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明天台股就要開盤了! 台股勢必會反映美股累積的漲跌幅，加上FOMC會議的不確定因素，代表台股將會壓低結算?!
不過，在台股受到中秋、FOMC會議、美債上限、恆大危機的多重干擾下，反而讓不少主力Q4作帳股浮出水面?中秋過後台股甚至會攻到前高?!
哪些族群、標的會成為主力Q4做漲股?投資朋友該採取甚麼策略操作台股呢?
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【超深V周報】中秋節後變盤,台股將再創新高?四巫日洗盤後,法人Q4作帳股浮現?
無人零售的未來，究竟是機器視覺，還是RFID？
2020年8月10日 星期一
來源：科钛网 作者：CoreTech
重返實體 無人商店興起
無人工廠、無人倉儲、無人機、無人駕駛……科技帶給人們的是勞動力的解放，給各行各業帶來的，則是格局的重構。而對普通消費者來講，零售模式的轉換是切身感受到的。
自2016年底亞馬遜的 Amazon Go 亮相以來，中國國內無人零售領域的投資迅速升溫，無人零售被資本市場，視為繼共享單車之後的又一投資風口。傳統實體零售、電子商務、再到現在「智慧零售」概念的提出，零售融合科技產生的化學反應，讓其超過了任何行業迭代的速度。
相較於傳統零售行業的房租、人工、物流壓力，無人零售旨在減輕這些痛點：透過減少前端人力削減人工成本，以較小的店鋪面積及靈活的選址，降低房租成本，同時借助物聯網和大數據降低物流成本。
電商們的流量大戰，從線上打到了線下，線上流量紅利時代逝去，已是行業共識，互聯網巨頭紛紛佈局線下零售，挖掘線下消費的大數據價值，試圖透過打造新場景，帶來新流量、新體驗和新供應鏈，無人零售數位化時代已然開啓。
科技推動發展。無可厚非，技術問題是無人零售普及的命門，視覺技術、物聯網技術與行動支付，則是其中的關鍵技術架構。當下， RFID 標籤技術及機器視覺行動偵測技術，是行業內比較推崇的兩種方式。
RFID：辨識技術鼻祖嗅到了智慧零售
簡單說，一個RFID晶片就像U盤一樣，可以存入特定數據，併發出無線射頻信號。接收機可以在一定距離內捕捉到信號。
在無人零售領域，RFID有著很大的發揮空間。無人便利店代表商家繽果盒子的CEO陳子林表示：「最初打造產品的時候，我們發現在無人商店裡使用RFID解決方案，是最可行、最有效率的。繽果盒子目前在全中國落地158家店，進駐22個城市。我們團隊利用RFID的商品辨識的優勢進行研發，RFID不僅僅是幫助認出這個商品而已，其實整套結算管理才是重頭戲。在研發最初，無人零售這行業是新物種，沒有可借鑒的，都要摸索。無人零售大戰一觸即發，我們越早推出越好。所以，選擇先用RFID技術把繽果盒子做出來，再去透過實戰，來去打磨後端支撐體系。」
匯美集團CMO肖海坤也表示，RFID在服裝的在智慧零售方面，還開發出更大的用處。
「我們可以透過攝影機捕捉到RFID晶片，能夠收集到顧客拿起過這件服裝的次數，每家門市店服裝銷售情況。這樣就知道了顧客的偏好，我們會根據這些數據改變服裝款式、顏色，最大程度滿足顧客需要。另外，如果門市店庫存減少，後台會自動顯示，我們可以第一時間智慧補貨，全程智慧化管理，工作人員很少參與。」
據不完全統計，目前市場上採用 RFID 標籤技術的各種無人店已超過 20 家。但在發展壯大的同時，RFID也出現了技術上的一些壁壘。比如：
1、成本。有質疑聲音認為，使用RFID技術雖然減少了線下人力成本，但後期營運和維護成本很高，且標籤成本抑制了低價商品的毛利。
2、漏讀。漏讀是目前行業內，正在重點解決的問題之一，即使只有單件商品放置在結算區，設備也無法讀取商品資訊，晶片與天線之間沒有發生接觸。「RFID標籤的辨識距離，跟它的功率大小、靈敏度和天線大小有關，原因非常複雜。如果辨識距離太小，就容易發生誤讀，但辨識距離太短，又容易發生漏讀」。有專家解釋道。
3、速度。結算完畢後，顧客需要帶著已買單的商品，經過一個感應區，感應區會自動辨識是否有未支付的商品。如果沒有，系統就會提示顧客推門離開，整個過程耗時約5秒。而隨著顧客購買的商品數增加，即使系統能夠準確辨識，耗時也將進一步增加，嚴重影響用戶體驗。
4、止損。採用RFID方案的無人便利店，面臨的止損挑戰主要來源於兩方面：一是顧客惡意損毀RFID標籤；二是顧客刻意遮蔽標籤的信號，比如用手或錫箔紙遮擋標籤。
目前，一些企業意識到了缺乏 " 護城河 " 的風險，對外宣稱正在跟進機器視覺技術。那麼，機器視覺技術又是什麼?
