切個水果,為何要比照「半導體廠規格」?揭密全聯、全家水果盒的生產基地
切個水果,為何要比照「半導體廠規格」?揭密全聯、全家水果盒的生產基地

不到 2 個小時的採訪,福和生鮮農產董事長邱進福接到 2 通電話,其中一通是福和的設備廠商——日本知名冷鏈設備品牌前川 MAYEKAWA 公司的社長特助來電,想幫他把水果銷到日本去。

從設備廠主動引薦生意,就知道這家農產公司本事不小。1971 年成立,福和已有 50 年歷史。2004 年從水果批發商轉入截切水果領域,如今已是國內最大的生鮮蔬果加工廠,全家、7-11 和全聯的鮮切水果盒都由他們提供,同時也供應新鮮水果給好市多、家樂福和大潤發,等於全台各大量販和零售通路都是他的客戶,2022 年集團營收超過 20 億元。

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福和跟零售通路配合超過 30 年,邱進福很有自信地說:「從來沒有遇到客戶抱怨或砍單,這些你都可以打聽!」問及做生意的訣竅,他說沒什麼技巧,就是把誠信放在第一位,「我不會占你便宜,也不會賺暴利。」

引進日本全自動催熟設備,確保消費者吃到水果的最佳風味

允諾給通路商的品質,福和從不打折扣,甚至自我要求,做到領先業界的水準。2021 年土城廠房完工,邱進福加碼投資 20 億升級設備,包括提升蔬果截切室的衛生等級,過去只通過台灣的 CAS 生鮮截切水果認證,新廠則取得 FSSC22000 國際食品安全驗證,「 進去截切室要全身消毒,跟半導體廠一樣,我們領先全台灣(水果加工廠)導入最先進的設備,為消費者食安嚴格把關!

此外,更向日本取經熟成技術,引進全自動控溫溼度的催熟設備。福和研發組副理賴昭宇解釋,為了方便運送和保存,水果會在未成熟時被採摘下來,所以供應商必須控制水果的熟度,才能確保消費者在最佳賞味期吃到。

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福和生鮮董事長邱進福。
圖/ 侯俊偉攝影

賴昭宇說,業界多採用電土跟酒精來催熟水果,並倚賴人工經驗判斷水果的熟度變化。福和透過 AI 偵測艙內狀況,自動調控乙烯、二氧化碳、氧氣濃度及溫濕度等 5 種關鍵催熟要素,再透過歷史數據中分析出每種水果特定之催熟條件,讓同個倉庫的水果熟度一致,不僅確保品質穩定,還能降低人力負擔。

訪談時正值釋迦產季,邱進福提到不下 10 次的鳳梨釋迦。他直言,2021 年中國政府對台灣水果禁出口的衝擊很大,「每年銷大陸的釋迦是 1400 個貨櫃,那個量很驚人,農民準備收成卻沒得賣,一年心血就沒了。」

要求品質的同時也體恤農民,為禁出口令迅速切入冷凍食品

2021 年 9 月中國政府禁止台灣鳳梨釋迦出口,農委會緊急找各大生鮮業者商議,能否在 12 月釋迦產季來臨前,將釋迦冷凍加工變成食品,延長保存期限。簡單來說,福和得在短短 3 個月內從冷藏截切水果領域,轉入冷凍食品領域。

為了確保釋迦的果香不會因冷凍而散失,團隊測試了數款冷凍機台,最後挑選一台要價 3000 萬、可做到 -80 度的急速冷凍(IQF)設備。邱進福表示,業界多半用 -20 度、-40 度的設備,「跟 -80 度的比差很多,-20 度水果的冰晶很粗,像在吃『枝仔冰』,-80 度的冰晶很細,吃起來比哈根達斯還好吃!」

邱進福二話不說馬上投資, 2021 年底整粒、切丁的冷凍釋迦就銷往新加坡、澳洲,隔年再銷日本,「出來的產品很讚,今(2022)年再訂 2台!」儘管目前營收以鮮果包裝和截切水果為主,但因應新鮮水果的檢疫出口日趨嚴格,福和未來會提高冷凍水果加工出口的比例。

不只貨源多元、品質穩定,更懂如何包裝水果增加賣相

掌握貨源則是福和的另一大優勢。全家是福和 2004 年轉入截切水果領域後,最早合作的超商之一,至今合作已超過 15 年。全家生鮮現做調理部部長林鴻成說:「他們對產地很熟悉,知道哪個農友、產地的水果品質最好,而且價格合理。」

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福和生鮮每月與各通路商開會,針對節氣和話題水果提案、討論銷售策略,並依據水果特性提出包材建議,易出水的水果用不透明的盒裝,不易出水的蘋果、芭樂則以透明杯裝,維持水果的賣相,提升銷量。
圖/ 全家便利商店

創業早期在台北中央市場批發水果時,邱進福就對水果品質很要求,「我知道農民很辛苦,所以不斷教育他們要走產銷履歷、分級包裝,聽我的話,水果都賣得很好,銷路都沒有問題。」

在兼顧品質及農民生計之下,機會主動叩門。1989 年萬客隆來台展店,「看我的貨源比較多、品質控管好,選我當供應商。」開啟了日後與其他零售通路合作的契機,數十年來的批發經驗,也讓邱進福累積不少的產地人脈,台灣許多高品質的農產品,像燕巢農會的「燕之巢」品牌芭樂、美濃農會「月光山」品牌木瓜,皆與福和洽談授權及聯合促銷活動。

「每年各農會都會比賽,第一名就是我指定要的農民。我知道哪些班的品質好,平常有空就去產地跟他們交流。」邱進福表示,雙方合作採長期「議約交易」合作,水果由產地直送加工廠,全程保持冷鏈運送,維持鮮度。

林鴻成表示,福和不僅知道如何取得貨源,還會依水果特性給予包裝建議。舉例來說,哈密瓜、火龍果等易出水的水果,會用不透明的盒裝;不易出水的蘋果、芭樂則以透明杯裝,水果賣相會比較好。不只是美觀,也要將便利性納入考量,有籽的水果,像是釋迦,就用有蓋子的透明盒裝,消費者享用水果時,就能用蓋子來裝水果籽。

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年近 70 歲的邱進福,雖然已經逐步將業務移轉給兒子,但他依然保持學習的心,疫情之前,每年都會到日本、德國去看食品展,吸收新資訊,「冷凍設備就是看展看到的。」

外界看來,福和對於投資毫不手軟——耗費全年營收打造新廠房,還花了近 1 億元買設備、踏入才剛萌芽的冷凍加工領域。但邱進福卻認為,這是循序漸進的計畫。

2004 年引進整套的截切水果設備,是在通路客源穩固下嘗試;2021 年則是穩坐截切水果龍頭,才轉入冷凍加工市場。新廠房則是 5 年多前就規畫、購地,預估年營收規模可達 40 億才放膽投資,「眼光要看遠一點,先辛苦一點,只要把品質顧好,客戶就會慢慢成長。」

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邱進福

1953 年生,華南高級商業職業學校畢業,曾任台北市青果商業同業公會理事長、中華民國青果商業聯合會榮譽理事長、台北農產運銷股份有限公司常務董事,現任福和生鮮農產公司董事長及總統府國策顧問。

福和生鮮農產

創立時間 | 1971年 營  收 | 超過20億(2022年) 營運項目 | 水果進出口貿易、各通路農產品供應、截切水果盒供應、水果加工品代工與研發。

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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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