你早上來杯咖啡了嗎 臺灣於過去十年以來，逐漸形成一股喝咖啡的文化風潮，隨著AI技術的精進，無人烘豆機也能靠AI精準設點，同時培養忠實客群，我們來看看，這是如何辦到的 根據國際咖啡組織 ICO 調查，國人一年喝掉約 285 億杯咖啡，臺灣咖啡市場規模上看 800 億元，且每年約有 20 成長。 臺灣近十年來，人手一杯的「喝咖啡」文化，已成為流行的代名詞，而「咖啡」甚至以65的高比例當選為國人平日最常選擇的飲品，其中重度咖啡愛好者的族群更願意花費更高的價錢去選購符合自身口味的咖啡豆來享用咖啡。近兩三年來，越來越多無人飲品販賣店於臺灣飲品市場上問市。 無人咖啡飲品店無法快速展店，主要受到兩大問題困擾，一是客流量與機器設點位置的合適性，往往仍需憑藉人力進行評估分析；二是如何精準打入中高階咖啡愛好者市場 AI解決無人烘豆機設點合適性與培養忠實客群兩大難題 為解決上述兩大問題，協助無人烘豆機能迅速打開市場，昇銳電子擬以透過導入AI 人流計數分析與AI 人臉陌生辨識，來針對無人烘豆機的設置地點進行人潮數量計算，且歸類消費者的性別及年齡，以進行更為精準的商情分析；並提供消費者對於烘焙咖啡生豆的多重選擇，期以給予專業的咖啡愛好者更客製化的服務與貼近其需求和個人口味的一包「高品質烘豆」。 自2018年起，無人販賣店的興起，無非是因為業主想減少不斷上漲的租金與人事成本的費用支出，但在店面設點的初期評估，卻仍需花費鐘點人力費以人眼計算客流量，但人非機器，難免會有計算來店消費者與道路上經過人潮的錯誤率，而無法做到精準的即時客流分析，或甚至經過一段試營運後才進行估算是否達到設點的營運效益，以上皆會造成錯失最佳撤掉設點位置的停損時機。 昇銳電子搭配AI人流計數分析和AI人臉陌生辨識，推出無人烘豆機。 昇銳電子搭配AI人流計數分析和AI人臉陌生辨識，與帶來「黑金」風潮的咖啡進行商機結合，並且抓住臺灣眾多咖啡行家喜歡親自至量販店耐心挑選符合自身口味的咖啡生豆與喜愛去高品質的研磨咖啡廳或連鎖咖啡店之消費習慣與特點，故誕生針對咖啡豆產地、品種、烘焙方式等提供選擇的第一台無人咖啡烘豆機之新創概念。 AI烘豆機提升客戶忠誠度與物料管理效率達20 針對無人烘豆機的精進開發，昇銳電子工程師搭載AI NVIDIA 開發平台於TCNNFacenet 的基礎上進行，透過AI 將關於性別及年齡搜集之數萬張的影像資料進行樣本訓練，以針對首次選購咖啡烘豆的消費者也能利用人臉陌生辨識來簡單地歸類，藉此取得消費者的信任並提升使用意願，並進而進行購買資訊紀錄及未來商品購買推薦以產出消費者購買行為分析，便可使業主參照消費者對於不同咖啡生豆的偏好度高低，作為未來物料準備數量之依據，以降低原物料轉運及庫存問題，並提升物料管理效率達20。 再者，業主可透過放置此無人烘豆機於選定之人流匯聚率高的地段內，便能透過攝影機捕捉人潮，並針對機台擺設位置的客源是否充足，進行對於經過人潮數量的計算，進而評估消費者佇足購買機率的高低，並於短時間內分析出是否需要將機台進行移設，並可更容易地瞄準出中高階咖啡愛好者所在的最佳設點位置。 而關於無人烘豆機有專業烘焙模式介面，其針對咖啡生豆的產地來源、品種、烘焙方式（淺中深焙）、入豆與出豆溫度、轉速溫度與目標溫度等跟溫度、風速和秒數相關之選擇，提供消費者多種選項以烘焙出符合自己愛好的客製化精品咖啡豆。而若過程中業者針對機台有要進行改善的需求，工程師能配合調整韌體參數，也能協助與業主的訂單系統進行整合。 服務人員簡述無人烘豆機的操作方式 「黑金」透過AI 可更深入至咖啡廳、科學園區、商業大樓 此一無人烘豆機針對咖啡行家的客群，不僅能設點於中高階咖啡廳，以烘製相較於在量販店購買更為客製化的咖啡豆，更能在製作完成一包咖啡豆時，即時提供給咖啡廳內專業的技術店員協助進行咖啡研磨與手沖，而剩餘的烘豆也能將其帶回家之後自己沖泡與享用。