微波爐料理食譜、長途餐飲外送⋯⋯疫情下飲食產業出現哪些新商機?
微波爐料理食譜、長途餐飲外送⋯⋯疫情下飲食產業出現哪些新商機?

受到疫情影響,人們在家的時間變多,購買食物外送、自炊的機會也隨之增加。這次的全球疫情,除了推動餐飲外送平台蓬勃發展以外,更同時催生了一些炊煮、另類外送平台的誕生。飲食產業在疫情的衝擊之下,迎來了什麼樣的新面貌呢?

過去一年來,許多業者瞄準全球疫情發酵、人們待在家煮飯叫外送頻率變高的市場狀態,靠著自身的商品或服務,翻轉了一般大眾對食物烹飪、外送的想像。飲食產業,也因為有了這些公司的出現,變得更加多采多姿。

微波爐不只用來解凍、加熱,還能拿來做料理?

美亞廚具(Meyer Corporation)公司創辦人鄭建穗的女兒Steph Chen,於今年3月推出DTC直面消費者(Direct-to-Consumer)品牌Anyday,販售專門用來在微波爐中煮飯的玻璃盒。

Anyday dish
圖/ Anyday

她觀察到,許多主廚其實已經在利用「微波爐」這個又快速又方便的家電下廚,然而卻有高達85%的一般消費者不會利用微波爐烹煮新鮮食材,因此才打造了Anyday,希望讓一般消費者也能享受到微波爐烹飪的方便性。

微波爐這項家電用品雖然存在已久,但是大多是用來解凍或加熱食品,而大部分的冷凍食品往往被貼上「不健康」、「速食食物」的標籤,因此消費者也容易將「微波爐料理」,視為不健康的烹飪方式。

此外,由於微波爐的加熱原理是透過震動食物當中的水分子來提高溫度,如果只是單純把食物放進去加熱,會因為加熱過程中水氣蒸發,而獲得過乾、咬起來像橡膠般的食物。因此,若能有效鎖住加熱過程的水氣與控制蒸氣散發量,是有可能把微波爐作為煮飯器具的。

Anyday便是在這個想法下誕生的。藉由美亞廚具多年廚房器具開發經驗,Anyday的微波爐烹飪器具採用硼矽玻璃打造,就算承受劇烈溫度變化也不會輕易碎裂,碗蓋則是玻璃加上矽膠製的氣密封蓋,預防蓋子跳開,最後,蓋子上設計了一個釋放蒸氣的把手,讓使用者能控制碗內的蒸氣保存量。

消費者觀念成為決定性關鍵

Anyday提供4種容器大小,一款要價30至40美元(約新台幣900至1,200元),一次買4種款式的套裝選擇則是要價120美元(約新台幣3,600元)。

Anyday dish
圖/ Anyday

每一筆訂單,Anyday都會附上一本小手冊,帶領消費者了解微波爐煮食的溫度、時間,及如何調整微波爐的瓦數,並提供一些簡單食譜,讓消費者一買到商品,就能從一些快速又簡單的食譜開始著手料理。

在Anyday的網站上,他們更提供了微波爐料理食材指南、微波爐食譜,以及每道料理的加水量與微波爐瓦數設定建議——微波爐瓦數愈高,食材會更快被煮熟,但是如水波蛋等需要慢慢加熱的料理,就得用較低的瓦數加熱。

利用微波爐烹飪當然方便又省時,然而,若要有更多消費者接受Anyway的料理方式,就代表消費者得去改變他們的既有觀念,將微波爐視為與瓦斯爐、烤箱、電磁爐等廚房家電相同的烹飪器具,畢竟,這樣的觀念轉換並不容易。

「在疫情期間,我們被迫在廚房花上更多時間。在自己試作蛋糕、麵包後的體驗,很多人其實已經感到疲累、開始尋找更快速產出一餐的方式。」Steph Chen在與外媒Fast Company訪問中說道,「我想要展現的是,我們每個人的廚房中早就有這樣一個器具,可以幫你完成這個目標。」

住在美國西岸也能吃到東岸美食!長途餐飲外送萌芽

Goldbelly
圖/ Goldbelly

世界各國無論領土大小,多少都有各個城市或地區的特有美食,以美國為例,當地人到佛羅里達州會想吃墨西哥萊姆派,到紐約則想吃當地知名的貝果三明治。然而,疫情的爆發,使得這些依靠觀光客的餐廳美食收入大幅減少,幸好有美國外送服務Goldbelly的存在,在疫情期間拯救了這些餐廳。

Goldbelly創立於2013年,相較於UberEats、Tastemade那類點餐後1小時內送達的區域性餐飲外送服務,Goldbelly瞄準的是範圍遍及全美的餐飲外送,讓居住在西岸加州的居民,也能在短時間內享受東岸紐約的名勝美食。

這樣的長途運送,當然會有與其他一般外送平台不同的要求,舉例來說,冰淇淋得保持冷凍狀態,漢堡或三明治則得維持冷藏溫度,以保持食材新鮮。在物流方面,Goldbelly是與第三方物流公司合作徹夜運送,自己本身並不參與物流資源配置,此外,他們也不接受單人份訂單,只接較為大量的訂單(如一家8人聚會),以符合長途運送的經濟效益。

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對餐廳來說,就如其他外送平台一樣,每接一筆訂單,他們就得支付Goldbelly固定比率的金額;至於消費者方面,在Goldbelly下單預定之後,得等1天時間才會送到。

Goldbelly除了以冷凍、冷藏等方式提供已料理過的餐飲外,也提供餐廳自製的Meal Kit(餐點DIY配送箱),讓消費者在家也能簡單複製某地知名料理。

然而,不是每家餐廳都能透過Goldbelly提供食物,因為講求特別、當地特製,餐廳可以提出申請,但只有Goldbelly認可的「美國知名」或是「當地獨特」特質,才能上架Goldbelly平台販售。

food delivery
圖/ Jon Tyson on Unsplash

後疫情時代如何延續價值?

自疫情爆發一年來,Goldbelly平台上新增了400間餐廳、100萬名新用戶,年成長率高達300%。目前,Goldbelly在全美國50州擁有850間餐廳夥伴,並在2021年C輪融資中獲得1億美元投資,預計會用這筆資金持續投入技術與營運,讓新加入的大廚與餐廳更快速地上手平台。

「Goldbelly的商業模式給予餐廳一個新的機會,在打造新的收入來源的同時,也不會侵食到自己當地消費市場,此外,更能幫這些餐廳接觸到更多他們本來沒機會接觸的新客戶,擴展更多過去不可能的新機會。」Goldbelly創辦人與執行長Joe Ariel說道

當然,隨著疫情逐漸緩解,預計消費者會慢慢恢復旅行、餐廳飲食的步調,餐飲外送平台可能不再是生活重心,自家煮飯的頻率也或許會慢慢降低,然而,這些公司一定提供了某種程度的消價值,才能獲得市場的正面回饋。

在後疫情時代,他們該怎麼延續並轉換提供給消費者的價值,將會成為最大關鍵。但是,無論如何,他們的特殊市場定位,也必定成為未來推動飲食產業下一步創新的一份子。

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本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣、蕭閔云

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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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