美股漲多跌少，上週初領失業金人數意外激增，德儀對第三季營收預測低於預期，引發外界對晶片需求觸頂疑慮。

美國各大指數中，仍是道瓊工業、標普五百、納斯達克穩健，但是費城半導體指數較疲弱，其中，重量級的半導體廠商德儀指出，以往第3季的周期性模式，現階段可能不適用，透露本季可能旺季不旺。

這正是以前我曾提過 : 雖然許多大廠因應疫情或運輸等問題，拉高零組件存貨，但庫存最終產品去化，還是得要消費者買單，因此，科技產業走勢雖強，仍是不要忘記停利(損)機制的設定。

強勢股 : CRM.US(Salesforce.com)是一家線上客戶關係管理軟體公司，提供顧客關係管理和商業應用服務，使顧客和用戶在線上能記錄、存放企業資料，幫助企業處理客戶帳戶、評估市場活動和提供售後服務；eBay為全球最大拍賣網站，提供客戶以互聯網方式交易的網站，是網上個人對個人交易的先鋒。

台股在國際股市的帶動下反彈，高點未能觸及17700點，有點可惜，尤其是外資大買359億，漲幅卻不大，可見上檔本土賣壓沉重。

美股看來可能性較大是往區間整理盤發展，立刻大漲或大跌機率不大，預計台股也可能循此模式，積極的投資者可以加碼不佔指數的中小型股或中低價的科技股到中水位，保守的朋友可維持低水位，因為半導體景氣似有變數，而此一族群佔台股比重高。

強勢股 : 高價股如致新、宜鼎、景碩、原相、茂達等相對強勢；金融股如富邦金、國泰金等穩住大盤。

道瓊指數上漲 25.35 點，或 0.07%，收 34,823.35 點。
標普 500 指數上漲 8.79 點，或 0.20%，收 4,367.48 點。
那斯達克指數上漲 52.6 點，或 0.36%，收 14,684.6 點。
費城半導體指數下跌 29.3 點，或 0.89%，收 3,259.4 點。

標普 11 大板塊以資訊科技股領漲、金融板塊表現最差。

蘋果 (AAPL-US) 上漲 0.96%；臉書 (FB-US) 上漲 1.43%；Alphabet (GOOGL-US) 漲 0.68%；亞馬遜 (AMZN-US) 上漲 1.47%；微軟 (MSFT-US) 上漲 1.68%。

達美樂披薩 (DPZ-US) 暴漲 14.55%；Salesforce (CRM-US) 上漲 2.57%；Nike (NKE-US) 上漲 1.63%；陶氏化學 (DOW-US) 上漲 0.073%；旅行家 (TRV-US) 下跌 2.69%；摩根大通 (JPM-US) 上漲 0.74%。

費半成分股多收黑。德儀 (TXN-US) 大跌 5.32%；AMD (AMD-US) 上漲 2.01%；應用材料 (AMAT-US) 跌 0.59%；英特爾 (INTC-US) 跌 0.48%；美光 (MU-US) 下跌 2.15%；高通 (QCOM-US) 漲 0.19%；NVIDIA (NVDA-US) 漲 0.95%。

台股 ADR 漲跌互見。台積電 ADR (TSM-US) 下跌 1.11%；日月光 ADR (ASX-US) 下跌 2.97%；聯電 ADR (UMC-US) 上漲 2.95%；中華電信 ADR (CHT-US) 上漲 1.00%。

(本文係個人看法與紀錄，非為投資建議，讀者請自行獨立思考，作出投資決定，盈虧自負，與本人無關)

