精選解讀｜Robomart 的三美元革命：外送機器人如何重構品牌直通用戶的新零售戰爭
精選解讀｜Robomart 的三美元革命：外送機器人如何重構品牌直通用戶的新零售戰爭
自駕外送新勢力來襲，Uber Eats 正面迎戰「低價機器人革命」
InfoAI 編輯部
美國新創公司 Robomart 宣佈推出最新一代自駕外送機器人 RM5，強調「每趟三美元固定運費」並且無隱藏費用，正式對 Uber Eats、DoorDash 等主流外送平台發起低價挑戰。這個舉措不僅打破了消費者對高運費、平台抽成的慣性認知，更讓「品牌直通用戶」（Brand-to-Consumer, B2C2）模式躍上國際新零售產業的風口浪尖。
Robomart 不只是會跑的機器人，更是「移動品牌直營店」
Robomart 的定位並非傳統意義的外送車隊，而是一種結合自駕科技、O2O 模式與品牌數位經營的創新服務。消費者只要透過 App 點選產品，附近的 Robomart 機器人就會自動出發，直送商品到家門口。最具特色的是，品牌或零售商可直接入駐 Robomart 平台，自行決定商品、價格與促銷，不必再透過第三方外送平台付高額抽成。這種「品牌直通用戶」模式不僅讓價格更透明，品牌方也能第一手掌握消費數據並強化顧客經營。
三美元外送怎麼賺？自動化與規模經濟創造成本優勢
傳統外送平台收費通常包含 20%～30% 的平台抽成，加上浮動運費、服務費及小費，最終消費者實際支付金額經常高出商品本身不少。Robomart 的「每趟三美元固定費用」來自自動駕駛技術所帶來的人力成本下降、路線整合優化，以及機器人標準化生產與維運的規模經濟。官方宣稱這樣的運作可以將配送成本壓低約 70%，大幅超越傳統人力外送的效率。不過，目前尚未有公開的細項數據（如每台 RM5 製造、維護、電池成本等）。
RM5 機器人設計全解析：城市短程配送的專家
Robomart 最新推出的 RM5 機型，主打城市短程配送與多訂單服務。每台機器人具備 10 個獨立儲物箱（每箱最大可載 50 磅），總載重高達 500 磅，且內建加熱或冷藏裝置，確保食品或生鮮在運送過程中的新鮮度。一次充電最高續航約 180 公里，最大時速可達 40 公里／小時。消費者可利用 App 在家門口直接取貨，大幅提升便利性並縮短等待時間。
實測數據與消費者回饋：速度與滿意度雙領先
根據 Robomart 官網及相關媒體披露，在多輪付費試運營（pilot）下，機器人平均送達時間約 9-10 分鐘，顯著快於多數傳統外送平台。更值得注意的是，官網強調重複購買率高達 90%，顯示消費者對於低價、即時與便利性的高度認同。雖然目前尚未有大規模公開數據顯示其實際商業運營時的故障率、誤送、商品損壞比例，但溫控儲物箱的設計，有效緩解了部分消費者對於食品鮮度及品質的疑慮。用戶在社群和媒體上的反饋以正面為主，部分用戶仍關心取貨時段的彈性與個別場景下的配送誤差，但整體滿意度指標明顯優於初期預期。
Austin 以外的部署現況與數據挑戰
截至目前，Robomart 的正式商業部署仍以美國德州 Austin 為主，尚未有公開證據顯示已在洛杉磯、舊金山等其他主要城市進行大規模營運。雖然有部分合作夥伴與零售商在不同地區表達試運意願，但主力市場仍集中於 Austin。這與美國各州自駕車法規鬆綁程度、基礎設施成熟度，以及城市規模和物流場景的適配度高度相關，也反映了現階段自動駕駛外送要大規模複製、擴張尚有實際挑戰。
美國自駕外送法規：監管與市場普及的瓶頸
在法規層面，美國各州對於 Level-4 自動駕駛車輛的上路限制差異甚大。部分州（如加州、德州）對自駕配送持開放態度，允許在監控條件下進行商業化試營運，但對於無人監控、大規模運營仍有一定門檻，包括責任歸屬、保險、道路安全、車輛認證等要求。台灣則主要依賴「無人載具技術創新實驗條例」進行封閉／示範場域測試，距離商業普及仍有法規、基礎設施、保險、消費者認知等障礙。未來若希望在台灣推廣類似模式，必須解決交通法規、人力安全、城市空間規劃等多項政策挑戰。
中國自動配送機器人崛起：從場域試點到規模化 O2O
隨著外送產業的全球化競爭，中國市場在無人配送、外送機器人等領域同樣積極佈局，並產生多種不同於歐美的新零售自動化模式。與 Robomart 在美國城市公共道路直送用戶的「品牌直通用戶」策略不同，中國的自動配送發展路線，更偏重封閉或半開放場域的落地實驗，並從電商、校園與社區場景開始逐步擴展。
阿里巴巴「小螞蟻」自動送貨機器人
阿里巴巴旗下的「小螞蟻」（Xiaomanlv）自動送貨機器人，自 2020 年起開始在大學校園、社區及科技園區部署，累計配送量已超過 1,000 萬單。這些機器人多行駛於校園、住宅小區等路徑規劃相對簡單、行人與車輛流量較可控的空間。小螞蟻具備自主導航、避障、定點取件等功能，並能根據訂單自動分配路徑，支持日用品、外賣及包裹配送。這種模式能有效壓低配送人力成本，同時利用「場域密度」提升單位機器人運用效益。
京東（JD.com）無人配送車：大規模最後一公里實驗
