兆豐證券和精誠資訊合作，領先國內證券業導入理財迎賓機器人「小貝」，結合NLP(Natural Language Processing)，用於接待證券客戶、查詢股價或提供簡單的證券服務應答。

這是繼兩家公司在2017年合作在Line推出Chatbot服務Mega小祕書後，後續又在兆豐證券官網提供AI客服，兩家公司再次合作推出證券迎賓機器人，兆豐證券將在總部及14家證券分公司導入這臺迎賓機器人「小貝」。

兆豐證券董事長陳佩君表示，小貝具備迎賓接待、智慧應答、股價查詢、商務導覽四大功能，包括向投資的客戶打招呼、提醒開盤/收盤，回覆投資客戶的問題，語音查詢股價、宣導市場新制，迎賓機器人可以協助處理重覆性質較高的問題，讓營業人員投入更有人性、溫度的服務，例如專業的理財諮詢服務。

這臺迎賓機器人高度不到90公分，重量為7公斤，頭部是由觸控螢幕及攝影機組成，平時顯示機器人的臉部表情，左右兩手可以上下活動，並依時間、事件等不同情境設定迎賓接待服務，或是介紹最新活動、金融商品及證券市場最新資訊。

證券客戶可以文字或直接語音向「小貝」查詢股價：

只要對機器人說出「你好! 小貝」，機器人頭部就會面向消費者並回應，就能開始以語音詢問證券相關知識，例如「什麼是借券？」、「如何變更證券交割銀行？」，或是輸入文字或直接以語音的方式，查詢特定股票現今價格，例如說出「中華電信股價是多少」，螢幕就會顯示特定股票走勢圖，並以語音回覆中華電信股價。不過這臺機器人目前還無法辨識台語。

精誠資訊表示，小貝具備語音辨識、語意理解、語音合成等技術，在語音辨識技術上，採用Google免費的語音辨識技術，可即時的辨識語音為文字，並針對消費者的語意進行分析以理解意圖，特別是問答型或任務型的意圖，再透過語音合成技術，以自然清晰流暢、在地腔調回應使用者。

為了符合證券業的需要，精誠和兆豐證券合作，訓練迎賓機器人在證券的服務場景，如瞭解證券金融術語，讓它可以應答相關知識。精誠資訊表示，必需要訓練機器人能辨識不同產業的關鍵用語，是AI語音技術進入不同各行業的關鍵之一，可應用在電話客服、手機App、機器人等智慧設備等等，精誠目前已和不同的夥伴合作，以解決方案的方式將AI推向各個產業應用。

電商年度銷售節慶雙11即將到來，折扣戰已提前開打，多家業者都陸續展開暖身活動。Yahoo奇摩身為首個在臺推出雙11活動的電商，經過7年發展，除了加碼優惠，為因應爆量的訂單，今年硬體設備也跟著升級。Yahoo奇摩今日（10/30）宣布，啟用在臺的第一座自動化物流中心，要解決活動期間，人力無法滿足的出貨需求。

歷時一年半的計畫、建置時間，新物流中心於10月開始運轉，倉儲內部署了穿梭式自動倉儲（Shuttle Rack）設備，是Yahoo奇摩第一次於臺灣的倉儲內採用自動化設備，取代半人工的方式。看好臺灣電商市場的成長潛力，Yahoo奇摩購物事業群副總裁蔡伯璟表示，Yahoo奇摩總部決定加碼在臺投資，他透漏，此建設的投資金額破億。

與其他業者的同類型設備相比，Yahoo奇摩號稱，該設備擁有目前臺灣電商界最高的儲量。導入穿梭式自動倉儲設備後，全倉8成作業由以物就人的模式取代，預估可為活動高峰期提升10倍的產能。此外，以往每到銷售活動期間，因人力不足，貨出不去，Yahoo奇摩電子商務營運管理事業部資深總監林佩儀指出，有了設備後，可減少3成的人力。

除了打造全臺電商最大儲量的穿梭式自動倉儲，Yahoo奇摩還運用AI技術於該設備的動態儲揀決策上，以發揮其高密度儲放特性的最大效益。Yahoo奇摩使用購物中心過去15年累積的資料，訓練AI演算法，以由此決定商品的存放處。

常見於同筆訂單的商品，就會分開儲放於不同的儲架，林佩儀舉例，像是化妝棉和粉底液就屬要分開存放的商品，才能減少貨架穿梭車的等待時間。如此，當系統接收到要購買多款商品的訂單時，多個可移動式儲架可同時間從貨架抽出，運行至指定位置，供揀貨，以提升效率。

另外，Yahoo奇摩透過AI技術，分析商品出貨的頻率，以決定商品儲放的位置，比如說，常出貨的商品會存放於倉儲設備的外側。有了穿梭式自動倉儲設備，再加上兩項AI技術的應用，商品出庫的時間減少了6成。

這座位於桃園，總樓地板面積達8,400坪的新物流中心啟用後，Yahoo奇摩關閉了既有的２個微型倉。過去，Yahoo奇摩靠兩個微型倉支撐物流需求，林佩儀提到，在雙倉滿載之際，他們決定不增設第3個微型倉，而是尋找可作為物流中心的地點，以集中發展的資源。

從8月開始，Yahoo奇摩陸續將商品轉移至新的物流中心，未來，該中心會扮演其在臺總倉的腳色，服務全臺的電商業務，並由長期合作的物流配送夥伴，完成物流的最後一哩路。蔡伯璟表示，Yahoo奇摩今年新引進了1,500個品牌，在品牌入倉後，已完成物流中心的第一波壓力測試。

Yahoo奇摩此次投入破億的金額，升級物流硬體設備，而且該中心從軟體、硬體到服務，都是由臺灣供應商提供。導入穿梭式自動倉儲設備之外，林佩儀透漏，下一階段，該物流中心會導入自動搬運車（Automated Guided Vehicle，AGV）設備。

透過AI技術，Yahoo奇摩打造了在臺的第一座智慧物流中心，展示其的科技力，同時，也延續行銷方面的AI技術應用。蔡伯璟分享，內部代號安迪沃荷的自動廣告生成工具，只要2秒即可自動替圖片去背，生成廣告。

Yahoo奇摩購物中心的行動用戶占比高達7成，該廣告生成工具用於個人化商品推薦上，提升逾2倍的轉換率。今年雙11活動業績目標，Yahoo奇摩旗下兩電商平臺購物中心和超級商城喊出，翻倍成長。

「我以前都開玩笑說，自己是20幾年資歷的王姓打字工。」當過26年法官的司法院資訊處長王金龍笑著說，卷證電子化之前，法官撰寫判決書很辛苦，一份判決要引用許多紙本卷證資料，一一查找之後，甚至得用文鎮壓住超厚的卷宗，才能順利引述紙本內容並輸入電腦。正因這段深刻經歷，當王金龍轉任資訊處長，從IT的使用者轉變為IT服務推動者之後，他更能以實務經驗，來思考現行司法資訊體系的痛點，展開了一系列的司法IT改革。

現行司法院的資訊處長，若是從審判業務調人來支援行政業務的「調辦事法官」，任期以三年為限。2016年底上任的王金龍，即將期滿回歸法官職務，但在這三年內，他延續前任的部分政策，以證卷電子化為基礎，陸續推廣了科技法庭、電子訴訟、院檢電子證卷交換、量刑查詢等服務，「要讓司法服務更便民，且更貼近法院各職務的需求。」他表示。

比如說，卷證電子化與科技法庭的建置，就是前任努力的成果之一，王金龍自己就是受惠的使用者，那時候，他在臺灣高等法院臺南分院工作，政策推辦2年多來，他經手的每一個案子幾乎都用科技法庭來辦理。

科技法庭的作法是，在法庭內檢辯雙方位置，分別建置投影設備，同時配置電子卷證提示機與實物提示機，以投影方式提示證據。王金龍認為，這不論對刑事或民事案件，都是必要的設備。

在刑事案件上，用投影幕公開提示證據能大幅縮短開庭時間，比如集體犯罪的被告有10人，以往提示證據的作法是讓被告輪流傳閱卷證，可能一次提示，就得花上半小時，甚至有法官為了縮短時間，無法落實程序正義而限時傳閱。科技法庭改用公開提示的作法，能大幅改善了這個問題。

王金龍指出，公開提示方式還可以用在審判心理學，比如監視器拍下竊盜案的被告身影，以往，被告可能堅持不認罪，但看到了投影的證據後，在法官、辯護律師甚至旁聽民眾都清楚可見的情況下，會對被告造成一定程度的心理壓力，使其更容易坦白罪刑。

在民事案件上，科技法庭也很適合用於分割共有物、拆屋還地、通行權或土地糾紛案件等需要大量圖資參考資料的案件裁判。王金龍表示，他親辦的案件中，就經常使用地籍圖資系統套疊地號資料，甚至將Google地圖投影在螢幕上，來顯示紛爭土地的周遭環境、對外聯絡道路等，以此作為判決基礎，來取代過去資訊不完整的紙本資料。

三年內落實卷證電子化，檢院雙方、律師都受惠

然而，儘管科技法庭立意良好，推動初期的成效卻不彰，在2016年時，無論刑事或民事案件中，科技法庭使用比例均低於40%，而且還是由法官自由心證來填寫。因此，王金龍上任後的第一步，就是要落實電子卷證於科技法庭上的應用，他要求各法院將新進案件的紙本卷證，掃描成電子檔儲存，且為了更方便引用內文，掃描時也同步將卷證數位檔案上傳雲端進行壓縮及OCR辨識，再傳回該案書記官的電腦中，以利後續調閱使用。

