挺過快取寶風波，台灣智能櫃業者仍持續奮戰|數位時代 BusinessNext

挺過快取寶風波，台灣智能櫃業者仍持續奮戰

雖然快取寶事件對市場帶來不小的衝擊，台灣智能櫃業者如掌櫃、i郵箱，還是看好物流最後一哩的需求，未停下布局腳步。

夥伴仍力挺，掌櫃智能櫃據點突破1300點

而今年二月才正式發表的掌櫃智慧生活或也可以說是這次事件的間接受害者之一。掌櫃智慧生活實體通路發展處處長張承中強調，雖然表面上兩家業者都是在做智能櫃，但快取寶是採取一條龍經營，其實是在做無人商店；而掌櫃既不養自己的車隊、也不自己做銷售，主要是和電商、物流業者合作，是以扮演最後一哩的第四方物流角色自居，營運模式全然不同。

只是兩家業者之間的差異，外界未必清楚，實際上，走進台北國際物流展的掌櫃智慧生活展區裡，還不時會聽到有人在詢問快取寶與掌櫃的不同。

對掌櫃來說，在市場教育階段就遇到這樣的狀況，確實是不小的衝擊，但值得慶幸的是，合作夥伴並沒有因此離他們而去。如在物流方面，掌櫃已經有台灣順豐、嘉里大榮物流和台灣宅配通等夥伴；通路佈點也有萊爾富和全台美廉社的配合，因此得以在六個月內做到1300個據點，達到一定的覆蓋率基礎。只是依目前進度來看，要想達到先前喊出的年底六千點目標，恐怕不太可能。

對手也是潛在夥伴，希望共同做大市場

張承中認為，1300點已經可以達到一定程度的使用者覆蓋，接下來隨著用量增長，他們也會持續拓展，特別是希望能在社區合作方面有所突破，真正做到電商的最後一哩。同時他們也還在持續尋找合作夥伴，目標甚至包括了競爭對手中華郵政的物流系統和i郵箱服務，希望能做到物流合作、機體共用。實際上，張承中不只想和對手合作，還期待對手能夠跑得更快一點，才能一起教育市場，共同將市場做大。

另一方面，負責為掌櫃洽談電商合作的虛擬通路發展處處長郁采芹提到，目前電商平台如91APP、SHOPLINE等，對於合作的態度其實都很正面。不過她也坦言，對大型電商平台來說，和掌櫃合作雖對消費者服務有加分，卻很難在短期內從營收看到明顯挹注，因此要做到平台全面串接，技術排程難免會被放得比較後面，但她預計今年第四季到明年間應該就可以陸續啟動。

而在此之前，掌櫃現階段主要用戶還是個人賣家和中小型賣家，靠這樣點點滴滴地累積，郁采芹表示，截至八月為止，過去六個月的交易量已突破十萬次。

i郵箱據點仍少，目標明年破千座

除了掌櫃，在台灣更早啟動智能櫃服務的還有中華郵政的i郵箱，不過如果從規模來看，目前全台只有59個據點的i郵箱規模相對又更小了，發展進度同樣也有些不如預期。對此，中華郵政方面表示，他們已經陸續完成選址和發包，接下來將會加快速度，預計今年底之前會先突破一百個據點，並在明年中做到四百座，然後在2018年底之前超過一千座。

他表示，目前i郵箱設置的位置多還是在郵局附近，但未來不會限於郵局，而是計畫進入車站、大專院校和社區。另外，他透露目前i郵箱也已經開始和其他的物流業者洽談合作，未來不會只和自家物流配合。

至於使用狀況方面，中華郵政沒有提供明確數據，但表示近期為了推廣i郵箱寄件這項新服務，推出了郵費半價優惠，成功刺激使用量衝高，在十天內突破了一萬次的寄件量。而這次i郵箱的推廣也是他們參加台北國際物流展的一大重點。

除了在台灣有兩家業者，智能櫃這類服務在海外市場其實走得更早，如電商巨擘亞馬遜早在2011年就推出了名為Locker的取貨智能櫃；今年則是再針對公寓用戶推出The Hub，以及從大學校園市場著手，推出了類似自動販賣機功能的Instant Pickup，也都是利用智能櫃發展而來的實體服務。

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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。