為何印度向外送平台說不?背後凸顯兩大隱憂
為何印度向外送平台說不?背後凸顯兩大隱憂

無論是餐廳或是消費者的飲食行為,現在隨著外送平台的興起正慢慢被改變,過去在台灣提到外送大家可能都會想到速食,現在則有許多精緻的餐點供選擇,餐飲業者也能針對外送平台推出新的餐飲品牌,以美國來說,手機外送正以每年20%的速度成長,預計在2020年,整體產業規模可以衝上759億美元(約新台幣 2.3 兆元),在台灣也有Uber Eats、Food Panda、Honestbee還有最新加入的Deliveroo競爭。

而在擁有13億人口的印度,外送平台的發展也是方興未艾,整體產業約有7億美元的規模,不過最近卻有部分餐廳陸續表態拒絕與外送平台合作。

印度食品外送興起,將連鎖餐廳帶進2、3線城市

比起餐飲業者自己養外送車隊,外送平台匯集各家餐館的資訊,不僅可以增加餐廳的曝光以及銷量,還能有助於減少營運、人事成本,平台提供的補貼折扣,更讓消費者有了精打細算的選擇。

在這股「外送經濟」的浪潮下,更衍伸出像是「虛擬餐廳」的營運模式,指的是沒有實體店鋪,只存在於外送平台上的餐廳,最大的誘因是不需要外場租金、員工的成本,而且廚房可以設在移動餐車中,對餐廳來說,在既有的營運成本下,還可以透過不同風格的餐點,擴張更多的客源。

同樣身為人口大國的印度,整體餐飲外送規模上看7億美元,像是最近印度最大的本土咖啡連鎖品牌Café Coffee Day,也推出虛擬餐廳滿足UberEats 的訂單需求。不過真正主導市場的是Zomato 和Swiggy 這兩家在地本土品牌,合計拿下印度80%的外送市場,根據外媒《Quartz》報導,總部位於班加羅爾的Swiggy,平台上已經有超過4萬5千家餐廳進駐,去年(2017)的營收達1,878萬美元,「我們把麥當勞、達美樂、Pizza Hut、漢堡王這些連鎖品牌,成功帶進二、三線城市。」Swiggy高層說。

Zomato
印度真正主導市場的是Zomato 和Swiggy這兩家在地本土品牌,合計拿下印度80%的外送市場。
圖/ shutterstock

這兩家外送平台頻頻出招,像是Swiggy 跟Zomato都紛紛推出共享廚房空間,讓餐廳可以利用閒置的空間,製作外賣的餐點,茶飲零售商Chai Point 甚至表示,與外賣平台合作的業績數據,已經成為展店的重要依據。

為什麼部分餐廳不喜歡外送平台?

然而看似前景無限的發展,卻也不免遭遇新舊商業模式的衝突。最近一些位於印度喀拉拉邦(Kerala)的餐廳,宣布從12月1日開始,將不再接受Zomato、Swiggy、Uber Eats、Foodpanda 等外賣平台的訂單。

業者背後的擔憂有兩個,第一跟當初Uber與計程車業者衝突類似,許多餐廳業者抱怨外送平台抽的佣金太高,「 Uber Eats 跟Swiggy佣金抽33%、Zomato抽22%,要降到10%左右我們才可能賺錢。 」當地餐廳業者還擔心,雖然外送平台看似幫助他們拓展生意,但未來大打補貼的折扣競爭,誰也不能保證不會影響到收入。

FOOD DELIVERY
印度有許多餐廳業者抱怨外送平台抽的佣金太高。
圖/ shutterstock

第二,外送平台提供用戶多元的餐飲選擇,當用戶習慣這種便利的消費模式後,有可能會以價格、距離、送餐時間來挑選餐廳,也就是說未來消費者有可能會把對於餐廳的忠誠度,逐漸轉移到外送平台上。

這次印度外送平台與業者的衝突,可能也是未來各個市場會遭遇的問題,要如何在這波商業模式的轉變下,保有與平台互利的合作,同時又不傷及本身的利益,將是未來的挑戰。

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聚焦智慧醫療,汎定科技藉 NVIDIA 新創計畫挹助,加速小心肝 AI 軟體服務開發與全球布局
聚焦智慧醫療,汎定科技藉 NVIDIA 新創計畫挹助,加速小心肝 AI 軟體服務開發與全球布局

汎定科技(FindingsTech)成立於2020年,以力學模擬、人工智慧與數據分析三大核心技術為基礎,迅速在智慧醫療領域打出名號,目前公司的主力產品有二:分別是小心肝 AI(HepatoWell.ai)與 AI Foundry 服務,前者透過 NVIDIA MONAI 為框架的 MRI 影像訓練,開發計算量化脂肪肝程度的 AI 軟體;後者則是因應客戶需求、使用情境提供最佳 AI 架構與解決方案,例如跟豐藝母公司和醫學中心合作開發的 OmniSurgery 手術房 AI 器械盤點平台,用來協助醫院器械供應中心自動偵測與盤點醫療機械設備。

汎定科技之所以會聚焦 AI 醫療影像市場,與創辦人的學經歷背景息息相關。汎定科技總經理許駿鵬表示:「10多年前,我曾在麻省理工學院的電腦科學與人工智慧實驗室擔任科學家,當時的計畫主持人都聚焦在醫療影像跟重症數據分析,在過程中深刻感受到,我們雖然不是第一線醫護人員,但依然可以透過科技實現『曲線救人』。」這段經驗以及教授鼓勵,讓其決定創立汎定科技,目標是以 AI 科學幫助醫療體系更快找到精準答案,無論是物理實驗、醫療輔助判別與撰寫報告都可以即時掌握關鍵發現 (Findings)。

