随着AI、图像识别等技术不断演进，智慧机器人应用开始开始出现在各类应用场景中。尤其在商场或连锁零售商店，人们经常会看到智慧机器人犹如店员般，在店内为客户提供咨询服务、或对商品进行盘点作业。
迎合这些趋势，研华基于嵌入式边缘系统广泛应用于零售、餐饮场所自助服务机(Kiosk)，提供消费者即时资讯与自助结账服务应用领域的丰富经验，进一步以边缘计算系统为核心，整合Edge X数据采集软件开发套件与WISE DeviceOn软件，以及VEGA AI模块和WIFI模块，推出软硬整合的EI-52智能边缘系统解决方案，可应用于「零售AI智慧机器人系统」(Retail Robot Wireless AI Notification System)，方便集成商或零售解决方案提供商将此系统搭载于机器人内，进而快速为大型商场或零售业导入更多智慧应用，加速迈向智慧机器人的新零售时代。
机器人智慧盘点节省人力成本、优化服务流程、提升运营效率
搭载EI-52的「零售AI智慧机器人系统」，凭借其轻巧体积、完善功能、整合容易等优势，可为零售业的智慧化应用带来更多可能性。以东南亚国家某零售业者引进机器人到日常作业的应用为例，使用零售机器人可以带来节省人力、提高服务质量、提升营运效率的各种效益。
当机器人在店内巡检时，机器人上搭载的扫描仪同步即时扫描和识别货架上的商品，然后将扫描的结果即时回传后端系统。通过与后端系统的连接，机器人一旦发现货架商品空了、商品位置错误或商品价格标错等异常状况，系统便会即时通知店员，让店员可以在第一时间补货或修正商品标价，减少可能因商品短缺或价格错标导致的客诉或客户满意度不佳问题，为顾客创造更好的购物体验。
另外，借由机器人取代人力进行盘点作业，不只可以提高盘点频率，借此更快发现异常状况，同时也能让店员把更多的时间和心力放在服务顾客上，加深与顾客互动，提供更高质量的服务以创造更大的价值，提升整体营运效益。
EI-52硬件优势整合软件功能实现零售业4大应用效益
EI-52体积轻巧容易安装于各种设备装置之内，此外，EI-52宽温设计使其在-10度低温到50度高温都能正常运作，再加上压铸式制造及独特设计可以达到很好的散热效果，避免系统过热当机，可高度确保系统稳定运作。
以EI-52强大的硬件优势为基础，再整合VEGA AI模块、Edge X、WISE-DeviceOn、WiFi等软件与模块，EI-52智慧边缘运算系统还可为零售业实现4大应用效益。
一、创新多元服务
整合于系统中的VEGA AI搭载英特尔第11代Core i3、Core i5、Celeron等级处理器具高运算性能，且可灵活地将人工智能功能扩展到边缘，商家可以轻松透过边缘计算将机器人身上传感器所侦测、收集到的即时商品信息，上传到后端系统。
累积下来的数据可以运用各项工具进行分析，进一步挖掘消费者行为和商品销售的隐性规律，例如消费者采购偏好，或某商品在某些时间点卖得最好、顾客对于某商品的购买模式、哪几种商品经常一起结账等，作为后续行销或运营上的决策依据。假设多数顾客喜欢同时采购某两类商品，商家便能将这两类商品陈列在一起，或规划促销组合，提高商品被购买的机会，进而带动营收成长。
二、快速部署设别联网
为加速商家导入更多创新应用，整合于EI-52系统中的Edge X是研华基于开源Edge X Foundry所开发出的数据采集软件开发套件，内含使用者界面(UI)和开发工具包(SDK)，让商家可以更快速导入Edge X Foundry社群上的各种创新，同时Edge X也提供多样的装置连接接口(API)，节省开发者连接各种感测器、装置设备的工作，加速边缘装置数据联网部署。
三、远端管理维运
在装置管理上，WISE-DeviceOn的远程管理、远程自动开关、远端监控，以及数据与设备安全性防护等多元功能，可以将数十或数百个分散在各处的机器人，集中在一个平台上管理，如此一来，就算是拥有为数众多的连锁零售商甚至是跨国零售商，都可以透过WISE-DeviceOn进行远端监测、控制管理与维护，IT人员只要坐镇中控室，就能一次管理大量的智慧机器人。
四、无线数据传输
在数据传输上，研华EI-52不仅支持两个GbE以太网络有线传输，因机器人移动式且分散部署的特性，也可搭载研华EWM-W189 Wi-Fi模块，透过无线网络稳定传送信息。而如果客户未来希望使用5G传输，EI-52都可以提供相对应的支持，满足应用场景的各种数据传输需求。
智慧机器人在零售业的创新应用广泛，研华EI-52以其轻巧体积并高效整合软硬体方案的特色，可轻松应用到「零售AI智慧机器人系统」，加速客户边缘数据采集联网的相关部署。展望未来，在智慧边缘计算系统之外，研华将持续整合资源，以及与第三方合作伙伴包括DFSI与IoT硬件装置厂商合作，共同开发更多零售业用的IoT解决方案(Solution Package)，为新智慧零售时代开创新路径。
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