王金龍擬定三項指標來評估科技法庭的使用比例，分別是「是否運用科技法庭審理案件、是否執行卷證掃描、是否製作電子卷證書籤」，除了第一項讓法官自主填寫，後兩項指標都靠程式自動偵測，尤其第三項指標，法官為了在庭上方便提示電子卷證，一定得事先加上電子書籤，不可能當庭翻找，所以，電子書籤採用與否，更能確實反應科技法庭的使用率，這也是擁有長年法庭經驗的王金龍才能歸納出來的實務作法。

司法院資訊處處長王金龍表示，曾任法官的實務經驗讓他有很多想法，但要具體付諸實現，需要專業的資訊團隊共同擬定策略。　攝影／洪政偉

根據司法院截至108年6月的統計資料，目前科技法庭在民事、刑事案件使用比例均超過75%，卷證電子化比例、製作電子書籤比例也都逐年提升，甚至部分法院的電子證卷已經接近100%，僅剩一些執行中的舊案件仍用紙本卷宗來審理。不過，王金龍表示：「一個手指伸出來有長有短，不會每個法院都非常好，我們也請電子化腳步落後的法院，提報改進計畫。」

此外，司法院也祭出一些措施，讓基層法院更容易電子化卷證。首先，是編列外聘掃描人力的預算，來解決書記官的工作負擔加重的問題、降低反彈聲浪；再者，則是王金龍找上行政院政務委員唐鳳，說服法務部共同執行「院檢電子卷證交換」計畫，因為院方要製作刑事案件的電子卷證時，通常需要將檢方的卷證資料也掃描成檔，這就導致，檢方內部已經掃過一次的卷證，封卷送到院方之後，由於院方沒有拆卷權利，就必須人工翻頁再掃描一次，耗費許多人力與時間。

發現該問題後，王金龍就積極促成院檢雙方的電子卷證交換，讓各地方法院與地檢署，先統一掃描規格後，將檔案上傳到司法院與法務部的雲端，透過系統交換卷證。而且，有別於甫推出時用USB來交換卷證，現在改透過線上交換機制，能在傳送文件時加上密碼鎖及浮水印，更能確保資訊安全。

從2017年推動院檢電子卷證交換以來，除了智慧財產法院較少刑事案件之外，其他法院均已經在今年8月完成系統的建設。王金龍也表示：「這項服務是雙方互惠，起訴時，卷證由檢方掃描、提供給法院，但是開庭後，法院會陸續補充卷證資料，再提供給檢方。」

除了院檢雙方受惠，律師要調閱卷宗也更方便了。律師閱卷的現行做法有兩種，一是親自到法院把紙本檔案調出來影印，二是線上申請閱卷，經過審查後，由院方將電子檔存成光碟寄給律師。王金龍表示，未來，線上閱卷系統建置完成，律師閱卷只需要用自然人憑證去申請帳號，經授權許可後，就能從專屬帳號來下載文件。

不過，電子卷證的現行存儲方式仍採分散式架構，系統由法院各自管理。因此，王金龍表示，卷證電子化的下一步，就是要建立一個由司法院統一管理的資料庫，由各法院依循歸檔原則來上傳卷證，且永不銷毀。此外，司法院目前也正在建置第三代審判系統，未來將整合審判過程的所有表單文件如電子卷證、裁判書、通知書、筆錄等，透過授權讓相關人員登入後，能在同個平臺檢閱資料，不必再從個別資料夾下載。

用判決書開放資料打造AI量刑小幫手，讓司法服務更便民

卷證電子化還有一個重要目的，是讓AI在傳統司法領域的應用成為可能，「當所有電子卷證進入中央資料庫後，才有資料進行大數據分析。」王金龍舉例，透過大量卷證的文本分析，可以得知不同條件下，法官可能有哪些慰撫金裁量，或在特定情況下可能構成羈押的事宜、不同案件可能的量刑標準等，都能從實務資料來歸納出可參考的數據。

司法院從2017年3月開始，就將所有判決書資料放置於國發會的資料開放平臺。不同於電子卷證，判決書一直都有電子版且開放查詢，且從2017年起，王金龍要求資訊團隊為每篇判決書加上獨立網址，並在文本內加上行碼，讓民眾能單獨引用每一篇判決書到第幾行。

基於裁判書文本資料，目前司法院也正與專家共同開發「裁判易讀與量刑參考小幫手」，整合「裁判書用語辭典」與「量刑趨勢建議系統」在判決書頁面中，當使用者將滑鼠游標移動到特定字詞上，該字詞將顯示白話解釋，若想知道該案件的量刑建議，也能一鍵查詢，系統將透過自然語言處理模型來分析判決書全篇文本，並自動在量刑趨勢建議系統代入相對應的量刑條件。

舉例來說，要使用現行司法院官網上的量刑趨勢建議服務，來查詢「不能安全駕駛罪」的刑度建議，需要自行代入13種條件如酒精呼氣濃度、交通工具種類等，但一鍵查詢的服務卻能分析判決書全篇文本並自動代入條件，如判決書提到的酒精呼氣濃度是0.37，所以系統將自動代入「0.25到0.54」的選項，其他還包括自動辨別重型機車為「機車」、事故發生的臺北市中山區錦州街口為「直轄市的縣市道路」、「沒有」酒駕以外其他足以影響交通事故的行為等。

王金龍表示，這個判決書AI量型分析模型，採用了累計到今年5月的判決書文本作為訓練資料，目前辨識刑度條件的正確率約為80%。除了辨識量刑條件，該服務也能透過特徵比對，主動推薦與該案相似的案例，方便法官或律師比對判例時，不必再像過去般大海撈針。

不過，裁判書的文本分析模型目前僅限「不能安全駕駛罪」，其他量刑模型還在建置，預計2021年上線。而量刑趨勢系統的刑度建議，也並非用AI判讀，是由替代役先分析裁判書，再由專家訂定量刑指標，「未來我們會進一步用大數據分析來取代人工文本分析。」

王金龍指出，建立這套系統的目的，不僅是要拉近人民與司法的距離，更重要的，是讓量刑標準有所依循，增加裁判可預測性，「一方面讓承審法官有比較壓力，防止亂判刑，一方面可供新進法官量刑參考。」另外，司法院內網也設置了艱澀字詞辭典，能主動建議法官以淺白的文字替換判決書中的艱澀字詞，提升裁判資訊的可讀性。

王金龍也表示，要具體推動IT建設，不能只有從實務經驗發想，還需要專業資訊團隊共同擬定策略。反過來，資訊團隊也仰賴具法官背景的領導者，作為強而有力的靠山，才能不受外在壓力來推動IT決策，「有位資深法官支持IT，才能建立一個對內機制跟法官對話。」這正是他所扮演的角色。

CIO小檔案

學歷：輔仁大學法律學研究所碩士

經歷：2016年底接任司法院資訊處長之前，有逾26年的法官工作經歷，曾任臺灣嘉義地方法院法官、臺灣臺南地方法院法官及庭長、臺灣高等法院臺南分院法官、司法院民事廳副廳長，也曾在中正大學、政治大學、成功大學法律學系分別兼任講師、副教授及學者專家。

機關檔案

司法院

● 成立時間：1947年

● 機關首長：許宗力

● 機關年預算：約30億元

● 員工人數：約350人

資訊部門檔案

● 資訊部門名稱：司法院資訊處

● 資訊部門最高主管：處長

● 直屬主管：秘書長

● 資訊部門人數：約30人

● 資訊部門每年預算：約5億元

● 資訊部門分工：共分三科，一科：負責前案系統、民事、刑事、簡易庭等審判系統整體規劃事宜。二科：負責資訊安全政策之規劃、院外網站建置管理、法學資料檢索系統及整體網路規劃事宜。三科：負責各類行政系統及規劃教育訓練等事宜。

IT大事記

● 2011年：進行地方法院行政訴訟庭審判資訊系統開發建置、法官評鑑資訊系統開發建置及配合司法改革推行案件進度查詢便民服務等業務

● 2012年：職務法庭資訊系統開發建置、持續進行量刑系統開發

● 2013年：律師單一登入服務

● 2014年：完成智慧財產法院行政訴訟線上起訴及稅務行政訴訟線上起訴系統（含地院行政庭及移民署收容聲請）之開發

● 2015年：「司法院續予、延長收容事件線上聲請系統」正式啟用

● 2016年：民事訴訟線上起訴系統正式上線啟用

● 2017年：進行第三代審判資訊系統再造開發、第二代司法文書編輯器開發、收容事件線上審理系統開發、大法官審理案件系統開發

● 2018年：建置本院及法務部所屬機關間電子卷證網路交換檔案機制

● 2018年1月：大法官審理案件系統107年1月2日正式啟用

● 2018年6月：第三代審判系統完成開發與示範法院推廣

● 2019年：利用文字探勘技術建立自動化量刑特徵抽取機制

● 2019年5月：開始進行前案暨通撤緝系統再造計畫

● 2019年8月：民事強制執行線上聲請服務上線

2007年1月，PChome線上購物率先推出24小時到貨，掀起了臺灣B2C電商業者的限時服務大戰，才1年，PChome這項服務的單月營收就突破了2億元。

當年宅經濟剛起飛，藉助宅配物流服務，已經可以做到3天到貨，但要進一步縮短到24小時到貨，PChome的秘訣是親自下海跨入倉儲管理，在五股工業區自行打造一座專用物流倉庫，所有24小時到貨的商品全部集中至此。從列印訂單、揀貨、理貨到出貨，串接到配送作業，重新設計整套流程，也搭配自行設計的倉庫管理系統，從下單到物流，整段高度電子化串接，來提高速度。

