全聯、Uber Eats聯手推24小時生鮮外送,2022年拓展50間門市
全聯、Uber Eats聯手推24小時生鮮外送,2022年拓展50間門市
2021.12.16 | 新零售

12月16日更新:全聯2022年生鮮外送目標

全聯上架Uber Eats即將滿週年,16日分享成績單,目前214間全聯門市提供外送服務,平台上全聯訂單成長4倍、活躍用戶數成長3倍。2022年,全聯預計外送服務拓展到270家門市,並攜手Uber Eats推24小時生鮮外送服務,目標年底前先以大台北地區為主的7間門市為主,明年起陸續拓展至全台50間門市做24小時外送。

全聯推24小時外送服務,主要在全聯門市採取「前店後倉」形式,設立24小時的小時達專門店(僅接外送訂單,不服務實體店客人),消費者可以透過Uber Eats、全聯PX GO平台下單,由Uber Eats外送員、全球快遞負責配送。

目前全聯在Uber Eats線上商品數也持續拓展,目前總品項數已超過2,500支,包含生鮮農產品、冷藏冷凍食品、民生用品,且實體門市推外送服務,帶動單店業績成長2~3倍。

從Uber Eats大數據發現,全聯在Uber Eats線上最熱門的品類排行依序為:蔬果、冷藏乳飲、飲料沖泡、糖果零食,以及火鍋專區;蔬菜和水果佔據各地區的前三名,而南部消費者愛買水果勝過於蔬菜。為觸及更多民眾,更宣布全聯先生邱彥翔擔任Uber Eats生鮮雜貨外送品牌大使。

10月25日:全聯小時達外送擴大24小時營業

全聯25日宣布展開「小時達專賣店」24小時營運測試,配送範圍從3KM延長到5KM,初期以雙北為核心,年底將拓增至10家門市,明年將持續拓展至全台。

全聯「小時達」上線不到一年,成績表現亮眼。根據官方數據,小時達與Uber Eats雙平台自今年初上線至今,客單價成長4成、訂單量成長6成,回購率更超過7成以上。

在營運方面,全聯以社區生鮮雜物倉儲中心為概念,透過「前店後倉」模式,日前在大安延吉門市開設全台首間24小時營運的「小時達專門店」,採「前店後倉」模式集中線上精選的2,000餘商品,包含生鮮蔬果、冷凍食品、常溫食品、雜貨家用等,由專人、專責、專區處理,讓店員專門處理線上訂單,避免與實體賣場作業互相干擾,並以低成本、低坪數的展店方式,拓點進駐空白商圈。

全聯「小時達專門店」目前已展開「大安延吉」、「內湖明湖」、「南港中研」、「中和中安」4家門市,預計年底前增至10間,明年將持續拓展至全台,全聯計畫以「小時達專門店」模式,讓更多消費者享受全時段外送服務,而初期為鼓勵消費者使用,全聯也推出夜間特有專屬8折優惠。

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全聯「小時達」外送邁向24小時營業,夜間限時滿599元享8折優惠。
圖/ 全聯

以下為7月20日全文

連鎖超市龍頭全聯,去年10月27日上線「PXGo!全聯線上購」App,推出分批取貨、箱購等功能低調切入電商市場,直到今年1月初透過PXGo!小時達、UberEats雙平台,主打1小時將生鮮雜貨送到家,才發揮全聯{{{實體電商}}}的優勢,如今生鮮雜貨外送帶來初步成效,PXGo!會員數從原本50萬將突破100萬,更預計8月底將在雙北設立PXGo!小時達專門店,提升外送的營運效率。

主導PXGo!電商的全聯總經理室協理初貴民接受《數位時代》專訪表示,今年疫情升三級警戒後,帶動全聯PXGo!小時達服務,營業額成長122%、客單價成長40%、訂單量成長60%,目前PXGo!過半業績來自小時達服務,貢獻度相當高。

然而,實體電商的問題也被放大檢視。舉例來說,門市人員須協助揀貨,當訂單變多,門市揀貨時間連累了配送效率;其次有揀缺率問題,也就是消費者下單商品後,門市卻沒有揀到商品,是抱怨最多的客訴。待專門店成立後,以上兩個問題都能被解決,甚至還能提升線上宅配服務時間。

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全聯佈局生鮮雜貨外送帶來初步成效,半年後PX Go!會員數從50萬將突破100萬。
圖/ 全聯

