GOCOCHAIN / COLD-CHAIN PHYSICAL AI
VC BRIEF · 2026 · 冷凍／冷藏庫・倉儲 AIoT

凍庫最怕的，是毫無預警的停機，
和一直往上疊的電費。

Gocochain 做的是會自己決定冷凍機什麼時候開、什麼時候關的 AI 控制系統。先用已上線的即時監測看見每座庫，再讓 AI 直接閉環驅動壓縮機：更早發現異常、少派人死盯，並把冷凍用電與成本一起降下來。

手繪技術草圖風格的冷凍倉儲 3D 總覽：剖面庫房、貨架、感測器資料流向雲端儀表板、AI 控制器以無線訊號連到室外機，左側為數位孿生複本 FIG.00 — OVERVIEW / 三層同框SKETCH · NOT TO SCALE 01 監測 · 02 控制 · 03 孿生（ROADMAP）BLENDER · FREESTYLE + LINE ART
感知→模擬→決策→執行：
為客戶節省能源與成本
「模擬」所依賴的數位孿生為 Roadmap／願景；
監測已上線，AI 自動控制開發中。
ENERGY · TARGET
5–10%冷凍用電
目標約省 5–10% 冷凍用電（預估），以電表對帳
COST · TARGET
10–20 萬／年
以年電費 200 萬計，約一年省 10–20 萬
DEFROST · TARGET
約 70%↓
目標減少約 70% 不必要除霜／多餘熱負擔（一手觀測推估）
00 / THE PROBLEM — 現狀
STATUS QUO

常常等溫度飄了、
甚至掛了才知道。

現在的做法是派人調、派人顧，或用只能遠端手動調溫的系統。庫房一多，人力和毫無預警才爆的風險，就跟著一起往上疊。

RISK / 01

貨損

溫度失控時，庫內的貨就是直接損失。

RISK / 02

產線停擺

凍庫掛了，上下游產線跟著停。

RISK / 03

半夜搶修

異常常在沒人盯的時段發生，只能半夜叫人。

01 / MONITORING — 即時監測
LIVE · 已上線・已商用

先看見：
每座庫的溫濕度，
即時上雲。

可拆式無線感測器裝在冷凍／冷藏庫與倉儲內，資料即時傳上雲端；在儀表板看即時曲線、收異常告警。這一層已有商用客戶，也是 AI 控制的資料基礎。

SENSOR
可拆式無線溫濕度感測器，免改裝庫體
CLOUD
management.gocochain.com 即時曲線
ALERTS
超溫・斷電・門未關
OPS
名單、報價、裝置管理已在系統內
監測特寫：貨架與牆面感測器的資料光束匯集到雲端儀表板 FIG.01 — SENSE → CLOUDAMBER = DATA FLOW
02 / AUTONOMOUS CONTROL — AI 自動控制器
IN DEVELOPMENT · 開發中

再動手：
系統自己開停、
自己調。

Sub‑1G 無線致動器接手冷凍機（壓縮機）的開停與除霜，沿用既有可拆式感測器，致動器本身不帶 Wi‑Fi。AI 依負載、開門頻率、外氣溫度與電價時段閉環控制，更早發現異常，也少操壓縮機。

DEFROST / HEAT LOAD
目標減少約 70%

不必要的除霜與多餘熱負擔（一手觀測推估），也能少操壞壓縮機。

只能遠端手工調溫的系統AI 自動開停
誰決定開停人AI 依負載與時段自己決定
異常何時被發現溫度飄了才知道更早發現
除霜固定排程或手動自適應，少做不必要的
庫房變多時要派更多人調、派人顧操作負擔不必跟著漲

導入條件：完整自動化需要客戶交出壓縮機開停的控制權，但不一定要整台換掉原本的控制器。

AI 控制器特寫：牆上控制器以琥珀色無線波紋連到室外機上的致動器與蒸發器 FIG.02 — DECIDE → ACTAMBER = CONTROL SIGNAL
03 / DIGITAL TWIN — 數位孿生
ROADMAP／願景 · 尚未實作

