電器大廠也搶攻最後一哩路!Panasonic推包裹箱,解決無人在家收貨困境
電器大廠也搶攻最後一哩路!Panasonic推包裹箱,解決無人在家收貨困境

近來網上購物風氣盛行,無論是電商、超商或物流業者無不積極部署「最後一哩路」,但到了關鍵的「收包裹」步驟,多少還是會因為無管理員、時間搭不上等原因,無形中增加不少時間成本。

為此,日本松下電機(Panasonic)日前發表了一款名為「Pakemo」的包裹箱,可直接裝在家門口,讓外送人員能輕鬆遞交包裹,取出則需要主人的密碼鎖。「易入難出」的設計降低了人力、交通成本,未來不需擔心無人在家沒人收貨的問題。

網購崛起,包裹數量激增

一般中小型郵件,郵差、快遞人員可以直接投遞至信箱,不過大型郵件或包裹則需面對面簽收,然而當外送員與收貨者時間對不上,對雙方而言都是困擾。為此,Panasonic推出一款名為「Pakemo」的快遞接收箱,希望能解決獨戶住宅的收件問題,節省兩邊耗費的時間成本。

Panasonic_Pakemo
圖/ Panasonic

負責Panasonic住宅系統事業部商品開發的原望指出,現今郵件的數量正在減少,包裹數量則逆勢成長,最主要原因就是電商崛起。根據2019年日本經濟產業部的調查,電商B2C的規模已達到19.4兆日圓,相較前一年的18兆日圓成長了7.65%,B2B的規模更是達到353兆日圓,較前一年的344.2兆日圓成長了2.5%。

隨著消費行為逐漸轉往線上,收件的便利性也愈來愈重要。大部分的電商網站和二手商品平台,允許產品用大郵件或小包裹方式投遞,提高運輸時的便利性。

包裹遞交便利性成關鍵

目前在日本最常使用的包裹裝箱是日本郵政提供的「郵政包裹專用箱」(長24公分、寬17公分、厚度7公分),然而,現市面上的郵箱,厚度多為3至3.5公分,並不符合「郵政包裹專用箱」的厚度標準,因此Pakemo將投入口設計成長邊33公分、厚度7.4公分,讓郵政包裹能輕鬆投入。

Panasonic_Pakemo
圖/ Panasonic

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而設計上,Pakemo的翻蓋可開啟80度,內部擋板設計讓物品「易進難出」。快遞員只要打開Pakemo頂部的蓋子就能投入包裹,消費者則必續解鎖電子密碼,才能將Pakemo內的物品取出。Pakemo目前設計成能安裝在門牆、外牆和門柱上。

有趣的是,根據Panasonic在2020年對858位消費者做的調查報告指出,有70%的人表示,他們即使在家,也希望避免與外送人員面對面接觸。不過,也有70%的消費者對Pakemo這種包裹箱有疑慮,包含擔心貨沒有正確投遞、送錯貨等問題,因此讓雙方更方便的同時,如何取得消費者信任,是Pakemo最大的目標。

鎖定客群,找到Pakemo的消費輪廓

Panasonic目前將客群放在新宅和改建的屋子上,除了便利性外,也主打可避免與外送員的面對面接觸。

以往,Panasonic也有販售長寬高分別為39公分、15公分及45公分等多種規格的大型宅配箱,2020年的販售業績與前一年相比有雙倍成長。它採用的方式是外送人員將物品放入空箱後,按反鎖鍵關起以來確保物品安全。不過這樣宅配箱只能「一次限定」,也不是所有家庭都有空間放置,才讓Panasonic轉而開發Pakemo。從過往宅配箱的經驗,原望希望Pakemo能進一步通過減少配送趟數,解決物流、勞動調配等問題。

Panasonic_Pakemo
圖/ Panasonic

Pakemo除了單獨販售,Panasonic也串聯自家的門牌、智慧電鈴、門口照明等同捆包販售,Panasonic內部預估,適合安裝Pakemo的戶數約有700萬間,而這也是他們現階段努力的目標。

台灣「最後一哩路」仍有許多問題待克服

至於台灣現階段最後一哩路的布局,除了宅配送到家,還有超商取貨、中華郵政「i郵箱」等也都是常見的選項,然而仍有需多問題仍待克服。

首先,貨品大小的限制仍是一大課題,無論是超商或「i郵箱」,都仍無法接受體積過大的包裹,目前超商是採用長寬高三者合計必須小於105公分的限制,而在「i郵箱」最大的尺寸也限制長寬高分別為34、27、47公分;另外,台灣人很愛網購美食,不過目前無論冷藏或冷凍宅配依舊發展緩慢,現階段只有7-ELEVEN有推出「冷凍交貨便」的服務。

7-ELEVEN 冷凍交貨便。
圖/ 統一超商

除此之外,若真的克服技術問題,可以家家戶戶的門口都有箱子能夠收穫,要如何解決簽收困難也必須克服。日本Panasonic有一款收貨箱,消費者能直接把印章嵌入箱內,外送員只要一按就能蓋章,然而這樣的取貨模式,該如何讓台灣的消費者接受,也是一大難題。

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本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣、錢玉紘

關鍵字: #Panasonic #外送
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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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