傳統零售業正積極轉型為智慧零售。藉由回饋式類神經網路及深度學習演算法，對熱成像感知器、視覺感知器所測得之賣場空間熱能變化進行即時追蹤分析，不僅能提供舒適節能的空調環境，更能解析消費者行為動線以提升展銷決策與營運績效。
由於全球化網路購物趨勢的興起，擠壓傳統零售業者的生存空間，儘管全球經濟景氣暫無不良的前景，但包含北美與歐洲的傳統連鎖零售業者正在經歷前所未有的衰退潮。據彭博社2018年4月初美國零售業的數據，2017年至2018年，美國已經有8,600家零售商鋪關閉。網路購物盛行的原因包含許多超越傳統零售賣場的優勢，如商品多元化、價格透明與付款方式多元便利等，而結合物流業的「快速到貨」優勢，使得全球的人們正默默地改變以往「出門逛街」的消費習慣。於是百貨公司的櫃位招商越來越困難，餐飲業櫃位的比例逐年升高，或是願意施行百元促銷活動的店家越來越多，無一不是在因應實體店面經營困境的措施。因此最近全球都在提倡物聯網(IoT)智慧零售，希望藉由網路快狠準的優勢，能夠為傳統零售賣場與潛在消費者接軌，提升經營效率。
目前，透過攝影機影像進行監控服務的遠端影像監控應用服務(VSaaS)正發揮著越來越重要的作用，其可以透過雲端服務進行影像數據分析，儲存備份並管理監控攝影機所拍攝的影像內容。此工具可以用於預防犯罪活動或調查各種場所發生事態，包含公共交通領域、機場、銀行、公園與購物中心等，而對零售業而言，既有的監控賣場安全的畫面資源，可以結合各種圖形演算法的應用而增加其附加價值，不啻為智慧零售與VSaaS市場擴展的未來基石。
更智慧的空調節能系統對於零售業者而言，有相當迫切的需求。根據經濟部能源局2017非生產性質行業能源查核年報資料顯示，批發零售業能源占比達15.89%，是非生產性質產業中，能源占比第二多(表1)。而批發零售業是電力占營業成本比重較高的產業之一，空調設備是批發零售業支出占比例最多的項目。
表1 各產業能源消費占比
節能/消費者行為分析齊下打造智慧零售新世界
有鑑於零售業對空調設備的依賴性，目前已有許多零售業者自行添購具備節能效益的空調設備，例如變頻冷氣。亦有許多空調業者發展出多種節能控制的智慧空調系統，其以電腦為主控制端，結合電腦程式與各式設備如感測器用以監控、訊號轉換、通知和執行運作等方式，由電腦程式調整空調系統運作時間、溫度及風量等，以達到節能之目的。然而此等節能設備，往往限制用於新形式且售價不斐的空調主機，對於業主賣場中既有的舊空調系統適配性並不高，而往往購買此等設備會造成業主額外的支出負擔。
概觀目前零售業者普遍缺乏一套更有效率且價格合理的能源管理與智慧空調節能系統，以致持續存在能源浪費的情況。且空調電力消耗占營業成本比重最高，實在有必要發展一套針對零售業場域開發的智慧空調節能控制系統。
而「消費者選購行為分析」，概括的6W6O為其研究的基本框架，以往只能透過訪談或市場調查等機制達成。而智慧零售的基礎即建立在「大數據分析+預測」，隨著科技發展至今，已能透過影像圖形演算法進行大數據分析，以往店舖門市影像監控畫面，不再只是單純的防盜防竊為目的，透過人形演算法進行來店人潮的定位與追蹤，即掌握客流數目與移動/停駐分布的檢測紀錄，並以跨店、跨區及跨時間交叉比較分析，即可讓業者進一步了解顧客的選購傾向，暴露出各店面營銷的優點與缺失，即時採取宜時宜地的銷售促進的具體行動。
能預測未來的智慧空調節能控制器
「能預測，才是真智慧」。目前業主在控制冷房時，皆以現今法規規定營業場所室溫須在26℃以上為基準，故傳統冷氣壓縮機介入室溫調控時溫度勢必會隨著人潮多寡，大門開啟次數等變因而忽上忽下。而真正智慧的空調系統應該要具備學習功能，能精準預測目前賣場環境各種變因，提前預設下一個時段的空間溫度及早介入調控，才不會有種「忽冷忽熱」的感覺，此功能即是「未來溫度預測」的能力；而未來溫度的預測依據，是以人工智慧中深度學習(AI-Deep Learning)核心技術為基礎。目前已有廠商，如亞迪電子具有相關的解決方案，其基礎開發智慧空調節能控制器可分為六項要點：
