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漢堡王、溫蒂都他客戶！25歲二代帶領「40年POS機大廠」攻AI影像辨識

攝影／陳睿緯

【撰文‧張如嫺】

飛捷已是全球領先的POS機廠，卻不甘只做硬體，近年來積極發展軟體事業，將AI影像辨識技術導入美國速食業龍頭、東南亞連鎖超市，爲集團事業開創第二春。

在這家位於美國華盛頓州的溫蒂漢堡（Wendy's），店長一邊替客人打包餐點，一邊盯着牆上螢幕，原來，櫃檯的AI攝影機正追蹤每位客人的排隊、點餐和等餐時間，數字全顯示在螢幕上，一發現排隊時間變長，店長馬上調度人力，減少客人不耐而離開的機率，平均下來，讓月營收增加4％。很難想像，把這款「AI計時器」系統導入速食業的，竟是原本只做硬體的工業電腦廠飛捷科技。

1984年成立的飛捷專做POS機，約8成客戶來自全球零售、餐飲業，點餐、結帳機臺全靠它。做了30幾年硬體，5年前，飛捷走上軟體研發之路，還分拆出華捷智能（Berry AI）、英捷智能（Angible）、英諾菲三家純軟體子公司，前兩家更挾AI視覺辨識技術分別打進美國速食龍頭、東南亞大型連鎖超市，他們是如何做到的？

避紅海競爭董座兒接新任務

「這個產業做久了，就有一堆人進來，我們每天都在怕，會不會明年就被別人幹掉？」飛捷董事長林大成說，創業以來，他始終秉持「人多的地方不要去」，卻難抵擋後進者削價搶客，即使已拿下全球POS機大廠地位，對「被幹掉」的擔憂依然揮之不去，「每天都感受到這種壓力。」於是2018年，林大成決定發展「非POS」業務，希望創造第二成長曲線，避開紅海競爭。

但問題馬上就來：不做POS機，還能做什麼？林大成把這項任務，交給剛自美國大學畢業的兒子林逸中。林逸中加入飛捷後，與同事從兩張桌子開始，發想POS機以外的新業務，「人多的地方不要去，但沒人的地方千萬不要去，你要跟在部隊旁邊走。」林大成時常這樣提醒林逸中，意思是，從大家都在做的生意中找到加值應用。

他們從飛捷已打入的產業切入，注意到當時首次對外開幕的亞馬遜無人商店，號稱採用大量AI影像辨識技術，判斷消費者的動作與拿走的商品品項，激起林逸中研究AI影像辨識的興趣，並認爲這項技術有商機。

2019年，Berry AI誕生，由飛捷100％持股，年僅25歲的林逸中則擔任執行長，鎖定AI影像辨識找應用，飛捷正式跨入軟體市場；不過有技術又有經驗的人才稀缺，最初團隊只有5人，就走上這條與本業截然不同的路。

Berry AI的「處女作」是麪包結帳機，也就是放在麪包店結帳櫃檯旁，代替店員辨識客人買了哪些麪包、計算價錢；然而麪包重疊、夾子遮擋等不確定因素太高，導致辨識準確率遲遲無法提升，就算一百個麪包中，AI只會看錯一個，店員也無法接受。林逸中這才驚覺，不是所有客戶的痛點，自家技術都能解決。

第二次，Berry AI轉換賽道，把影像辨識帶進郵局，自動量測包裹尺寸，結果公務機關導入新科技的速度慢，就連試用都要跑好幾個月的公文、招標流程，林逸中果斷放棄，並繼續研究其他產業應用。

歷經一年多峰迴路轉，某次林逸中在與好友聊天中，發現速食業者一直在尋找提升服務效率和品質的解方，他決定回頭鎖定飛捷最熟悉的餐飲客羣。團隊經過訪談、調查得知，光是店內標準作業流程就有上百項，「業者對AI有非常多想像，一開始有8、9項功能，客戶全都想做。」林逸中舉例，業者會想知道員工上班有沒有滑手機、洗手有沒有洗乾淨、庫存盤點有沒有照實做，但是，Berry AI得先幫他們挑出最適合用影像辨識、且最急迫的需求。