新技術「攪局」 機器視覺要幹掉RFID？
機器視覺是指利用攝影機、手機 GPS 或手機 WiFi 等，辨識動作、商品和人，以及進行定位與關聯。行移動偵測則是透過攝影機，採集圖像進行算法計算，當鏡頭畫面發生變動，如有人走過、鏡頭被移動時，算法計算會啓動，而計算結果一旦超過閾值，便會觸發指示系統做出報警處理，移動偵測常用於無人值守監控錄影和自動報警。亞馬遜無人超市——Amazon Go所採用的便是機器視覺辨識技術。
使用機器視覺辨識技術的零售方式，流程簡單、無需結賬、即買即走。消費者進入Amazon Go購物前，需要一個亞馬遜帳號，並下載app。在入口處會對顧客進行人臉辨識，確認用戶身份。
當消費者在貨架前停留，並選擇商品時，攝影機會透過圖像、手勢辨識，判斷顧客是否將貨物置於購物籃(購買)，還是只是看看然後放回原處(未購買)。
透過貨架上的紅外線感測器、壓力感應裝置(確認哪些商品被取走)，及荷載感測器(用於記錄哪些商品被放回原處)，掃描並記錄下消費者購買的商品，即時傳輸至 Amazon Go 的資訊中樞，然後自動在顧客亞馬遜賬戶上結算，用戶購物完成，直接離店。
智慧無人便利店「簡24」創始人兼 CEO 林捷談到未來，堅定的看好視覺辨識。「為什麼還有爭議，主要是智慧視覺辨識太難做，RFID技術成熟，很容易做好。」
林捷推出的無人便利店「簡24」，首家門市店以於 2018 年 10月 25 日在中國上海落地。據他介紹，簡 24 採取 Amazon Go 的方式，全智慧視覺辨識技術：用戶購物流程，就很像此前Amazon Go在宣傳片裡顯示的那樣：用戶掃碼打開閘機門，然後進店選購商品，選完商品後直接拿貨走人。
然而，由於智慧零售的技術複雜，在現實中尚沒有大規模出現。因此，基於物聯網、互聯網和智慧化，三種結合應用的則是大多數。
例如：京東 X 無人超市的貨架上，每一件商品都被貼上 RFID 標籤。同時，超市融合 RFID、人臉慧、智慧視覺辨識等多種技術，用戶在店內的所有行為、甚至在哪個貨架邊停留了幾秒，都可以被感知和分析。選好商品，消費者只需要通過結算通道，走出超市即可，全程不用進行任何操作。
據一位瞭解京東 X 超市項目的第三方人透露，京東研發出智慧視覺辨識系統，但根據不同場景選擇不同策略，便利店使用視覺辨識系統，但是在超市上還是採取 RFID 和人臉辨識等「相對折中」的技術。「京東就是給商家自由選擇權，當然，搭配不同的解決方案，成本結構也不同。」業內人士感嘆道。
無人零售未來發展趨勢
深蘭科技創始人陳海波曾表示，無人零售場景中「商品一定要能夠被遠距離非接觸辨識，機器視覺才是正確方向」。
但在萬端看來，雖然 RFID 單一技術並不能解決無人零售場景中的所有問題，但它仍有存在必要，而且擁有許多機器視覺，並不具備的優勢，比如即時監測庫存和商品的熱力分布。
萬端指出，未來商業的一大趨勢，就是數據的即時化和智慧化。RFID 即時、精準獲取海量數據的能力，如果能夠結合高效的數據分析系統，就可以為 C、B 端的協同，和供應鏈優化提供有力的數據支撐。
多技術融合
目前看來，多技術融合是未來無人零售解決方案的發展趨勢。
海外無人零售項目 QueueHop，無疑是 RFID 在無人零售場景中，結合其他技術的一個絕佳範例。QueueHop 的購物方式主要透過一個具有 RFID 功能的讀取器，和帶有商品二維碼的安全扣，以及具備自主結賬功能的系統來實現。
具體來說，它的運作方式是這樣的：首先，顧客把想要買的商品，放到專用的讀取器上，讀取器會辨識這些物品，並將價格和稅款顯示出來；然後，系統會詢問顧客是否想要紙質的小票，或者直接 email 給 TA；在顧客付款之後，還要把安全扣放入一個小槽裡面來解鎖。如果這是一個已經買過的商品，安全扣則自動被解鎖。
QueueHop 目前已經贏得了多家零售商客戶，包括 Rebecca Minkoff、Jor' jet Boutique ，以及其他一些著名的快時尚大眾品牌。
貼合應用場景
技術的發展，必須牢牢貼合實際應用場景。無人便利店是一種全新的零售業態，此前 RFID 廠商並未有針對性地，為這一場景設計產品。未來累積了一定經驗之後，應用 RFID 方案的無人便利店，有望得到進一步優化。
另外，在某些特殊場景中，RFID 技術也能揚長避短，充分發揮其價值。比如應用於很多食堂的 RFID 自助結算餐台。RFID 自助結算餐台，配備了多種色彩的餐具，每一種色彩對應一個價格，碗碟內置 RFID 標籤供餐台讀取價格資訊進行結算，一小時可以完成上千人次的自助結算，僅需一名操作員，站在設備後維持結算秩序即可，大大提高了結算效率。
路在何方