在這之中也為咖啡廳帶來了附加價值，其可更加了解消費客群對於咖啡豆的偏好程度，並能推出更能吸引顧客的飲品促銷活動與進行合適的備料管理。 而除了咖啡廳，無人烘豆機也能透過AI 人流計數分析，精準設點於科學園區與商業大樓裡或附近店面，以提供其有高度飲用咖啡需求的內部員工，於辦公室也能手工沖泡的優質咖啡豆。另外，更能推出實體會員制以隨時發起選購咖啡豆之促銷活動，或不定時提出支付優惠回饋，進而吸引到新客源與培養既有顧客的忠誠度和黏著度。 智慧無人烘豆機的操作介面

「喜鵲生活的DNA不會只有販賣機，我們相信販賣機結合科技、通路、人文，才能帶來令我們歡欣鼓舞的成果。」這是喜鵲生活官網上的一句話，讓販賣機帶來愉悅的生活，建構貼心、科技、永續的智能機產業未來，也是喜鵲生活創立的初衷。 成立於2018年的喜鵲生活，在成立4個月之後，即推出臺灣第一台自有品牌結合行動支付掃碼感應、藉由螢幕觸碰完成消費體驗、POS系統管理、數據聚集於後台的喜鵲U1智販機，讓消費者能同步世界的新零售腳步，體驗購買便利性、結帳安全性、視覺娛樂性、提升物流補貨效率的全新零售消費體驗。 傳統販賣機缺乏資訊可見度 AI技術協助資訊透明化 此次，喜鵲智能販賣機更搭載AI技術，提供可調整貨架空間、搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕之自動販賣機，達成無店面商店之目的。 喜鵲生活表示，傳統販賣機最大問題即是缺乏資訊可見度。想要檢查庫存，就必須由補貨人員實際檢查每一部機器，這種做法既費時，成本也高。而當機器故障時，一般更是會長時間無法運作。大多數故障均無人通報，直到下次補貨人員抵達補貨才會發現。接著還必須等待維修技師排行程，而一等就可能需要數週的時間。 傳統販賣機缺乏即時互動性，當消費者投幣後遇到狀況時廠商無法當下處理。此外，傳統販賣機更缺乏彈性，無法應消費者偏好變化而調適。 傳統販賣機存在僅限零錢購物、支付工具單一；商品擺放數量有限，選擇性少等缺點。 受到COVID-19疫情影響，消費習慣轉為非接觸式的方式，致使無人化商店市場升溫。一般自動販賣機僅能擺放較單純的商品如飲料、食品等等。可販售的產業有限。而喜鵲開發出的專利販賣機可調整貨架空間，搭配升降貨梯，適用在各種類型的商品。此外，機台搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕，能同時達到廣告託播的需求，預計朝無店面商店的方向邁進。 根據喜鵲生活觀察發現，近兩年來的消費者市場趨勢，消費者訴求便利生活、飲食消費型態重視餐飲體驗簡單快速，並且搭配手機連網訂購模式，而且熱飲及鮮食外送是兩大趨勢重點。而設置地點、販售品項、食用方式及多元付款方式是智能販售機的市場成長重點。 就便利性而言，臺灣消費者購買自動販賣機食品仍以車站、機場、學校、商業區公司附近為最高，多樣的付款方式也更獲得消費者支持，顯示未來自動販賣機可朝品項多元和支付方式多元兩大方向展開。 AI銷售預測技術整合後台管理 達到精準行銷目的 由於商品種類繁多，難以得知商品在不同因素如季節、市場情形、促銷活動等影響下的需求，容易造成缺貨或庫存過剩的狀況，喜鵲生活特別開發「AI銷售預測技術」，整合至後台管理系統，期能透過數據分析鎖定客戶購買偏好及意願，進而達到精準行銷之目的，進而做出精準的商業決策，有效分配有限資源。 導入AI系統可達精準行銷、庫存管理及供應鏈管理三大目標。 此一系統為專為供應鏈管理人員設計的調補貨決策輔助工具，透過 AI 預測未來銷量需求，協助企業有效優化產能、庫存及配貨策略。 