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【#創見(2451) - 全球第七大記憶體模組廠】
　
◎ 創見為全球第七大記憶體模組廠，客戶以工業電腦品牌廠為主：
根據集邦科技2019年9月報告顯示，創見為世界第七大的記憶體模組廠，於工控SSD市場也是第七大的廠商（附件一），企業客戶以事欣、立端、廣錠等台系工業電腦廠商為主，2019年產品組合中，工控產品佔45%，消費型FLASH佔19%，策略性產品佔21%，標準型DRAM佔15%。（附件二）
　
◎ 利基型產品介紹：工控及策略性產品皆使用NAND FLASH較多：
工控產品每年貢獻40%左右營收，為最高占比的產品別，主要銷售工業用SSD、工業用Flash、工業用記憶卡和工業用DRAM模組，由於SSD的毛利最高，目前SSD佔工控的占比最大；策略性產品則是創見近5年積極開發的新利基領域，每年占20%左右營收，有販售蘋果電腦相容的SSD、擴充卡及DRAM模組等升級方案，也有賣穿戴式攝影機、讀卡機及行車記錄器，其中最打入市場的是蘋果的升級方案和行車記錄器，而穿戴式攝影機和行車紀錄器內部也配有創見品牌的記憶卡；不論是工控還是策略性產品，銷量最佳的都是SSD產品，也使得創見於利基領域的NAND FLASH需求遠高於DRAM。
　
◎ 利基型產品獲利特性：工控接單穩定，策略性產品受景氣影響獲利表現：
工控產品受產業循環影響較小，需求增幅穩定，需求年複合成長率在6%左右，創見長年投注30%~40%的產能，工控毛利率也維持在30%~40%左右，為創見兼具「單量穩定」、「高報酬率」的利基板塊；策略性產品則佔約10%的產能，毛利率在20%~35%上下震盪，時好時壞的獲利表現與該年的「產業景氣」有很大的關係。（附件三）
　
◎ 以2018年產業景氣反轉情況為例：
2018年開始，NAND FLASH的現貨價起跌（附件四），跌幅至2019年下半年始收斂，創見身兼記憶體銷售商（策略性）和產品製造商（工控）的不同角色定位，2018年兩樣利基型產品的表現雖然皆有下滑，但下滑幅度卻有明顯不同；（附件五）
　
工控客戶屬性皆為長期穩定配合，長期的合作關係讓創見得以精準的調整當年度的工控產能配給，因此2018年工控產品的稼動率仍維持99%的高檔，與客戶長期穩定配合的特性也讓訂單的量價皆是提早至少1個季度就決定，備貨天期較長，因此即使2017下半年NAND FLASH採購的成本高，卻不影響2018上半年的訂單獲利表現，因為創見於2017下半年即和客戶約定價格（2018上半年的訂單）；下半年訂單的部分，即使工控客戶要求降價，創見也受惠於上半年採購的成本價較低，下半年出產造成的毛利減損偏低，故工控這塊在2018年的毛利表現僅微幅下降2%；
　
創見於策略性產品的定位是「記憶體銷售商」，由於推出的各產品市佔仍偏低，企業客戶的比例較低，更大一部分是直面消費者，和消費型Flash產品客戶屬性相同，相較工控大量穩定的企業訂單屬性，公司內部在策略性這塊並不能很精準的規劃來年的產能，造成產業景氣好時，2017年稼動率可以接近90%，毛利率逼近35%，2018年景氣轉差時，稼動率跌至80%，毛利率下探至20%，而由於直面消費者，單一客戶訂單量小、下單時間分散的特性，使得公司必須先備一定量的貨來應對需求，讓創見容易因旺季備貨量過多，淡季而有過多存貨的狀況（附件六），結果當2018年記憶體價格下跌，同樣直面消費者的競爭品牌商紛紛削價競爭，創見也採取相同作法，結果賣出的產品毛利明顯下滑，沒賣出的產品產生存貨跌價損失；
　
