Edgify ระดมทุน 9 ล้านดอลลาร์ Series A+ ขยาย AI บนอุปกรณ์ Edge สู่ธุรกิจนอกเหนือจากซูเปอร์มาร์เก็ต

เดือนสิงหาคม 2569 Edgify สตาร์ทอัพด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบ Edge (Edge AI) ในกรุงลอนดอน ประกาศระดมทุน Series A+ มูลค่า 9 ล้านดอลลาร์ เพื่อเร่งการนำแพลตฟอร์ม AI แบบกระจายศูนย์สำหรับธุรกิจค้าปลีกหน้า ร้าน และขยายสู่ภาคอุตสาหกรรมใหม่ ๆ รอบนี้มี Rank Ventures และ Mangrove Capital Partners เป็นผู้ร่วมลงทุน ส่งผลให้ Edgify มียอดระดมทุนสะสมรวมอยู่ที่ 25 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 21.6 ล้านยูโร)

รายละเอียดการระดมทุน

รายละเอียด	จำนวน / หน่วยงาน
รอบ Series A+	9 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 7.7 ล้านยูโร / 6.7 ล้านปอนด์)
ยอดระดมทุนสะสม	25 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 21.6 ล้านยูโร)
นักลงทุนนำ	Rank Ventures, Mangrove Capital Partners

เป้าหมายการขยายสู่ธุรกิจอื่นนอกเหนือจากซูเปอร์มาร์เก็ต

Edgify ประสบความสำเร็จอย่างมากในธุรกิจ ซูเปอร์มาร์เก็ต โดยใช้โมเดล Computer Vision เพื่อช่วยผู้ค้าปลีกระบุการขโมยสินค้าและปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ด้วยเงินทุนใหม่ บริษัทจะเริ่มขยายไปยัง 3 ภาคธุรกิจหลัก ได้แก่:

• การขนส่ง (Transportation)
• โลจิสติกส์ (Logistics)
• การผลิต (Manufacturing)

นอกจากนี้ยังมีแผนขยายไปยังธุรกิจค้าปลีกแบบดั้งเดิมอื่น ๆ เช่น ร้านอาหารฟาสต์ฟู้ด (QSR) ศูนย์กระจายสินค้า และร้านขายเสื้อผ้า

แพลตฟอร์ม Edge AI ของ Edgify ทำงานอย่างไร

แพลตฟอร์มของ Edgify เป็น โครงสร้างพื้นฐาน AI แบบ Edge (Edge AI) แบบกระจายศูนย์ที่ไม่จำกัดยี่ห้อฮาร์ดแวร์ ซึ่งรันโมเดล Computer Vision และ Machine Learning โดยตรงบนอุปกรณ์ภายในร้าน เช่น ตู้ชำระเงินด้วยตนเอง กล้องวงจรปิด เครื่องชั่งน้ำหนัก และระบบจุดขาย (Point-of-Sale) แทนที่จะส่งข้อมูลไปยังคลาวด์

กลไกทางเทคนิคสำคัญ

• การฝึกฝนและอนุมานบนอุปกรณ์ (On-device training & inference): โมเดลถูกติดตั้งและฝึกฝนบนอุปกรณ์ Edge ภายในร้านค้าแต่ละแห่ง ดังนั้นข้อมูลวิดีโอและธุรกรรมทั้งหมดจะยังคงอยู่ในสถานที่
• โมเดลที่เรียนรู้ด้วยตนเอง (Self-learning models): ระบบจะเรียนรู้จากสถานการณ์ใหม่ ๆ ภายในร้านอย่างต่อเนื่อง โดยไม่จำเป็นต้องฝึกฝนโมเดลด้วยตนเองหรือเชื่อมต่อคลาวด์
• การประสานงานแบบรวมศูนย์ (Federated orchestration): แพลตฟอร์มเชื่อมต่อและประสานงานโมเดล AI ระหว่างอุปกรณ์ Edge ต่าง ๆ ในร้าน และสามารถแชร์ข้อมูลการเรียนรู้ระหว่างสาขาต่าง ๆ ได้โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลดิบ

กรณีการใช้งานจริง

การป้องกันการสูญเสีย (Loss Prevention): แพลตฟอร์มตรวจจับพฤติกรรมการหลีกเลี่ยงการสแกนสินค้า "การสแกนข้าม" (Skip-scanning) ที่จุดชำระเงินด้วยตนเอง การระบุสินค้าผิดประเภท และพฤติกรรมการขโมยอื่น ๆ แบบเรียลไทม์ โดยวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอและธุรกรรมภายในร้านค้า ระบบจะแจ้งเตือนกิจกรรมที่น่าสงสัยทันที โดยไม่มีความหน่วงหรือข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวเหมือนระบบที่พึ่งพาคลาวด์ ตามข้อมูลของบริษัท ปัจจุบันมีอุปกรณ์กว่า 8,000 ชิ้นที่ทำงานร่วมกับระบบ Edgify ใน 12 ประเทศ

การช่วยเหลือพนักงานแบบเรียลไทม์ (Real-time Staff Assistance): พนักงานจะได้รับการแจ้งเตือนบนอุปกรณ์เมื่อมีเหตุการณ์ขโมยหรือข้อผิดพลาดในการชำระเงิน ช่วยให้สามารถเข้าไปจัดการได้ทันท่วงที โครงสร้างพื้นฐานเดียวกันนี้ยังสามารถรองรับฟีเจอร์ช่วยเหลือลูกค้า เช่น การค้นหาสินค้า หรือคำแนะนำในการชำระเงิน โดยทั้งหมดถูกประมวลผลที่ Edge

ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญสำหรับธุรกิจค้าปลีกและอุตสาหกรรม AI

แนวทางของ Edgify ตอบโจทย์ความท้าทายที่เพิ่มขึ้นในร้านค้าปลีก: แรงกดดันในการลดสินค้าสูญหาย (Shrink) และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน กับต้นทุน ความหน่วง และข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของระบบ AI ที่พึ่งพาคลาวด์ ด้วยการเก็บระบบอัจฉริยะไว้ที่ Edge Edgify มองว่า AI จะทำงานได้รวดเร็วทันธุรกิจ ในขณะเดียวกันก็เคารพในกรรมสิทธิ์ของข้อมูล ซึ่งเป็นคุณค่าที่ดูเหมือนจะโดนใจนักลงทุน ขณะที่บริษัทเตรียมนำแพลตฟอร์มของตนจากซูเปอร์มาร์เก็ตไปสู่โรงงานและศูนย์กระจายสินค้า