一次性包材OUT!麥當勞、家樂福、聯合利⋯⋯這些大品牌都做了什麼?
一次性包材OUT!麥當勞、家樂福、聯合利⋯⋯這些大品牌都做了什麼?

歐美零售業這幾年紛紛開始導入可重複使用的商品包裝,無論是品牌商、零售製造商或是第三方供應商,都群聚激盪可重複使用包裝的實踐應用,甚至想出最懶的回收方式,期望藉此改變消費者使用行為,以減少一次性包裝垃圾。這些再利用包裝系統有哪些創新,讓歐美零售品牌紛紛投入其中呢?

你我每天經手多少只使用一次的商品包裝?除了速食店漢堡紙盒、便當店食盒與塑膠蓋、飲料店杯子、塑膠封膜等食物包裝以外,還有牙膏、洗髮乳、洗衣精、洗碗精等生活用品瓶罐,通常也是只使用一次就被丟掉,即使購買補充包,仍避免不了一次性包材。

無論是否回收,一次性包材都已成為嚴峻的垃圾處理問題。正如回收特殊材料的知名公司TerraCycle 執行長Tom Szaky的說法:「雖然回收的習慣非常重要,但是它並不會解決製造垃圾、浪費資源的根本問題。」

目前,TerraCycle正經手全球最大的供應鏈海洋塑膠清理計畫之一,但即使他們努力清運,每日落進海洋的垃圾量依然沒有減少。因此,TerraCycle攜手其他擁有相同理念的夥伴,成立了「Loop」這間公司,希望從根源來減少垃圾製造的問題。

用最「懶」的方式回收

2019年Loop問世,並和寶僑(Procter & Gamble)、雀巢(Nestle)、百事公司(PepsiCo)及聯合利華(Unilever)等大型零售品牌合作,花了一年以上來開發新型產品包裝與回收平台,讓消費者可以用最「懶」的方式回收這些產品包裝,提供再次使用的機會。

要求消費者自己將瓶罐洗淨,再帶回店裡裝取新內容物,還不夠直覺、不夠方便,Loop為懶人消費者提供了一種更無後顧之憂的回收方式。參與其包裝再使用計畫的消費者能到Loop網站上以額外押金購買特殊包裝產品,使用完畢後,只要像丟垃圾一樣丟到隨附的紙箱就好,不必清洗、分類,就如平常丟垃圾的習慣一樣,比回收垃圾還簡單。

當回收紙箱裝滿之後,消費者能到Loop網站點選「到府回收」,就會有物流人員來回收紙箱,並交還給生產品牌清洗、填裝新內容物,供下個消費者購買使用,同時也會即時退還押金。

這些可重複使用的包裝材料,都是以使用次數超過100次為目標設計而成,產品也是以市面價格販售。物流方面,Loop則是與UPS合作,在每日定期送貨的物流人員路程上,加上回收紙箱的停靠點,就能在消耗最少資源的前提下完成物品回收。

Loop
圖/ Facebook/Loop

根據TerraCycle計算,雖然包裝瓶罐的再利用,較一次性使用包材多了一段回收的運送路程,但對環境的負面影響卻能減少50至75%。

「對製造商來說,這個包裝所有權的轉換,把包裝生產的意義從『成本』,轉變成了『資產』。」Tom Szaky指出,廠商將不會再想著要製造最低成本的包裝,反之,能把包裝的耐久度、產品保鮮度、外觀美感等因素放到優先地位。

麥當勞、漢堡王與多國零售商都攜手參與

自 Loop 的平台問世兩年多以來,他們的理念與平台不僅獲得消費者認可,更吸引愈來愈多零售商參與。

包含美國最大超市連鎖商Kroger、英國大型連鎖超市Tesco、法國零售賣場家樂福(Carrefour)、日本零售商Aeon等,都已經導入Loop的平台與解決方案;預計將陸續參與計劃的則有美國連鎖藥房Walgreens、化妝品零售商Ulta Beauty以及澳洲連鎖超市Woolworth。此外,如麥當勞、漢堡王與加拿大最大速食業者Tim Horton’s,也都開始導入Loop的系統。

以Kroger舉例,他們先在波特蘭的25間Fred Meyer店面導入,消費者購買Loop特殊包裝的商品時,得先支付押金,當他們把包裝帶回超市時就能取回押金。Loop在超市的不遠處建立了回收瓶罐分類區,再依目的地把包裝寄回給生產商,清潔與再利用。