先模擬，
再控制。

用熱力學模型重建整座凍庫：庫體保溫、壓縮機與蒸發器效率、貨物熱容量、開門熱負載、外氣溫度與結霜，再用現場真實感測資料校正（sim‑to‑real），在模擬中訓練控制策略。

  • what if停電了，這座庫能撐多久？
  • what if把除霜移到離峰時段，能省多少？
  • what if壓縮機效率在衰退，何時該保養？
ROADMAP／願景：此層尚未實作。右圖為概念草圖，排線熱圖僅示意溫度分布（淡＝冷、密＝暖），不代表實測數據。
數位孿生特寫：鉛筆線稿的倉儲複本，內部以排線密度表現溫度場，上方為能耗推演看板 FIG.03 — SIMULATE · ROADMAPGREASE PENCIL LINE ART
04 / CLOSED LOOP — PHYSICAL AI
EDGE · NARROW-DOMAIN

冷鏈場景的
邊緣型、窄領域
physical AI。

AI 不只給建議，而是直接閉環驅動實體壓縮機。這不是人形機器人那種通用具身智能，而是把一件事做到底：讓凍庫自己顧好自己。

我們為每座冷凍庫建立由真實感測資料校正的數位孿生〔Roadmap〕，讓 AI 先在模擬中學會控制，再閉環驅動實體壓縮機。
MOAT資料來自自己的硬體；每個場域都有由真實資料對齊的模型。場域越多，模型越準。
NOW主打真實資料累積與閉環控制。
ROADMAP數位孿生與模擬訓練。
閉環流程圖：感知、模擬、決策、執行、回饋五個節點以琥珀色箭頭順時針相連，中心為向下的能耗柱 FIG.04 — SENSE · SIMULATE · DECIDE · ACT · FEEDBACK
FIELD SKETCH — 環繞檢視
BLENDER · 12 FPS · LINE BOIL
FIG.05 — ORBIT三層同框：監測・控制・孿生（ROADMAP）
05 / CUSTOMER VALUE — 客戶價值
TARGETS · 待電表驗證

少無預警停機、少派人死盯，
最後落在：省電、省成本。

VALUE / 01

降低停機風險

更早發現異常、少操壞壓縮機，減少貨損、產線停擺與半夜搶修。不保證不壞機，但不再毫無預警。

VALUE / 02

少人力

系統自己開停、自己調，不用再一直派人調、派人顧，也不必靠遠端手動調溫。

VALUE / 03

成本不跟庫房數一起漲

操作負擔與毫無預警的風險，不必跟著庫房數一起漲。

ENERGY & COST — 收尾重點
5–10%冷凍用電

目標約省 5–10% 冷凍用電（預估）。這是加分效益，但也是客戶每個月都看得到的那一行。

BASIS年冷凍電費約 200 萬
SAVING約一年省 10–20 萬
VERIFY以電表對帳
STATUS預估；尚未經閉環電表實測
06 / WHO WE SERVE — 目標客群
ICP

廠裡凍庫很多、
電費很重的
製造業者。

ROOMS
10 個以上
冷凍／冷藏庫
POWER BILL
約 200 萬以上
年冷凍電費
UVP — 定稿 2026-09-19

針對廠裡有 10 個以上冷凍／冷藏庫、且冷凍相關年電費約 200 萬以上的製造業者，他們最怕凍庫出問題：常常等溫度飄了、甚至掛了才知道，接著就是貨損、產線停擺、半夜搶修。我們的產品是會自己決定冷凍機什麼時候開、什麼時候關的 AI 控制系統，能更早發現異常，目標減少約 70% 不必要的除霜與多餘熱負擔（一手觀測推估，也能少操壞壓縮機）。不像還要一直派人調、派人顧的做法，系統自己開停、自己調，操作負擔和毫無預警才爆的風險，不必跟著庫房數一起漲。加分效益：目標約省 5–10% 冷凍用電，以年電費 200 萬計約一年省 10–20 萬，以電表對帳。

END / 讓凍庫自己顧好自己

少停機、少派人，
為客戶節省能源，也節省成本。

今天：即時監測已上線、累積真實現場資料。下一步：AI 自動控制器閉環接手壓縮機。願景：每座凍庫都有自己的數位孿生。