近期，Walmart要求部分供應商，當關稅來臨時，就必須降價多達10%，等於是由供應商完全承擔川普關稅帶來的成本。然而，幾乎沒有供應商同意，因為沃爾瑪為了保持競爭優勢，本來就以超低價格採購商品，讓供應商的利潤已經非常微薄。這導致零售龍頭 Walmart 與 Amazon 必須想出應對方法，不再僅是被動調整，而是選擇主動以「自動化 + 人工智慧（AI）」為核心，全面重構其物流、倉儲與門市營運模式。
一、如何維持競爭力，自動化將是轉機，Walmart、Amazon 部署自動化進入全鏈條階段
截至 2025 年第二季，Walmart 已完成 42 座區域配送中心的 Symbotic 自動化系統導入，實現貨物補貨、堆疊、分揀與搬運的全流程無人化。根據財務長在法說會中說明，此舉預估每年可節省高達 40% 的倉儲人力成本，並提升整體物流彈性與錯誤控管。更關鍵的是，Symbotic 於 2025 年 1 月宣布，將收購 Walmart 旗下的先進系統與機器人部門，雙方同時簽署新一輪商業合作協議，未來幾年內將把自動化平台擴展至 Walmart 旗下 400 個「加速取貨與配送中心（APD）」，加快實現全國性物流升級。
門市方面，超過 6,500 間分店已全面導入自助結帳設備，自助使用率達 80%；另有 1,800 台搭載 BrainOS 的清潔機器人部署於門市與後勤區域，有效節省每日人力調度與維護成本。
Amazon 則在法說會中揭露，截至 2025 年第一季，全球倉儲中心中 已部署超過 75 萬台倉儲機器人，包含 Hercules、Titan、Pegasus 與全新推出的 Sequoia 系統。Sequoia 是 Amazon 最新一代 AI + 機器視覺倉儲系統，能快速辨識商品類型、自動分類入庫與配對出貨，有效縮短處理時間並提升準確率。公司指出，該系統將使履行時間縮短 25%，並大幅降低高峰期倉儲壓力。
此外，Amazon 已在路易斯安那州什里夫波特啟用最新自動化履行中心，該據點全面整合 Vision AI、AMR 機器人與智慧包裝線，進一步向無人倉作業邁進。在配送領域，Amazon 的 Prime Air 無人機服務已恢復運營，目前於加州、德州、亞利桑那州等地進行商業化投遞，預計至 2026 年擴展至 50 座城市。每趟配送平均僅需 30 分鐘內完成，且透過 AI 天氣預測與熱區模型優化投遞路徑，成功率已達 94%。
這些進展標誌著 Walmart 與 Amazon 已從單點部署邁向 全鏈條重構階段，不僅展現執行力與技術成熟度，也顯示零售巨頭正透過 AI 與自動化主導下一輪物流與零售變革。
二、關稅、人力、供應鏈韌性，三大核心壓力促成轉型：
1. 關稅壓力常態化：中國出口商品長期處於高稅環境，企業亟需透過技術降低進口商品邊際成本。
2. 人力成本與缺工並存：美國零售與物流人力市場緊張，自動化成為補位的核心選項。
3. 供應鏈不穩成新常態：疫情後的全球供應鏈混亂推升企業對「在地彈性 + 智慧決策」的需求。
三、台灣 IPC 廠商切入智慧零售供應鏈，迎黃金機會
隨著零售業進入 AI 自動化新時代，台灣工業電腦（IPC）與 AI 解決方案廠商正逐步嵌入北美大型零售供應鏈，從傳統代工升級為「高附加價值技術夥伴」。Walmart 科技長也在法說會中指出：「我們與亞洲合作夥伴共同打造的邊緣平台，已在物流與門市發揮即時決策價值，這對我們至關重要。」
