聰明經濟學,eMOVING iE125讓外送員智慧輕鬆賺
聰明經濟學,eMOVING iE125讓外送員智慧輕鬆賺

外送員職業的興起,當然與美食平台的成長脫不了關係。然而,也與近年來經濟型態轉型有關,人們更嚮往自主創業、聰明賺錢的自由工作者。能自由安排班表、穩定取得收入的美食外送平台送餐外送員,其實就像是外送行業中的自由工作者,承包外送平台的業務,自行承擔購置、使用與養護機車等成本,再從中賺取利潤。也因為這樣的模式,成本的評估就顯得更加重要,包括購車、使用、保養以及後續維修等,都會影響自身的收入與利潤。尤其是車輛的使用成本,平均每月近2,000公里的外送里程,光是油資就是一筆龐大的支出,在選用車輛上,更是需要斤斤計較。

在加入外送行列之前,車輛的選擇是最重要的決定

雖然投入美食外送行列才大約2個月的時間,劉先生在決定投入之前可是做足了功課,尤其是在車輛的選擇這方面。正式成為美食外送員前,劉先生已經把所有目標設定,也就是普通重型級距的傳統燃油機車看過一輪。幾經思量,卻還是沒有找到真正中意的車款。一直到eMOVING決定推出iE125之前,才透過管道私下知道,中華汽車的eMOVING電動二輪品牌正決定推出一款性能、規格與普通重型燃油機車同級的電動機車產品。考慮因為從事美食外送行業,行駛里程高,而電動機車具有故障率低、免更換機油、空氣濾芯等保養耗材,而且電費仍較燃油價格便宜等因素,決定將目標從傳統的燃油機車轉往電動機車。再加上充電式的iE125的資費方案是以充電時間為收費標準,與換電式電動機車以里程計價的模式不同,更適合高里程數的外送員使用。於是,eMOVING iE125也從各款電動機車中脫穎而出,成了劉先生眼中最好的選擇。

數位時代
在眾多的機車產品中,劉先生選擇eMOVING iE125作為投入美食外送員工作的夥伴。
圖/ 數位時代

汽車等級的安全與後盾,讓信心大增

之所以選擇eMOVING的iE125,除了電動機車的低故障率、養護成本更加低廉,還有充電資費方案對於外送員更為友善之外。很大一部分是與劉先生選擇投入美食外送工作的原因有關。當初之所以會從事美食外送工作,主要是因為老婆懷孕,而且小孩年紀小,希望有更自由調配時間的工作。也因為有小孩的關係,更看重的是車輛的安全性,一方面iE125的動力調校以舒適為主,不像一般電動機車容易有「爆衝」的感受,與以往騎乘汽油機車類似。同時,eMOVING背後的中華汽車所擁有的資源與品牌形象,加上做功課時發現eMOVING是用等同於汽車的規格開發電動機車,對於車體的剛性、耐用性與可靠度等,都採用較高的標準,這也讓留先生對於iE125有充分的信心。

搭配充電站點,靈活安排送餐路線

即使成為iE125車主的時間與從事美食外送員的資歷相同,都才大約兩個月的時間,劉先生的iE125行駛里程卻已經超過4,000公里,每日平均的行駛里程介於120至125公里左右。劉先生表示,最主要的改變,在於使用模式的不同。選用每月599元充電方案的他,不再像是以往騎乘汽油機車,總是在油表將晉見底才前往加油站加油,而是每天晚上趁著休息時間,就使用家用充電的變壓器在家充電,隔天早上8點出門開始工作之前,就有能量飽滿的iE125可以使用,在工作期間,再透過快速充電站與超級充電站補充電力。這樣的使用模式,也讓她會更進一步思考工作時的路線規劃,點對點的移動過程中,思量會否有充電的機會,藉由取餐的等待時間,或者等待案件配送的時間,就近前往附近的充電站充電,也可藉機休息,人跟車都有補充能量的機會,也更聰明的規劃取餐與送餐路線。

數位時代
雖然才交車約兩個月的時間,與投入美食外送員工作的時間相當,但行駛的哩程數已經超過4,000公里。
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在每趟外送過程中,都可以直接透過手機規劃目的地與充電站的動線安排,有效利用時間
圖/ 數位時代
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在公所的超級充電站剛好遇到其他民眾也在為自己的愛車充電
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低重心的騎乘安心感與電動中柱帶來的尊榮感、穩定性,為工作帶來大加分

而且,iE125將電池安裝在腳踏底部,所帶來的低重心,還有剛性足夠的車體結構,以及如同汽車般的組裝扎實度,還可以為美食外送員帶來出色的操控表現,搭配上0-50km/h加速僅需3.9秒的性能表現,都是幫助外送員能夠準時將餐點送至客戶手上的後盾。劉先生表示,使用iE125,往往都能較App所預估的時間更早抵達,能夠好整以暇地運用標配的電動中柱,將車輛立起,把美食送到顧客手中。電動中柱的功能,不但展現了更尊榮的服務,也能減少因為趕時間使用側柱,或者傳統中柱時的側傾與震動,而造成食物易出或者受損的機率。另外,也因為iE125的寧靜度,甚至可以獲得部分追求居住品質的社區允許,直接把車騎至社區內部,無需下車步行或者熄火牽車進入,在夜間或者清晨送餐,也能避免影響住戶,對於居民更為友善。

數位時代
iE125的操控性與性能表現,讓劉先生往往都能比App的預估抵達時間更早到達。
圖/ 數位時代
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電動中柱不但能帶來更高的尊榮感,也可以好整以暇地拿取餐點,亦避免餐點因為震動或者車輛傾斜而溢出。
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工作的時間有限,降低成本是最實質的幫助

但是,真正對於劉先生的生活最大的實質幫助,還是因為使用iE125所帶來的低營運成本。雖然一開始就使用iE125,但是在外送員群組中,劉先生也與使用一般汽油普通重型機車的外送員交流、討論,發現除了油資之外,汽油機車還必須定期進行保養,更換引擎機油以及昂貴的空氣濾芯等保養耗材,每日里程接近的狀況下,每日平均花費的成本約為120元左右。iE125因為只需要更換齒輪油,而且齒輪油大約是每3,000公里至5,000公里才需更換,而非機油每1,000公里就須更換,加計使用快速或超級充電站的充電費用與家充電費,每日的成本平均只有50至60元左右。而且,大力推廣電動機車的桃園市,目前也在桃園境內提供5座免費充電站,對於劉先生來說,還可以大幅降低外送成本輕鬆賺錢。同時,聰明的路徑規劃,還有休息時間的分配,iE125都能讓美食外送員更全面的搭上這股智慧經濟趨勢。

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充電費用較油價更低,加上低故障率以及免引擎保養相關耗材費用等,使用iE125從事美食外送工作,讓劉先生能夠聰明輕鬆賺。
圖/ 數位時代
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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