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。

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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
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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。
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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