2008年中，我們進入這座物流倉庫，直擊現場。EC配送的挑戰是消費者一站購足式的消費行為，每一張訂單的商品組合和數量都不一樣。因為商品種類繁多，當年PChome可24小時配送的商品多達6萬項，只能靠人力，推著購物車，穿梭倉庫中的一排排貨架，一一找出每張訂單上的所有貨品。

當時PChome一天處理的訂單量從數千到數萬筆，還能靠大量人力來實現。但時至今日，超過百萬件商品都能24小時到貨，甚至部分區域可以做到6小時到貨。每逢大型促銷活動，爆量、甚至是天量的訂單快速湧入。

若遇到像Amazon光在今年7月的會員日，一天就賣出1.75億個商品，就算不用單日到貨，要在一周內盡快送完也是超難題。天量訂單、快速到貨，又要能符合每一張訂單的組合，單靠人力，已難以勝任。所以，早在2014年，Amazon就採用了Kiva機器人，也就是外觀像是大型掃地機器人的搬運用無人機器人AGV，不靠人力到貨架取貨，而是將貨架送到揀貨工作站旁，才由作業員站著從貨架中取出訂單指定的商品。這是將以人找物流程，轉變為以物就人的變革，就是物流倉儲再上一層樓的關鍵。Amazon就是靠著20萬臺AGV，在全美50座倉儲的地板上來回穿梭，才能快速完成單日上億件商品的訂單。

Amazon的Kiva機器人變革浪潮，很快的吹到各國，尤其是中國大型電商，像是電商巨頭京東、阿里巴巴的倉儲，幾年前就開始採用了類似的AGV搬運機器人，來處理電商物流的倉儲作業，就是為了因應雙11購物節的天量訂單。

臺灣物流倉儲業界，也開始擁抱AGV了。永聯物流是率先引進的倉儲物流開發業者，去年中，永聯臺中倉儲，建置了全臺第一套商用AGV系統，專供PChome使用。

那天，我和幾位同事來到瑞芳，深入臺灣第2座引進AGV揀貨的物流倉儲。108臺AGV，在1,550個貨架中穿梭，抬起一座座不超過800公斤重的貨架，以每秒

1.5～2公尺的速度，送到揀貨作業區。揀貨人員站在小階梯上，看著螢幕上出倉單指示的取貨格位置，一伸手就拿到手，掃一下條碼確認商品，轉身，跨一步，將商品放到另一側的出貨包裝軌道入口架上的指定格中（倉儲術語是播種格）。她一回身，AGV已送走前一個貨架，下一件商品的貨架已經到定位，還有2臺AGV則排隊等著過來。「很輕鬆！不用在倉庫中跑來跑去的。」揀貨阿姨一邊動手一邊說。

這座倉儲樓地板總面積有5千坪，每天總共可處理2萬張訂單，但這裡不只服務大型電商，那怕只有幾百張訂單的中小型電商，也能租下AGV服務，透過這個作業流程來按訂單揀貨、出貨。

十年前，只有大型電商才能具備的大量接單、超高速出貨能力，現在連小型電商都有機會租用。臺灣物流的倉儲管理，已經進入了新的階段。

去年臺灣物流倉儲界，開始出現第一個導入AGV設備的電商物流倉儲，就位在永聯臺中烏日的物流園區，供大型電商專用。乘勝追擊，今年初，永聯啟動另一項AGV專案，於瑞芳的物流園區打造專門服務中小型電商的EC Hub，並導入AGV設備。該倉儲樓地板面積高達5千坪，這是臺灣物流界後起之秀永聯物流開發的代表作。永聯花了4個月建置，重新設計揀貨作業，今年第三季正式上線。

專用輕量化貨架

為了負載更重的貨品，AGV貨架得採輕量化設計，高2公尺，以鋼製骨架搭配分層分格的紙箱，方便擺放不同體積的貨品，每個儲格都有編號及條碼。

800公斤貨架搬運

一臺AGV載重能力是800公斤，AGV黑色塑膠盤中設有辨識器（綠色處），當AGV移動到貨架下方，讀取貨架底部條碼，確認後，就會頂高貨架，開始執行搬運任務。

無軌道任意移動

AGV不需設置軌道，靠倉儲地面上的QR Code來定位。目前在貨架區和揀貨區間有塊空地供AGV移動之用，留下了一道道移動和迴旋轉向的痕跡。日後將改用貨架間通道來迴旋，可大幅縮小這塊區域。

自動辨識障礙物

AGV具有偵測雷達，就算在黑暗中，遇到移動路徑的前方有障礙物時，也會自動停下來，並顯示黃燈提醒管理者。這可以避免AGV撞上異物或人員而翻倒了貨架。一般正常情況顯示藍燈代表正在執行任務。

自動充電

當電量低於60%或閒置超過1小時時，AGV會自動回到充電站，進行充電。

 相關報導  直擊臺灣物流倉儲大變革

工業區散布全臺各個縣市，從北到南，跨越中央山脈，皆可找到其身影，然而，需與之匹配的物流園區，臺灣卻不若國外的模式，看不到其獨立四散各處。臺灣沒有物流園區，永聯物流開發董事總經理張建泰指出，因物流領域長期缺少關注，以及資源的投入，許多物流設施以臨時的角度規畫，他進一步表示，這使得物流不僅缺少資源，更缺少對的資源，全臺倉儲空間有七成不符法規要求。

近年，新科技與新商業模式整合下，翻轉了物流產業，然而，此股趨勢並未讓身為物流界新秀的永聯，急於採取行動，反而決定，打好自身的根基。因為趨勢翻轉過程中，張建泰觀察到物流需要一個固定的基礎設施，他回顧永聯如何一步步打造物流園區。

第一階段，永聯投注全部心力於建置物流服務的基礎設施，包含土地與固定的地上建物，也就是倉儲。「把最基礎東西合理化是永聯的原則。」張建泰道。為建置完善的物流基礎設施，永聯先聚焦找出使用者的需求，再研究如何設計符合需求的設施，進而對現代化物流設施訂定自身的定義。永聯對基礎設施的定義，極為細膩，不只考慮裝卸碼頭的高度，甚至每一個標配設備的高度都會斟酌。

下一階段，永聯進一步研究各種物流流程的設計，思考需為倉儲導入什麼類型的作業設備，包含考慮自動化設備的部署需求。剛落成的倉儲建物，相當於建案的毛胚屋，張建泰形容，為倉儲加入設備，就像是為其設計室內裝潢，讓倉儲能更有效率地運轉。永聯研究了不同的物流作業機制，以及倉儲工具，以針對各產業的需求，比如說，貨品的特性、物流作業的模式等，評估每款設備的適宜程度，才能拍板決定要導入的設備，進而投入部署的作業。

引入設備後，緊接著整合資料流。物流作業流程走向自動化，由自動化設備取代，永聯逐一把各設備的系統，與自行開發的智慧倉儲執行系統（WES）串接，進而收集數據，以應用AI技術，獲得加值運用。資料流的整合可謂是，永聯物流基礎設施的最後一哩路。

5年前，永聯的第一個物流作品誕生了，占地達15萬坪的瑞芳「物流共和國」園區，不僅是永聯第一個啟用的物流空間，更是臺灣第一個物流園區。瑞芳物流園區中，有著為中小型電商設計的EC Hub倉儲空間，以及為酒商設立的紅酒專倉，就是永聯實踐現代化物流設施定義的實例。

有了完善的物流基礎設施，永聯觀察到電商強勁的成長趨勢下，有高度的揀貨需求，考量電商貨品特性小量多樣，決定為EC Hub導入AGV，以提高揀貨的效率，使EC Hub成為一個可供中小型電商共用AGV設備的電商倉儲；而紅酒專倉則是為改善過去人工辨識酒款的痛點，導入了AS/RS。永聯再透過系統串接AGV和AS/RS，完善物流與資訊流的整合作業，讓物流服務合作夥伴的現場人員，可以依系統指示，執行入倉、出倉等作業，也讓倉儲使用者可掌握貨況。

這兩個專倉都說明了，永聯不僅注重倉儲基礎設施的建設，也用心規畫倉儲的設備，進一步整合系統資訊，讓人機可互動，以實現新機制。而永聯能實現新的物流機制，背後有一個關鍵因素，那就是塑造規模。張建泰表示，沒有規模便無法達到成本效益。這也是永聯要設立產業專倉的原因，「唯有整合單一產業的不同業者，才可塑造規模。」

甚至，張建泰強調，基礎設施規模化後，才能整合各類型業者，包括通路商、進口商、品牌商，從而打造完整的生態系。永聯將這套物流軟硬體建置流程，轉為一項產業倉儲設計和規畫的服務，可對外輸出協助其他業者建置倉儲，除此之外，永聯也提供倉儲租賃服務，目前已有許多國際知名品牌進駐，包括H&M、雅詩蘭黛、迪卡儂等客戶。

「我們不是物流人，」張建泰直言。不過，正因如此，張建泰與團隊沒有包袱，也更加能從裡到外，為產業帶來革新。他表示，最初的焦點就是改變產業，以如何改善全產業為出發點。

