挺過快取寶風波,台灣智能櫃業者仍持續奮戰
挺過快取寶風波,台灣智能櫃業者仍持續奮戰
2017.09.07 | Amazon

上半年爆發的快取寶吸金倒閉事件為智能櫃市場帶來不小衝擊,卻沒有澆熄其他業者持續拓展的決心。其中,掌櫃智慧生活過去六個月來,持續增加櫃點,目前已達1300個;而中華郵政i郵箱除了5月在原本的取件服務之外,再新增寄件服務,櫃點也預計會在今年突破一百家,明年則是加快腳步往千點邁進。

雖然快取寶倒閉事件與負責人孫岳澤本身財務狀況有密切關係,不能全然歸因於智能櫃的商業模式,但這樣的事件卻無可避免讓許多人對智能櫃留下負面印象,這可能也是為什麼快取寶已撤出捷運站多時,至今空缺仍未見有業者補上。

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。

圖4_掌櫃智能櫃2月9日服務正式啟用,透過掌櫃智能櫃APP就能輕鬆完成寄件、取件需求_掌櫃智慧生活公
掌櫃今年2月正式啟用不久便發生了快取寶事件
圖/ 掌櫃智慧生活

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。

中華郵政.JPG
中華郵政除了持續增加i郵箱的據點,也在加強行銷推廣,希望提高消費者的認知度
圖/ 何佩珊/攝影

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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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