速食業7000億美元大餅,如何掌握消費趨勢創造新商機?
速食業7000億美元大餅,如何掌握消費趨勢創造新商機?
2019.09.24 | 策略

2019到2022年,全球速食餐廳市場預計每年有4.2%的成長;北美仍然是成長最迅速的地區,其次為歐洲和亞太。2016年全球速食餐廳市場規模為5,390億美元,到2022年則可望擴增至近7,000億美元,這樣的大幅增長主要原因在於消費者日常生活步調加快,用餐習慣也逐漸傾向外食或叫外送,而非自己在家開伙。

越來越多速食連鎖店開始尋找吸引顧客的新方法,滿足人們對健康、便利性、出餐速度和價值的要求,因此科技的運用和導入就成為關鍵推手。

圖1:消費趨勢帶動速食餐廳變革
圖1:消費趨勢帶動速食餐廳變革
圖/ Gartner
圖2:科技趨勢協助速食餐廳提升顧客體驗
圖2:科技趨勢協助速食餐廳提升顧客體驗
圖/ Gartner

趨勢1:健康生活取向席捲全球

過去幾年,消費者的飲食習慣不斷改變,營養師食譜和健康菜單的崛起開啟新的飲食選擇,因此許多傳統速食店現以維持便利性為基礎,推出更健康、更具永續性的餐點或者素食,讓顧客能有不同的選擇。 幾家大型連鎖餐廳已採用這股改革趨勢,開始選擇品質更優良、來源符合永續條件的食材,希望在具有健康環保意識的客群中取得更高市占率。而這股趨勢背後最主要的推手,就是橫掃全球的減脂養生風潮。

2015年時,世界衛生大會(World Health Assembly)即表示香菸和速食對健康造成的危害其實相去不遠,各國政府也在近年持續檢視相關法規,強制要求食品包裝必須列出營養成分資訊,並針對兒童速食廣告訂定限制,這股健康趨勢想必益發盛行。

趨勢2:飲食方便性持續提升

顧客便利性是手機訂餐數量大幅增加的原因,而Gartner也預測行動支付將占速食銷售金額近11%,高於2015年的1.5%,甚至在2020年達到380億美元營收。 雖然目前統計數字看起來已經很高了,但考慮到連網汽車未來將更為普及,物聯網裝置數量也正不斷增加,此預測數據或許顯得太保守!

趨勢3:多元化服務模式,推升外送市場發展

千禧世代(1981至1999年間出生的人)仍是外送市場趨勢的主導者。瑞士銀行(UBS)最近發表的一篇報告指出,餐飲線上外送數量可能以每年20%的速度增加,最終占整體餐飲市場10%,規模則從現在的350億美元,增加到2030年的3,650億美元。

便利性是這些預測數據背後的關鍵元素,據稱千禧世代叫外送的機率可達X世代(1961至1981年間出生的人)的3倍。同時,消費者也帶動了訂餐方式、用餐地點和時間選擇越趨多樣化,包括如雨後春筍般出現的第三方外送服務,以及黑隱廚房(dark kitchen,指僅為第三方外送服務提供餐點的虛擬餐廳)、熱門景點外送(hot spot delivery)和路邊取貨(curbside pickup)等服務模式。

勞動市場也歷經了極大的變動。目前整個北美地區失業率是17年來最低,英國表現更為亮眼,創下1970年代以來新低,因此許多餐飲業苦於無法招募新員工,也難以留住舊員工。商辦租金和營業稅率上揚,步行人潮持續減少,消費者要求健康、新鮮和具備永續性的食材,加上近期來自外送餐點服務的競爭升高,在在促使許多餐廳開始導入科技來減輕營運壓力。 而機器人自動化持續成為許多企業的選擇,特別是在食材準備上,能使餐廳營運更有效率,讓員工能專注在實際需要人為操作的工作上。

那麼,速食業者究竟能如何善用以上三大消費趨勢創造新商機呢?

一、以「健康菜色」提高營利

永續及健康的速食勢必成為未來新趨勢。 在政府立法支援下,越來越多民眾開始關注健康和環保議題,並關注降低肥胖率、溫室氣體排放量和動物福利,我們發現消費者比以往更在意自己是否吃得健康、是否善待環境。

傳統速食餐廳目前面臨的挑戰,是必須轉換人們對於速食店食物的認知。

業界所有連鎖店都被放大檢視,確保菜單有提供營養、健康的永續食材,減少人工添加物或防腐劑。麥當勞最近宣布更改菜單,將四盎司漢堡改用100%牛肉,麥克雞塊去除人工防腐劑,且承諾2025年前全面改用非籠飼雞蛋。肯德基在英國的連鎖店保證2025年前會遵照英國公共衛生局(PHE)的建議,將每份餐點的熱量降低至600大卡以下。