作為引進AGV系統設備的領先者，永聯也遇到許多的課題。譬如說，因為臺灣沒有AGV設備的服務團隊，為具備維運的能力，永聯自組後勤團隊，以在機器故障時，支援機器的維護工作。不單是要有能力買設備，張建泰強調，更要完整評估，準備好全面性的支援能力。

不管是紅酒專倉，或是EC Hub，團隊都從零開始學習，打造符合產業需求的物流機制，不可避免產生了學習成本，然而，永聯不怕，因為他放眼的不僅是臺灣市場，還有海外的商機。這些物流運作機制都可複製，輸出海外，張建泰表示，如此便可降低學習成本。

內化設計思考思維，打造有溫度的物流倉儲空間

永聯不僅翻轉物流的格局，走進永聯的物流園區，更會感受到一份溫度。2007年時，張建泰重回校園，赴美國史丹佛大學就讀MBA，該校正是設計思考（Design Thinking）方法論的發源地。張建泰接受了該方法論的思維訓練，並逐漸轉變為他自身思維運轉的模式。

回國後，他將Design Thinking運用於工作上，卻發現無法與同事溝通，於是，他不僅將該思考模式內化，更於永聯內部推廣，成為公司內部的溝通方式。他表示，不能只有自己改變思維模式，「自己玩，其他人不懂你說什麼，就玩不起來。」

回顧過去6年，永聯於物流產業的耕耘，處處皆可找到其以設計思考，解決問題的痕跡。不管是規畫基礎設施，還是室內空間設計，從辦公空間，到用餐環境，都可以感受到永聯的用心。

規畫倉儲環境，業界多半視其為一個盒子，張建泰提到，以如何極大化的概念，思考如何放入最多的貨品。但是，永聯選擇放棄1%到2%的空間效益，在萬坪的倉儲空間裡，提出約三百坪的空間，作為作業人員的活動空間，提升作業員工作環境的品質。

張建泰強調：「退一點點倉儲空間，讓設計對人合理化，就可創造不一樣的工作氛圍。」另外，永聯還在物流園區內，規畫了獨立的用餐環境，打破從事物流工作，需在倉儲一個隨意的角落，快快打發一餐的舊印象。

「物流不複雜，它的挑戰是外界不夠了解該產業的特性，」張建泰指出，這股不熟悉感，讓資源、資金都進不來，連帶人才也無法進入這個產業。為了翻轉物流業，永聯從建置基礎設施開始，打穩地基，再依照每個產業自身的特殊性，量身訂製物流機制，為物流業注入新能量。

現在，永聯要進一步把物流經驗帶進東南亞市場，而相比臺灣，東南亞國家的市場規模更大，未來，永聯也將把海外經驗再帶回臺灣。

永聯倉儲辦公空間設計感十足

攝影／洪政偉

永聯物流開發徹底翻轉物流格局，不僅依產業別開發物流機制，就連物流園區的室內空間設計也有別於其他物流中心。不管是辦公室裡的用餐環境，或是倉儲人員的活動空間，都可以找到設計思考（Design Thinking）方法論的蹤影。瑞芳物流園區的辦公室裡有一間可對外營運的餐廳，以及獨立的用餐環境，永聯打破從事物流工作，需在倉儲一個隨意的角落，快快打發一餐的舊印象。另外，整個辦公空間將海運貨櫃、集裝箱棧板等，具有倉儲物流代表性的元素，融入設計之中，營造多層次的空間格局，並利用開放式的空間設計，讓使用者的互動可在整個環境中流動。這些巧思更使該辦公室拿下了多項設計大獎，獲得了日本優良設計大獎、台灣金點設計獎、台灣室內設計大獎等。

辦公空間外，永聯物流園區的倉儲空間裡也藏有許多巧思。相對業界以倉儲空間使用率極大化為準，規畫倉儲的運用，以放入最多的貨品，永聯卻選擇放棄1%到2%的空間效益，就為了要提升作業員工作環境的品質。

永聯從萬坪的倉儲空間裡，提出約三百坪的空間，作為倉儲人員的活動空間。倉庫裡面有作業人員，永聯董事總經理張建泰強調，人有感受，退一點點倉儲空間，讓設計對人合理化，就可創造不一樣的工作氛圍。

這些設計巧思背後的關鍵就是張建泰，他於2007年時重回校園，於設計思考的發源地史丹佛大學就讀MBA。他把該思維帶回，並徹底地注入企業，成為內部溝通的語言，更融入於空間設計中。

員工專屬用餐區域　攝影／洪政偉

樓上辦公室與員工咖啡館　攝影／洪政偉

紅酒倉旁會議室　攝影／洪政偉

紅酒倉旁辦公空間　攝影／洪政偉

 相關報導 直擊臺灣物流倉儲大變革

走進瑞芳山坡上這座設計感十足的現代化倉儲，映入眼簾的是無數個無人自動搬運車（Automated Guided Vehicle，AGV），在數千坪倉儲內，來來往往，忙碌穿梭的身影。

看起來像是放大版的掃地機器人，不一樣的是，搬運車上頂了一座2公尺高的紙板貨架，沿著地面錯落排列的QR Code，在地上滾出一道道交錯的軌跡。這裡是永聯物流開發位於新北市瑞芳的「物流共和國」園區（簡稱永聯），也是臺灣第二座導入AGV設備的EC物流中心，供中小型電商共用。

「EC讓物流的需求變了！從以棧板（by Pallet）或以箱為單位運送，變成了按件（by Piece）運送，」一手催生物流共和國的永聯物流開發董事總經理張建泰舉例，衛生紙一包、保養品乳液兩罐、餅乾一包，這就是一筆訂單例行常見的民生用品組合。所以，「物流倉儲管理，也必須變革！」

電商需求崛起，臺灣電商兩大龍頭，每月營收都不斷突破歷史同期紀錄。根據經濟部統計處最新的半年度統計資料顯示，今年上半年電子購物業營業額再創歷年同期新高，營業額達970億元，年增6.6%，統計處預期，今年總體營收可望突破2,000億元大關。

傳統零售物流出貨以B2B訂單為主，常常是同一款貨品大宗出貨，以一個棧板或是一箱為單位出倉，送到大型零售商或品牌商門市，但是，電商是B2C的生意，客戶以消費者為主，購買行為常是多種商品的組合，而且每筆訂單的組合皆不同，有可能是民生用品衛生紙一箱、保養品乳液兩件、零嘴蘇打餅乾四包等。各種貨品組合的龐大複雜性，正是電商業者背後的物流，每天得克服的挑戰。

永聯物流開發在2019年第三季，正式推出採用AGV設備的電商物流倉儲EC Hub，關鍵推手就是永聯物流開發董事總經理張建泰（圖中）。 攝影／洪政偉

不只如此，EC物流還得面對更緊迫的時間競爭壓力。消費習慣逐步改變了，消費者希望更快拿到貨品，電商業者為求競爭力，也不斷縮短物流配送的時間，從過去的3天內到貨，當日到貨，甚至現在已經進入了6小時到貨的競賽。

為了在時間內，順利將商品送達消費者的手中，理貨出貨作業也需要與時間賽跑。尤其遇到每年雙11的折扣大戰時，短時間內訂單大量湧入，海量的訂單不只是電商網站的挑戰，也考驗著負責派送的全套物流鏈。

揀貨流程的衝擊最大，因為這是傳統物流作業中重度需要大量時間的環節。傳統常見作法上，得由揀貨員依照出倉單的需求，直接走到貨架前取貨，人員需於貨架中來回找尋貨品，然而，隨著品項增加、揀取範圍擴大，單靠人力進入貨架揀貨，已經無法負荷現今電商的出貨需求。

電商強勁的成長力道，也帶動了物流倉儲的演變，最顯著的轉變是揀貨流程，從「人到貨」，變為「貨到人」，也就是藉自動化設備，讓貨物來接近人，而非像過去由人到貨架中找物的作業模式。

以物就人的物流變革中，最具代表性的自動化設備當屬AGV。當系統接收來自外部的出貨訂單後，會分析找到距離出倉單所需貨品最近的AGV機器人，向它發出揀貨指令，機器人緊接著藉由讀取地面上排成一列的QR Code來導航，走直線路徑或直角轉彎穿梭於倉內，接近目標貨架。抵達後，機器人直接滑行至貨架下方，將貨架離地抬起，再以最短路徑將貨架送達揀貨作業區，揀貨員再依出倉單的需求，從貨架上揀出貨品，送到集中盒，準備進行包裝的動作。而AGV則再將貨架搬運回倉儲內的空位。

AGV並非新的自動化設備，1950年代，世界第一臺商轉AGV就出現在製造業的工廠，當時的AGV多用於揀料、搬運等作業。此外，AGV經過多年的發展，行進方式也有所轉變，從最初運行於實體軌道，到今日以讀取QR Code運行，變得更為彈性，而隨著工業4.0浪潮，AGV近期也再度受到製造業的重視，甚至，更進一步運用到零售業，成為電商翻新物流倉儲作業的新作法。倉內可能有上百、上千，甚至上萬臺機器人，同時間執行任務，為防止機器人於移動途中，與其他機器人相互碰撞，每個機器人皆內建感測器，機身則以不同顏色的燈號顯示工作狀態，以提示現場作業人員，像是工作中、前方有障礙物等狀態。