由2018年年報揭露訊息可見：2017、2018兩年間合計工控的銷量大於產量（附件七），消費型NAND FLASH 和標準型 DRAM受到記憶體需求疲軟影響，其中DRAM未銷掉的量高達4,000千片，而策略性未銷掉的量約400千片，占整體未銷掉產量的7%，但由於策略性產品的生產成本高昂，存貨跌價的幅度也大，2018年認列的存貨跌價損失為51,259千元台幣（附件八），其中至少7%應為策略性所導致。
　
◎ 2019年產業低潮下營收下降，毛利卻不降反升：
創見2019年營收雖因產業因素下降，年減23%，但毛利率逆勢上升2.9%（附件九），來到22.9%，主要原因是創見於NAND FLASH的使用量遠高於DRAM，而2018年NAND FLASH原廠就開始消庫存，使得2019年NAND FLASH與DRAM相比庫存水位較低，價格跌幅也更快收斂，創見產品跌價壓力舒緩同時，公司也積極處理呆滯存貨，並認列50,326千元的回升利益（附件十），加上高毛利的工控及策略性產品的佔比提升，使得創見獲利表現優於產業平均。
　
◎ 疫情拖累2020年第一季表現：
受疫情影響，創見第一季營收32.21億元，年減12.48%，主要原因有三，第一是終端消費市場仍疲，第二是網通應用的貢獻不如預期，最後是工控客戶拉貨力道趨緩，依原因做分述：
1. 終端消費市場疲弱：由於創見的消費性產品（消費型Flash和策略性產品）大部分直接對口終端消費者，在市況仍未完全好轉情況下，銷售量仍在低檔。
2. 網通應用的貢獻不如預期：3月起產業復工後，遠端工作需求的確有帶動伺服器廠商向記憶體廠商拉貨，然而創見於網通的客戶佈局不如威剛、宇瞻，使得創見目前仍未明顯受惠於這波伺服器的熱潮。
3. 工控客戶拉貨力道趨緩：由於工控的客戶主要銷往美國、中國，唯今年美國及中國是受到疫情影響最嚴重的兩大國，客戶表示目前受到兩國防疫管制措施影響，基本盤的投票機、零售業者的訂單量下滑，反而是醫療注入急單需求，但跟往年比較也僅接近持平，記憶體的原料存貨尚足，造成工控客戶拉貨的力道趨緩。
（附件十一、十二）
　
◎ 工控 - 除基本盤需求釋出外，博弈機台換機潮，國防、醫療專案帶動拉貨潮：
如前面所述，工控需求一直是創見獲利穩定成長的板塊，唯今年美國及中國兩大工業電腦市場受到疫情影響最為嚴重，客戶出貨至當地業者的難度過高，加上當地業者營業趨緩，造成工控的基本盤需求第一季出現遞延的狀況，但客戶也反應自第二季起，除了疫情帶來的醫療急單外，已經有各國政府開出的國防專案需求，而醫療專案也因疫情不穩定性仍存在，性質多由專案轉為長單，對於全年營收都會有貢獻，至於博弈機需求的部分，由於疫情下各國政府標案延遲的狀況下，預期自5月起博弈專案訂單量才會有明顯增長，客戶預估這波在博弈機大量導入PC-based控制技術的新機型有機會引領新一輪的換機潮；總的來說，工控客戶的接單在第二季已經有好轉的現象，加上市場推估換機潮發生可能性高，工控客戶向創見拉貨的力道將會轉強。
　
◎ 小結：
展望2020年，儘管第一季工控需求隨美中兩大國疫情管制下遞延，但第二季起工控各應用標案釋出，工控客戶向創見拉貨力道將轉強。
　
◎ 補充：
使用豹投資PRO，可以清楚地看到圖表化的財務數值，其中個股頁面中有提供三種分析功能，財務、籌碼及技術分析，而從財務分析的財務比率圖可以發現，創見致力於發展利基型的產品，像是銷售佔比40%的工控產品，其毛利率都維持在30%以上，以及銷售比重20%的策略性商品，毛利率也是不低於20%，因此，創見的毛利率能維持在20%~30%之間，高於產業2~3倍，而營益率更是比同業高出5~7倍，獲利能力出眾。另外，再看到股利概況圖，創見賺的錢多也盡量回饋給股東，近幾年的殖利率都沒有低於5%，幾乎介於6~7%，展現出不錯的配息能力。
（附件十三、十四、十五）
　
（附註資料補充在下圖）
　
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為了活下去，全球最大的零售商沃爾瑪變身數據公司

