🧮 從「看店」到「經營店」：國際影像監控品牌為何能在零售市場做成解決方案生意？

圖說：零售影像監控的競爭，已從「攝影機看得清不清楚」，走向能否支援防損、營運效率、顧客體驗與多店管理。

文/3S Market 編輯部

從 Axis、Hanwha Vision、i-PRO、Avigilon、Bosch，看影像監控如何跨越防損，進入零售營運核心

本文受眾： 影像監控製造商、VMS 業者、AI 軟體商、系統整合商、通路商，以及正在布局智慧零售解決方案的中高階主管。

Highlight：真正做得好的品牌，已經不是在賣「監控」

如果只從攝影機規格來看零售市場，今天國際主要品牌之間的差距其實正在縮小。

真正拉開差距的，是另一件事：

誰能把影像資料轉換成零售業者可以採取行動的資訊。

一家零售業者真正關心的，並不是攝影機有多少畫素，而是：

商品失竊能不能降低？異常交易能不能更快找到？排隊太長能不能即時調度人力？貨架缺貨能不能提早發現？門市動線能不能改善？

一百家、五百家甚至數千家店，能不能使用同一套管理邏輯？

從這個角度看，目前在全球零售影像監控市場較具代表性的業者，包括 Axis Communications、Hanwha Vision、i-PRO、Avigilon，以及 Bosch/Keenfinity 體系。

它們的產品與策略並不完全相同，但成功邏輯卻高度一致：

從 Security Device 進化到 Retail Solution。

一、零售場域真正買的，不是攝影機，而是「降低損失＋提高營運效率」

傳統零售影像監控主要圍繞三件事：嚇阻偷竊、事後調閱，以及提供事件證據。

但是今天的零售環境已經發生明顯變化。

首先是 Loss Prevention，也就是防損問題。零售業面對的不只是一般竊盜，還包括員工舞弊、自助結帳異常、POS 交易爭議、退貨詐欺，以及 Organized Retail Crime。

其次則是營運效率。

Axis目前對零售應用的公開定位，已直接把影像分析延伸到排隊時間、店面配置、人力配置與營運獲利，而不只停留在安全監控。

這代表影像系統的角色正在改變：

以前是事件發生後「找畫面」；現在是事件發生時「產生資訊」，甚至在問題形成前「提醒管理者」。

這才是零售影像監控今天最大的價值轉變。

二、Axis：真正的優勢不是攝影機，而是「開放生態系」

Axis 是觀察零售影像監控發展時，很難避開的一家公司。

原因不是它單純擁有完整攝影機產品，而是 Axis 很早就把 Network Video 定義為一個可以與其他系統連接的平台。

今天其零售方案已經把影像監控、Video Analytics、Network Audio、Access Control 等整合在同一個零售架構下，並主打防損、客流、排隊、店面配置、庫存與營運分析。

Axis 能在零售市場建立優勢，有三個很重要的原因。

第一，是開放平台。

零售業者通常已經擁有 POS、ERP、會員、門禁、警報及其他營運系統，因此影像系統很難成為孤島。Axis 長期累積的合作夥伴及第三方 Analytics 生態，使系統整合商比較容易把影像放進既有零售 IT 架構。

第二，是從 Security 延伸到 Operations。

當攝影機同時可以協助人流統計、排隊分析、貨架管理與人力配置時，採購理由就不再只有安全部門。

第三，是可規模化複製。

對大型零售商而言，一家店做成功沒有太大意義，真正重要的是能不能從 10 家複製到 100 家、1,000 家。

這也是 Axis 模式值得台灣業者觀察的地方：

賣的不是設備，而是一套可以被 Partner 不斷複製的架構。

三、Hanwha Vision：AI Analytics 逐漸變成產品的標準能力

Hanwha Vision 近年在零售市場的策略相當明確：

把 AI 從額外軟體，逐漸往攝影機本身的能力移動。

其零售方案目前強調 AI 影像分析、客流分析、店面動線，以及降低 Shrinkage 等用途；官方也把零售列為 Intelligent Video Analytics 的主要應用市場之一。