電商倉儲使用的AGV與製造業相比來的小，但，除了體積差異外，最大不同點在於，機器人身上可頂著的移動式貨架。該儲存空間分層分隔，且儲格大小可彈性調整，利於存放不同體積的貨物。這樣的貨架特性，研究物流資訊系統的高雄第一科技大學管理學院院長蔡坤穆指出，特別適合電商業者少量多樣的商品特性。這是促使AGV成為物流亮點的另一個關鍵。

2012年3月，為提升倉儲的作業效率，亞馬遜大砸7.75億美金，併購了倉儲機器人製造商Kiva Systems，也就是第一個用於零售業AGV的出現。

亞馬遜大量在自家倉儲引進Kiva機器人，也就是AGV。2014年初才千餘臺，不到一年就快速增加到1.5萬臺，至2017年已超過10萬臺。統計到今年6月，亞馬遜旗下50個倉儲據點的機器人更達到了20萬臺，這就是支撐亞馬遜今年7月，會員購物日大賣1.75億個商品後，能順利完成商品交付的利器。

全球多家倉儲機器人公司都相繼推出，可用於零售物流倉儲的AGV，並持續跟進Kiva的發展，摸索當中可行的新功能，做出差異化，比如說，印度GreyOrange、瑞士Swisslog、美國Fetch Robotics等。雖然，很多機器人的功能比Kiva更高階，然而，當時多處於實驗階段，量產和實際應用上，皆未能與 Kiva匹敵。

直到近年，中國多家業者才陸續推出可比擬Kiva機器人，用於零售電商揀貨流程的AGV設備，以滿足電商市場的物流倉儲需求。許多中國大型電商，像是電商巨頭京東、阿里巴巴等的倉儲皆已導入該類型設備。

高雄第一科技大學管理學院院長蔡坤穆在2017年，催生了臺灣第一間教學用的AGV智慧物流實作教室，花了800萬元，引進3臺AGV，這是臺灣第一個零售業AGV應用實例。　圖片來源／高雄第一科大

阿里巴巴旗下物流公司菜鳥網路，為支撐雙11購物節爆量訂單的出貨需求，幾年前，便在自家物流倉儲部分採用AGV，並逐年擴大採用規模，甚至，於2018年時，在江蘇無錫啟用了逾9千坪的倉儲，布署了多達7百部AGV機器人，規模更勝以往，相比傳統倉儲，整體運作效率提升5成。但是，臺灣卻少見零售電商業者，為物流倉儲導入AGV設備，反而是學界發揮了領頭羊。2017年底，高雄第一科技大管理學院投入800萬元，建置首間智慧物流實作教室，這個實作空間也是全國第一個專為智慧物流場景設計的教學場域，包含引進了3臺AGV機器人，供學生實作，以了解、熟悉該系統設備的特性。

亞馬遜首用AGV徹底顛覆倉儲作業流程

圖片來源／亞馬遜

亞馬遜自2014年起開始在自家倉儲物流中心導入千臺Kiva機器人，並以AGV來逐步取代傳統人力倉儲的搬運、揀貨作業，並且逐年擴大部署規模，如今AGV數量已高達20萬臺。

大家對零售電商倉儲使用AGV的第一印象，多半來自美國電商龍頭亞馬遜，無數臺AGV同時穿梭其倉儲的畫面，很難不讓人深烙腦海。時間倒轉至2012年3月，為提升倉儲的作業效率，亞馬遜大砸7.75億美金，併購了倉儲機器人製造商Kiva Systems，也就是第一個用於零售業AGV的出現。該公司是物流管理機器人的領導供應商，包含服飾品牌商The Gap、大型連鎖藥局Walgreens、辦公用品零售通路Office Depot、精品百貨Saks 5th Avenue等，皆是採用Kiva公司自動化設備的客戶。

買下Kiva公司後，亞馬遜逐步為線上零售事業體的倉儲，引進Kiva機器人，也就是AGV。從2014年年初，對外宣布約採用1千臺機器人，至同年底，已迅速成長15倍，增漲為1.5萬臺。因應線上銷售成長業績的成長力道，緊接著三年，每年平均增加1.5萬臺，至2016年，達到了4.5萬臺，隔年更突破10萬臺大關，而截至今年6月，共有20萬臺機器人，於亞馬遜旗下50個倉儲據點運行。這20萬臺AGV便是支撐亞馬遜今年7月會員購物日Prime Day爆量交易的利器，當日，亞馬遜全球累積售出1.75億個商品。

Kiva公司創辦人Mick Mountz創業前，擔任美國生鮮電商Webvan的物流業務流程總監，親歷了公司破產至關門的困境。他發現，貨物是透過輸送帶或人工操作的叉車，於倉儲中心的外圍移動，因此他認為，倉儲物料搬運系統欠缺靈活性，以及高昂的訂單履行（Order Fulfillment）成本，是造成公司營運不善的根源。這些限制讓他看見市場的切入點，於是他夥同工程與機器人領域專家Peter Wurman和Raffaello D'Andrea，聯合創立Kiva公司，開發一系列的物流管理軟硬體，後續又專為電商設計了一套自動設備，利用低矮的機器人，將貨架提升運輸至工作站，也就是後來的Kiva機器人。

然而，各客戶與Kiva公司合約屆滿時，均未獲續約，亞馬遜於2015年將Kiva公司更名為Amazon Robotics，向市場表明技術不外流的態度。從此亞馬遜擁有Kiva產品的獨家使用權，既有Kiva軟硬體設備僅供應其內需，換句話說，倉儲機器人相關技術被亞馬遜壟斷。此舉，使得市場頓時失去了這個利器，但也正因為Kiva的出現，正式開啟了零售倉儲機器人領域的大門。

為何臺灣物流倉儲少見AGV？學者剖析3關鍵

目前，AGV在臺灣零售物流倉儲中仍不普遍，可歸納幾點原因，推動第一科大智慧物流實作教室的核心人物蔡坤穆指出，首先，這類型設備的製造商在臺灣並沒有，導致物流倉儲界欠缺了第一手AGV設備和系統的相關訊息，以致於不清楚設備可預期的效益，所以，許多業者即使建置了新的物流中心，仍然使用傳統的自動化設備。再加上，AGV設備製造商以中國業者居多，蔡坤穆認為，這也是臺灣物流倉儲業者躊躇不前的原因。

另一方面，蔡坤穆坦言，初次添購AGV設備仍須投入不小的資金，不過，AGV整體導入成本，不比其他自動化設備多，且可彈性決定要投入的資金額度，他進一步解釋，因為AGV整套設備不需要一步到位，可以逐步擴大規模，因此，初期投入的成本相對較低。像是亞馬遜從起初1千臺的規模，擴展為如今20萬臺的層級。此特性也使AGV具有可彈性擴充、縮減規模的優勢，然而，「很多倉儲使用者並不清楚AGV這樣的特點。」這是讓臺灣業者卻步的第二個原因。

許多業者對投入自動化設備仍持觀望的態度，則是他提出的第三個原因。這些業者大多以人力處理倉儲作業流程為主，因為臺灣目前的工資尚可負擔，這也影響了業者導入AGV的意願，再加上AGV需要在一定規模的獨立作業區域，還得與現場作業人員的活動區域切割，來建立人車分隔的環境，這對大量仰賴人力的業者，更是一大導入難題。

儘管如此，他表示，受限於機器人的負重量，AGV設備不僅對樓地板的負重要求不高外，樓層高度要求也不高，因此，蔡坤穆認為，現有倉儲經調整，大部分都可引進AGV，未來仍是趨勢。

根據市場預估，3年後，全球電商將是一個高達400億美元的規模。為了支撐這樣的需求，即使最早使用AGV的亞馬遜，也都持續嘗試新的機器人設備，以降低勞務比重，如在特定倉儲導入包裝機器人，並考慮擴大部署的規模。

 相關報導  直擊臺灣物流倉儲大變革

Amazon靠著搬運用機器人AGV，快速完成全美單日最高上億件商品的訂單出貨。近年來各國大型電商也紛紛導入AGV來應付爆量訂單。2018年中，臺灣物流倉儲界，開始出現第一個導入AGV設備的電商物流倉儲，就位在永聯臺中烏日的物流園區，供大型電商專用。乘勝追擊，今年初，永聯啟動另一項AGV專案，於瑞芳的物流園區打造專門服務中小型電商的EC Hub，並導入AGV設備。該倉儲樓地板面積高達5千坪，這是臺灣物流界後起之秀永聯物流開發的代表作。永聯花了4個月建置，重新設計揀貨作業，今年第三季正式上線。

永聯引進的AGV機器人最高乘載量可達8百公斤，空載速度每秒達2公尺，負載速度每秒介於1.5到2公尺。利用率滿載的情況下，依據規畫，一天最高可以處理兩萬張訂單。負責EC Hub物流服務的永聯合作夥伴特捷物流表示，該機制讓揀貨員減少8成的行走距離，更加快揀貨流程的速度。

攝影／洪政偉

除了建置EC Hub，永聯還打造了全臺第一座紅酒專倉，導入兩套自動化倉儲系統 （Automated Storage and Retrieval System，AS/RS），可因應箱與瓶為單位的兩種出貨需求，翻轉紅酒的物流儲存、揀貨模式。紅酒屬於高單價的商品，許多酒商為訴求美感，不在紅酒瓶的標示上放條碼，過去，得靠揀貨人員自行識別，而紅酒進口比例尤其高，作業員需有一定的外語識別能力，準確率因此受影響。

