foodpanda砸千萬加碼保險，外送員24小時有保障！步行、單車也適用|數位時代 BusinessNext

讓外送員24小時有保障！foodpanda砸千萬加碼保險，步行、單車都適用

foodpanda宣布砸千萬替旗下外送員保險，只要在職，就算不是上線值班時間也受保障。另外，步行、單車外送員也同樣在保險範圍內。

foodpanda外送員保險福利擴大，只要在職就有24h保險

目前，foodpanda在全台累積了上萬名外送夥伴，其中20~39歲佔8成為最大宗。另外，男性比例佔8成，但女性夥伴數量與2019年相比，已經成長2成。「女性比例增加，代表外送環境越來越安心、安全，讓每個族群都願意加入」，foodpanda營運總監余岳勳這樣認為。

根據交通部統計處數據，一般用路人平均每日騎乘機車51.1分鐘，而不論是在週末或是平日，foodpanda外送夥伴的單日平均上線時間皆為3.5小時，超出一般用路人3倍左右。

因此，為了讓外送夥伴更安心，提供更安全的就業環境，foodpanda與國泰產險合作，提供全時段保險。也就是說從外送夥伴到職的第一天開始，一直到離職之前，一天24小時之中即便不是在上線值班時間，也依然受到保險保障。其中包含意外傷害致失能死亡最高200萬新台幣、意外傷害醫療險實支實付型最高3萬元，並且保費全額由foodpanda支付。

事實上，從今年初開始，foodpanda就與國泰產險合作，提供外送夥伴符合「台北市外送平台業者管理自治條例」規範的團體傷害保險保障。在這一波調整之後，foodpanda外送夥伴的意外事故身故失能保險額度與2019年相比提升至200萬元，且增加實支實付型及日額支付型項目。

而在此之前，保險範圍也僅止於外送員上線的時間，現在的「外送夥伴360安心計畫」則提供外送員全時段的保險，每天上線接一單跟上線八小時皆獲得相同保障。

單車、步行福利等同機車外送員，AI加值保障接單量

這一次foodpanda承諾的24小時全時段保險，不僅保障了最廣大的機車外送員，也包含了旗下的單車、步行外送員，提供相同的保險保障。

從去年10月開始，foodpanda開始在台北市開始招募單車、步行外送員，今年4月進一步加入了台中地區，目前在這兩個區域累積了上百位外送員。

余岳勳以香港為例，「我們都知道香港是一個在山坡上的城市，所以在某些地區，步行比單車、機車方便很多，因此在香港步行外送佔了4成。」不過，目前在台北、台中兩個區域，步行加上單車外送單數，依然都不到10%。

foodpanda現在就利用人工智慧（AI）為系統加值，確保各種模式外送員的接單量。余岳勳觀察，「目前透過機車、單車、步行的每小時平均運送量相差不遠，我們要確保不管什麼模式都有穩定收入。」

展望未來，余岳勳認為，步行與單車外送的發展，依然得照現實狀況考量來推廣，目前沒有設定發展目標。不過，隨著環保意識的興起，他認為在台灣步行與單車外送員的數量一定會再提升。

責任編輯：錢玉紘

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。」

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。