1. 控制空調機制的室內溫度感測方面，一方面接收既有的迴風口溫度感測器，另一方面接受各區域內的熱成像感知裝置的溫度資訊，告別單純只接收單一點溫度的誤差，導入可以偵測人潮為基礎的溫度資訊，以網路控制方式取代溫度感測器，進而自動降載或關閉，以達到節能的目的。如此，即可針對人潮較多的區域加強調控，而人潮稀少甚至無人的區域，主動關閉調控來達成分區分時的節能目標。
2. 內建回饋式類神經網路(Recurrent Neural Network)可預測未來15分鐘後之室內溫度。作為空調主機或冷氣機之控制依據，其仰賴各項數據的累積，如天氣預報、大門啟閉次數與是否為人潮高峰時間等。
3. 基於模糊法則(Fuzzy Rule)控制器，能使一方面達到節能成效，另一方面將節能控制對於空調環境中空調舒適度之影響降至最低。
4. 安裝方便、價格低廉且適用於各型中央空調主機或中小型冷氣機。
5. 通常節能效率與空調舒適度有著對比關係，而此智慧節能控制器能夠透過遠端調整節能效率，達到業主真正的節能/舒適度需求。
6. 納入電表耗能統計系統於雲端呈現報表以評估節能成效。
此節能控制器透過區域網路(Local Aera Network, LAN)與各空調主機、熱成像感知裝置連接，此區域網路可接受RS-485有線網路，電力線載波網路(PoE)或乙太網路(Etherent)等，再經由網際網路進行雙向控制與擷取各項數據的紀錄。
熱成像裝置取代傳統監視
以亞迪自主研發專用熱成像裝置HeatFinder為例，其內建雙感知器，一為熱成像感知器，一為視覺感知器，此熱成像裝置能檢測人眼不能感知的電磁波--紅外線熱輻射。自然界中，一切物體都能散發紅外線熱輻射，因此利用感知器測定目標物本身和背景之間的紅外線輻射差，可以得到不同的熱成像。熱成像和可見光圖像不同，它不是人眼所能看到的目標顏色，而是目標表面溫度分布圖像，換句話說，紅外線熱成像能使人眼直接可以看到目標表面溫度分布的熱圖像(圖1)。整體而言，此熱成像感知設備可提供四大特點如下：
圖1 熱成像感知設備情境運作圖
1. 雙頻段雙鏡頭偵測攝影，結合熱成像模組與全彩光學攝影模組。
2. 智慧熱成像技術，讓攝影機可以主動發現熱目標並追蹤。
3. 自主熱輻射演算法，分析目標絕對溫度並持續記錄。
4. 結合熱目標追蹤與光學人形演算法，提升人形偵測與計數準確率。
以此熱成像裝置應用於零售業賣場可得知二維空間的室溫與影像，並追蹤任何消費者在商店中的位置，透過分析營業空間的熱流分布與結合智慧節能控制器進而調變分區冷氣強度，使得店內溫度達到節能而舒適的均衡溫度，舉例來說，在人潮聚集的區域加強該區的溫度調控，反之，在人潮較少或沒有人的區域可以降低溫度調控需求(圖2)。
圖2 使用熱成像感知攝影機布置零售賣場示意圖
而透過視覺深度演算法等技術結合熱成像感知器，亦可分析各產品櫃區前的顧客停駐情況，顧客位於哪一列貨架前等追蹤紀錄消費者選購行為，業者可依據各項數據構成的資料庫產生報表，篩選條件以建立個別門市、商品與時段等情境下的展銷策略(圖3)。
圖3 透過ifancy熱區分析功能得知商品熱門程度
各產品櫃區的感知器檢測數據以Metadata方式傳送至雲端商業訊息平台，通過平台資料庫提供業者即時統計、狀態通報與歷史報表服務，同時可加入外部數據(External Data)，如POS銷售數據等，提供業者行銷決策參考(圖4)。
圖4 熱成像檢知設備使用情境示意圖
未來採用智慧零售雲端服務的店家，一方面將達到節能節費的目的，另一方面亦可提供消費者舒適的購物環境，本系統即透過熱成像感知與物聯網分析技術，可取代/新增現有的賣場監控設備，經由實驗場域的驗證得知可節省25%以上的電力支出。這套系統能使得商店業主可對其店面場域進行全面性的安全監控與高效能的節能調控，並透過雲端平台的大數據分析產生具備商業價值的決策報表管理，從而提升業者在智慧空調、安全監控、精準行銷與增加顧客滿意度的營運績效。