在推動自動化轉型的進程中，零售巨頭如 Walmart 與 Amazon 不僅積極投入資本建設自動化系統，也逐步在各個應用場域導入多元化的技術設備。這些自動化設備與系統依照功能與應用區域，大致可區分為六大類：倉儲自動化、包裝與物流、配送自動化、門市應用、AI/後台系統整合與邊緣運算平台。
倉儲自動化：智慧物流核心起點
首先是倉儲環節，為了降低人力密集度與錯誤率，企業大幅採購 AMR（自動搬運機器人）或 AGV（自動導引車）的控制主機與導航運算系統，作為自動搬運、分揀與補貨的技術核心。此外，為配合商品抓取與異形物辨識需求，機械手臂控制器與視覺系統也逐漸成為標準配備，透過高精度鏡頭與 AI 視覺演算法實現精準的商品識別與動態抓取。這些系統的導入可大幅提升倉儲流程自動化程度，降低 30% 以上的人工參與，同時強化出貨正確率與單位坪效，成為零售供應鏈效率提升的起點。
包裝與物流：提升出貨品質與效率的中段推進器
自動化流程的第二階段落在包裝與物流流程中。企業普遍建置自動包裝控制系統與 IO 模組，這些系統可依照商品大小自動裁切包裝箱、封箱與貼標，實現「客製化包裝」的效率化。其整體效益除減少包材浪費與人力外，更有助於後續配送空間的最佳化配置，對於高單量、高頻率的零售出貨中心來說至關重要。
配送自動化：無人物流正逐步進入成熟期
在物流運送端，自駕配送的發展亦快速推進。企業開始導入自駕配送系統嵌入式電腦，其可嵌入無人車、自動貨車或物流車中，具備 GPU 加速模組與車規等級穩定性，支援 AI 視覺辨識、路徑規劃與障礙物避讓等功能。該類系統特別適合應用於中程配送場景，如配送中心至門市、或大型商圈之間的調貨作業。此類自動化投資不僅降低駕駛人力依賴，更提高車隊調度的即時性與穩定性，在缺工與油價波動背景下具有明顯營運價值。
門市應用：前端營運數位轉型的重點場域
在消費者面對面的門市環境中，自助結帳主機與電子貨架標籤（ESL）控制閘道器的導入，成為門市數位轉型的首波重點。這些設備可整合 POS 系統、標價機制、刷卡裝置與監控影像功能，不僅可實現無人結帳，也能透過 AI 動態調價，讓標價更貼近市場即時供需。根據目前實測，自助結帳可將單一結帳流程時間縮短約 30%，並顯著減少排隊等待時間，提升消費者體驗與人員配置彈性。
AI / 後台系統：數據即營運的核心樞紐
為了讓前段流程自動化與後端決策結合，企業同時強化導入邊緣 AI 運算主機（AI Box），用於處理人流偵測、影像辨識、熱點分析等門市與倉儲端即時資料。這類設備具備現場快速運算能力，搭配 AI 演算法可即時做出反應與預警，避免延遲造成庫存積壓或缺貨問題。另一方面，雲端數據整合與 IoT Gateway 則負責將感測器、影像與環境資料彙整後傳送至雲端平台（如 AWS 或 Microsoft Azure），實現「雲邊協同」的自動化架構。這樣的系統設計讓整體營運能從現場延伸到中央系統，提供企業跨區域、跨據點的即時掌控能力。
那麼問題來了，該如何找到相關供應鏈，到底有那些企業在做這些產品 ? 你可以藉由優分產業資料庫”小助理”查詢，其中產品線分析就能查到公司的相關業務。花點時間，就能挖出大商機。( 有興趣，想了解更多 ）
(資料來源:優分析產業資料庫)
整體來說，零售業將全面走入以 AI 為核心的自動化時代。從倉儲、物流到門市體驗，Walmart 與 Amazon 正帶頭示範「供應鏈智慧化」如何成為企業韌性與效率的關鍵指標。對台灣供應鏈而言，若能持續強化 AI 模組整合、軟硬結合與高穩定度輸出能力，將有機會在全球智慧零售版圖中，奪得一席之地。