有了AS/RS後，不需人力介入，系統可透過貨品棧板上的電子標籤，掌握每種貨品的存放位置。系統上線後，這座紅酒倉的配送準確率近百分之百。這也是首度有業者將該系統設備用於優化紅酒的物流模式。

這些優化揀貨和儲存自動化設備，背後需要一套全面的資訊系統，以將物流和資料流整合，為此永聯自行開發智慧倉儲執行系統（Warehouse Execution System，WES），相當於製造業工廠內的MES。該系統串聯倉儲內所有的自動化設備，包含AGV、AS/RS等，另一端，則是藉倉儲管理系統WMS與客戶端的訂單管理系統（OMS）串接，WES可謂是整套物流系統的神經中樞。

永聯AGV電商倉儲全貌

導入AGV的電商倉儲主要有七大工作區，走進倉儲，首先是重型貨架區（圖示1）、AGV貨架區（圖示2）、AGV機器等待區（圖示3），為貨品卸貨後的暫存處。

其次是上架工作站（圖示4），處理貨品入庫的事宜，主要記錄貨品存放的位置，再來是貨架區，為可移動式貨架的停放處。

下一站是AGV等待區，當AGV搬運貨架至工作站時，需排隊等待作業，第五站則是揀貨工作站（圖示7），處理出倉單需求，從貨架揀取貨品。

此外，還有AGV充電站（圖示6），當電量低於標準時，AGV會自動駛至充電，最後是異常處理區（圖示5），可由系統掌握貨架及AGV的狀態，以排除問題。

重型貨架區

AGV貨架區

AGV機器等待區

上架工作站

異常處理區

AGV充電站

揀貨工作站

永聯AGV電商倉儲：入倉上架流程

貨品上架入庫前，首先，需數位化貨品資訊，透過掃碼的方式，將物流轉為資訊流，讓系統可以認得該貨品，下一步，操作員將商品放入儲位後，需於系統記錄貨品存放的位置和數量，以讓每項貨品與存放位置相匹配，如此，後續面對出倉需求時，系統才可定位貨品存放的貨架位置，讓AGV按指令導航至該儲存貨架。

 步驟1 確認入庫資訊

上架作業員掃描貨品的條碼，再確認螢幕上顯示的入庫貨品資訊。系統還會顯示貨架以綠色標記當前可使用的儲位，供上架人員參考。

 步驟2 存入貨品

操作員參考系統上的空位指示，可自行決定，要將貨品放入貨架上哪一個空儲位。

 步驟3 記錄存放處

貨品放入儲位後，操作員得掃描所放貨架儲位上的條碼，以記錄貨品的存放處。

 步驟4 記錄存放數量

操作員輸入上架貨品的數量於系統，以記錄存入的數量，完成上架作業。後端系統就可以知道，哪一項商品，有多少數量，放在哪一個貨架的哪一格儲位上。

永聯AGV電商倉儲：出倉揀貨流程

系統接收出倉單後，按出倉單需求定位貨品的儲存位置，再由與該儲存貨架距離最近的AGV執行揀貨任務。AGV接收指令後，會駛至貨架下方，將其抬起，搬運至揀貨工作站，再由揀貨員依照出倉單需求，揀取貨品，並放入播種牆的指定播種位，以集合單一包裹的所有貨品。

 步驟1 啟動接單

揀貨員先在系統點開出倉單，螢幕會顯示這一筆訂單的揀貨需求，包含貨品項目、數量、每項貨品存放位置等資訊。

 步驟2 揀取貨品

揀貨員依出倉單的需求，從貨架的指定儲位取出貨品。各儲位有編號供揀貨員找尋貨品。

 步驟3 確認品項

揀貨人員從儲位取出貨品後，掃描該貨品的條碼，以確認取出的品項就是訂購商品。

 步驟4 集中貨品

揀貨工作站另一側是出貨用的播種牆，每一格就是放同一張訂單的所有商品。揀貨員依照螢幕指示的播種位（紅色區），來將貨品放入對應的那一格播種位（亮紅色指示燈處），以集中同一個包裹的貨品，完成揀貨工作。

公司檔案

永聯物流開發

● 成立時間：2013年

● 主要業務：規畫、開發倉儲及物流解決方案

● 規模：約100人，資本額2.1億元

● 董事總經理：張建泰

● 主要客戶：迪卡儂、雅詩蘭黛、H&M、大昌華嘉等

● 產業專倉：電商、進口酒品、家電、醫療等

永聯由霖園集團投資，以「物流共合國」為品牌建置物流園區，目前於新北瑞芳、桃園大園、楊梅和臺中烏日，共有4座園區已啟用，目標於全臺建置100萬平方米樓地板面積的物流園區，已達成一半。永聯不僅著眼臺灣市場的需求，EC Hub和紅酒倉等是其的實驗場域，將複製機制，進軍東南亞市場，以降低學習成本，正在籌備中。

 倉儲物流今昔對比  2008年 PChome 24小時到貨倉儲物流示意圖

10年前，PChome Online為了推出24小時到貨的服務，率先在五股工業區，建置了自己的倉庫。將所有提供24小時到貨的6萬件商品，全部集中到此，從列印訂單、揀貨、理貨、出貨到配送，所有工作流程一氣呵成，當年也仰賴大量人力才能實現這項服務。

iThome檔案照

 步驟1 接訂單

作業人員拿取線上購物平臺傳來的24小時購物商品的訂單

iThome檔案照

 步驟2 人工揀貨

作業人員推著購物車，到各貨架上依照訂單揀取所需的貨品

iThome檔案照

 步驟3 揀貨工作站

每筆訂單完成揀貨之後，就到揀貨工作站登錄

iThome檔案照

 步驟4 成品加工理貨區

將同一張訂單的所有商品裝箱後，準備送到出貨區

iThome檔案照

 步驟5 成品出貨區

來自第三方宅配的作業人員在此整理即將配送的貨品

iThome檔案照

 步驟6 即時資訊

倉儲作業區旁的螢幕上，可隨時看到目前訂單、貨品完成及待處理的數量

 相關報導  直擊臺灣物流倉儲大變革

電商成長力道強勁，小量多樣組合的訂單，催生了物流倉儲作業大變革，從以人找物，轉為以物就人，亞馬遜就是靠20萬臺搬運機器人顛覆了傳統流程。搬運機器人穿梭倉儲的景象，如今也出現在臺灣了

芬蘭一家資料中心在去年3月遭到駭客入侵，使得包括NordVPN、TorGuard與VikingVPN等三大VPN業者的金鑰都曝光，此事直至日前才被踢爆，事主之一的NordVPN除了最早提出說明之外，也在本周宣布未來的安全改善計畫，包括將啟動抓漏獎勵專案。

NordVPN提出了五大改善安全性的方向，其中之一是與資安顧問公司及研究人員合作，以全面評估NordVPN服務的安全性，並協助內部團隊進行滲透測試、學習入侵處理、執行風險評估，以及原始碼分析等。

其次則是將啟動抓漏獎勵專案，邀請賞金獵人尋找並提報該服務的漏洞。也會在明年進行基礎設施的安全稽核，涵蓋硬體、VPN軟體、後端架構、原始碼及內部程序等。

NordVPN也決定要採用更高的安全標準，例如雖然還是把伺服器放置在資料中心，但會建立一個完全由NordVPN掌控的伺服器網路，亦會升級整個基礎設施，把5,100台伺服器全部更新為RAM伺服器，建立一個可集中管理的網路。

NordVPN解釋，新的伺服器皆屬於無硬碟（Diskless）伺服器，伺服器上甚至不會有作業系統，所必須執行的任務都將由NordVPN的中央基礎設施提供，因此假設有一台伺服器被入侵了，駭客所控制的將是一台只有硬體的裝置，不會存有任何的資料或配置檔案。

臉書發表了數篇電腦視覺論文，主題圍繞在人工智慧系統對於3D場景的理解，包括發表最新的Mesh R-CNN方法，可從2D圖像中精確預測物件3D形狀，還發展出一種稱為C3DPO的方法，能夠偵測物件的2D關鍵點（Keypoint）進而產生3D關鍵點，另外，也開發出一種能夠學習圖像與3D形狀關聯性的方法。

Mask R-CNN一直以來都是理解圖像強而有力的工具，但僅針對2D的圖像，而臉書改進並發展Mesh R-CNN方法，讓使用者可利用2D圖像，並透過3D物體重建模型，預測圖像中物體的3D形狀，而且還能夠不受真實世界圖像的光學因素影響，包括物件遮蔽、光線混淆和各種拓樸等限制。

臉書應用了2D物體分割系統，先使用Mask R-CNN偵測與分類圖像中的不同物件，然後使用網格預測器來預測3D形狀，該預測器混合Voxel預測以及網格精細化方法。臉書新的Mesh R-CNN方法訓練用的資料，只使用1萬組圖像與網格模型的配對，這個數量比起一般需要動輒十萬組圖像與物體註釋資料集的方法少得多。

而對於網格物體沒有相對應的訓練圖像，且在無法訓練和完全重建靜態物體的情境下，臉書開發了替代方法C3DPO（Canonical 3D Pose Networks），該方法透過大量的2D關鍵點來重建3D關鍵點模型，並且可精確地區分不同視點變化和形狀變形。C3DPO是第一個能夠重建具有數千個2D關鍵點圖像資料集的方法，而這種重建在過去因為記憶體的限制而無法實現。臉書提到，C3DPO使用弱監督方法幫助臉書理解3D幾何形狀，適合大規模部署。