電商巨頭京東則以無人配送車隊試行「最後一公里」配送，已在北京、西安、長沙等多個城市進行試點。這些自動車輛可載送數十份包裹或生鮮，透過 App、微信小程序等方式通知收件人定點取貨。京東強調，無人配送車可全天候運作，減少極端天候與人手短缺的風險，尤其在疫情期間展現高彈性與低人力需求。不同於 Robomart 主打消費者直接選購、品牌直營，京東模式更像電商自營物流的自動化延伸，重點在提升物流效率與降低高峰期配送壓力。
外送平台 Ele.me 與新創「白犀牛」：校園封閉場景為主
食品外送平台 Ele.me（餓了麼）則與新創 White Rhino 合作，於上海等地高校內推出無人配送車服務。這些機器人多集中於大學校園或園區場域，能自主避障、實時定位，並通過掃碼或 App 操控領取訂單。這類封閉場域的先行試點，降低了自動駕駛車輛在複雜城市交通中的風險，有利於提升用戶信心、驗證技術可靠性。
城市公共空間的物流自動化：便利商店自動補貨機器人
在深圳等城市，7-Eleven 便利商店、地鐵站點等也開始導入自動補貨機器人，這些機器人可自主搭乘電梯、穿越地鐵通道，協助門市日常補貨，減少人工搬運與夜間人手壓力。雖然不是典型的消費者外送，但此類應用顯示自動化機器人在城市公共設施、物流中樞的潛力。
中國方案對比 Robomart：異同與產業啟示
與 Robomart「品牌直營＋城市開放道路直送」模式相比，中國自動配送更聚焦於封閉、半封閉或高密度場域的運作，法規、交通安全及保險風險相對可控。這些案例多以降低單位配送成本、提升訂單密度、優化最後一公里效率為主，部分平台已經實現規模化商業應用。消費者對於自動配送的接受度逐步提升，尤其是校園、社區這類生活半徑明確、配送需求頻繁的場景。
然而，中國自動配送企業同樣面臨機器人製造與維運成本、法規適應、服務故障處理、用戶信任建立等挑戰。目前尚無「全國性統一外送自動化平台」能完全對標 Robomart 的 O2O 直營架構與低價固定費商業模型，但在場域測試、市場教育與物流技術上，提供了台灣與國際市場極具參考價值的發展經驗。
延伸觀察：
對台灣與亞洲市場而言，中國這些自動配送機器人實際落地的經驗，尤其在校園、社區、商辦等半開放空間的應用與監管沙盒政策，有助於未來台灣在推動類似方案時，採用「先場域試點、後城市擴大」的分階段策略，降低法規風險，加快產業升級。
台灣產業行動建議與未來展望
觀察台灣消費產業現場，建議企業主與管理層可從三大面向推動 AI Agents 導入：
優先盤點內部可自動化或高互動頻率的流程，從客服、會員經營、促銷推播等單一場景小規模試點，逐步累積數據與經驗。
強化跨部門協作與員工培訓，鼓勵團隊參與數位專案，提升對 AI 工具的接受度與創新應用能力。
需持續投資在地語言模型與文化調校，確保 AI Agents 在本地市場具備真正的服務理解力與信任基礎。
未來三大趨勢值得關注：
個人化 AI 助理將深入日常生活，成為消費者隨身的智慧助手。
中小企業導入 AI Agents 的門檻降低，推動產業普及化。
AI 服務的資安與個資保護標準同步提升，成為企業治理與產業政策的新焦點。
編輯觀點｜台灣消費產業 AI 升級的時代契機
AI Agents 已逐步成為推動消費產業升級的重要推手，為台灣企業帶來流程自動化、服務個人化與營運效率提升的多重效益。現階段，雖有超過七成企業表達導入 AI 技術的高度意願，但多數仍停留在局部應用，尚未實現全面整合與跨部門協作。最大挑戰來自系統整合、數位素養與組織文化轉型。
台灣產業的優勢在於快速響應市場與強大的服務彈性。只要善用這些特點，結合 AI 技術導入，台灣企業將有機會以人機協作的新標準，提升品牌競爭力，並打造兼顧效率與溫度的智慧服務新典範。
參考資料
Robomart unveils new delivery robot with $3 flat fee to challenge DoorDash, Uber Eats
https://techcrunch.com/2025/08/25/robomart-unveils-new-delivery-robot-with-3-flat-fee-to-challenge-doordash-uber-eats/
Experience Autonomous Retail – Robomart
https://robomart.ai/experience
InsideEVs: Robomart RM5 Autonomous On‑Demand Delivery Robot Revealed
https://insideevs.com/news/770078/robomart-rm5-autonomous-on-demand-delivery-robot
Alibaba's driverless robots make 10 million deliveries
https://www.alibabacloud.com/blog/alibabas-driverless-robots-make-10-million-deliveries_599057
JD.com's Autonomous Delivery Vehicles Are Going Mainstream
https://arxiv.org/abs/2001.08096
