iCHEF三大策略，打造一站式餐廳POS平台|數位時代 BusinessNext

策略1：經營餐廳經營者社群，了解實際需求

麻膳堂總經理徐安昇說，iCHEF的優勢在於以麻膳堂作為指標，開發出來的系統才能真正符合餐廳營運的實際需求。核心在於解決餐廳營運實際遇到的點餐、收銀及管理問題，並提升效率。在一個大傘下集結1千家餐廳，希望讓小型餐廳也能擁有餐飲連鎖集團等級的POS系統。

（圖說：iCHEF推出餐廳主俱樂部，交流餐廳經營經驗。圖片來源：郭芝榕攝影。）

從2014年7月開始，iCHEF建立餐廳主俱樂部，每個月的聚會有超過百家餐廳，成為全台最大的餐廳經營者社群。此外，也針對想開餐廳的族群推出「就愛開餐廳」部落格，已有10萬人次，3月開始每月都會推出紙本刊物。此次開發出的POS系統，都是依450家餐廳意見而調整推出的模組服務。

策略2：成長型POS平台，將POS系統平台化

iCHEF共同創辦人暨行銷長程開佑表示，「iCHEF要做成長型POS平台，意思是用愈久功能愈好，會陪著餐廳一起成長，並非需要更新時再買一套新的系統。」iCHEF的新版本增加電話外帶管理、用餐狀態管理、複雜套餐組合速點、自動折扣計算、一鍵式拆單支付、桌邊信用卡結帳等功能。

（圖說：iCHEF推出POS系統2.0版本，可以看到客人用餐的狀態，也可以看到哪些排隊客人已經久候。圖片來源：郭芝榕攝影。）

要朝平台化的方向發展，勢必得面臨跨欄位整合的問題，必須經過大量的資料對齊、調整格式、人工失誤尋找等等，現實上難以整合。iCHEF此次採用新的雲端資料演化架構，超越格式的限制，用新的運算方式打破不同資料格式的框架，讓需要2年才能完成的資料轉移，只需要1個月就能完成，演化速度成長24倍，縮短跨平台資料整合的時間。

策略3：鎖定O2O業者策略合作

iCHEF也會持續朝向O2O虛實整合的方向發展，像是在2014年11月跟Foodpanda的系統對接，網羅外送市場，消費者從Foodpanda下訂單之後，訂單會直接進到合作餐廳的POS系統，餐廳即可直接開始製作餐點。

（圖說：iCHEF與Foodpanda合作，讓店家也可以提供外送服務。圖片來源：郭芝榕攝影。）

中信銀信用金融執行長劉奕成指出，iCHEF繼2014年跟中國信託mPOS合作桌邊刷卡服務之後，此次又合作推出行動支付「直接付」，強化支付體驗。店家不需要準備感應設備，而使用iPad的iBeacon技術與消費者的手機藍芽連線，50萬名中國信託卡友，都可以透過中國信託的App，用手機App支付餐費。

（圖說：iCHEF支援中國信託直接付，消費者用App即可直接付帳。圖片來源：郭芝榕攝影。）

程開佑指出，今年的目標是達到1500家餐廳，並朝平台化的方向發展。POS系統未來也會依這個核心延伸POS系統的服務，跟線上O2O業者談合作，至於將會和什麼類型的業者合作暫不方便透露。

iCHEF擁有最準確的餐廳點餐、訂位資料，未來是否有機會從B2B服務，發展到B2C服務，完成「最後一哩路」，還要拭目以待。

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。