每降低7秒等候營收增1％

「其實對速食店來說，每降低7秒等候時間，營收就能成長1％。」林逸中發現，等候時間是最直接影響營運的要素，因此從「AI計時器」下手，將攝影機裝在得來速車道和廚房、櫃檯，利用去識別化的AI影像辨識，算出客人排隊、點餐、取餐要花多久時間，即時螢幕顯示讓店家能一眼看出人流卡在哪，進而判斷哪些時段是否安排太少人力或備料不足。

Berry AI進軍速食大國美國，讓業者試用、改良再試用，加上母公司飛捷名號助攻，2020年起就陸續打進全球連鎖速食龍頭，以及漢堡王、溫蒂漢堡、小凱撒披薩、Dunkin' Donuts等連鎖速食業者。溫蒂漢堡加盟商Wenspok Companies指出，這套軟體可讓員工專注於更高價值的任務，且馬上就看到營運效率和顧客體驗提升，「Berry AI平臺的表現超出我們預期，很高興能將解決方案導入更多餐廳。」

在林逸中操刀下，Berry AI有所斬獲，但林大成的野心不止於此。2023年，他觀察到疫情和缺工，加快了零售業導入自助結帳的速度，對善長硬體制造的飛捷而言，自助結帳機臺是一門可以發展的新生意；不過，早就不甘於只當硬體廠的林大成，還希望搭配軟體，他找上在AI產業工作的羅荷傑，兩人一拍即合，羅荷傑加入飛捷，一邊思考軟體在零售業自助結帳的應用、一邊招募團隊。

羅荷傑拜訪數十家不同品牌的零售業門市進行訪談，自己也當消費者體驗，發現業者採用自助結帳的最大痛點，不是效率不如人工結帳，就是漏刷商品導致營業損失，若能把Berry AI已經熟悉的影像辨識技術，用來偵測商品是否漏刷，問題便迎刃而解。

想這麼做，首先得訓練AI「看」懂人類行爲，比如手伸過去刷條碼、系統卻沒顯示商品，或是拿起購物車商品就放包包，都屬於漏刷行爲，一旦AI偵測到異常，就會透過結帳機臺提醒，或通報店員處理。

抓結帳漏刷準確率達99％

羅荷傑指出，攝影機可架在機臺上或天花板，自助結帳機臺周圍30到50公分都是偵測範圍，除了防漏刷，也可以讓店家透過使用前後比較，瞭解自助結帳造成的損失情況，目前辨識準確率已達99％，也就是說，AI揪出的一百次漏刷中，有99次都正確。

今年，這個團隊從飛捷獨立出來，名爲Angible，羅荷傑擔任執行長，將軟體導入東南亞大型連鎖超市，可以單獨訂閱，也能搭配飛捷的硬體使用。

不過部分設置自助結帳的零售業者，已採用重量檢核機制比較未結帳和已結帳商品重量是否一致，來判斷有無漏刷。比如全臺自助結帳設置比率最高的家樂福，就採用這項機制，並且幾乎沒失誤過。反觀AI影像辨識方法須考量系統相容性、成本效益，業者是否導入，得再評估。由此可見，業者還有其他選擇，Angible如何說服客戶採用AI影像辨識方案，是未來挑戰之一。

飛捷朝軟硬整合轉型，法人指出這是必要之路，有助提高競爭力、客戶黏着度及毛利率，林大成也深知這點，「兩家子公司有加值效益，也讓大家知道飛捷已經不再只會做硬體。」他坦言，以前一臺工業電腦可以賣1千美元，現在軟體租給一家客戶只能收到1百美元，營收規模完全不同等級，「一開始看到數字，的確很不習慣。」雖然兩家子公司還處於燒錢、虧損階段，林大成仍胸有成竹，認爲AI導入零售餐飲業是未來趨勢，「我們非常樂觀！」

未來Berry AI將繼續鎖定美國市場，針對既有客戶推出更多元的應用，目標是從現有數百家，在未來5年內打進超過一萬家門市；Angible則希望累積更多影像數據做分析，並提供給店家洞悉消費者。

讓兩支精銳小兵團「跟在部隊旁邊走」、自建智慧零售生態系，是飛捷轉型的核心策略，接下來就看小兵們能不能上演「立大功」戲碼，帶飛捷這艘大船，成功轉舵。

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