積極向電商招手,全家低溫店取服務能否進一步擴大超取版圖?
積極向電商招手,全家低溫店取服務能否進一步擴大超取版圖?

經過2年多的布局,投資金額超過10億元,全家便利商店的低溫店取服務如今除了有自家購物App全家行動購這個客戶,也正積極對外招商,並陸續有更多外部電商業者使用,如電商平台創業家兄弟旗下專營生鮮商品的好吃市集,今(19)日就宣布與全家合作。而據了解市場上還有多家中、大型電商業者也都對這樣的服務相當感興趣,已經開始接觸洽談。

全家持續投資低溫物流,冷凍食品單日最大容納量上看3萬件

看好冷凍食品市場需求,也希望進一步擴大店到店超取服務的成功,全家過去兩年一直很積極投資發展低溫店取。其實這和一般常溫超取的概念很相近,比較大的差別是必須用低溫物流車運送,以及門市要有足夠的低溫儲放空間。這是為什麼全家特別在雲林建置了低溫倉儲,也陸陸續續增加各個門市的冷凍櫃空間。截至目前為止,全家約3000家門市中,已有超過半數,約1700家店都增加了冰櫃數量,可以容納更多冷凍商品。

全家估計,目前全店冷凍櫃合計單日最高可容納冷凍商品數可上看3萬件,而以目前各店的利用情形來看,他們相信還有容納更多電商訂單的空間。另全家方面也表示,就算是遇到春節年菜這種冷凍食品銷售的大旺季,因為系統設有控量機制,也可以幫助消費者尋找附近仍有空間的取貨店家。

而除了創業家兄弟之外,還有許多電商業者表示對全家低溫店取服務感興趣,不過業者也直言,全家提供這塊服務主要解決的是消費者取貨的便利性,並且可以減少發生如商品寄存在沒有冰箱的管理員櫃台,或是物流車一路上因為車門多次開關導致車內溫度上升等冷鏈「斷鏈」的狀況。但如果要論「成本」,則全家店取的費用恐怕還是和宅配價格相去不遠。

好吃市集結盟全家便利商店推出低溫店取服務.jpg
除了創業家兄弟旗下好吃市集開始使用全家冷凍店取服務,據了解還有許多中、大型電商也對這項服務很有興趣。
圖/ 創業家兄弟

全家低溫店取解決了便利性問題,但成本仍是挑戰

其實成本一直都是網路冷凍食品市場發展的一大阻礙。因為食品本身的保存期限就是一個問題,而冷凍食品相比常溫則是又多了溫度上的要求,因此必須要有低溫倉、低溫物流車,以及冷凍櫃等設備。也因為初期投入成本高,目前市場上能夠滿足這方面需求的供給量不多,物流成本自然就會相對常溫物流更高,而在商家或消費者因為不願意負擔比較高的費用,或是因為不夠便利等原因而不願在網路購買冷凍食品的狀況下,市場就做不出一定的規模量,進而倉儲物流業者也就更不敢大力投資建置冷鏈。這是為什麼電商業者一邊看好冷凍商品市場,一邊卻又說這塊市場很挑戰的關鍵。

而即便有全家這樣的業者願意大手筆投資冷鏈,但因為服務初期的量畢竟還小且不穩定,所以目前全家其實也還沒有固定的低溫車隊,而是會隨淡旺季做調整。同時也因為車次較少,所以不同於常溫商品的店取服務可以做到D+1日到貨,冷凍則是只能做到D+3。甚至,外部電商因為還多一個將商品送到全家倉儲的路程,所以對消費者來說,到貨時間可能還要花得更久。

因此,全家的低溫店取確實為市場解決了一部分問題,但整體來說,也仍有許多問題待解決。然而,這塊市場的發展雖然還有一段路要走,可能無法像常溫超取那樣一飛衝天,但超商店取的方式畢竟已經是許多台灣消費者習慣的模式,相信提供這樣的服務選項還是有助於把消費者在網路購買冷凍商品的使用意願門檻降低一些,同時也可以預期未來在有更多大型電商業者加入的情況下,將有助於帶動整體需求量成長,進而促進整體市場發展。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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