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圖/ 數位時代

卓越的創新與技術能量,不僅於參加 NVIDIA Inception 新創計畫後獲得更多 AI 技術資源,更在2024年獲得豐藝集團的投資支持,正式成為集團旗下成員,接下來,汎定科技除持續深化產品服務,也會透過集團資源、以軟硬整合等方式擴展在醫療產業的服務能量。

聚焦脂肪肝 MRI 影像分析,汎定科技小心肝 AI–HepatoWell.ai– 進入臨床試驗階段

研究機構 Fortune Business Insight 預測,全球 AI 醫療影像市場規模將從2025年的392.5億美元快速成長到2032年的5,041.7億美元,年複合成長率高達44%,其中,「解決方案」類型的產品需求最高,其次才是平台型服務,顯示市場最需要的是能夠真正解決臨床痛點的應用。

在眾多 AI 醫療影像市場中,汎定科技會鎖定脂肪肝 MRI 影像分析、推出小心肝 AI(HepatoWell.ai)的原因有三:

首先是 AI 全自動量化計算肝臟脂肪密度。 全球脂肪肝盛行率高。目前的檢測脂肪肝的方式多為質化判斷不夠精準;即便現行的量化分析,也需要人工圈選。HepatoWell.ai 藉由讀取 MRI-PDFF(質子密度脂肪分數)訊號,AI 自動計算全肝臟體積脂肪分數(VLFF),可更精確的計算脂肪肝程度。

其次是整合新藥臨床試驗平台。 過去脂肪肝無藥物可治療,第一線治療方式多以飲食與調整生活習慣為主。因此,國際藥廠紛紛投入新藥臨床試驗。小心肝 AI 能提供標準化 MRI-PDFF 數據,可整合進臨床試驗工具。

最後是帶動產業鏈發展。 全球專注脂肪肝AI醫療影像的業者極少。小心肝 AI 的出現,讓醫療機構、健檢中心、臨床試驗公司、國際醫材設備商乃至國際藥廠有新的合作選擇,有助於形成更完整的產業生態系。

汎定科技總經理許駿鵬表示:「我們自從2023年7月展開前期研究(Pilot Survey),2025年進入臨床試驗、預計將於今年底完成,明(2026)年正式取證、將小心肝 AI 推向全球市場。」值得特別注意的是,醫療產業特性使然,「有技術」不等於「能落地」,研發實力、客戶需求,以及品牌能見度缺一不可,而藉由 NVIDIA Inception 新創計畫的支援,汎定科技不僅強化了產品開發速度,如以 MONAI Core 選擇適切的演算法、MONAI Label 加速影像標註等,也在品牌行銷與市場拓展上獲得關鍵性的極大推力。

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圖/ 數位時代

以2025年獲邀參展 COMPUTEX InnoVEX 大會中的 NVIDIA Inception for Startup Pavilion 新創展區為例,汎定科技在展會期間收到超過100個客戶諮詢,會後有逾50家潛在客戶表達興趣,其中10多家已進入洽談階段,對正在推進的臨床試驗與未來市場擴張極具幫助。「我們的計畫是在取證後三年將小心肝 AI 推向20家健診中心,並且積極發展亞洲市場商機,而後再一步一腳印地擴展歐美市場。」關於小心肝 AI 的未來規劃,許駿鵬如是說道。

善用集團與 NVIDIA 技術資源,加速智慧醫療布局

在加入 NVIDIA Inception 新創計畫後,新創團隊可在 NVIDIA Inception 新創計畫網站清楚寫下產品服務等資訊,NVIDIA 全球各個部門便都可以查詢到新創團隊資訊,更有機會取得 NVIDIA 軟體產品的早期試用(Early Access),並能免費下載使用各種 NVIDIA 軟體套件(SDK),以及受邀參加地區活動曝光等。至於新創公司擴展最重要的資金環節,新創團隊則可透過 Inception Capital Connect 與全球 NVIDIA Inception VC Alliance 創投夥伴接觸,加速募資流程。

汎定科技與豐藝集團即是透過 NVIDIA Inception 新創計畫而結識。

豐藝集團策略長陳少翎表示:「汎定科技擁有絕佳的技術實力與發展潛力,瞄準的市場與豐藝集團的布局方向一致,很快就決定投資團隊。目前雖由豐藝集團100%持股,但仍維持汎定科技的獨立營運彈性,鼓勵其以新創速度深耕市場,同時,透過鏈結集團資源等方式深化對智慧醫療產業的佈局。」舉例來說,當豐藝集團與 GE、飛利浦、西門子等全球醫療大廠進行產品藍圖與市場規劃討論時,也會同步介紹汎定科技的產品服務與實務經驗,進而創造更多跨國合作的可能性。

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圖/ 數位時代

展望未來,汎定科技除持續推進小心肝 AI 的產品與市場布局、也將與 NVIDIA Inception 新創計畫更緊密連結到全球新創與創投網絡以強化產品的海外布局,也會透過跟集團子公司與客戶合作等方式,更好布局未來市場。

NVIDIAxFindingsTech
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