文：王茜穎 / 若水 Flow AI Blog 編輯團隊

【本文重點】：

1. 今天，人工智慧不再是一種選擇，而是生存下去的基本必須品。
2. 為了預測消費趨勢、提高供應鏈和營運效率，沃爾瑪張開數據網，即時監控2000億筆的內部交易數據，200 個外部數據。
3. 從行銷、採購、品管、上架、庫存管理到配送，AI 正在改寫超市地景和運作方式。

零售業是一個國家最古老的行業。但你發現了嗎？全球最大的零售業龍頭沃爾瑪 Walmart，正在把自己變成一家數據公司。

它不得不。它最大的競爭對手，吃下線上零售市場一半江山的電商龍頭亞馬遜，不斷探索線下經營。繼實體書店、無人便利店 Amazon Go、收購全食超市（Whole Foods Market）之後，2019年再度推出 Amazon 4-star，銷售在亞馬遜網站上獲得4顆星以上評價的商品，準備對線下零售市場攻城掠地。

「今天，人工智慧不再是一種選擇，而是生存下去的基本必須品。」知名暢銷作家Bernard Marr 說。《華爾街日報》形容這是一場「不斷升級的科技地面戰」。

如何確保對的產品在對的時機，放在對的位置，做出對的定價，以方便對的人購買，是競爭白熱化的零售業的致勝關鍵。

即時監控2000億筆的內部交易數據，200個外部數據
為了抓出客戶需求、提高供應鏈和營運效率，沃爾瑪阿肯色州本頓維的總部設立了@WalmartLabs 和 Data Café（Collaborative Analytics Facilities for Enterprise，企業協作分析工具），監控過去幾週高達2000億筆的內部交易數據，以及氣象、經濟、電信、社交媒體、油價、鄰近沃爾瑪的重大事件（如：體育賽事）、美國最大評論網站Yelp、信用徵信網站Experian等200個外部數據。

沃爾瑪每週預測全美4700家店，共500億件商品需求，「我們每個週末都提出一套新的預測，」「我們有12小時完成所有的預測，約3天完成所有的訓練。」@WalmartLabs 傑出數據科學家和數據科學主任John Bowman說。

但沃爾瑪的規模實在太大了，Bowman說原有的開源軟體，「隨著我們擴大演算法規模，加入愈來愈多的數據，涵蓋愈來愈多的類別，開始遇到嚴重問題」，目前其預測模型是由內部改寫和開發的機器學習演算法組成，每項商品的預測，都建立在350個數據特徵上。

除了預測消費風向，最基本的，「用來確保門市和配送中心的庫存水位，足以滿足預測的需求。它不只幫沃爾瑪控制庫存成本，也確保架上的庫存足以應付來客或網路訂單。」前@WalmartLabs印度班加羅爾主任Nitin Sareen指出。

沃爾瑪 Walmart 同時收集所有顧客的消費紀錄、住在哪裡、並從店內的免費無線網路追蹤其產品喜好。2017年的報導指出，沃爾瑪掌握了6成美國成人，近1.45億人口的詳細資料。「我們想知道世界上所有的產品，我們想瞭解世界上每一個人，然後我們想要擁有連結兩者，促成交易的能力。」前沃爾瑪全球電子商務與科技執行長Neil Ashe曾說。

它的「社會基因體計畫」（Social Genome Project）監控社交媒體上的公開對話，參透消費者的社交DNA，藉以預測消費趨勢。沃爾瑪開發的Shopycat禮品推薦APP，「透過社會基因體計畫，分析朋友的臉書上的讚、分享、發文等動態，解除送禮壓力，提高送禮樂趣。」

