淘寶8/2起「滿人民幣99元」免運!如何操作?退款/貨怎麼做?懶人包一次看
淘寶8/2起「滿人民幣99元」免運!如何操作?退款/貨怎麼做?懶人包一次看

阿里巴巴旗下淘天集團,近日推出淘寶(Taobao)「全球大服飾包郵計劃」,第一階段包括台灣、新加坡、馬來西亞、韓國、香港、澳門等,只要下單滿人民幣99元(約448元新台幣、不含運費)即可免運,第二階段實施期間為年底,將從亞洲拓展至澳洲,之後逐步實現全球包郵。

台灣部分,預計8月2日上午10:00加入全球大服飾包郵計劃,淘寶在台灣市場首度推出「 淘寶PLUS 」包郵專區服務,台灣消費者只要在平台上選擇標註「淘寶PLUS」的標籤商品,皆可享受「滿99人民幣包郵、本地退貨首次免費及台灣本地專屬客服」等服務。

《數位時代》整理免運服務規則、退換貨、爭議問題等相關消費者須知,供讀者參考:

台灣包郵計劃|跨境滿額免運條件是什麼?怎麼操作?

有許多台灣人喜歡在淘寶購物,這次淘寶推出台灣包郵計劃,讓台灣地區可享有更高額運費補貼和免運費服務,跨境段物流服務將由阿里巴巴旗下物流子公司菜鳥提供。

也就是說,8月2日起,不用再為了湊運費而合併集運,條件是實付金額(不含運費)必須要滿人民幣99元(約448元新台幣)。

操作方式是: 第一步: 打開手機淘寶App,將地區切換到「台灣」。 第二步: 在平台上選擇標註「淘寶PLUS」的標籤商品,加入購物車(支持跨店或同店)合併下單,且收貨地址在台灣地區。 第三步: 選擇「官方集運-海運快遞」方式運輸,或選擇「官方直郵海運」方式運輸。 第四步: 檢查實付金額(不含運費)是否滿人民幣99元,即可享受跨境段免合單操作且免跨境段運費的優惠。

為歡慶台灣市場上線「淘寶全球大服飾包郵計畫」,淘寶8月2日當天將加碼推出「服飾專屬優惠券」,消費者可至淘寶首頁「服飾包郵專區」領取人民幣滿249元折抵50元的優惠券,此外,在8月3日前搭配衝奧季的促銷活動,全平台可另外享有人民幣滿300元折抵40元的優惠。

網路購物
有許多台灣人喜歡在淘寶購物,這次淘寶推出台灣包郵計劃,讓台灣地區可享有更高額運費補貼和免運費服務。
圖/ Pixabay

台灣包郵計劃|有退貨需求怎麼辦?

淘寶網解釋,若因「台灣包郵計劃」下的訂單引起的爭議,按照《淘寶平台爭議處理規則》 、 《天貓規則》要求進行處理。

不過,以下情況可按下述特殊要求另行處理: 商品在中國段運輸途中,如出現因消費者原因導致的退貨退款,商品退回商家所產生的物流費用,由消費者承擔;如因商家原因導致的退貨退款,商品退回的物流費用,由商家承擔。

台灣包郵計劃|「本地退」是什麼?該怎麼辦理?

商品必須有「本地退」標籤

淘寶網說明,若台灣地區消費者下單購買的商品同時帶有「本地退」標識,當消費者收到貨後有退貨需求,在退貨申請被同意後,消費者可將該商品退至指定的台灣地區退貨地址。

服務有效期限:收貨後的15天內

本地退服務有效期為:本地退服務從買家收貨當日(以物流記錄中的簽收時間為準)起,至交易確認收貨後的15天內有效(確認收貨包含消費者自行確認收貨及訂單超時確認收貨)。

3種情況不適用本地退服務

不符合本地退的退款/退貨情況有:假冒品牌、空包裹、發/漏發。但消費者仍可在訂單上正常發起售後需求,商家和平台會依據核實後的情況處理。

「本地退」保障品類及要求詳見本地退服務規範,具體請見 本地退消費者須知

台灣包郵計劃|清關、申報手續誰來辦?失敗了怎麼辦?損失由誰承擔?

淘寶指出,若貨物在台灣入境需要辦理相關進口清關、申報手續,則消費者同意授權菜鳥以消費者名義完成相關清關、申報手續。 如因消費者資訊錯誤導致清關失敗、貨品無法送達消費者處等情形,由此產生的相關損失由消費者自行承擔

淘寶也提醒台灣消費者要注意以下三點:

(1)因目的地在貨物稅號歸類、稅費起徵金額與清關代理均不盡相同,可能會收取不同的清關費用,具體金額以清關代理的稅單為准。判 斷是否超過稅費起徵金額的完稅價格是指,包含商品與運費總額的實際交易價格,並非僅指商品價值

(2)進口台灣的稅費起徵金額目前是新台幣(下同)2,000元,自同一寄件人,同一到達日寄交同一收件人,在兩件以上者,合併計算完稅價格。且同一收件人於半年度(指每年1月至6月及7月至12月)內進口2000元以下郵包物品的免稅規定放行超過6次的,仍應課稅。

具體請見👉 財政部稅務入口網

(3)台灣海關嚴格落實清關實名認證,提醒會員,儘快至關務署實名認證APP(EZ WAY易利委)完成手機綁定。具體請見👉 財政部關務署

天貓淘寶海外台灣總經理劉慧娟分享,「台灣消費者在買跨境商品時,最在意的就是物流便利性和運費成本,所以淘寶去年雙11前推出了『淘寶PLUS』包郵商品專區,除了基本的滿額包郵方案,還進一步附加提供本地退貨首次免費與本地專屬客服等升級版體驗服務,來解決台灣消費者在意的跨境購物痛點,且此專區的包郵門檻經過數次調降,現在也已降到99元人民幣(約450元台幣),一般消費者都能輕鬆享受包郵服務的水平。」

劉慧娟進一步說明,「選擇豐富、風格多樣、性價比高的服飾類別,一直是台灣消費者來淘寶採購的人氣品類,這次台灣上線『淘寶全球大服飾包郵計畫』,增加了涵蓋18個品類總計1,000萬件人氣服飾新品選擇,目的就是讓台灣消費者在滿99元人民幣包郵、本地退貨首次免費與本地客服的升級版服務基礎上,進一步滿足台灣不同世代、不同穿衣風格的服飾類商品選擇。」

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #淘寶 #電商
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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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