融資詳情一覽

由超市走向工廠：三個新目標行業

Edgify 喺雜貨零售領域已經站穩陣腳，其電腦視覺模型幫零售商識別盜竊同提升營運效率。 新資金會用嚟打入以下三個行業：

• 運輸業
• 物流業
• 製造業

除此之外，公司仲計劃將業務擴展到快餐店（QSR）、配送中心同服裝零售等其他實體零售類別。

Edgify 邊緣AI平台點樣運作？

Edgify 嘅平台係一個 硬件中立、分散式邊緣AI基建，直接喺店內裝置——例如自助結帳機、鏡頭、秤同POS系統——上面運行電腦視覺同機器學習模型，完全唔使將數據傳去雲端。

核心技術原理

• 裝置上訓練及推論： AI模型直接喺每間舖嘅邊緣硬件上面部署同訓練，所有錄像同交易數據留喺店內，唔會外傳。
• 自我學習模型： 系統會持續從新嘅店內場景中學習，唔需要手動重新訓練，亦唔使連接雲端。
• 聯邦式協調： 平台可以連接同協調店內所有邊緣裝置上嘅AI模型，並跨分店分享學習成果，但原始數據唔會搬嚟搬去。

實際應用場景

防盜： 平台可以即時偵測「掃描迴避」（skip-scanning）、錯誤識別貨品等盜竊行為，喺本地分析錄像同交易數據後立即發出警示，唔使等雲端回傳，所以冇延遲同私隱問題。根據公司資料，目前已經有超過8000部裝置喺12個國家投入運作。

即時員工協助： 員工喺裝置上會即時收到潛在盜竊或結帳錯誤嘅提示，可以即刻介入。同一套基建仲可以用嚟提供顧客協助功能，例如貨品查詢或結帳引導，全部喺邊緣處理。

點解邊緣AI對零售同工業咁重要？

實體零售正面對一個矛盾：一方面要減少「縮水」（shrink）同提升效率，另一方面又要顧及雲端AI系統嘅成本、延遲同私隱問題。Edgify 嘅做法係將AI放喺數據產生嘅地方，即係店內裝置上面。公司認為，咁樣AI先可以跟得上商業速度，同時尊重數據主權。呢個價值主張似乎好得投資者歡心，而家佢哋準備好由超市貨架走到工廠同配送中心。

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由超市走向工廠：三個新目標行業

Edgify 喺雜貨零售領域已經站穩陣腳，其電腦視覺模型幫零售商識別盜竊同提升營運效率。 新資金會用嚟打入以下三個行業：

• 運輸業
• 物流業
• 製造業

除此之外，公司仲計劃將業務擴展到快餐店（QSR）、配送中心同服裝零售等其他實體零售類別。

Edgify 邊緣AI平台點樣運作？

Edgify 嘅平台係一個 硬件中立、分散式邊緣AI基建，直接喺店內裝置——例如自助結帳機、鏡頭、秤同POS系統——上面運行電腦視覺同機器學習模型，完全唔使將數據傳去雲端。

核心技術原理

• 裝置上訓練及推論： AI模型直接喺每間舖嘅邊緣硬件上面部署同訓練，所有錄像同交易數據留喺店內，唔會外傳。
• 自我學習模型： 系統會持續從新嘅店內場景中學習，唔需要手動重新訓練，亦唔使連接雲端。
• 聯邦式協調： 平台可以連接同協調店內所有邊緣裝置上嘅AI模型，並跨分店分享學習成果，但原始數據唔會搬嚟搬去。

實際應用場景

防盜： 平台可以即時偵測「掃描迴避」（skip-scanning）、錯誤識別貨品等盜竊行為，喺本地分析錄像同交易數據後立即發出警示，唔使等雲端回傳，所以冇延遲同私隱問題。根據公司資料，目前已經有超過8000部裝置喺12個國家投入運作。

即時員工協助： 員工喺裝置上會即時收到潛在盜竊或結帳錯誤嘅提示，可以即刻介入。同一套基建仲可以用嚟提供顧客協助功能，例如貨品查詢或結帳引導，全部喺邊緣處理。

點解邊緣AI對零售同工業咁重要？

實體零售正面對一個矛盾：一方面要減少「縮水」（shrink）同提升效率，另一方面又要顧及雲端AI系統嘅成本、延遲同私隱問題。Edgify 嘅做法係將AI放喺數據產生嘅地方，即係店內裝置上面。公司認為，咁樣AI先可以跟得上商業速度，同時尊重數據主權。呢個價值主張似乎好得投資者歡心，而家佢哋準備好由超市貨架走到工廠同配送中心。