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日本目前擁有約5.6萬間便利商店，商店密度位居全球第三。其中，全家（FamilyMart）便利商店即占約1.6萬間。便利商店在人們的日常生活中扮演著重要角色，涵蓋購物、繳費、寄件、取貨等功能，幾乎無所不能。然而，這些便利店同樣面臨一個日益嚴重的問題：人力資源短缺，特別是在夜間與清晨的班次，補貨作業效率低落，成為營運效率的瓶頸之一。

以冷藏飲料區為例，因商品種類多、排列空間有限，補貨耗時費力，也極易出現錯誤與空櫃情況，不僅影響銷售，更影響顧客體驗。針對這個痛點，東京的新創企業Telexistence推出專為補貨作業設計的AI機器人TX SCARA，為便利商店的營運模式帶來革新。

TX SCARA 補貨機器人的部署與效益

TX SCARA是一款專門針對冷藏飲料區自動補貨的機器人。2022年8月，Telexistence正式與日本全家便利商店合作，率先在300間門市部署TX SCARA，計畫於未來幾年內擴大至更多全家門市與其他大型連鎖便利商店。

圖1：TX SCARA機器結構
資料來源：騰訊雲

TX SCARA運用機械手臂與多組攝影機模組，結合AI系統自動辨識貨架缺口與飲料類型，並從後方儲藏區精確地抓取商品放入適當位置。其模仿人類補貨動作的流暢度令人驚艷，能靈活應對瓶罐不同高度與角度的擺放挑戰。TX SCARA採固定動線運行，搭載多台攝影機掃描貨架，以 AI 辨識缺貨商品，並自動規劃最有效率的補貨順序與動作，補滿飲料的成功率超過 98%，大幅提升補貨品質。

圖2：TX SCARA進行補貨
資料來源：TAIROA

更進一步地，TX SCARA的雲端系統會記錄每次補貨的商品名稱、日期、時間與數量，持續累積並更新產品銷售資料庫。這些資料可用來預測熱門品項的銷售趨勢，使AI系統能夠在日後補貨時優先處理即將售罄的飲品。根據 Telexistence估算，一家生意繁忙的便利商店每天可能需補超過1,000瓶飲料，TX SCARA能大幅降低人工負擔並提升補貨精準度。

即便在極少數情況下發生誤判或飲料傾倒，現場店員也無需放下手邊工作手動處理，因為 Telexistence的遠端操作員能透過搭載NVIDIA GPU的VR視訊系統，立即切換為手動操控，快速排除狀況。透過機器學習演算法的加持，每補一次貨，系統也就更聰明一次。

圖3：遠端操作員透過VR進行補貨
資料來源：COOL3C

根據全家的內部評估，TX SCARA的導入可望為每間店每日節省約10小時的勞動成本，整體減輕店員約20%的工作量。不少門市回饋指出，特別是在夜班時段，人力節省可達 30%，並減少超過一半的缺貨情況。這讓店員得以更專注於顧客服務與高附加價值的作業，提升整體營運效率與顧客滿意度。

AI 邊緣運算技術與 TX SCARA 的智慧核心

TX SCARA的高效運作核心，在於其採用NVIDIA Jetson系列邊緣AI運算模組與Telexistence自研的AI系統。該機器人搭載多個 AI 模型，其中包括：

物體偵測模型，用以辨識各類飲料包裝與貨架位置。
運動控制模型，指導機械手臂精準將商品放入指定貨位。
異常偵測模型，偵測瓶罐傾倒、錯誤補貨等狀況。
銷量預測模型，用以偵測即將售罄的商品。

上述模型訓練的基礎來自NVIDIA的JetPack SDK與TensorRT SDK。Telexistence利用預訓練神經網路結合大量合成影像與標記資料，建立出可應對各類光源、紋理與商品樣式的AI模型，整體訓練資料量超過8萬張圖片。

圖4：TX SCARA影像辨識
資料來源：騰訊雲

智慧零售的未來藍圖

TX SCARA不僅代表AI與自動化的技術整合成果，更為零售業創造全新營運模式。透過 Robotics-as-a-Service（RaaS）商業模型，便利商店無需一次性投入高昂資本，而是透過租用與服務合約方式導入機器人，降低導入門檻，加速數位轉型。

FIND觀點

在AI模型持續精進與零售環境日益複雜的背景下，Telexistence正積極拓展更多應用場景，從飲料補貨延伸至其他貨架商品、自助倉儲、甚至是物流分揀作業。TX SCARA的出現，不只是解決了便利商店的即時補貨問題，更象徵著人機協作的新日常，預示著智慧零售即將全面啟動。

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