宅配產業全面搶進線上購物新市場
宅配產業全面搶進線上購物新市場
2008.11.01 | 科技

以前自己用專車配送,最遠也只送得到新竹,新竹以南是看得到、吃不到的市場,」香帥蛋糕老闆王志德如此說道,對他來說,自家用心製作的香濃蛋糕,卻因為配送限制,只能局限在大台北地區販賣,長久以來都是個揮之不去又無法解決的心頭疙瘩,但這兩年終於讓他等到突圍的機會。
去年開始,王志德再次向全台市場邁開腳步,這一次他靠著宅配業在全台配送網絡布建成熟,終於圓了將自家蛋糕賣到全台灣的銷售大夢。沒多花廣告預算,王志德光是經營自家官網與兩個在網路開店的網路分店,再搭配全省低溫宅配,就讓他的蛋糕店生意創造每月百萬營收的佳績。
「網要做大一點,才能涵蓋多一點的族群、做大生意。」這是王志德的生意經。在台灣,像他這樣的中小企業店家豈在少數?又有哪個老闆不想面向全台做生意?
對此,王志德找到了他的解答:「先是網路讓服務區域擴展到全台灣,而宅配系統的建構完成,更讓新商機膨脹很大……,讓消費者習慣再一次革命。」有趣的是,王志德道出的不僅是他經營蛋糕店的切身經驗,更直接點出線上購物整體產業的轉捩點。

**宅配、網購相輔相成
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過去店家到消費者間難以掌控的「最後一哩」,現在終於有配送業者能以全年無休、準確而又快速的宅配水準,跟上網路「always on」的本質。這不僅實現了線上購物最原點「無遠弗屆」的概念,更是讓線上購物終於有機會跳上檯面,與實體零售同場競逐的決定性因素。
靠著彼此刺激、相互加持所帶動的宅配、線上購物兩者跨產業正向循環,從此讓各自產業開啟了跳躍性發展的契機。反映在宅配這一端,包括線上購物在內的無店鋪銷售機制,在配送速度、涵蓋度及安心度的多元需求上,更是近年來推動宅配產業競爭與進化的重要外來動力。尤其這幾年來台灣宅配產業正處於奠基發展的過程,因而能在基礎建設布建時,搭配線上購物的配送需求。如此一來,因線上購物量變所帶來的宅配產業質變,也更為明顯而直接。
「二○○○年是台灣宅配產業元年,」台灣配送物流的百年龍頭中華郵政郵務處業務發展科管理師柯清長回顧宅配產業發展時表示。包括黑貓宅急便與台灣宅配通兩大日本宅配業者,都在當年度進軍台灣,導入日文「宅配」概念、強化針對消費者端的配送服務,也才有了這個新產業的誕生。
雖然送貨到府這個概念由來已久,但針對B2C、C2C需求而發展的「宅配」概念,卻依舊還是個亟有發展空間的新領域。統一速達(黑貓宅急便)行銷部經理洪尚文針對服務的差異性指出,過去台灣最後一哩的配送服務,皆是以對應B2B企業端需求的貨運、快遞業者為主流,離個人消費者非常遙遠。
最早切入線上購物端、為PChome Online完成二十四小時到貨流程重要推手的洪尚文更表示,二○○三年是線上購物帶動宅配產業進化的轉捩點。天天接觸商品、並與四面八方顧客直接互動的他們,從貨物的流動趨勢裡看到了新商機的曙光:「虛擬通路成長很快,近幾年來成長也比其他銷售模式更高,」他說。
柯清長以最簡單的配送時間需求為例,「過去可以花七天配送,逐漸演變成三天、二十四小時,到現在最快的十八小時。」很明顯的,從線上購物的需求端所帶動的產業服務進化,已經讓宅配服務在短時間內一再翻新。

除了配送,還是代言人

然而,因應無店鋪通路而興起的新世代宅配服務需求,還不僅僅是配送速度、普及度等基礎配送品質而已。
宅配與網路廠商之間,相輔相成的關鍵,在於能否站在同一陣線面對消費者。從網路起家的「寵物主義」寵物用品專賣店老闆吳小姐就表示,對於無法與顧客面對面的線上購物業者來說,宅配除了扮演最後一哩配送角色之外,更是與消費者接觸的服務代言人,「我們所需要的,是要能夠以服務業同理心共同作戰的宅配服務伙伴。」
「配送品質的關鍵還是在『人』,」洪尚文指出,不僅每個負責最終派送的司機,對消費者的服務態度,決定了消費者對商品上游業者的觀感,在購物行為擺脫家戶單位,走向個人化的趨勢中,消費者多元隨機的配送需求,更考驗著配送人員應變能力與彈性。
機場客拍賣賣家邸聖德則表示,其實真正需要宅配業者彈性配合的,往往都只是零星出現的意外狀況,宅配伙伴的重要性,就在於如何避免這些零星意外造成無法送達的損失。因此,他認為較晚開始進軍線上購物領域,尚未發展眾多大型配送客戶的台灣宅配通,更有可能與各種網路小型賣家,發展出雙向配合默契。
另外,為了搶進興起中的中小企業網購商機,宅配通也以「第三方物流」的姿態,於今年夏天與PChome Online商店街進行系統對接,搶下該平台四千多家線上商店的宅配服務發球權。

進入附加服務軍備競賽

除了積極與握有大宗商品的業者端接觸外,隨著線上購物市場競爭白熱化,服務差異化的戰線,也拉長至物流配送這一方,開啟了宅配業者在系統及延伸服務上的競爭。
對此,柯清長分析,線上購物的本質便是將資訊流、金流、物流與商流結合,「這是需要高度整合性的服務。」也因此要在競爭的大環境下贏得市場先機,也就考驗著宅配業者服務向上整合的能力。
無獨有偶,黑貓與宅配通兩大業者都已先後將金流納入宅配流程之中,前者在「貨到收現」已有多年的經營經驗。洪尚文表示,日前將此服務全面導入PChome Online二十四小時到貨系統,更在半個月內就拿下二十四小時到貨一成的成交量,顯示消費者對貨到付款的強大需求。
另一邊,宅配通則是以獨家的「貨到刷卡」服務搶攻市場。目前已經開始使用這項服務的賣家邸聖德就指出,這種一手交錢一手交貨的服務,一舉消弭了線上付款所可能帶來的資訊安全疑慮。PChome Online開店事業部副總經理蘇芸更進一步指出:「貨到付款將會為線上購物開發出另一個潛在用戶族群。」
面對日系廠商逐步發展而來的競爭,擁有龐大網絡資源與物流經驗的中華郵政,重點反而放在如何充分讓既有基礎建設投資,在產業轉型的變化中發揮效能。因此,中華郵政選擇建立「倉儲」,在全台四地建立倉儲中心,以分倉優勢,開闢一條直接掌握商品的捷徑,作為切入市場的起點。
種種布局不難發現,宅配服務的營運效率,已在上一波B2C網購業者競賽過程中被激發出來。一旦系統網絡架構完成後,自然也就能將服務擴及其他業務端。洪尚文便預估,以商店街型式為主的線上開店中小企業網購業者,即將成為下波網購成長主力。因此,我們可以期待,未來網路購物與宅配廠商兩者之間還會擦撞出更多火花。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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