臉書進一步開發出需要更少監督訓練的通用物體3D理解方法，只要利用未註釋的圖形集合，和粗略的自動實例分割就能獲得圖像和3D圖像間的關聯。臉書強調，這個方法不明確預測圖像的3D結構，而是解決圖像的畫素映射到3D形狀的問題，能夠讓臉書從種類等級（Category-Level）3D形狀來理解圖像，並且歸類相同種類的相對應物體，像是能夠快速找出同為鳥類的鳥喙。

臉書提到，這個方法的學習不需要太多監督，就可以實現從將畫素映射到3D表面，或是逆向操作從3D映射到畫素上，學習的資料可以使用粗略分割無註釋、免費公開的圖像資料集，並可以與其他3D物體預測方法互補使用。

Amazon本周宣布，Amazon Prime會員即日起，將可享受免費的生鮮/雜貨配送，包括Amazon Fresh與Whole Foods Market，而且兩小時內就會送到。

Amazon Fresh為Amazon旗下專門銷售雜貨與生鮮的子公司，Whole Foods Market則是Amazon在2017年以137億美元買下的有機連鎖超市，其中，Amazon Fresh還提供了年費為299美元的快速免費送貨服務，過去若是Amazon Prime會員要另外訂閱Amazon Fresh的快速送貨服務，每月則必須繳交14.99美元。

現在Amazon則宣布，未來Amazon Prime會員將可直接在2,000個具備Amazon Fresh與Whole Foods Market的城市，享受免費的生鮮/雜貨配送，不必再額外繳交任何費用。

市場分析指出，Amazon此舉將對諸如Walmart等美國連鎖超市或是快遞公司帶來業務上的衝擊。

年費為119美元的Amazon Prime是Amazon力推的會員服務，它提供Amazon購物的一日到貨服務、內含數千部原創影集、電影與節目的Prime Video、擁有超過200萬首音樂的Prime Music、超過1千本電子書的Prime Reading，以及各種特價與專屬商品等，迄今在全球已吸引逾1億名消費者加入。

Google與Unity合作在雲端推出Unity Simulation服務，使用者可利用雲端的高可擴展性，使用Unity的3D技術進行自動模擬。Google提到模擬分為兩種，高精度的科學模擬，以及大規模機率模擬，而Unity Simulation則適合進行大規模機率模擬。

科學和工程的模擬需要非常高的精確度，像是氣象模擬需要對流體力學方程式建模，加入溫度和密度等參數，並且使用超高解析度的世界模型，又或是要建造新的渦輪風扇，則需要針對風扇的物理特性進行模擬，以確認風扇在各轉速與溫度下的運作情況。

而機率模擬通常使用較粗略的模型，而其複雜度在於需要探索大量的選項，透過模擬各種不同情境的細微變化，以找出最佳的解決方案，像是要了解城市在各種條件下的交通狀況，則可以在城市道路網格中，以各種車輛、目的地和速度等隨機條件進行模擬。

Google提到，科學模擬需要的是非常精確的資料，通常很難建置以及擴展，且需要昂貴的專用超級電腦，而大規模機率模擬的重點則是在平行處理，如此便能夠在雲端中有效的擴展，而這些模擬還能成為創建人工智慧系統理想的訓練資料來源。

在今年6月釋出的Java 11第二代Runtime測試版，現在Google推出正式版，開發者可以在App Engine中正式部署和擴展長期支援版本Java 11應用程式，而且同一等級的App Engine標準環境Java 11 Runtime執行個體，提供比Java 8多一倍的記憶體。

App Engine標準環境Java 11 Runtime現在正式釋出，開發者可以在完全託管的無伺服器環境中，執行任何的Java 11應用程式、網頁框架和服務。開發者可以選擇使用Spring Boot、Micronaut、Quarkus、Ktor或Vert.x等各種框架，開發應用程式內容，Google提到，開發者可以透過$PORT環境變數，使用任何的Java應用程式服務網頁請求，同時還能也使用其他的Java虛擬機器語言，包括Apache Groovy、Kotlin和Scala等。

另外，開發者可以使用java -jar、app.jar來啟動本地端的Java 11應用程式，並且在App Engine標準環境Java 11 Runtime上執行，利用無伺服器託管環境的優勢。而新的Java 11 Runtime在不加價的情況下，提供Java 8 Runtime兩倍的記憶體量，從最低的F1執行個體開始，Java 8只有128 MB的記憶體，Java 11提升到了256 MB，而B8執行個體則從1024 MB的記憶體，擴增到了2048 MB。

App Engine是Google的無伺服器平臺，可以方便地擴展應用程式應付流量高峰，也能在沒有流量時將規模縮減回零，用戶也可以使用流量拆分、請求追蹤、監控、集中式日誌紀錄和開箱即用的生產除錯功能。Java 11使用App Engine第二代Runtime，採用輕量級容器沙盒技術gVisor，具有記憶體安全的特性，又比虛擬機器輕量，提供同樣等級的隔離功能，可把應用程式都包在使用者空間中。

臉書周三與英國政府就劍橋分析（Cambridge Analytica）案達成和解。臉書同意支付50萬英鎊的罰款，但是並不承認自己有疏失。

2018年爆發劍橋分析案中，第三方資訊分析業者非法存取了臉書8700萬筆用戶個資，其中包含約1百萬筆英國居民的資料。由於此事發生在歐盟個資法GDPR上路以前，去年英國資料主管機關資訊委員會辦公室（information commissioner's office，ICO）判罰臉書50萬英鎊（約2000萬台幣）的罰款，也是英國相關法規中罰金最高的。臉書於同年11月向初級法庭（First Tier Tribunal）提出上訴，指稱這項裁決違反了資訊分享的自由。今年6月初級法庭做出暫時裁決，將「程序公平性及ICO的偏見指控」列入上訴考量，並要ICO應提出更多支持判罰的證據。

雖然ICO也在上個月再度提出上訴，但雙方於本周達成和解。雙方同意撤回各自的上訴，臉書同意支付50萬英鎊罰金，但不承認該公司在本案中有行為失當。此外，臉書將可保留ICO調查本案的相關文件，作為自己調查之用。

彭博稱這次罰金僅是象徵性裁罰而已。比起今年美國聯邦交易委員會和臉書的50億美元和解案，英國方面的裁罰連零頭都算不上。

ICO認為此次和解最符合所有英國臉書用戶的利益，包括ICO和臉書都承諾持續遵循相關資料保護法規。ICO對臉書撤除上訴表示歡迎。臉書也表示，自劍橋分析案爆發以來，該公司已大幅強化平台安全，限制app對用戶資訊存取權限。雖然ICO沒有發現歐盟用戶個資移轉給劍橋分析，但該公司也承諾，會和ICO合作繼續調查，是否有臉書用戶個資被用作政治目的分析。

臉書（Facebook）本周公布今年第三季財報，顯示臉書該季營收成長29%，達到176.5億美元，淨收入為61億美元，亦成長19%。此外，第三季臉書的全球員工數為43萬人，比去前同期增加了28%。

在臉書的176.5億美元營收中，有173.8億美元為廣告營收，佔臉書總營收的98.5%，所有的廣告營收中有94%來自行動廣告營收。

此外，不管是每日用戶數或每月用戶數都還在成長中，每日用戶數為16.2億，增加9%，每月用戶數則是24.5億，增加8%。

倘若計算每天使用Facebook、Instagram、WhatsApp或Messenger等其中一款服務的用戶數則有22億人，每月使用其中一款服務的則達28億人。

雖然，AR購物已經很常見，但過去僅能在手機螢幕上附加單件商品的虛擬說明，現在，AR購物有新進展。美國電信巨頭Verizon在紐約有間5G實驗室，最近開始嘗試在平板電腦上一次展示多件商品的虛擬說明，而且不只能瀏覽貨架陳列的不同商品資訊，還能進行比價，或查看網路評價，只要舉起平板對準眼前一排商品，就能即時觀看這些商品的評分，而不必上網和搜索評論，就像線上購物一樣。

透過這種多重商品的AR購物方式，也更貼近一般民眾隨意逛街的消費模式，加上更多的資訊，也增加民眾購買的意願，而且不只平板，也能用於手機與AR眼鏡。而促使AR購物邁向多商品展示的關鍵，就是電信MEC多接取邊緣運算技術（Multi-access Edge Computing）。

電信MEC技術讓多重商品AR購物得以實現

由於近年來擴增實境（AR）／虛擬實境（VR）在全球掀起的應用浪潮，使得各國電信商也都將5G視為是將來實現AR及VR應用的重要關鍵，Verizon也是其中一家，很早就開始投入5G的MEC研究，甚至還成立5G創新實驗室，用以測試AR/VR相關技術和概念。前不久，該公司更大動作併購美國Jaunt取得其核心VR/AR軟體及技術，看好的是將來VR/AR在全球5G商用後的潛在應用。

「MEC是5G網路能夠有即時反應能力的關鍵核心。」Verizon Media全球邊緣及雲端運算產品管理副總裁Mason Ng強調。身為主導Verizon 的5G MEC技術開發及部署的Mason Ng，同時也身兼整合Yahoo在基礎建設及內容優勢的重任，包括Yahoo TV、新聞、電商、App等，用於Verizon網路進行MEC的測試及優化。