當人們在線上展現我們的喜怒哀樂時，沃爾瑪就從分析臉書和推特的對話，在趨勢轉成需求前，成功預測棒棒糖蛋糕機、電動榨汁機的需求，立刻進貨、鋪貨。

數據讓沃爾瑪（Walmart）能預測未來趨勢，抓出過去錯誤

除了預測未來，即時數據和分析，讓沃爾瑪從異常銷售數字中，立即抓出定價失誤，或發覺特定門市根本未將商品上架的問題。機器學習把解決問題的時間從2～3週，大幅縮短為20分鐘。「若你得花上一週或一個月分析你的銷售數字，才能獲得洞見，你那段時間的營收已經蒙受損失。」沃爾瑪資深統計分析師Naveen Peddamail說。

為了收集消費者資訊，沃爾瑪甚至在2012年推出了自己的搜尋引擎Polaris。今年2月，沃爾瑪再度收購以色列科技新創Aspectiva，利用其自然語言處理功能 (Natural Language Processing)，讓電腦擁有理解人類語言的能力，分析客戶的產品評論等用戶生成內容，並結合其瀏覽行為，以提供個人化的產品推薦。

沃爾瑪每小時產生約美國國會圖書館館藏167倍的數據，這些通通餵給雲端。沃爾瑪和微軟聯手建立全球最大的私人雲，每小時從百萬名消費者身上收集2.5 petabytes非結構化的數據，做出行銷、採購、鋪貨、庫存管理等各種決策。有一說，此舉是要和亞馬遜的Amazon Web Services (AWS)一別高下。

衝刺電子商務戰場，營造個人化體驗、用AI 工智慧鞏固生鮮市場

電子商務上，沃爾瑪仍看不到 Amazon 亞馬遜的車尾燈。

為此，沃爾瑪接連併購 Jet.com、Bonobos、中國電商 JD.com、及砸160億美元買有「印度亞馬遜」之稱的 Flipkart，去年沃爾瑪亦翻新官網，挾其龐大的數據能力，用消費者的所在地、瀏覽和購買歷史，加強區域與個人的個人化體驗。

例如，顯示當地熱門商品、通常一起合購商品、「我的門市」生鮮配送服務；提供「輕鬆續訂」功能，類似亞馬遜網站上的快速按鈕（Dash button）。去年第四季，沃爾瑪的電子商務營收成長43％，eMarketer並預測今年底沃爾瑪將分食4.6％的市場，較去年成長4％，居全美電商第三名。

沃爾瑪抓緊數據，苦苦追趕，有其苦衷。根據Accenture 2016年的調查，58％的消費者傾向在有個人化推薦的網站購物，一旦沒有，最快60秒就會失去興趣；SmarterHQ的報告則指出，在這樣的情況下，47％的消費者會直接轉往亞馬遜，便宜了沃爾瑪的頭號競爭對手。

為了拉抬線上銷售，沃爾瑪祭出廉價生鮮優勢。去年底全美有1600家門市提供生鮮配送，3100家門市設提貨中心。亞馬遜迅速回防，今年4月，旗下的全食超市推出第三波降價，以及2小時生鮮配送，1小時店內提貨，要挖沃爾瑪牆角。

這是一塊沃爾瑪輸不起的戰場。不同於亞馬遜，生鮮佔沃爾瑪全美近6成營收。金雞母保衛戰，沃爾瑪用AI和相機打造「新鮮度演算法」，名之「伊甸園」（Eden），用AI檢查蔬果缺陷和新鮮度，預測腐壞日期，確保蔬果從農場到貨架全程新鮮，終結食物（成本）浪費。在全美43個配送中心試用6個月，已替沃爾瑪省下8600萬美元，預計5年內將省20億美元。

在此之前，沃爾瑪必須派員在配送中心先目視檢查送進來的生鮮，接著再手動檢查是否符合美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準。

「伊甸園源自我們生鮮營銷團隊工程師間的一場駭客松。」沃爾瑪部落格說。在6個月內，他們量化了美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準，並發給稽查員一支iPhone，用Eden的APP記錄各種蔬果在不同生命週期時的樣貌，是否符合各項食品標準。這百萬張照片的資料庫，成了人工神經網絡進行深度學習最佳教材。

