人事流動率太高!全自動化的餐飲科技,會是經營者追求的終極目標嗎?
人事流動率太高!全自動化的餐飲科技,會是經營者追求的終極目標嗎?

「智慧煮麵機、智慧咖啡機、智慧茶飲機」這些全自動化的智慧型機器,在日常生活中出現比例越來越高,也逐步取代人力、提供口味標準化、品質一致的食物或飲料。從經營者的角度來看,最在意的或許是採購機器的費用與人力成本之間的效益評估;對消費者而言,最大挑戰或許是「人」的溫度難以割捨。

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主打智慧茶飲機的智飲科技,在歷經多年的產品開發與市場探索之後,開始調整產品思維,從追求完全自動化到趨向務實。智飲科技董事長葉棋揚表示,6~7年前注意到工業4.0的趨勢,心想服務業也應該進入4.0的世代,3年前第一個投入智慧茶飲機的市場,希望把工廠無人化的概念導入到服務業,但卻發現市場推展上遭遇一些很關鍵的問題。

首先,為了追求全自動化的目標,一台機器可能動輒要好幾百萬,這對小本投資的餐飲業來說投入金額太高;其次,全自動化的流程未必適合服務業,例如要插單時就無法處理,而且如果全部都由機器代勞,消費者也會覺得缺乏人的溫度。

葉棋揚強調,自動化不應淪為口號,重點要放在能解決店家的痛點,協助餐飲業產業升級,因此,他們自行經營茶飲店、歷經多時摸索後,發現應該鎖定重複性高的中段工作環節,並以合理的價格推出自動化機台,讓店家可以解決人力流動率高、培訓時間長等痛點。

8~15秒就能自動完成一杯茶飲調製

智飲科技推出的智慧茶飲機,外觀像是一台冰箱,內置有冰箱、冰槽、果糖機、攪拌機,最多可接15條管線,只要先行輸入品項及配方,透過15吋觸控螢幕進行操作,除了固態原料(如珍珠)需要人工操作外,其他程序只要一鍵即可完成,約8~15秒就能完成一杯茶飲,至少可以省去一位調茶員工的人力,培訓時間則可從至少兩週縮短為最多兩天。

此外,這台機器還有智慧提示、遠端更新、維修服務、數據分析等功能,只要茶飲達到低液味時,就會自動提示要準備煮茶及補茶,另外可掌握茶飲用量數據,可進行熱門時段及熱門品項的分析,而包括茶飲品項、配方比例皆可客製化。

新進員工「一鍵出餐」照樣行

無獨有偶,獵豹移動近期也推出首款全自動現調飲品機「豹甜蜜」,只要自行置杯、加入冰塊後,設定甜度、容量即可自行調做茶飲,省去人工量杯、搖茶的時間,約15~30秒即可自動現調各式飲品,比起人工出杯的速度45~60秒,至少可節省一半時間,而且省去員工培訓的時間,新進員工無須教學也可一鍵出餐,並有自動清潔管理的功能。

獵豹移動AI推廣部商務總監呂偉強表示,這台飲品機的口味、物料、配方均可客製化,如果店家需要飲品選單及原料供應商也可協助,可支援4G及WiFi連線,透過雲端管理工具,可隨時掌握原物料庫存及飲品銷售狀況,提供數據分析。

該機台已在台灣及美國銷售,其中以飯店、餐廳、宵夜攤、展覽等詢問度最高,美國則有飯店將其改造為全自動調酒機,後續也將增加外接管線、支援行動支付等功能。

開啟全自動銷售新商業模式

除了智慧茶飲機以外,包括智慧啤酒機、智慧咖啡機也積極搶市,但除了節省人力成本的訴求外,也都紛紛探索可能的創新商業模式。由智活開發的智慧啤酒機,主打「0.1坪的酒水吧」,其採用支付後自動出酒的模式,讓消費者DIY自行完成,店家不用耗費人力也無須經手金錢。

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智活的智慧啤酒機(圖中)於2019年國際連鎖秋季加盟展亮相,獲得大量訂單
圖/ FC未來商務

這台智慧啤酒機採用一體成形,桶酒及氣瓶均置於機器內,降低管線造成之風險,並可透過物聯網控制出酒量及泡沫量,目前在台灣已有40幾個據點,包括熱炒店、餐廳、夜市及酒吧在內。其開放合作經營夥伴參與投資,由公司、場域方及經營夥伴一起分潤,經營夥伴支付權利金後,可針對特定店家場域的營業額進行分潤。

由隆美麥國際開發的Touch Cafe智慧研磨咖啡機,則是主打從豆到杯的精品咖啡,一鍵即可完成,其與咖啡師一起研發,將咖啡師的手沖技法記錄在雲端,透過精確測量與參數設定,掌握每一環節的標準化,還原咖啡的研磨與手沖技法,彷彿喝到如同大師親臨沖煮的極品咖啡,一台機器可製作18款冰熱品項,出杯速度約55~120秒。

這台智慧研磨咖啡機所佔空間約0.16坪,適用於飯店、餐飲、百貨、辦公室、健身房、學校、公共空間、無人商店等環境,除了現金付款外,也支援悠遊卡、Line Pay、Apple Pay等多元電子支付系統,可完全做到全自動銷售,另可透過遠端操控及即時分析數據;除了銷售咖啡飲品外,也可透過43吋螢幕收取廣告收益。

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責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:FC未來商務

FC未來商務,專注未來新商務應用、轉型思維與創新體驗,並結合沙龍分享、展會發表,協助產業找到面對未來的轉型關鍵解方,並連結創新資源。

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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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