外送美食戰場打到空中，Uber最快2021年用無人機送餐|數位時代 BusinessNext

外送美食戰場打到空中，Uber最快2021年用無人機送餐

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。

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。

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。

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。

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。