Mason Ng認為，未來，小到手機、IoT裝置，大到無人機、無人車，都可以使用更高速且更大頻寬的5G行動網路，但若需要在數十毫秒甚至微秒時間內就要反應，「MEC擔任的角色就很重要，可以大大的降低延遲，減少資料往返雲端或資料中心的等待時間。」他說。

Verizon Media全球邊緣及雲端運算產品管理副總裁Mason Ng強調，MEC是5G網路能夠有即時反應能力的關鍵核心，也是未來AR/VR應用實現的一大關鍵。

與傳雲相比，通過MEC存取App反應速度快2倍

不只是能用在如無人機、自駕車等新興應用，他認為，即使是一些現有的企業應用，也同樣適合用MEC來完成。以Yahoo行動App為例，有別於過去，當用戶以手機App提出請求時，必須傳回雲端處理，現在則是可以將部分內容或服務預先載入到本地端的MEC設備上，直接就近可以在離用戶最近的MEC上做運算，以便於更快取得內容或服務，不一定要傳雲。

甚至根據他們實測結果，在相同情境下，通過MEC來存取應用或App，需要等待時間，僅需10毫秒，相較之下，透過網際網路傳輸往返雲端，則要20毫秒，從20毫秒縮短到了10毫秒，代表反應時間加快了2倍，大大提升App體驗。

又以數據建模來說，Mason Ng指出，雖然現階段訓練機器學習模型，因為需要大量運算，所以仍需要在雲端處理，但是訓練完後的模型，就可以放置Edge端來執行AI或ML推論。今年初，Verizon也曾將人臉識別模型部署到最靠近資料源的MEC設備上進行測試，比起將手機拍下的人臉照片傳回資料中心處理再將辨識結果回傳的作法，辨識速度也快了足足2倍。

「尤其是AR/VR應用，未來更需要這樣的技術。」Mason Ng解釋，雖然現在也可以在不使用MEC技術的情境下提供虛實交疊的AR功能，但體驗效果並不好，因為得要穿上厚重的頭戴設備，加上行動空間也受到室內空間的限制，但通過MEC技術，則是可以解決這個難題。

作法上，就是預先將這些3D沉浸式內容下載到最近的MEC設備上，以便於可以快速取用，同時將原本在頭戴裝置執行的AR運算任務，移到MEC設備上來進行大量且快速的運算，再將算完的AR內容套用到頭戴裝置上來顯示，因為是將運算工作分散到MEC處理，所以可以帶來更輕量化的AR裝置，甚至也不會受到空間限制。手機上也是如此。「透過5G MEC的降低延遲技術，更可以把這樣的體驗帶到使用者身上，提供一個非常沉浸式體驗。」他說。

即使運算力不強的手機也能體驗完整AR購物

在虛擬試穿方面，通過MEC技術，即使運算能力不高的安卓手機，也能夠在手機上立即呈現AR穿搭效果。因為是將原本手機上處理的複雜AR運算任務搬到近端的MEC設備上來處理，再將運算完的3D服飾造型疊加到現實的使用者身上，甚至可以追蹤使用者身體特徵、姿態移動的狀況，讓套用到身上的虛擬服飾，跟著人一起移動。因為是就近在MEC上運算，所以可以很即時，不需要上雲。這也是Verizon在5G實驗室正在測試的其中一項。

現今，Verizon Media團隊也實際在AR數位內容上運用MEC，並且持續測試，例如在網路廣告導入AR提供更具互動式體驗，吸引目標客群的目光。還與臺灣的中華電信聯手，要將本地5G實驗網運用在高畫質4K串流影音，以及在地AR、VR等影視內容的測試。Mason Ng預期，隨著5G技術成熟，將會更進一步帶動AR、VR在數位廣告使用比例的提升。

不光是AR/VR應用，MEC技術同樣能用在各行各業，包括智慧製造、智慧零售、智慧觀光以及智慧醫療等。Verizon Media團隊也有針對MEC技術在零售業上的應用進行測試，除此之外，母公司Verizon目前也已在無人機和自駕車上測試5G相關技術。

在去年底一場Yahoo年度技術大會上，Mason Ng也揭露了更多關於自家MEC技術的端倪。

為了達到5G要求的低延遲，Verizon Media團隊開發的每臺MEC設備，都是以軟體方式在x86伺服器上來執行，兼具有支援電信網路功能與邊緣運算處理能力，該團隊更將以往資料中心採用的IT技術一併帶進行動基地臺，可以直接在本地端的MEC設備上使用和資料中心相同的技術，包括虛擬化、軟體定義網路技術等。並且也把整套CI/CD流程搬到了Edge端，讓更多應用可以直接部署在這裡面，並通過持續開發、持續整合，縮短新功能或服務應用測試、上線時間。

更進一步，還將過去支援資料中心服務多達20萬臺裸機、數千臺VM採用的雲端調度及管理平臺OpenStack也帶進邊緣端，用於管理各種虛擬化網路功能或應用，甚至不只能用VM執行，也同樣能支援更輕量的容器（Container），可以跑在單一MEC設備上。還使用加密的TPM硬體安全模組，以便於加強對於這些Edge設備的安全防護。

Mason Ng表示，這些MEC設備，目前都已在Verizon總部網路環境部署進行測試，透過使用這些技術，除了可以在單一MEC設備上建立多租戶服務環境，亦可以支援VM、容器應用，甚至能透過英特爾OpenVINO開發工具在MEC設備上執行視覺，或相關ML推論應用。

雖然今年4月，Verizon就已陸續在美國各主要城市推出商用5G網路服務，不過一開始布建5G網路，仍遵循現有的3GPP Release 15規格來進行部署，並非採獨立5G網路，也就是說，只有5G無線接取網路（5G RAN）達到真正5G標準，至於核網（EPC）部分仍與現有4G LTE共用設施。

儘管如此，Verizon目前也持續加快5G核網（EPC）的技術演進，不只是逐步採行虛擬化、軟體定義網路，甚至前不久才剛完成以Docker容器方式來部署EPC核網的PoC測試，未來也將用於5G核網的部署，要透過更加彈性化配置，建立可以滿足各類型需求的新一代行動網路。

蘋果周三公佈該公司2019年第4季財報。上季蘋果營收達640億美元，較去年同期成長2%，每股盈餘（EPS）3.03美元，成長4%，其中服務、穿戴及iPad成為這季的成長火車頭，而iPhone營收續跌，但幅度較前二季縮小。

蘋果執行長庫克（Tim Cook）指出，上季在服務、穿戴及iPad成長帶動下，創造歷來最高的第4季營收，也為2019年寫下突破性的成績。

細分各部門營收，上季包括Apple Music、App Store、iTunes等服務營收大增18%。穿戴式裝置營收在無線耳機AirPods、智慧手錶Apple Watch領軍下年增54%，iPad也成長了16.9%。Mac電腦營收較去年同期下滑4.8%。iPhone業績比去年減少9%，但已經較前二季的雙位數衰退改善。整體而言，上季蘋果營收不但符合上季預測，也優於華爾街預期。

以地區而言，在歐洲、日本市場及以中國為主的大中華區市場，上季蘋果皆呈現衰退，不過中國地區跌幅剩2.4%。在自家美國市場銷售則喜見成長6.6%。

上個月蘋果推出iPhone 11系列，雖然不如Android陣營的5G連網能力，但更強大的相機軟硬體及更佳的電池續航力一改先前市場悲觀氣氛，媒體評測正面。這也讓蘋果對年底購物季表現充滿信心。

庫克表示，客戶和評測對下世代iPhone一片叫好、周一推出具抗噪效果的AirPods Prone、本周Apple TV+即將上線，結合蘋果優質產品和服務，公司對本季十分樂觀。

蘋果預估10月開始的季度營收，落在855億到895億美元之間，毛利率可望達37.5%到38.5%。

GitHub在西班牙政府的要求下，已移除該國加泰隆尼亞自治區，用來組織抗議行動的Android程式。

加泰隆尼亞位於西班牙邊區，為西班牙經濟較發達，獨立意識亦較鮮明的地區，在未獲西班牙的同意下於2017年宣布獨立，自此雙方即抗爭不斷，加泰隆尼亞亦發動「民主海嘯」（Tsunami Democratic）示威行動，在GitHub上提供基於Android的通訊程式供支持者使用。

西班牙政府則透過正式的法律行動要求GitHub移除該程式。西班牙政府指出，該國正面臨一系列的混亂，包括公共秩序的混亂與基礎設施的破壞，高等法院調查了「民主海嘯」行動，認定它是一個煽動群眾進行恐怖攻擊的犯罪組織，該組織還打造一個可通訊並提供資訊的行動程式，他們已藉由法院命令要求GitHub將它下架。

西班牙政府與加泰隆尼亞之間的爭議，與中國及香港之間有些雷同，儘管許多歐洲國家並不認為加泰隆尼亞有脫離西班牙的權利，卻也希望西班牙能夠和平解決此事，在維護公共秩序及保護言論自由之間取得平衡。

另一方面，根據GitHub的政策，該站始終都會遵循合法的請求。GitHub表示，雖然他們不一定都同意政府所引用的法令，但只要接到來自政府機關的合法請求，就會封鎖相關內容。GitHub擔心的是若不照辦，西班牙可能會直接封鎖整個GitHub，牽連該國境內其他使用者。

根據其它媒體的報導，「民主海嘯」行動已經改用了Telegram來進行聯繫。

至於GitHub也列出了來自各國的下架請求，顯示出除了西班牙之外，俄羅斯與中國也都曾要求GitHub下架特定內容。