台灣電商物流產業烽火漫天,一張圖看各大玩家競爭版圖
台灣電商物流產業烽火漫天,一張圖看各大玩家競爭版圖

2020年當台灣大部份產業都因COVID-19疫情影響而陷入沉寂的當下,電商物流產業卻迎來了五穀豐登的產業盛世:2020年5月, momo 成立貨運子公司「富昇物流」,成為台灣第2個以電商之姿自建配送隊伍的大型集團。7月momo進一步宣布與全家便利商店展開合作,推出生鮮電商低溫店取服務、同時也將myfone門市取貨服務全面升級為24小時快速取貨;2020年6月迎來成立20周年的 PChome ,也宣布將電商物流做為下一個關鍵戰略目標,大舉承租倉儲空間達4.5萬坪的中華郵政物流園區物流中心,同時瞄準跨境電商市場的成長潛力,7月正式上線整合商流、物流、金流的跨境PChomeSEA銷售服務。

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圖/ 未來流通研究所

除了電商集團外,以線下銷售為營運主力的實體零售企業也全力參戰: 7-ELEVEN 針對微型社群電商賣家推出的「賣貨便」服務,2020年3月正式突破100萬服務人次、並於6月份將國際交貨便服務正式擴大至7個海外國家以及離島地區,同時與智慧開店平台SHOPLINE合作,除了在台灣境內提供超取服務外,進一步提供橫跨星馬港3地、近3,000間海外7-ELEVEN門市的跨境取貨服務; 全家便利店 也在6月宣布推出電商開店平台,並持續擴大店內低溫存儲空間,強化做為低溫商品最後一哩取貨的戰略角色。台灣強大的便利商店系統強勢進化,已成為電商物流鏈中的關鍵基礎設施。

此外, Uber Eats、foodpanda 等原本專注於餐食外送服務的新創品牌,亦立基於極富彈性的配送車隊與資訊科技應用經驗,與大量品牌商、實體零售企業合作,2020年陸續切入都會短距快速配送的電商物流戰場。

不過,就在熱火朝天的景況下,2020年4月來自英國的deliveroo宣布撤出台灣市場,6月份掌櫃智慧生活亦決定暫停營運,先後退出關鍵最後一哩的兵家必爭之地。不難看出台灣電商物流領域已成為競爭強度極高的企業戰場,不僅大型集團拉高資本投注力量以創造規模經濟,擁有豐沛科技創新能量的新創企業也積極參戰,共同形塑出烽火漫天的台灣電商物流產業競爭地圖。

未來流通研究所團隊爬取了海內外機構投資人、媒體報導、研究機構及產業領導團隊相關產業論述進行分析,繪製台灣「電商物流產業競爭地圖」,並歸納出關鍵趨勢及數據解析與大家分享。

電子商務成為拉動台灣城市配送產業發展火車頭

過去10年間,台灣零售產業版圖快速向線上移動,電子商務成為台灣零售產業最強成長通路。步入高齡少子化社會後,台灣整體零售業產值規模成長幅度相對限縮,近五年成長幅度均在5%以下。2020年第一季受到COVID-19疫情帶來的影響,更是陷入微幅衰退。與此相對的則是強勢挺進的電商產業成長曲線。2019年台灣電商產值約新台幣2,078億元,年成長9.7%,2020年Q1成長率更拉高至16.6%,創下2011年以來的新高,與整體零售業的成長差距正不斷拉開。

零售電商產值比較
圖/ 未來流通研究所

從3C設備、家用品等高度標準化商品、到生鮮食材、進口商品等多元特殊品項,線上通路銷售佔比正在全面快速攀升,電子商務在台灣零售市場的存在感不斷增強,高速成長的同時也迎來了結構性轉變:標準品電商產業已走向成熟,獨特的經營型態與創新服務模式成為電商企業的下一道護城河,而做為橋接線上通路與消費者之間不可或缺的支援服務,物流宅配業者被賦予的功能與重要性也正在同步提升。

不過,台灣勞動人口規模不斷縮減,快速、廉宜且高品質的物流服務已成為稀缺資源,因此許多電商與實體零售企業紛紛將關鍵戰場轉移至物流領域,展開入股併購、策略結盟、甚至是以重資本模式切入自建。我們可以看到,高速奔跑的電商市場,不僅為物流產業帶來難得的成長際遇,更引入了豐富的資金、人材與大量先進技術應用,塑造出與過去截然不同的產業風貌,電子商務產業正成為拉動台灣城市配送產業發展的火車頭。

