【觀點】今晚,我想來點⋯送餐機器人!Cubot ONE距離「取代外送員」還有多遠?
【觀點】今晚,我想來點⋯送餐機器人!Cubot ONE距離「取代外送員」還有多遠?

「今晚,我想來點⋯」,相信這句廣告詞大家都很熟悉,加上滿街跑的Uber Eats和foodpanda,充分見證台灣對外送的巨大需求。

在勞動力普遍缺乏的今天,外送公司善巧地運用網路的觸及力量成功召喚出深藏民間的廣大人力,順勢展開新的商業模式。但就像地球的礦產一樣,人力也是珍貴的稀有財,總有枯竭的一天,這會不會又是機器人上場救援的時刻呢?但外送工作需要上街頭,走入社區、學校、或是公司,機器人真有能力勝任嗎?

其實這已經是進行式了!甚至是在台灣發生。近期,由工研院打造、全台首位機器人外送員Cubot ONE ,於今年三月正式進駐到高雄軟體園區超商,提供外送服務,顧客只要透過手機下單,它就會經由自行規劃的路線,找到所在的大樓,再坐上電梯,將你期待的咖啡、點心送到眼前,依據目的地的遠近,全程大約需要10~15分鐘,目前送貨地點僅限於園區內部。

新聞照三、工研院攜手統一超商及foodomo外送平台,於高雄軟體園區試營運Cubot ONE機器人外
工研院攜手統一超商及foodomo外送平台,於高雄軟體園區試營運Cubot ONE機器人。
圖/ 7-ELEVEN提供

當然這比不上人類外送員的風馳電掣、上山下海,但Cubot在戶內外活動的本事一併具全,轉彎、上下坡都難不倒它,遇到障礙物或是行人也能自主閃避,已然展現出自主送餐的潛力!

延伸閱讀:熊貓有對手了!全台第一個機器人外送員Cubot ONE,會避開人潮、還會叫電梯

以Cubot為例,看看外送機器人是怎麼做到的?

Cubot的本體其實是被稱為AMR (Autonomous Mobile Robot)的自主式移動機器人,相較於它的前身「自動導引車」(AGV,Automatic Guided Vehicle),由於需要依靠佈建在現場可供偵測的元件加以導引,一般較適用於工廠等環境較為固定的場域。

相對地,Cubot內建有導航地圖,也擁有視覺感測器,能夠根據所遇到的突發狀況動態調整路徑、閃避障礙物,足以應付外送過程中來自室內外環境的不確定因素,即使如此,為了安全考量,中控中心還是會全程監控,甚至在必要時藉由遠端操作的方式介入,也因此園區必須提供較為穩定的5G通訊環境,這也是當前引進機器人所需要付出的代價。

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Cubot要導入需要克服不少環境挑戰。
圖/ Ministry of Economics Affairs

除了上述功能外,它還擁有一項相當自豪的特色,那就是會自己搭電梯,但因為Cubot並沒有類似人手的裝置,因此需要與電梯系統先建立起連線,再經由無線通訊啟動。

對於現有的大樓來說,這樣的改裝得耗費額外的成本,難免形成推廣上的阻力,如果想讓Cubot也能像人一樣採取按鈕方式,AMR就要再加裝上機器手臂,升級為被稱做移動式機械手臂的AMIR (Autonomous Mobile Industrialized Robot)。

事實上,工研院機械所的團隊已經開發出名為MARS的此類型系統,它搭配有高解系度的影像設備,採用國際通用的ROS機器人作業系統,用來整合移動平台與機械手臂的行動。

然而功能提升,價格當然也會升高,對於超商的外送服務來說,這就會是成本端的考量。也因此,在機器人變得更強大、低廉之前,有個易於工作的環境會是它們能否存活的關鍵。比方說,目前機器人的行動能力還是不如人類,那道路就不要有太多的高低起伏,也不要任意放置物品占用無障礙斜坡等等,另一方面,人的配合也很重要,機器人會搭電梯已經是很不錯的功能了,也許就考慮不要硬和它搶搭了!同時,各種維持機器人正常運作的通訊、控制、電源設備等也都要一一到位。

園區裡還算簡單,機器人能到戶外送餐嗎?

高雄軟體園區畢竟是個半開放式的場域,那外送機器人有可能面對更真槍實彈的考驗嗎?根據數位時代在去年五月Uber Eats將導入無人送餐模式,由機器人送餐成新選項的這篇報導,仰賴人力資源起家、位居美國的Uber Eats早就投入於自動化外送機器人的研發,目標就是讓它能在一般的街頭上執行勤務。

現階段分為短程與長程的服務,短程方面是讓機器人行進於市區間具有人行道的區域,如果是長程外送,那就得用上自駕車實地開上馬路,這兩者也可相互搭配,透過長短程彼此串接成為更加完整的配送網,未來如果能再徵召到無人機的加入,來個陸空連線,前景更是無可限量。

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Uber Eats 和Serve Robotics 合作,使用人行道機器人提供短距離、非接觸式送貨服務。

在機器人科幻電影《機械公敵》中,呈現出一個人與機器人共存的未來世界,裡面有著形形色色的機器人提供我們各式各樣的服務,這樣的願景也許並不那麼遙遠,街頭上奔馳的外送機器人就像是個預告,而Amazon的送貨機器人更是早從2019年起,至今已經配送了數以萬計個包裹,除了大公司之外,可別低估民間的實力,在台灣,就算是尋常的麵館,偶而也可以看到機器人出來送餐、收拾碗盤,一點也沒有違和感,依此形勢,在不久的將來,我們還真有機會看到科幻的夢想成真!

延伸閱讀:餐飲業大缺工,連鎖火鍋千葉、鼎泰豐用送餐機器人除了填補人力還有哪些好處?

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #無人機 #外送
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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