超商店員工作量激省20%！ 日本「全家」機器人負責整排飲料區補貨
根據日經亞洲報導，由東京新創公司Telexistence開發的機器人將在2025年3月之前，進駐全家便利商店位於關東地區的300間門市，它們將在冷藏室後面負責把飲料上架。機器人內建攝影機，藉由圖像識別技術來具備「視覺」，判斷哪一種飲料何時需要補貨。
從今年8月開始，這批名為「TX SCARA」機器人將被優先配置到日營收超過50萬日圓（約114,350元台幣）的超商門市中。目前全家便利商店（FamilyMart）在日本約有16,000間門市，配置機器人的門市僅不到2%；可望為這些分店每天節省10小時勞動成本，並減輕原本店員的工作量約20%。
Telexistence執行長富岡仁表示：「日本零售業正面臨勞動力短缺的問題，我們希望把機器人部署到能支撐人類日常生活的產業中，而便利商店是第一步。」富岡仁指出，超商店員花了不少時間在店內倉庫理貨，而不是在門市和顧客互動；機器人即服務（Robotics-as-a-service）可讓店員有更多時間去與消費者互動。
總部位於東京的Telexistence成立於2017年。該公司下一步計畫是將補貨機器人導入美國的便利商店，全美國有15萬間超商，超過半數的消費者表示，他們每個月至少會光顧便利商店一次，而美國零售業同樣面臨人手不足的問題。
TX SCARA補貨機器人在冷藏庫有固定的移動位置，機身上搭載的多台攝影機掃描每個貨架，透過AI來找出哪些飲料數量不足並規畫補貨路徑。目前系統自動補滿飲料的成功率超過98%。萬一發生機器人誤判飲料的擺放位置，或是飲料傾倒等極少數的情況，店員也無須放下手上的工作去重新啟動運行機器人。
根據Telexistence估算，一家生意繁忙的便利商店每天要補貨超過一千瓶飲料。TX SCARA 機器人的雲端系統根據機器人在運行過程中補貨的商品名稱、日期、時間和數量，維護一個產品銷售資料庫，AI系統便能按照先前的銷售資料，優先考慮哪些商品要先補貨。
TX SCARA機器人具備多個AI模型；其中「物體偵測模型」可以辨識店內的飲料類型，判斷哪一款飲料要放在哪個貨架上，物體偵測模型搭配另一個偵測機器人的「手臂運動模型」，便能拿起飲料並準確將其放在貨架上；第三個是「異常偵測模型」，用於辨識飲料是否從貨架上掉落或數量減少；另一個模型則用於偵測每個陳列區中哪些飲料即將售罄。
Telexistence團隊使用NVIDIA DGX Station來訓練AI模型。每個機器人使用兩個NVIDIA Jetson嵌入式模組，Jetson AGX Xavier在邊緣處理AI運算，Jetson TX2模組則用於傳輸影片串流資料。