宅配晉身台灣物流產業最強成長業別,但電商委外配送費用占比降至近年新低

台灣宅配服務業營業額近10年CAGR(稱:複合年均成長率)高達12%,成長幅度在各項陸運關聯次產業中最為顯著,同時也是台灣少數連續多年擁有兩位數成長力道的服務業態,正是這項趨勢讓越來越多的物流企業著手將大量資源與營運重心轉向電商物流最後一哩配送戰場。

例如B2B貨運起家的新竹物流,近年已將電商宅配業務比例大幅拉高至50%,2017年併購全速配物流後推出自營的新瑞宅配品牌,投入機車宅配與小物配送市場,瞄準的就是都會地區小型電商包裹的快速配送商機;2020年6月新竹物流進一步與日本佐川急便合資成立新瑞佐川,希望搶進日本、東南亞等跨境電商物流市場。

同樣由B2B領域出發的嘉里大榮,也在併購超峰快遞後推出專營台灣當日快遞、跨境電商物流與都會機車快遞的嘉里快遞品牌。而原本即專注於宅配服務的統一速達、台灣宅配通則採取強化營運投資、構建企業合作網絡等策略鞏固市佔優勢,例如擴充配送車隊、導入新型態技術、跨足多元服務(如宅配通切入美食外送市場)等。

台灣宅配成為最強成長通路
圖/ 未來流通研究所

不過,在宅配業營收一路挺進的同期間,我們也觀測到自2016年開始,電商委外配送費用率持續下滑,2019年甚至降至近年新低(3.0%)。主因除了宅配物流費用走勢相對穩定外,大型電商集團近兩年積極展開自建配送布局,著手降低委外配送比例也是相當關鍵的因素。雖然2018年開始台灣宅配運費陸續調漲,帶動2019年整體產值大幅度攀升,但由於電子商務成長率仍相對較高,加上大型集團持續加快自建配送腳步,因此委外配送費用率仍持續下滑,不過幅度已相對縮減。

電商委外配送費用率降低
圖/ 未來流通研究所

電商物流重資本模式進場,集團競爭趨勢逐步成形

與全球產業趨勢相同,台灣大型零售與電商集團亦紛紛布局自營物流服務,集團化的競爭態勢逐步成形。2018年PChome展開內部第三次物流革命,成立100%持股子公司網家速配,提供宅配運輸服務,成為台灣第一家跨足末端物流配送的電商集團,電商自建物流的重資本模式至此正式進入台灣。如今網家速配已能夠承載網家20%的訂單規模,且比例仍在持續提升。而2020年5月才正式成立的富昇物流,搭配大量自建衛星倉,現階段也已經能夠負擔momo約10%的訂單量。不過,若與Amazon對照可以看到,2019年Amazon自營配送比例高達48%,顯然台灣電商物流自建配送比例未來還有相當大的成長空間。

此外,超商取貨系統也已發展成為台灣電商物流中獨樹一格的集團競爭戰場,以統一超、全家為首的兩大領先企業積極挹注資源,將超商體系背後的物流倉儲資源結合龐大的實體門市優勢,以門店為核心,搭配高彈性配送服務,全力搶進電商短鏈配送市場,成功樹立起具備強烈台灣特色的店寄店取體系。例如統一超做為博客來24HR取貨據點、全家搭配GOGOX於台北地區推出店到店當日配服務等各種創新服務模式。台灣地狹人稠的高密集城市化特色,加上便利商店集團綿密的實體網絡優勢基礎,為電商物流架構出覆蓋廣泛的最後一哩快速配送與多元取貨服務,已成為台灣相當鮮明的產業優勢。

薪資與運費支出比例大幅攀升,勞動力不足課題成為隱憂

快遞宅配業支出結構
圖/ 未來流通研究所

拆解近兩年宅配快遞業者成本結構可以看到,運費支出與薪資津貼為快遞業者最大的兩項營運支出項目。2018年運費支出占比達41%,為各項支出中規模最大的項目,且仍舊在持續上升,顯示業者外包比例高,除企業間水平合作外,聘僱大量外包人員也是主要原因之一。值得注意的是,相對於2017年,2018年各項支出中,攀升幅度最大的項目為薪資津貼,由25%上揚至33%,不難看出宅配快遞產業整體人事成本正不斷提高。根據國發會統計,台灣社會將持續維持高齡少子化趨勢,工作年齡人口規模自2015年達最高峰後開始下降,預估人口紅利將於2027年消失。對於高度仰賴勞動力創造企業報酬的電商物流產業而言,勢必將成為短期內需要面臨的課題。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:未來流通研究所

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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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