外送平台iCHEF攜Lalamove推3%手續費搶餐廳上門|數位時代 BusinessNext

外送平台抽3成難負荷？iCHEF攜Lalamove推3%手續費搶餐廳上門

推出「線上接單平台」iCHEF，會跟外送平台foodpanda、Uber Eats成為競爭對手嗎？

店家：擁有更多選擇，加入外送平台不是唯一解

外送經濟的崛起是不可逆的趨勢，根據經濟部統計處的資料顯示，外送帶動了台灣餐飲產業的持續走強，創下連續9個月突破去年同期營業額的成長。根據iCHEF的數據顯示，相較於2018年1月，2019年7月店家外送的營收占比成長超過6倍、交易筆數占比成長8倍。

由於外送平台的訂單抽成金額多半在3成以上，讓不少有興趣加入的店家卻步，iCHEF瞄準的便是這些業者。

即日起12個月內，iCHEF僅收3%的交易手續費，不另收服務費，Lalamove的外送費用也可以設定成消費者自付。「省下了抽成，店家可以提供一些優惠，像是多加一個滷蛋之類的來吸引消費者。」程開佑說。

但他也強調這不是跟外送平台打對台，店家也可以兩套系統都採用，iCHEF只是提供店家更多元的選擇，最終的決定權都在店家身上。

與LINE點餐服務快一點的合作，也不僅止於外送，外帶也是重點項目。程開佑舉例：「像每天都去買的早餐店，用LINE就能點餐，再順路去拿就好。」

消費者：吃想吃的、更方便地點餐

被問到若消費者需自付Lalamove的運費，和用外送平台點餐有何差異？對此，程開佑也不諱言地說確實差異不大，但他認為總是有消費者想要吃特定的食物、吃特定的店家，那些店家不一定都有加入外送平台，若店家願意透過iCHEF平台給予一些誘因（額外贈送食物等），就有較高機率吸引消費者點餐。

另一方面，因為「iCHEF線上接單平台」會生成一個連結或QR code，讓店家自己放在Facebook粉絲團、Google Maps上的店家資訊中，消費者就不用透過電話，可快速透過熟悉的LINE介面點餐外帶、外送。

iCHEF要當科技落地的最後一哩路

從iCEHF在記者會上發布的「智慧餐飲生態圈」來看，「iCHEF線上接單平台」只是服務的其中一小部分，iCHEF致力幫店家建立各種通路服務（外送、外帶、內用），未來也不排除與現有的外送平台合作，店家要選擇什麼通路，端看自己的營運狀況。

iCHEF強調自家公司以POS機起家，熟悉餐廳與店家的營業痛點，為此也設立15人客服團隊來處理每月約4,000件的電話跟線上諮詢；每月也有1,000次的到店服務，甚至還有解決餐廳各種營運困擾的「餐廳幫」。

未來也許有更多餐飲科技的出現，但iCHEF認為自己貼近餐廳，有能力被諮詢、做教學、在第一線服務，隨著平台接入更多元的服務，餐廳會員就能直接串接使用，iCHEF就能成為所有餐飲科技落地的最後一哩路。

不過他們隨之而來的挑戰，就是服務的餐廳數量必須有一定的規模。目前iCHEF有7,000家客戶，預計在2020年客戶數將達到1萬家。

責任編輯：陳映璇

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。