當稽查員在現場拍下照片時，機器將比對資料庫中的圖像，經過一層層，千百萬個神經元的數值運算後，評估蔬果新鮮度，預測保存期限，最後決定接受或退貨。沃爾瑪還把iPhone送到農夫手上，讓他們在農產品運送前先拍照，通過伊甸園把關再上路，從頭減少因品質而被退貨所衍生的成本。

「這代表（我們）能更有效率地催熟香蕉，當番茄還長在藤上時，就預測出它的保存期限，或依此調整蔬果上架的優先順序。」沃爾瑪供應鏈技術副總工程師Parvez Musani分析。販賣生鮮是一場和時間賽跑的賭局。時間，就是金錢。

除了產地和配送中心的品管，他們發現運輸過程中的溫度，也會影響蔬果新鮮度。為此，伊甸園即時監控蔬果在貨車裡的溫度，若發現溫度飆升導致蔬果「短命」2天，則立刻重新安排貨車路線，送到較近的配送中心，減少損失。

Musani舉例，沃爾瑪的明星商品香蕉，來自7個拉丁美洲國家，鋪貨到全美4千多家門市。不久的未來，在跨洲、跨國、跨州的長途運送過程中，伊甸園會重新估算「新鮮度」，決定香蕉運到哪裡。「最後香蕉會運到較近的門市，確保最新鮮，消費者樂於買一串美味香蕉，人人皆大歡喜。」

跟 Amazon 亞馬遜搶食 AI 語音購物市場

眼紅於亞馬遜語音助理Alexa登堂入室，開口即可在亞馬遜下單，沃爾瑪也想搶食語音購物市場。

近來的專利申請，透露沃爾瑪打算在產品中內建物聯網電子標籤，以監控家用品的使用情況，例如追蹤保存期限，或你提起洗潔精的次數，藉此推測何時需要補充，自動加入你的購物清單，並為沃爾瑪提供顧客行為的龐大數據，包括產品使用的時間和頻率。

今年4月起，直接呼喚Google Assistant也能在沃爾瑪下單，可在全美超過2100家門市提現貨，800家門市領取網購商品。由於語音下單容易指示不清（例如：買2罐洗衣精），為求準確，沃爾瑪顧客的消費記錄將和Google Assistant帳號綁定，以判斷脈絡。

儘管目前語音購物對營收的貢獻很小，分析師紛紛預測這是未來趨勢。為了「不落人後」，沃爾瑪甚至投資一家針對上流社會的個人購物服務新創Jetblack，會員可用簡訊「遠端遙控」購物員幫他們購物，年費要價600美元。

簡訊的文字，是絕佳的機器訓練素材。「沃爾瑪正在利用Jetblack的大批人力來訓練其AI，盼其有朝一日能提供自動化的個人購物服務，為搜尋欄消失，聲控購物成為主流的那一天，提早做好準備，」Jetblack執行長Jenny Fleiss告訴《華爾街日報》。該報分析，沃爾瑪將該投資視為AI和語音購物的研究中心，打算用它來打造和亞馬遜Alexa抗衡的秘密武器。

而JetBlack正是從沃爾瑪位於矽谷的科技孵蛋器Store No.8孵出來的新創公司。為了尋找下一代的零售科技，沃爾瑪透過Store No.8來孵化、投資新創，與創投和學術界合作，開發機器人、虛擬實境、機器學習和AI技術。

AmazonGo會是沃爾瑪的未來嗎？

自去年10月底，沃爾瑪旗下的倉儲式商店Sam’s Club宣布將在德州開第一家無結帳員的超市後，大家都在揣測沃爾瑪超市何時會跟上AmazonGo的無人店。

4月底，沃爾瑪公布了它的「未來超市」。它改造了紐約州Levittown的門市，化身「零售智能實驗室」（Intelligent Retail Lab），在真實運作的超市裡，裝滿感應器、攝影機、並建有龐大的數據中心。「這些硬體佈線之長足以爬聖母峰5次，處理能力之強大每秒能下載3年份的音樂（27000小時）。」沃爾瑪的部落格寫著。

