疫情再起,餐飲創業者的下一步創新:雲端廚房會是解方嗎?
疫情再起,餐飲創業者的下一步創新:雲端廚房會是解方嗎?

疫情反撲、民眾自主封城且減少人與人的連結,確實讓餐飲業再度陷入危機,禁止內用更成了不少縣市政府的新規定;根據POS系統商公布的數據顯示,在政府宣佈三級警戒前後(5月15、16日),雙北營業額衰退幅度皆超過6成(台北市67%、新北市62%),影響程度可見一般。

不過危機就是轉機,其實自去年開始就有不少餐飲業思考轉型,透過經營外送模式拓展更多客源;只是,去年疫情尚未有這次「類封城」的困窘,仍可以線上、實體混合方式經營,今年雪上加霜少了實體內用服務,經營韌性更備受挑戰,如何維持營運也成了每個老闆頭痛的問題。

其實,我一直都提醒投入餐飲的創業者,傳統「實體內用」的經營模式,會受到人流限制而有經營上限。經營餐飲業不應該只是開餐廳,餐飲業應該從更全面的角度來衡量可以發展的創新營運模式、將效益最大化,避免將雞蛋都放在同一個籃子裡。因此,以下分享幾種餐飲業可以參考的操作模式跟大家分享。

外送

外送,是餐飲業相對於內用能創造的額外客流量來源。過去常見的是店家自己經營外送的訂單,像是熟悉的達美樂、Pizza Hut等速食業者,有自己的車隊滿足消費者外送的需求;而近年來foodpanda、UberEats等外送平台崛起,初期看似降低了餐飲業者跨足外送的門檻,確實這些平台最早僅是代工外送人力,但在獲取用戶眼球後,反倒能利用平台的集客力,讓餐飲業者觸及到更多潛在的消費者,不可小視。

雲端廚房

此外,另一種餐飲業的營運模式也正在醞釀中:「雲端廚房(Cloud Kitchen)」。乍聽之下可能「霧煞煞」,究竟什麼是雲端廚房?其實,簡單說,就是過去所稱「中央廚房」加上了現代的資訊系統。

以往的中央廚房因為欠缺了科技,通常只能進行B2B式的食品代工,但加上了現代的資訊系統,就可直接針對個人客戶個別提供餐點。最直接的差異,就是毛利率與知名度大增,雖然只是小小差異,但在商業模式與企業價值上,卻是翻天覆地的進步。

在雲端廚房模式上,實體店面並非必要,因此能選擇比較冷門的地點省下房租,也可在同個空間裡面繼續以中央廚房的概念,提供多個品牌共存。

因此我將雲端廚房粗分為兩種模式:一種是典型的無實體門市、純粹以提供外送服務為主;另一種則是前店後廠,綜合雲端廚房的優勢同時結合實體店面。

以日前才剛在多倫多證交所掛牌的新創企業Just Kitchen(JK)來看,我認為較接近第一種。其目前的合作夥伴包括鬍鬚張、大三元酒樓等知名品牌。這些餐廳將食譜提供給JK,由JK各地的衛星中央廚房協助完成出餐任務,在配合在地的外送平台業者,就能將美食送到各個角落的用戶。這樣的商業模式至少能有幾個價值:在餐廳打烊時,在家中或辦公室也能享用同樣的美食,除了能增加餐廳產品的銷量外,更能大大提昇餐廳的知名度。JK的營運模式未來要進軍海外市場,也不是不可能。

just kitchen
圖/ 官網

前店後廠的例子是旗下擁有TGI Fridays、Texas Roadhouse德州鮮切牛排等連鎖餐廳的北軒餐飲集團,其股東集資成立了軒饌廚坊,在內科不僅租下空間打造店面提供消費者餐飲體驗,更將其同店後端的廚房作為雲端廚房的據點,提供B2C、B2B等不同商業模式需求,把餐飲產品效益最大化。這種作法雖非創舉,但關鍵在於它融入適當的自有或Saas資訊系統後,就能做出差異化服務,創造全新價值。

小結

仔細看,在這些商業模式裡面,必然不脫「資訊系統」的角色。從解決消費者滿足食慾的痛點角度出發,就是餐飲創業,但它未必需要自行烹調餐點。結合既有製餐服務與科技,透過優化顧客的用餐體驗,創造出新的價值,自然能由其中收到適當的報酬。

舉例來說,現在餐廳競爭激烈,外送成了存活下來的能量,以外送平台來說,他們就是掌握了「最後一哩路」的優勢,這同時也發展出了不同的服務項目,像是與超商合作、專件快送等服務,讓「餐飲創業」的UberEat不再只是單純提供餐飲。而更新的雲端廚房模式,目前看來雖然仍在需與外送平台合作的基礎上,但未來是否會相互跨足併吞也不無可能。其他國內inLine、iChef、Just Kitchen等新創企業,也都是適當的「餐飲創業」範例,非常值得研究。

當然,上述不論是餐飲業的經營模式,或是外送平台提供的服務,都有必須符合的相關法規,但我提出這四種新經營模式,無非是希望能讓有心投入餐飲的創業者,可以思考更多營運模式的創新方式:「做餐飲業未必需要做餐廳」。

創業者要謹記的,就是不要忘記永遠保持彈性與韌性,才能在混沌的局勢中隨時調整戰略、迎接成功未來。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #餐飲市場
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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