業之一。其獲利空間極為微薄，毛利率通常僅介於 1% 至 3% 之間，幾乎容不下任何效率上的浪費。無論是人力、報廢損耗、租金、物流成本、庫存錯配，還是失竊率，每一項營運成本都會快速累積，侵蝕本就有限的利潤空間。Amazon Fresh 門市大量部署感測器、導入先進 AI 系統，並採用高度客製化的零售空間設計，其營運成本很可能遠高於傳統超市。即使這些門市展現了令人驚嘆的工程實力，卻難以在經濟模型上實現大規模複製。

與此同時，科技本身也未能徹底改變消費者行為。無人結帳固然便利，卻不足以顛覆人們購買雜貨的既有習慣。多數消費者仍希望親自瀏覽貨架、挑選蔬果、比較品牌，並依當下心情做出即興選擇。雜貨購物依然是一種高度實體化、日常化且在地化的體驗。相較於此，先進結帳科技所帶來的便利提升，尚不足以突破這種深層的行為慣性。

品牌策略同樣扮演了關鍵角色。Amazon 早已擁有 Whole Foods 這個高端有機超市品牌，具備高度消費者信任、成熟的供應鏈體系，以及穩定的營運模型。同步經營兩套實體雜貨品牌，不僅提高組織複雜度，也加劇市場認知混亂。以 Whole Foods 為實體通路核心，並將 Amazon Fresh 重新定位為數位與配送優先的品牌，顯然能形成更清晰且聚焦的整體戰略敘事。

最關鍵的是，Amazon 的核心優勢從來不在門市零售，而是在物流、數據與基礎設施。倉儲自動化、配送路徑最佳化、需求預測模型，以及最後一哩路的履約能力，始終是 Amazon 長期領先市場的關鍵。實體雜貨門市並無法自然放大這些優勢。透過收縮實體擴張，Amazon 得以釋放資本與組織資源，專注加碼其最深厚的護城河：智慧化物流系統。

從零售體驗到隱形基礎設施

Amazon 的轉向，映照出整個雜貨產業正在經歷的一場更深層變革。雜貨零售不再只是體驗導向的門市生意，而正轉型為一門以物流與實體 AI 基礎設施為核心的系統型產業。

未來的競爭焦點，將不再只是客流量、動線設計或結帳效率，而是履約速度、單筆訂單成本、庫存精準度、最後一哩路效率，以及即時需求預測能力。在這樣的新模型下，雜貨門市不再只是交易場所，而成為持續產出數據的感知節點。實體空間轉化為感測網絡，將即時營運訊號輸送至分散式系統，協調配送、定價與補貨決策。

這種轉變，反映了零售產業更廣泛的共識：競爭優勢正從表層體驗，轉向底層基礎設施。

自主雜貨與實體 AI 系統的崛起

多年來，雜貨自動化的想像主要集中在機器人微型履約中心上。這些高度自動化的倉儲系統承諾能以極快速度完成揀貨、降低人力成本，並支撐大規模電商履約。其工程成就確實令人驚艷，但也同時揭露了雜貨產業的嚴苛現實。高昂的資本投入、僵化的基礎建設，以及極其複雜的營運協調，使得這類模式難以在嚴格控制的試點環境之外持續擴張。

隨著產業逐步成熟，一種更務實且技術層次更高的路徑正在浮現。雜貨創新不再被視為倉儲自動化問題，而是被重新定義為一項實體 AI 系統挑戰。

新一代新創公司不再嘗試全面取代既有零售基礎設施，而是選擇將智慧直接嵌入實體門市之中。Veeve、Trigo 與 Standard AI 正是這波轉型的代表。他們的技術展現了如何運用電腦視覺、邊緣 AI 與即時推論能力，將雜貨門市轉化為持續學習、即時反應的智慧環境，而非靜態的零售空間。

Veeve：無需翻新，直接升級的智慧門市

Veeve 代表了一種「從部署出發」的創新路徑。它並不試圖重構整個門市空間，而是在既有零售場域中嵌入高密度攝影系統與邊緣運算節點，讓門市即刻具備無人結帳與即時庫存感知能力。這種設計讓系統能自然融入現有動線與陳列結構，大幅降低改裝成本，同時顯著縮短導入與擴展時程。

Veeve 真正突出的價值，在於其對「模組化」與「可擴展性」的高度重視。相較於打造高度集中、結構龐大的自動化系統，Veeve 採取分散式智慧部署策略，讓系統能靈活適應各種零售場景，從小型便利商店到大型超市皆可快速導入。這種設計使零售商得以逐步升級門市智慧能力，而不必承受全面翻新的營運風險，同時仍能持續累積可觀的效率提升。

在毛利極為有限的雜貨產業中，這種「不重建、只升級」的智慧轉型能力，具有決定性的戰略意義。

Trigo：將電腦視覺推向全球級零售場景

Trigo 是目前電腦視覺驅動無人結帳零售領域中，最具成熟度與實戰經驗的代表之一。其系統透過即時感知商品流動與顧客行為，實現真正流暢、無摩擦的購物體驗，在消除結帳排隊的同時，也同步建立起高度即時、精準的庫存感知能力。