5萬平方呎，3萬件商品，超過百名員工，可以確定的是，沃爾瑪的未來藍圖，不是AmazonGo。

具有人工智慧的攝影機，並非用來分辨消費者拿了什麼，好自動結帳，而是用來監控貨架上的存貨。機器「看見」架上商品，準確辨識品項和數量，並對照預測銷售需求的量，即時通知員工哪些商品空了，立刻補貨，或哪些放太久，立即下架。如此一來，確保架上永遠有貨，而且絕對新鮮。

這不是沃爾瑪第一次用AI來即時盤點庫存。

走進今天的沃爾瑪，你可能會碰到Auto-S貨架掃描機器人，穿梭在繁忙的貨架間。

自駕車的感應器和人工智慧，讓它能即時辨識路徑中的障礙物，優遊於樑柱、顧客、店員之間，避免碰撞。身高2英尺（約60公分），機器手臂最高可達8英尺高，裝有高解析度相機可快速掃描架上存貨、標價標籤和商品位置，而且免傳雲端，運用卡尼基美隆大學研發的Hawxeye人工智慧，機器人可現場用機器學習進行圖像辨識，加快分析速度，減少無用數據。

不到1小時，機器人就掃完數十個貨架，找出缺貨、庫存過低、沒有標籤、標價錯誤和錯置的商品，通知店員處理。在過去，這得花上一群人數天時間才能完成。

目前全美有50家沃爾瑪使用Auto-S貨架掃描機盤點架上商品。目前總里程650英里（近1千公里），尚未發生任何事故。來源：KPIX CBS SF Bay Area / 沃爾瑪
這提升了顧客的便利性，確保他們總能在對的貨架上找到想買的東西。對沃爾瑪而言，這能降低人事成本，減少貨架空間的浪費，但它還有更重大的意義：「驅動這類新科技的動力，是走向全通路零售的必要性。為了提供當天、低價或最後一哩運送，你必須以這些門市做為配送中心。但要實現這個目標，他們真的需要即時掌握架上有什麼，」Auto-S的製造商Bossa Nova執行長Bruce McWilliams接受Venturebeat採訪時說。

入口處的自助提貨塔就是明證，只要掃描你的網路訂單條碼，45秒內你的貨就會出現在輸送帶上，取貨變得跟「高科技自動投幣機」一樣方便。自駕車配送也進入測試階段。

去年11月，沃爾瑪宣布與福特合作，用自駕車宅配；7月，和Waymo（Alphabet旗下子公司，專門研發自駕車）聯手，在亞利桑那州小規模試點，「http://xn--walmart-6p3l44vn4ljhs1l8c981cucbz07isk0a.com/grocery下單，選擇到店取貨，我們的個人購物助理便會依據取貨時間，細心準備訂單上的商品。剩下的就交給Waymo。Waymo會接送顧客往返門市取貨，你可以利用這段時間完簡訊、小睡、工作，隨心所欲。」沃爾瑪部落格如此描述。

這一切聽起來，像是科幻小說？

沃爾瑪可不這麼認為，「今天，變化的速度很快。10年前，多數客戶還在讀第一代iPhone的消息，懷疑是否實用。現在，他們用手機上買東西，就期望宅配到府或店裡取貨 – 而且通常是當天，幾小時內，甚至幾分鐘內，」沃爾瑪執行長董明倫（Doug McMillon）說，「零售商得適應這些變化 – 在某些領域甚至引領潮流 – 不然就會落後並消失。」

附圖：圖說：去年改版後的沃爾瑪網站，新功能包括當地熱門商品、快速追蹤訂單、快速續訂、我的當地門市服務等，強化區域及個人化體驗。來源：沃爾瑪
圖說：伊甸園的APP介面，機器藉由照片的圖像辨識和比對，預估蔬果新鮮度。來源：沃爾瑪

圖說：只要45秒，16英尺高的自助提貨塔，就會準備好你訂的商品。來源：沃爾瑪

資料來源：https://ai-blog.flow.tw/walmart-ai-data-retail