第二季慘虧900億、門市營收掉4成，星巴克憑什麼「樂觀」看待下半年？|數位時代 BusinessNext

單店銷售掉4成，但星巴克樂觀看好業績復甦

星巴克公佈的第二季（4月至6月）財報中，營收為42.2億美元，較去年同期衰退38%，不過高於外界預期的40.7億美元；每股盈餘則為-46美分，高於估計的-59美分。

就如星巴克6月的警告，這個季度咖啡巨頭虧損達31億美元（約新台幣907億元），全球單店營收下滑40%，交易次數暴跌51%，不過平均單人消費金額卻反而上漲了23%。疫情在美國爆發3、4月期間，星巴克關閉了當地大多數門市，部份門市則暫停內用僅提供外帶及外送服務。

若以地區而言，美國門市單店營收下滑達41%，相對地由於疫情在中國已經趨緩，星巴克的第二大市場單店營收僅下滑19%。

雖然從數字上來看，星巴克第二季毫無疑問遭遇了嚴重衰退，但他們對業績的復甦充滿信心，樂觀認為倘若沒有進一步的疫情或其他經濟動盪，中國及美國的單店營收在今年第四季或明年第一季便會大幅回升。

星巴克財務長派翠克．格萊斯莫（Pat Grismer）表示，「在完全復原前我們還有很長一段路要走，但考量到品牌實力以及我們制定的促銷與提高利潤計畫，我們相當樂觀。」

改變咖啡師工作時段、推出專攻外帶快取店，星巴克怎麼在新常態下重新振作？

對於每天平均喝上3杯咖啡的美國人來說，如野火般肆虐的疫情，不僅改變了他們的生活，也改變他們喝咖啡的習慣，而星巴克也正努力探索新常態下，咖啡品牌將何去何從。

例如疫情期間裡，他們發現忠實客戶消費的咖啡變少了，獎勵會員人數較去年同期下滑約5%。前陣子，他們宣佈將開放會員透過信用卡、現金、PayPal等多種支付管道付款，雖然累積的點數只會有使用禮品卡儲值付款的一半。

星巴克行銷長布蘭迪．布魯爾（Brady Brewer）指出，更多的付款方式一直是客戶的要求，為了在疫情下籌備推出這項功能，他們付出了不少努力。

執行長凱文．強森（Kevin Johnson）則透露，疫情下民眾購買咖啡的時間也有所變化，在早晨通勤時段購買咖啡的民眾顯著減少，他們發現有些人不是不買咖啡，只是延後至稍晚的上午時段甚至下午購買，星巴克因此調整了咖啡師的工作時段。

且為了因應防疫期間的需求，星巴克還加快了快取店（Pickup）的推出腳步，這是一種僅供外帶，沒有內用座位的迷你門市，用戶須先透過App線上預訂，然後到店領取咖啡。

雖然疫情導致星巴克營收大跌，第二季他們在全球推出了130間新門市。先前預告第二季度虧損時，星巴克曾宣佈將在未來18個月內關閉北美400家門市，並開設300家專攻外帶服務的新門市，快取店就將是新門市中的主力。

面對疫情的下半場，星巴克已經摩拳擦掌，準備好在新常態下重新迎接顧客，星巴克透露，7月的單店營收已經超越去年，預計整個2020財年平均單店營收衰退約會在12%至17%之間。

「最糟糕的時刻已經過去。」格萊斯莫說。

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。