這種模式最大的價值，在於降低 AI 導入門檻。

以前導入智慧影像，常見架構是：

攝影機 → Server → AI Software → VMS → Application。

但是當更多 Metadata 與 AI Detection 可以直接在 Edge 端完成，系統整合複雜度與伺服器負荷都可能降低。

對零售連鎖店而言，這非常重要。

因為一家大型連鎖零售商不會只部署幾十支攝影機，而可能是幾千、甚至數萬個影像節點。

因此，AI 能不能大規模部署，往往比 AI Demo 看起來多厲害更加重要。

Hanwha Vision 的競爭力就在這裡：它嘗試讓 AI 變成產品平台的一部分，而不是每個專案重新客製一次。

四、i-PRO：Edge AI＋開放整合，讓攝影機變成感測節點

i-PRO 的策略，又有另一種味道。

它相當強調 Edge AI，以及把第三方 AI Application 放進攝影機中的能力。

在零售應用上，i-PRO 公開列出的功能包括入侵偵測、People Counting、Heat Map、貨架 Scene Change Detection、聲音分類，以及系統整合。

更值得注意的是實際案例。

i-PRO 公開的荷蘭 DIY 零售商 Inter Chalet 案例中，方案將網路攝影機與 POS 系統整合；該案例指出，店內失竊比例由約 7% 降到約 3%，同時取得顧客流動資訊。

這個案例的重要性並不只是「失竊下降」。

真正值得看的是：Video＋POS＋Analytics 開始形成閉環。

當 POS 顯示某筆交易異常時，不需要人工從數小時影像中慢慢尋找，而可以直接對應事件。

這就是解決方案與單純攝影機最大的不同。

攝影機只是 Sensor。

有價值的是 Sensor Data 與 Business Event 之間的關聯。

五、Avigilon：把 AI 搜尋、防損與事件管理包進平台

Avigilon 的做法比較偏向「完整平台」。

其零售方案目前明確涵蓋 Video Security、Access Control 與 AI-driven Video Analytics，並把降低損失、異常行為辨識及零售營運優化列為主要用途。

Avigilon 特別值得注意的一點，是把 AI 用在「降低人看影像的時間」。

這件事常被低估。

大型零售環境最大的問題之一，從來不是「沒有影像」，反而是：

影像太多。

一個區域、一間店、一個連鎖體系，每天可能產生數千甚至數萬小時影像。

因此真正的 AI 價值不是多增加一個 Detection Function，而是：

「我能不能讓管理者從海量影像中，快速找到真正需要處理的事件？」

Avigilon 對 Retail Video Analytics 的公開論述也延伸到尖峰時段、人力配置、顧客動線與商店 Journey 優化。

換句話說，它不是只把 AI 當「攝影機功能」，而是把 AI 放進整個 Video Management Workflow。

六、Bosch/Keenfinity：真正的強項在大型、多店與系統整合

Bosch Security 相關業務目前逐步轉入 Keenfinity 品牌體系，但其長期在大型零售與 Multi-site Retail 累積的經驗仍值得觀察。

其 Multi Store Retail 架構直接把需求分成三類：

Reduce Loss、Manage Technology、Support the Business。

這個分類其實非常成熟。

因為大型零售商最困難的問題，往往不是某一台攝影機性能，而是：

不同年代的設備怎麼共存？數百家門市怎麼管理？警報、PA、影像、入侵系統如何整合？既有投資能不能繼續使用？

Bosch 公開的 Walgreens 案例，就把影像、入侵及 Public Address 放進 Multi-store Retail 架構中。

這種能力對真正的大型零售客戶非常重要。

因此 Bosch 模式的重點並不是「AI 功能最多」，而是：Enterprise Integration。

七、五大品牌零售能力比較

【圖表置放位置：〈國際品牌零售應用競爭力比較〉】

品牌	核心零售優勢	防損	營運分析	開放整合	多店部署	主要成功模式
Axis	開放平台、生態系完整	高	高	很高	很高	Platform Ecosystem
Hanwha Vision	Edge AI、產品線完整	高	高	高	高	AI Embedded Device
i-PRO	Edge AI、第三方應用、POS 整合	高	高	很高	高	Intelligent Edge
Avigilon	AI＋VMS＋事件搜尋	很高	高	高	高	AI Video Platform
Bosch/Keenfinity	Enterprise、多系統整合	高	中高	高	很高	Enterprise Integration