Tesco連鎖超市他們則提供88種使用Loop可重複使用包裝的商品,包含可口可樂、Heinz番茄醬、Ecover清潔用品等,根據他們的計算,光是將10間實體店中的88種商品轉換成Loop系統,這些可重複使用包裝商品一年就能被重複利用超過250萬次。Tesco還特別更換店面顯示設計,讓消費者更輕易理解Loop的運作方式。

對Loop來說,最重要的是規模化,當愈來愈多品牌與零售商參與Loop的理念,就會有愈來愈多的消費者認識、參與這個新系統,如此一來,就能有愈來愈多的消費者習慣可望被改變,進而更大規模地減少一次性包裝使用。

物流一週一次集貨減少運送油耗

Nate Faust身為零售電商Jet的共同創辦人之一與前任營運長,在Jet被Walmart以33億美元併購、於Walmart短暫任職後出來創立了Olive,試圖改變零售電商一次性包裝使用的問題。

Olive 運作方式
Olive 運作方式。
圖/ Olive

Olive與愛迪達(Adidas)、Anthropologie、Everlane、Hugo Boss、Outdoor Voices等多個衣飾品牌合作,將消費者在多家零售商購買的商品包裹集中成一週份量,以回收材料再製的箱子寄送給消費者。Olive會負責處理那些一次性紙箱與相關包裝,消費者則可以利用這個Olive箱子處理退貨需求。

當消費者註冊Olive後,只要安裝Olive的Chrome瀏覽器擴充功能,就能如往常在這些衣飾零售商購物一樣消費,Olive會為消費者收集一週的貨物,然後再一起寄送給消費者,以節省多次到點運送的油耗資源。Olive估計,只要將單次交付所運送的物品數量加倍,就能為每項產品降低約30%的碳足跡。

未來,Olive希望能夠密切的與零售商合作,減少整體寄送到Olive的一次性包裝材料。

星巴克建綠能實驗室店面

星巴克上海 Greener Stores
星巴克在上海開設北美外地一家 Greener Stores。
圖/ Starbucks Press Center

連鎖咖啡品牌星巴克(Starbucks),日前在上海開幕的新店面全面導入乾淨能源、再回收製材、再回收容器等,作為全球首次嘗試的綠能實驗室。

在這家星巴克裡,高達一半的內部裝潢建材為回收材料,包含從其他上海店面整修而回收再利用的門把、樓梯等,內部的吧檯,則直接設計成未來其他店面還能重新利用的模組吧台。

除此之外,所有的咖啡渣都會被回收或倒進廚餘,並全面以數位收據取代紙本,同時,咖啡師的圍裙則皆由回收塑膠製成。而常見的星巴克紙杯或塑膠杯在這間店面全都看不到,只有可再清洗利用的馬克杯或星巴克其他杯款,作為裝咖啡的容器。

星巴克上海 Greener Stores
圖/ Starbucks Press Center

這間上海的星巴克,已成為星巴克在北美以外的第一間Greener Store,整間店皆採用再生能源,並融入資源效率使用的店面設計來節省水與電力的消耗。

電商、食物外送主導的台灣市場?

隨著地球暖化、氣候變遷,減少碳足跡及減少資源消耗的消費者訴求也逐漸吹到了零售領域。雖然運送的紙箱、部分塑膠容器可以回收,但是整體製造的包裝耗材,有多少真正走進回收系統?不可否認的是,儘管商家採用可回收包材,仍有一大部分被丟進一般垃圾,然後被燒毀、被丟在路上、被丟進海裡。

歐美的許多零售商已經開始在可重複利用包裝上著手,希望有效減少一次性包裝的垃圾量,反觀目前電商蓬勃、外帶飲食受到喜愛的台灣日常,每天仍有大量一次性紙箱、塑膠包裝、紙袋被短暫使用後隨即丟棄,製造的大量垃圾,這些物流運送所產生的廢氣,則再被所有人吸入。

如果能有一些台灣零售商開始導入再利用包裝理念,我們的生活環境會不會被改善呢?

本文授權轉載自:FC未來商務

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責任編輯:傅珮晴

關鍵字: #綠能環保
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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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