觀點|材料不綠、訂單再見!資源循環雙法還不夠痛,台灣企業的循環轉型為何做不大?
觀點|材料不綠、訂單再見!資源循環雙法還不夠痛,台灣企業的循環轉型為何做不大?

在不久的將來,如果一家台灣電子廠接不到訂單,原因可能不是技術落後,也不是價格太高,而是材料不夠「綠」。這不是假設,是正在發生的現實。

當蘋果(Apple)要求供應鏈提高再生材料比例、揭露產品碳足跡;BMW與福斯汽車(Volkswagen)將再生材料納入供應商條件;歐盟碳邊境調整機制(CBAM)即將對高碳產品課徵邊境碳稅。企業面對的問題,早已從要不要做環保,轉變為更直接的生存問題:做或不做,決定你還在不在市場裡。

「垃圾負債」改寫訂單門檻,材料成新戰場

2026年聯合國第31屆氣候峰會(COP31)主辦國土耳其最近釋出一個訊號:下屆氣候大會已將廢棄物管理列為首要課題之一。掩埋場產生的甲烷被列為優先減量對象,代表氣候行動正從能源端,延伸到產品的整個生命週期。這個轉變,看似宏觀,其實已經直接影響企業決策。

過去,垃圾是需要處理的環境負擔;現在,廢棄物開始被計價、納入碳排規範,甚至決定產品能不能進入市場。回收系統正在轉化為成本系統,而廢棄物正在轉化為企業所需負擔的碳負債。

對台灣企業來說,這場變化不是來自政策,而是來自客戶。蘋果要求供應鏈使用再生鋁與再生塑膠,代表台灣機殼廠與電子組裝廠也必須調整材料與製程,才能符合減碳與循環經濟要求。一旦跟不上,影響的不是毛利,是訂單本身。

這種壓力已在台灣產業鏈具體顯現。日月光投控(ASE)近年將循環材料與碳管理納入核心策略,不只是回應法規,更是直接對應國際客戶要求。

在汽車供應鏈中,BMW與福斯對材料來源與再生比例的要求,同樣迫使供應商重新設計產品與採購策略。這些案例說明了一件事:材料逐漸成為供應鏈的篩選機制。再生材料不再是加分項,而是進入市場的必要門票。

回到台灣,最近推出的資源循環雙法方向正確,但真正的問題在於:企業似乎感受不到「不改會痛」。

這種落差來自幾個結構盲點:首先是循環政策與碳政策之間尚缺乏連動,再生材料的使用無法反映在企業成本結構中;其次,再生材料市場本身不成熟,例如台塑在推動再生塑膠應用時,仍面臨品質與來源穩定性的挑戰;最後,中央與地方的制度執行落差,也讓企業難以建立穩定的再利用供應鏈。

這些因素造成的結果是:企業知道方向,但做不出投資決策;願意嘗試,卻不敢擴大規模。

延伸閱讀:「5年後還在不在」才是客戶在乎的!天能綠電手握341億度電,日月光、美光都是它的客戶

沙盒難解的產業題:信任與標準

這次修法提出的「創新實驗沙盒」確實降低了企業嘗試門檻,但效果恐怕有限。企業投資看的是長期穩定性,不是短期可行性。沙盒可以讓個案成立,卻無法保證供應鏈持續運作。

以鋼鐵業為例,中鋼已投入低碳製程與廢鋼利用,但轉型仍受制於再生材料供應與制度不確定性。反觀土耳其與印度鋼廠,在CBAM壓力下快速提高廢鋼比例,對它們來說,廢鋼不只是原料,而是降低碳成本的關鍵。

綜上所述,如果制度只停在個案審查,而非標準化與規模化,企業轉型就會陷入「可以做,但做不大」的困境。對企業來說,再生材料最大的問題不是價格,而是風險。材料品質穩不穩定?來源怎麼追溯?是否符合國際規範?出問題如何界定責任?

遠東新世紀(FENC)能把再生聚酯(rPET)打入Nike與Adidas供應鏈,關鍵不在政策補助,而是完整的回收與品質控管體系,並發展出「從回收瓶到再生聚酯(Bottle-to-Fiber)」綠色供應鏈模式。反觀雀巢(Nestlé)在全球推動再生塑膠轉型時,則面臨供應不足與品質不一的同樣困境。這些案例在在說明了:沒有標準,就沒有市場。

台灣企業策略也開始轉變:中鋼把再生材料當成降低碳成本的工具;日月光投控將循環經濟納入供應鏈管理;遠東新世紀透過再生材料切入國際品牌市場。競爭焦點,逐漸從製造效率轉向材料策略。循環經濟,不再只是成本,而是競爭力。

台灣擁有完整的供應鏈體系,這是優勢,也是壓力。差異在於制度能不能跟上市場:政策若只停留在鼓勵層次,企業只能被動承受國際規範;一旦建立清晰的價格訊號與市場標準,台灣就有機會成為高科技循環供應鏈的重要節點。關鍵在3件事:讓再生材料有成本優勢、建立可被信任的品質標準,以及確保供應鏈的可取得性。

未來的環境政策,不再只是補助或宣示,而是直接影響市場規則。企業改變,不是因為政策方向正確,而是因為不改會被淘汰。COP31已經揭示了一個趨勢:廢棄物正在被轉化為可計價的碳。對企業而言,這代表一個更直接的問題:如果材料不夠綠,還能不能做生意?

延伸閱讀:黃仁勳點名下一家兆元公司:Marvell是誰?台灣概念股有哪些?懶人包一次看!

責任編輯:陳祈安

往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