Ele.me partners with White Rhino for campus robot delivery
https://www.techinasia.com/news/ele-me-partners-with-white-rhino-for-campus-robot-delivery
Robots Deliver Groceries in China's Subways and Skyscrapers
https://www.mentalfloss.com/technology/robots/7-eleven-delivery-robots-use-subway-in-china
Autonomous Vehicle Statutes and Regulations Across the 50 States
https://www.bakerdonelson.com/autonomous-vehicle-statutes-and-regulations-across-the-50-states
FAQ｜關鍵問答
Q1: Robomart 外送機器人與傳統平台有什麼最大差異？
Robomart 透過自駕技術實現固定低價配送，消費者只需支付三美元運費，且品牌可直接經營、掌握數據，無須繳納高額平台抽成。相比之下，傳統平台則依賴人力外送與抽成機制，商家彈性較低，消費者則常面臨運費浮動與額外費用。Robomart 的創新點在於結合自動化、品牌直營與 O2O，提升用戶體驗並降低產業營運門檻。
Q2: 三美元外送模式為何可行？未來有利潤空間嗎？
Robomart 能將運費壓低到三美元，關鍵在於自動駕駛降低人力成本，加上路線整合、標準化維運帶來的規模經濟。品牌方也會支付平台入駐或推廣費用，多元化營收來源減少對單一運費的依賴。不過，目前缺乏完整公開的製造、維護、折舊成本數據，未來若規模化營運，是否能持續維持低價且有獲利，還需觀察實際運作成效與市場接受度。
Q3: Robomart 的模式在 Austin 以外城市有什麼發展？
目前 Robomart 主要在 Austin 進行商業部署，其他城市尚未見大規模落地案例。雖然公司官網及業界有傳聞其在不同區域有試運合作，但暫無公開報告詳列故障率、消費者滿意度等細項數據。此舉反映出新興自駕外送服務的市場複製還有實質挑戰，主要受制於地方政策、基礎設施與市場成熟度。
Q4: 美國與台灣在自駕外送法規上有什麼不同？
美國各州法規差異大，部分州開放 Level‑4 自駕配送車在有監控情況下試營運，但無人監控、商業規模化仍有限制，需滿足保險、責任、道路安全標準。台灣則主要透過「無人載具技術創新實驗條例」進行封閉場域測試，尚未允許全面商業應用。法規創新、配套建設與消費認知提升，將是兩地未來能否大規模導入的關鍵。
Q5: 中國的自動配送機器人與 Robomart 有哪些異同？
中國多數自動配送機器人專注於封閉場域（如校園、社區、科技園區、便利商店等），強調高密度、短距離、多訂單的高效運營。與 Robomart 強調品牌直營、城市公共道路直送消費者不同，中國方案在監管沙盒、場域試點上取得良好成效，對台灣與亞洲市場推動新零售自動化極具參考價值。未來如果法規與技術配套成熟，有機會推動更開放的 O2O 直營外送生態。
Q6: 消費者對機器人外送有什麼疑慮？取貨品質如何確保？
Robomart 採用分區儲物箱設計，每箱具備冷藏或加熱功能，以確保食品新鮮與安全。消費者取貨時需用 App 開啟指定儲物箱，過程簡便。目前官網稱有九成使用者重複購買，顯示滿意度高。但因尚未有大規模負面經驗數據，對於特殊場景的誤差、商品破損、配送延遲等問題，仍需隨運營規模擴大而進一步觀察。
Q7: 台灣零售與外送產業如何因應這波變革？
台灣可從 Robomart 及中國自動配送經驗學到品牌直營、O2O 數據經營與自駕技術應用的潛力。未來零售業者與新創公司若能結合自動化
版權聲明與授權須知
本內容由 InfoAI 擁有著作權。若您有引用、轉載或任何商業用途的需求，請先信聯絡： contentpower688@gmail.com。
AI 內容合作／供稿服務
InfoAI 也為企業與組織提供專屬主題的內容策劃與供稿服務，若有合作需求，歡迎聯繫： contentpower688@gmail.com 。
如果你覺得這篇解讀對你有幫助，歡迎訂閱 InfoAI 電子報，我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察，幫助你看懂新聞背後的真正意義。也別忘了加入透過［QRCode］／［按鈕］加入 Line 社群 ，隨時掌握值得關注的 AI 發展與專業觀點。
AI 協作聲明：
本篇文章由 InfoAI 團隊策劃，並透過人工智慧進行編輯輔助，最終內容由編輯進行人工審閱與優化。
InfoAI 是針 AI 產業新聞進行精選與解讀的媒體
我們每日追蹤全球技術與商業動態
透過收集、比對驗證與分析
將複雜訊息轉為能落地的決策建議
幫助讀者在最短時間看懂趨勢、做出更好的選擇
內容原力 ContentPower｜化繁為簡的知識出版商