其整體系統架構包括： 1資料探索性分析功能：針對資料內缺失值提供自動化補值、自動編碼及自動特徵篩選功能。 2建模功能 ： 1提供迴歸Regression、時間序列Time Series Forecast共兩類預測問題類型之模型訓練功能。nbsp 2支援 Auto ML 自動建模，並由系統推薦提供最佳模型，亦可建立集成模型提升模型準度。nbsp 3支援多種演算法類型：Random Forest, XGBoost, GBM等演算法。nbsp 4支援多種時間序列模型：指數平滑、ARIMA、ARIMAX、間歇性需求、動態複迴歸等模型。nbsp 5支援多種模型評估指標：R, MAE, MSE, RMSE, Deviance, AUC, Lift top 1, Misclassification等指標。nbsp 6支援自動切割訓練資料集及Holdout驗證資料集，並可手動調整比例。nbsp 7支援自動模型集成學習 Stacked Ensemble、平衡函數學習 Balancing Classes、早停法 Early Stopping。nbsp 8支援同時建立多個模型，系統將依照建模需求配置資源，讓建模、預測等任務擁有獨立的運算資源且互不影響，在整體伺服器空間有上限的情況下，運算資源能有效率被利用。nbsp 9具有記憶體運算In-memory computing功能，可藉由大容量及高速的記憶體進行運算，避免大量從硬碟中讀寫檔案，提高運算效能。 3資料串接功能： 運用API嫁接，採用完整的資料串接自動化，不需要手動匯入資料，提高使用者體驗。 4圖表分析功能：針對商品銷量提供視覺畫圖表及基本統計值。 AI數據分析解決方案具備兩大優勢： 1創業機台租售 低成本開設無人實體店與連鎖零售業合作，透過智能機讓創業者以低於店面租金的成本經營零售生意。提供機台買賣及租賃兩種合作模式，依業者評估選擇。 2多型態商品上架 24小時隨時隨地販售商品，可上架達60多種多樣化商品，透明大櫥窗提升商品能見度，定期補貨及追蹤商品販售狀況，依需求調整產品類型。 近來網路與實體界線模糊化，顧客互動方式大幅改變，消費需求多變且個性化，零售業面臨前所未有的挑戰和不確定性，掌握數據成為關鍵。AI 數據分析解決方案能幫助零售業快速活化大量資料，打造無縫的個人化體驗，最佳化營運價值鏈並提升效率，強化企業核心競爭力。

衛星遙測影像雖然可以讓地面景物無所遁形，然真正要能落地應用至產業面，還需要耗費大量時間與人力。為有效解決客戶面臨巨量影像資料消化困難及消除跨領域用戶對衛星遙測影像處理的技術障礙等問題，興創知能研發「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，作為智慧空間資訊跨域AI應用導入的新開端。 近年來，為了因應產業全球化衝擊，臺灣農業轉型持續走向科技化與精緻化，紛紛從微氣候衝擊、病蟲害防治等問題的解決，來提升農作物的產量與品質。為了精確掌握作物的生長環境、農業對於影像的使用，有了無限擴張的需求。 在早年UAV無人機尚未盛行的年代，人工田野調查是最基本、卻也最消耗人力的工作，有了UAV無人機的出現，航拍操作也許不太困難，但能拍的範圍受限，要精確地擷取空間資訊，還需要測量專業。此時，衛星遙測數據的使用可能就此跳脫過去使用影像資料的想像。 國家太空中心TASA資料倉儲服務 在近十年，現代衛星遙測應用技術的突破，數位地球成了全球資料採集的新趨勢、各國紛紛發展資料立方的影像倉儲技術，各國發展智慧農業成了最大的影像用戶之一，掌握作物的栽種分佈，就是掌握作物產量的第一步，有了免費的衛星遙測影像、強大的資料倉儲支援，以及團隊穩健的影像辨識技術，是加速農業轉型的重要支持。 