不同於早期多數無人結帳方案僅能在高度受控的示範門市中運作，Trigo 已在真實商業環境中證明其系統具備大規模部署所需的穩定性與可靠度。透過與多家全球大型零售商合作，Trigo 成功驗證電腦視覺與 AI 技術能在複雜光源、不同門市動線、真實人流干擾，以及高度多樣化的商品組合下，依然穩定運行，展現出極高的工程成熟度與商業可行性。

Trigo 的價值，遠不止於結帳流程的自動化。其即時感知系統持續生成高密度營運數據，讓零售商能即時優化貨架結構、商品動線、排班策略與補貨節奏，使門市從被動回應需求的販售場域，轉變為一個可持續學習、自我進化的智慧系統。零售空間不再只是交易場所，而成為高度數據驅動的即時決策節點。

Standard AI：邊緣智慧驅動的新一代零售系統

Standard AI 從邊緣 AI 與即時營運分析出發，重新定義雜貨自動化的技術路徑。其系統核心不依賴集中式控制，而是將即時感知、本地推論與持續優化能力直接部署於門市端，打造真正貼近現場的智慧運作架構。

透過將運算能力下沉至實體空間，Standard AI 有效降低系統延遲、提升穩定度，並顯著減少對雲端基礎設施的依賴。這種以邊緣為核心的設計，使系統能即時回應真實世界的動態變化，無論是庫存異動、失竊風險、動線阻塞，或商品陳列調整，都能即時感知並快速完成決策與調度，讓門市運作從被動管理邁向主動智慧調控。

同樣關鍵的，是 Standard AI 對零售數據分析的深度布局。其價值遠不止於結帳流程的自動化，而在於持續生成可直接轉化為營運決策的洞察，涵蓋消費者行為軌跡、門市動線結構、停留時間分佈，以及商品陳列效能等核心指標。這些即時數據使零售商能動態調整門市配置、促銷策略與人力調度，在一個微幅效率提升便足以左右盈虧的產業中，直接轉化為結構性的獲利改善。

綜合來看，Veeve、Trigo 與 Standard AI 共同揭示了一場雜貨創新的根本轉向：智慧正從集中式後端系統，遷移至分散式的實體場域之中。這些平台並未試圖顛覆零售本身，而是以低干擾、高融合的方式，將 AI 靜靜嵌入日常營運流程，讓門市逐步進化為可感知、可推論、可自我優化的智慧系統。

為何雜貨正成為「實體 AI」的關鍵試煉場

雜貨產業正快速成為實體 AI 系統最嚴苛、也最具戰略價值的驗證場域。不同於高度可控的工廠或結構化倉儲環境，雜貨門市必須在高度動態、複雜且人流密集的真實世界中運作。系統需長時間穩定運行，同時應對不可預測的人類行為、龐大的商品組合、頻繁變動的空間配置，以及持續流動的庫存結構。

這使得雜貨場景成為實體 AI 技術最極限的壓力測試。企業必須同時解決模糊場景下的精準感知、全天候系統穩定度、毫秒級即時推論、人機協作，以及在極端成本限制下的可規模化部署等核心難題。

而這些技術突破所累積的能力，影響範圍遠不止於零售。它們將深刻塑造製造業、醫療物流、智慧城市、倉儲自動化，以及自主化設施的未來發展路徑。在某種程度上，雜貨產業正逐步成為 AI 進入物理世界的前線實驗場。

Amazon 的更高層戰略：掌控實體 AI 的基礎架構層

從這一視角重新審視，Amazon 收縮 Amazon Fresh 實體門市布局，反而展現出高度戰略一致性。Amazon 並非退出雜貨市場，而是在重新定位自身角色，企圖主導真正具備長期價值的底層基礎設施層，涵蓋履約系統、配送網絡與營運智慧引擎。

Amazon 未來的雜貨戰略，極可能圍繞預測式庫存管理、自主化履約調度、AI 驅動的需求建模、超在地化配送路由，以及即時動態定價體系展開。在此模型下，門市不再是價值核心，而是成為數據感知節點，持續向中央系統回饋即時訊號，驅動整體物流與供應鏈引擎的自我學習與最佳化。

這樣的布局不僅更具擴展性與防禦性，也與 Amazon 長期累積的技術與基礎設施優勢高度契合，使其得以在雜貨生態系中，掌控真正不可替代的關鍵節點。

雜貨產業的結構性重組

在多重趨勢交織之下，雜貨產業正經歷一場深層的結構性重組。線上雜貨已永久改寫消費者對便利性與即時配送的期待；實體 AI 技術的成熟，使大規模場景部署成為可行；同時，零售商正承受前所未有的人力成本攀升、通膨壓力、失竊風險與營運複雜度。

資本流向也正在發生根本轉變，從表層體驗設計，轉向系統級基礎設施建構。這些力量相互疊加，正將雜貨產業從傳統零售模式，推向高度智慧化的物流與營運系統形態。

最終洞察：雜貨門市正在進化為 AI 系統

Amazon 關閉 Amazon Fresh 門市，並非承認挫敗，而是對產業本質的深刻理解。

未來的雜貨競爭，不會由誰打造最前衛的門市空間、部署最多機器人，或安裝最炫目的自動化設備來決定。真正的勝負，將取決於誰能構建出穩健、可擴展、能深度融入現實環境的實體 AI 系統。

雜貨門市正逐步進化為「活的 AI 系統」，持續感知、學習與自我優化。掌握這場轉型的企業，不只是重塑人們購買食物的方式，而是在定義 AI 進入物理世界的基本路徑。