外送美食戰場打到空中,Uber最快2021年用無人機送餐
外送美食戰場打到空中,Uber最快2021年用無人機送餐

台灣最近的外送市場相當熱鬧,不僅有Foodpanda、honestbee、UberEats,還有最近剛剛加入戰場的Deliveroo,不過未來的外送戰場可不只侷限在陸地上,最近有外媒發現Uber的網站上默默出現一項新的職缺,正在尋找無人機外送業務的高層,暗示正在研擬推出無人機外送服務,最快2021年就會在多個大城市展開商業化營運。

三年要組機隊,最快2021年投入商業化營運

Uber早已不再是單純的手機叫車公司,近年積極轉型,無人車、AI、飛天計程車等新科技都積極布局,其中一項重要的戰略就是加強外賣業務,以台灣市場來說,昨(22)日才宣布正式進軍桃園、新竹,與在地超過300家以上的的餐廳合作。

而Uber現在已經將目光從陸地轉向天空,除了先前推出飛天計程車入「uberAIR計畫」,根據Uber 最新的招募資訊,他們正在尋找一位無人機外送業務的高層,在職缺描述中,Uber希望這位高層可以落實「安全、合法、有效率以及有規模的飛行業務」,計劃要在三年內建立一支無人機機隊,最快在2021年於多個市場展開商業營運。

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餐飲外送已經成為Uber底下的一批「大黑馬」,如今UberEats已經涵蓋全球上百座城市、 2017 年約占 Uber 整體營收的10%。
圖/ shutterstock

未來這項飛天外送業務將取名為UberExpress,這是UberEats對無人機外送業務使用的內部名字。然而在外媒披露這項消息後,Uber目前已經將這個職缺撤下,發言人表示:「這項消息不能完全反映我們內部的規劃,一切仍在非常早期的階段。」

餐飲外送成Uber大黑馬

「Uber不是只做汽車,」今年五月,Uber執行長多拉·霍斯勞沙希(Dara Khosrowshahi)在Uber Elevate會議中揭露了無人機計畫,「我個人相信,要解決城市移動的問題,關鍵就在無人機,我們需要無人機。」霍斯勞沙希認為,無人機絕對可以大幅降低運送時間,未來希望能將食品配送的時間目標訂在5到30分鐘內完成。

uber eVTOL
Uber執行長多拉·霍斯勞沙希(Dara Khosrowshahi)說:「我個人相信,要解決城市移動的問題,關鍵就在無人機,我們需要無人機。」
圖/ 陳映璇攝影

從UberEats在台灣加速服務布局就不難觀察出,現在的餐飲外送已經成為Uber底下的一批「大黑馬」,今年初霍斯勞沙希就曾談到,希望餐飲外賣業務未來每年都能貢獻至少60億美元的營收。如今UberEats已經涵蓋全球上百座城市、2017 年約占 Uber 整體營收的10%。

如此的發展態勢對於計劃明年在美國IPO的Uber相當關鍵,目前部分投資銀行認為光是UberEats的估值就達200億美元,這將對Uber整體的估值有大大加分的作用,如今再喊出飛天外送的願景,在歷經過去幾次的醜聞風波後,這或許也是某種程度安撫投資人,公司整體盈利、業務正在邁向正軌中。

監管問題要先解決,不如來台灣做測試?

從實際層面來看,無人機外送並非一件簡單的事情,電商巨頭亞馬遜(Amazon)曾在2013年計劃推出無人機送貨服務,並計劃在四到五年內實現,然而直到現在都未取得監管單位的同意。

因此Uber喊出要在2021年前讓無人機外送商業化,也會遭遇同樣的問題,美國聯邦航空管理局先前制定無人機監管草案,內容針對無人機飛行有諸多的限制,未來如果要應用在商業用途,勢必要針對飛機識別系統方、夜間飛行等規範更詳細的制定,美國監管部門預計會在明年推出無人機快遞業務的監管規則,不過等到規範實際上路可能都要等到2020年之後。

Amazon Prime Air
電商巨頭亞馬遜(Amazon)曾在2013年計劃推出無人機送貨服務,並計劃在四到五年內實現,然而直到現在都未取得監管單位的同意。
圖/ Amazon Prime Air

監管是一部分,無人機外送食品也可能碰到竊盜、天候、食安等等的考驗,最近台灣立法院經濟委員會剛剛通過《無人載具科技創新實驗條例》審查,預計最快在今年年底就能三讀通過,這將是一個全世界陸、海、空載具都能申請的條例,或許Uber可以考慮來台灣做測試。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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