運用衛星遙測影像數據 可加速智慧農業發展 然而，在過去，想透過衛星遙測影像來萃取大面積作物分布，也是困難重重，所需要花費的費用不說，若想使用免費的資訊，必須逛透國際太空機構的網站，在琳瑯滿目的衛星產品規格表中，審慎評估感測器規格、影像解析度以及再訪週期，找到適合的影像後，還得一幅一幅的看，去蕪存菁，接下來，動輒數百MegabyteMB的影像資料、連續幾十張的影像下載存檔，所用的電腦容量恐不堪負荷。 還有，當克服影像存取、備好資料後，接著必須開始確認下載的影像產品，哪些才是想要的波段，因為眼前看到的影像並不只是一個圖檔jpg或png，複雜的多光譜資訊、屬性欄位和座標資訊，光是確認正確的資訊，就耗費龐大心力。 而面對功能複雜的GIS套裝軟體，又是另一個麻煩的開始，複雜的影像前處理流程，以及缺乏彈性的機器學習套件，大幅降低分析資料的效率。好不容易做出作物辨識的結果，才發現可能已經過了圖資使用的黃金時期。上述複雜耗時的衛星影像處理問題，恰恰就是市場的痛點， 興創知能從傳統的機器學習擴展到現代的深度學習應用，研發在GeoAI框架下的「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，為客戶突破這些空間資訊的魔鬼細節。 AI分析雲端服務平台流程導入前後之差異 興創知能表示，在我國國家太空中心TASA, Taiwan Space Agency的多年努力下，屬於臺灣的ODCOpen Data Cube系統也已打造完成啟動服務，與國際趨勢正式接軌，強大的倉儲技術讓使用者可以輕易的根據需求，擷取並使用特定時間與空間範圍的影像資料，倉儲收納了國際太空機構旗下的多個衛星影像資源，包含ESA的Sentinel-1每隔6日一幅、Sentinel-2每隔6日一幅，USGS的Landsat-7每隔16日一幅、Landsat-8每隔16日一幅，以及國內自有的Formosat-2每日一幅與Formosat-5每隔2日一幅。 以Python語言為基礎 興創知能開發衛星影像辨識工具 擺脫GISGeographic Information System套裝軟體的侷限，興創知能以Python語言為基礎，整合GDALGeospatial Data Abstraction Library，並考慮運算效率與平行處理，完成所有衛星影像處理與影像辨識建模所需的工具開發，包含座標系統與資料格式的轉換、網格與向量資料互動，以及資料內差與正規化等工具，都是以AI應用為考量進行設計，而部分常用的工具更以TronGisPy為名，打包為開源套件造福技術社群。 興創知能善用團隊對衛星遙測影像的了解，以及透過所蒐集的標記資料作物分佈圖資，預設好影像辨識建模過程，所需的訓練資料規格與資料集定義，套用事先完成的機器學習LightGBM或深度學習CNN框架，並讓整個訓練過程在Web GIS的介面中，提供使用者部分的彈性，自由篩選影像、確認時空範圍、選用模型與超參數調整。除了訓練模型的操作，也提供歷史模型的運用產出辨識結果，最終讓作物分佈的辨識結果展示在Web GIS圖台。 事實上，不僅只是農業才會有衛星遙測的應用需求，隨著各行各業為了提升企業全球性的競爭能力，空間資訊的智慧化應用也大幅度的出現在各種領域之中。舉例而言，擁有大量圖資的測繪業者，能夠透過AI分析雲端服務平台 ，收納圖資的同時也加速數化製圖的效率；在全球氣候劇烈變化與致災性地震風險之下，產業保險類別豐富，農業保險、金融保險或是災害保險，都與空間資訊脫離不了關係，透過遙測影像辨識掌握保險標的早已成為國際趨勢。 巨量遙測空間數據AI分析雲端服務架構