無人零售對整個行業來說，都是一個全新的命題，不管傳統企業，還是初創公司，都還處於探索階，還在不斷嘗試和驗證各種技術的可行性。
繽果盒子和 QueueHop 雖然以 RFID 起家，但也在積極探索機器視覺方案。目前，零售行業正處在一個百花齊放、百家爭鳴的時代。而這些不同觀點的交叉和碰撞，正是行業創新和發展的源泉。
資料來源：https://3smarket-info.blogspot.com/2020/08/rfid.html?m=1&fbclid=IwAR2BAg1fJ1BM08vEYQXphUi7hY2AquMChZCSKqC4-7CRw2r0ocZmgb4cteA
2019/6/13(四) 14:00-15:00 PAIR-AI Meetup@交通大學電子資訊研究大樓810室
人工智慧普適研究中心將於2019年6月13日舉辦AI Meetup , 將邀請國立台北大學通訊工程學系江振宇教授擔任主講人，
歡迎有興趣的師生、產業主管、研究人員及工程師等踴躍免費報名參加，機會難得，請不要錯過!!(歡迎轉知分享此活動訊息)
演講標題：An Introduction to Text-to-Speech Synthesis
演 講 者：江振宇 教授 (國立台北大學通訊工程學系)
時 間：2019/06/13(四) 14:00 ~ 15:00
地 點：交大電子資訊大樓810室(PAIR中心)
活動報名網址：https://forms.gle/6yzszuXDEnpuUN1m7
聯絡方式：曾紫玲 Tel：03-5712121分機54599
Email：tzuling@nctu.edu.tw
注意事項：
(1)參加活動之成員，需同意將活動進行中的照片授權給主辦單位使用。
(2)現場不提供餐點，敬請用過餐後前來。
(3)主辦單位有修改活動內容之權利。
Abstract: Text-to-speech synthesis (TTS) 是一種由輸入文字產生出合成語音的技術，廣泛地應用於人機介面，讓機器產生語音回應使用者以方便進行人機互動，最有名的範例就是Apple的SIRI語音助理以及Google的Google小姐語音。本演講將介紹TTS的三大工作模組及其原理，這三大模組分別為文字分析(text analysis, TA)、韻律產生(prosody generation, PG)、以及語音合成(speech synthesis, SS)，TA、PG、以及SS的baseline做法、還有它們之間的輸入輸出關係將會於演講中解析，期望能給對於此研究領域有興趣的老師同學一個入門簡介。
Biography Chen-Yu Chiang (江振宇) obtained the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in communication engineering from National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan, in 2002, 2004, and 2009, respectively. He is currently the director of the Speech and Multimedia Signal Processing Lab and an associate professor in the department of communication engineering, National Taipei University, Taiwan. His research interests include speech processing, focusing on prosody modeling, automatic speech recognition, and text-to-speech systems. Since 2014, he actively transferred several text-to-speech synthesis technologies to three Taiwan domestic industries. In 2014 and 2015, he received ITN Best Paper Awards from COCOSDA/CASLRE regarding prosody modeling for text-to-speech synthesis
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