隨著人工智慧和電腦視覺技術的進步,分析食物新鮮度、營養價值和來源的工具將更普遍,使消費者在獲得充分資訊後再決定購買商品的品項。醫療保健業者也可以強制納入這些工具,做為政策的必要條件。

二、順暢的「手機訂餐」流程,可提升顧客忠誠度

雖然用手機下訂單的型態越來越受歡迎,可以想像市場上很快就會出現只提供手機訂餐服務的店家。舉例而言,星巴克(Starbucks)從2017年起即在美國西雅圖總部的兩家咖啡店嘗試此服務,不過近期美國部分州因擔心無現金店家會對無信用卡或銀行帳戶的消費者形成歧視,而有意禁止其發展,使此型態店家的市場前景受到影響。

未來幾年5G行動服務可望更為普及,而連網汽車則為另一項足以改變速食市場發展的技術。到了2022年,連網汽車市場可望巨幅成長至現今的270%。歐盟法規要求2018年4月之後製造的所有車輛,都必須強制安裝緊急呼叫系統(eCall)做為標準配備,因此未來3年內將有1.25億台具5G連網功能的汽車出廠,手機訂餐的趨勢可能自動進展到車內下訂。

PYMNTS.com最近發布與VISA合作的調查結果,發現經常利用智慧型手機下訂單的通勤人士中,有66%表示車內下訂的選項會讓他們增加訂購的頻率。 顯然,在此因素推動下,

未來速食餐廳必須探索新的服務流程,讓這種下訂方法更加方便,特別是那些配有手機訂餐專用車道,和更多路邊取貨窗口的得來速。

三、符合顧客需求的「送貨選項」加速差異化競爭

隨著無人駕駛汽車、送貨機器人和無人機的崛起,自動駕駛車輛未來可能在許多不同產業扮演送貨的要角。 跟雜貨業者一樣,速食餐廳也是這股競爭趨勢的領頭羊,且目前已出現數個結盟和服務測試專案。比如必勝客(Pizza Hut)正和豐田汽車(Toyota)合作,打造可於外送途中為顧客製做披薩的車輛。外送業者DoorDash近日確定與通用汽車(GM)結盟,讓許多送貨機器人在美國和英國校園送餐。此外,全球各地也持續進行無人機送貨測試,優步(Uber)、亞馬遜(Amazon)和多家業者都已開始為消費者開發可行的主流解決方案。

四、「智慧取貨」提升效率

過去一年來手機訂餐服務越來越受歡迎,只送外賣的黑隱廚房和虛擬餐廳也在規模和速度上有所提升,可預見連鎖業者未來將推出純取貨的據點,或許類似亞馬遜無人商店Amazon Go,只是把倉庫替換為廚房。 這個演進可讓員工專注在訂單處理,手機訂餐顧客也能在高密度都會地區,透過小型據點快速方便地取餐。

五、機器人自動化改善顧客體驗

機器人自動化將成為速食業者內部資源整合的關鍵元素,角色類似機器人在醫療照護、製造業和物流中心的應用方式。不過就算機器人成為標準配備,很多人仍認為還要好幾年才能進入實作。此外,人力也不會完全消失,只是被重新配置;而餐廳還是需要在菜單設計和顧客服務上保有人的溫度 ── 至少短期內是如此。

六、生物辨識帶動多樣化案例

生物辨識(biometrics)對消費者和企業有很多好處,然而科技逐漸改變社會對隱私權的觀念,生物辨識在被大眾接受前仍有一大段路要走。歐盟《一般資料保護規範》(GDPR)認定生物辨識是一種「特殊類別的個人資料」,要求企業必須保護這些大量敏感資訊;許多品牌因此將其視為高風險策略。

儘管如此,生物辨識市場仍持續成長,且未來將出現多樣化的使用案例,包括根據顧客個人偏好和飲食需求提供建議、推薦個人化飲食方案,以及提供顧客忠誠計畫的相關優惠。餐廳業者還可以使用顧客資料來改善銷售和行銷活動,追蹤顧客行為並透過自動調整的菜單選項和實體環境,找出顧客的消費模式。

綜合上述的方向,我建議:

  • 速食業資訊長應該在整合多通路平台之前,需重新檢閱現有企業資源規劃(ERP)系統、電子看板、端點銷售(POS)系統和廚房顯示系統(KDS),確保能符合現在和未來的顧客需求。另一方面,擴大經營數位商業技術平台,特別是企業夥伴生態圈,以提供顧客更多元的選擇。

  • 除此之外,資訊長須分析企業能提供的應用組合,評估行動裝置、社群和物聯網功能,滿足顧客在瀏覽、交易和取得產品等面向的需求。

  • 當然也別忘了盤點企業勞動力資源,掌握人類和機器資產的差異性,並與人資長緊密合作,找出能透過自動化改善員工和顧客體驗的領域。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #餐飲產業
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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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