7成生意受威脅!麥當勞絕招得來速,為什麼在美國被禁?
7成生意受威脅!麥當勞絕招得來速,為什麼在美國被禁?

想吃速食時,你會開車到速食餐廳的點餐車道,享受不用下車就能來個漢堡和薯條的樂趣嗎?

不用下車就能點餐

從美國發源的點餐車道,替有車一族節省了下車辦事的時間,想吃個漢堡和薯條,只要開進速食餐廳的點餐車道就行。然而,美國各大城市開始禁止新蓋點餐車道,害怕在車道等餐的車輛排放大量的溫室氣體,讓氣候變遷的困境更形嚴峻。

全美各大城市紛紛禁

根據統計,目前美國最新禁止新蓋點餐車道的城市是位於明尼蘇達州的明尼亞波利斯市(Minneapolis),當地政府在今年八月通過該項禁令。而位於加州的長灘則先暫時實施了六個月的禁令,等官方研究好再決定下一步怎麼走。類似的禁令也出現在密蘇里州的克雷夫科爾、紐澤西州的費爾黑文和紐約州的奧查德帕克。

減少溫室氣體排放量

在這項禁令的背後,大部分是基於限制廢氣排放、減少亂丟垃圾和改善行人安全等原因。拿明尼亞波利斯市來說,市議會主席本德(Lisa Bender)就說,這項禁令的出現符合被稱為明尼亞波利斯市2040的市政計畫,這項計畫除了列出成長和開發的目標外,裡頭也包含要在2050年前減少80%的溫室氣體排放量。

禁止新蓋點餐車道能有效打擊肥胖嗎?

然而,這項禁令引發了社會上廣泛的討論,有的支持者會用有效打擊肥胖來包裝宣傳禁止新蓋點餐車道,他們認為少了方便的點餐車道,人們購買速食的欲望就會降低。

加拿大出現類似說法

類似的說法在加拿大也有出現。去年,加拿大有27座城市禁止新蓋點餐車道,研究人員在一篇分析文中提到,透過法律來規範速食餐廳點餐車道的設置,能促進健康和預防慢性病。

美國經濟學家:沒有研究佐證

但是,美國非營利智庫蘭德公司(Rand Corp)資深經濟學家斯特姆(Roland Sturm)表示,這樣的說法沒有嚴謹的科學研究佐證,他發現在加州南洛杉磯地區,當地在禁止新蓋點餐車道和獨立速食餐廳後,民眾的肥胖率沒有降低反而升高。

「我們得小心不要誇大這些禁令的功用,」斯特姆接著說:「如果我們想要降低肥胖、希望人們過得更健康,點餐車道禁令無法達到這個目標。」

對汽水課稅、在菜單標註營養資訊

和其他方法相比,點餐車道禁令在控制卡路里和打擊肥胖上沒有比較成功。舉例來說,自從加州柏克萊開始對汽水課稅後,含糖飲料的消費量下降了52%。此外,雖然在菜單中標註餐點營養資訊的效果不太明顯,不過有研究發現,速食餐廳這麼做能有效影響顧客吃下的卡路里。

沒車道也沒關係 還有Uber Eats

美國哈德遜研究所食物政策中心主任卡德洛(Hank Cardello)警告道,想要利用法律來處理肥胖問題是一個超級大型的任務,就算真的沒有點餐車道,民眾還是可以透過諸如Uber Eats和Grubhub等訂餐外送app來點餐,這麼做說不定會對環境造成更多傷害。

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圖/ JPstock via shutterstock

應該要從食品產業開始

卡德洛表示,要改變肥胖問題,應該要從產業開始,而不是當地的立法者。在一篇刊載於《刺胳針》醫學期刊的最新研究中,研究人員暗指食品產業助長了肥胖和氣候變遷,他們認為應該要限制麥當勞、可口可樂等全球品牌參與和制定相關政策的討論。

「與其禁止點餐車道,我們應該對連鎖餐廳施壓,」卡德洛說:「身為食品產業,他們還沒有站出來承諾要減少卡路里和改善營養...讓吃得健康變成比較像是一個自動自發的選擇。」

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圖/ pexels

麥當勞生意有70%來自點餐車道

無論如何,要相關產業著手改變並不容易。根據報導中提供的資料,麥當勞的生意有70%來自點餐車道,如果拿去年全美麥當勞的營收380億元(折台幣約1兆1,772億元)來算,來自點餐車道的營收就將近270億美元(折台幣約8,365億元)。

Dunkin' Donuts加車道營收多千萬

而根據甜甜圈連鎖餐廳Dunkin' Donuts公布的數據,一間沒有點餐車道的Dunkin' Donuts獨立餐廳一年可以帶來大約100萬美元(折台幣約3,098萬元)的營收,加了點餐車道後,可以帶來130萬美元(折台幣約4,027萬元)的營收。

責任編輯:江可萱、蕭閔云
本文授權轉載自:地球圖輯隊

關鍵字: #麥當勞
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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