疫情下外送平台關半個月,全聯將推「小時達專門店」改善營運效率

5月16日當天,也就是雙北升三級警戒隔天,「當時網路訂單爆發成長,但揀貨員幾乎走不動,因為貨架擠滿了人潮。」初貴民回憶疫情升三級警戒後,民眾擔憂封城斷糧,各大賣場瞬間湧入大量人潮的狀況,並表示小時達訂單也比平常來得大。

加上賣場缺貨率高,消費者想要的商品幾乎被搶購一空,賣場補貨速度卻難以趕上消費者購買頻率,連帶全聯外送平台也從5月中停到5月底,足足停了半個月的時間,顯示疫情當前,全聯仍以服務線下門市來客為主。

但以服務線上顧客為主的小時達,在疫情不能出門的時刻,平台竟關了半個月時間,實在說不過去。促使全聯原定成立的小時達專門店計畫,被疫情提前實現,最快8月底推出。

所謂專門店,全聯初步規劃在較大的門市的「後倉」設立揀貨專區,集中擺放外送服務近2,000個品項;或是考慮承租倉庫,設立小時達專門店,專門提供外送服務、不服務門市顧客,其服務時段從目前10:00至20:30再延長。

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初貴民表示,受到疫情影響,全聯原定成立的小時達專門店計畫被提前實現,最快8月底推出。
圖/ 蔡仁譯攝

初貴民認為成立專門店可優化營運,第一員工在固定區域揀貨、揀貨動線變短,提升配送速度;再者降低揀缺率,過往賣場裡,品項數眾多容易揀錯,甚至線上、線下顧客共同搶商品問題。

其實設置專門店的想法不算新穎,例如外送平台foodpanda早已推出自營的「虛擬超市」,同樣透過在城市內設立倉庫據點,再由外送員把商品送到家。

全聯則從實體門市切入,採取「前店後倉」模式,這也可以理解近年全聯門市有越開越大的跡象,其全台綿密的據點,「距離近」就是最大優勢,更可以透過先前累積的線上數據,調整外送商品結構,以符合消費者所需。

這種做法在中國又被稱為「前置倉」,例如中國生鮮電商叮咚買菜,就把倉庫設置在靠近消費者的地方,做到30分鐘的配送速度,增加配送效率。

生鮮電商是趨勢,外送平台從送餐切入生鮮雜貨

不過對全聯而言,做生鮮雜貨外送目前仍是「做一單賠一單」的情況,初貴民表示,實體門市做線上服務,必須額外承擔揀貨、配送、退貨等成本,但從另一個角度來看,這也是一種服務,擴大戰場與商圈,他認為生鮮電商需求,將來是穩定且快速成長的趨勢。

疫情下,UberEats的商品結構也在改變中,「消費者不可能一天到晚叫外送,也開始自己在家煮飯,」初貴民提到,以往UberEats平台300萬用戶都是叫外食,現在慢慢轉入生鮮雜貨外送,全聯上架後正好補足這塊的需求。

全聯補貨
初貴民提到,UberEats平台300萬用戶過去都是購買外食,現在慢慢轉入食品雜貨市場,全聯上架後正好補足這塊的需求。
圖/ 全聯提供

他不諱言,foodpanda推自營虛擬超市,未來UberEats也可能自己開,即便全聯、家樂福等賣場在平台上開店,外送平台還是可能經營自己的超市,「最終大家都會一起競爭。」

未來,生鮮電商市場只會越來越競爭,從中國的發展歷程就看得出來。初貴民舉例,中國生鮮雜貨平台「京東到家」,與超市業者合作,打開App附近所有超市都在架上,超市無論線上、線下都面臨競爭;外送平台美團也已從美食外送跨足生鮮雜貨市場,在中國,外送生鮮蔬果早已是相當稀鬆平常的事。

反觀全聯,自2008年起投入經營生鮮事業,已砸上百億元在北中南建置生鮮處理中心建立穩固基礎,接著投入生鮮電商也順理成章,透過實體店出貨,大幅減少庫存、報廢率的問題。

由於全聯整體營收規模大,生鮮電商還處於發展階段,營收占比仍低,未來仍會持續推動門市導入外送服務,從目前160多家,年底上看200家。

經過半年多的練功,如今全聯門市導入的意願度也提高,初貴民透露,之前到中南部訪視,很多台中門市積極想加入小時達服務,他們認為有了外送服務,可增加門市的營業額與競爭力,從數據來看,平均單店業績增加1至3成。目前全聯外送服務已完成全台佈點,未來千家門市導入外送只是早晚的事。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #外送服務 #全聯
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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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