下世代可攜式電源市場發展關鍵要因探討
下世代可攜式電源市場發展關鍵要因探討
2009.05.19 | 科技

一、前言

未來將走向一個無所不在的無線世界(Ubiquitious Wireless World),包含電腦、消費性以及工商業、醫療等市場領域終端應用的電子產品,將擺脫電源線的桎梏邁向「真正的」無線化,並且產品設計逐漸趨向「輕、薄、短、小」及多功能整合。在這樣的趨勢下,即使是目前已商業化且較為先進的電池種類,如鎳氫電池和鋰離子電池,也將難以滿足可攜式裝置電力維持能力,未來消費者將更加重視電池在能量密度、續航力、充電效能與方便性及壽命等方面的表現。然而電池數十年來技術進步的腳程,卻遠不及硬體裝置規格與功能進展,因此可預見,技術進步相對緩慢的傳統電池,在可攜式電源市場的地位將受到嚴格的挑戰。

為了豐富化可攜式裝置之電源供應來源,研究單位及相關廠商致力於研發更輕薄、高容量、充電便捷、且能同時兼顧安全與環保的電源技術(圖一)。然而,由於可攜式產品種類繁多,每種電源技術亦有自己獨特的優點與缺點,因此沒有一種電源技術可適用於所有可攜式裝置,必須就電源在能量密度、充放電性能、成本及安全性等方面的表現作取捨,找到其適合的應用。表一針對各種可攜式電源,及其應用市場進行整理,由表中可得知未來傳統電池和其他電源技術將可能並存於市場,而要如何加速各電源技術市場推展腳步,必須找出影響各可攜式電源技術市場發展之關鍵要因。

![](http://www.itis.org.tw/ViewHTML/img/1_394735627.GIF)### 圖一 各種可攜式電源技術
### 表一 可攜式電能應用市場及市場需求

二、可攜式電源市場發展關鍵要因探討

可攜式電源市場發展關鍵要因,可由可攜式電源發展之「市場驅動力」、「抑制各可攜式電源成長之因素」、推動可攜式電源發展之「互補性技術」及「法規」等四個面向來探討。

(一) 市場驅動力

全球化、可攜式電子裝置微型及複雜化,以及環保意識抬頭,皆為可攜式電源市場發展的驅動因子。全球化使人力突破國界藩籬,逐工作而居的工作型態,使得人們對於可攜式資通訊及消費性電子產品需求增加,對可攜式電源需求也隨之提高。而商業、娛樂、軍事及醫療等應用之可攜式電子裝置,逐漸趨向微型及複雜化,使得受限於物理限制,體積縮小有限的傳統鎳氫或鋰離子電池,將無法滿足可攜式電子裝置更輕更薄之需求。另外,環保意識抬頭,則是為一次電池以外的可攜式電源帶來發展機會,舉例來說,二次電池相較於一次電池,具有可回充再重複利用的優點較符合環保要求,因此近年來成長相當快速,逐漸取代一次電池的市場地位;而更為環保的燃料電池,更被視為未來可能取代鋰電池的潛力產品。

(二) 抑制市場成長因素

抑制各可攜式電源市場發展的影響因子,可由可攜式電源在性能、產品可靠度及成本等方面的表現,是否能契合市場需求來觀察。傳統電池如鎳鎘、鎳氫電池受限於性能成長逐漸不符合市場需求,以及環保意識高漲等因素,逐漸失去其在可攜式電子裝置之領導地位。鋰離子電池近年來受惠於手機、NB產業蓬勃發展,成為市場需求規模最大、成長性最高的主流電池,然而卻屢傳電池危安事件,因此加緊安全材料之開發與應用,成為鋰電池廠商最重視的研發方向;而高分子鋰電池使用高分子電解質,取代鋰離子電池所使用之液態電解質,相較於鋰離子電池具有更好的安全性,不過價格偏高是目前廠商必須積極跨越的門檻。

在新興的可攜式電源技術方面如燃料電池,目前所面臨的最大困境在於產品的信賴度與成本,無法符合市場需求與現有電池技術相互競爭,因此必須找到各自所屬的利基產品,以其為載具作為技術發展平台,並發揮規模經濟的效果取得生產成本上的優勢,未來才有機會有大量商品化的產品普及於市場上。

(三) 互補性技術的開發

影響可攜式電源技術性能表現最主要的關鍵,在於正負極與電解質材料的開發以及製程上的改進。正負極與電解質材料或製程上出現重大突破,是可攜式電源快速商品化的重要關鍵。例如高分子電解質在鋰電池上的應用,取代原來電池中電解質與隔離層的功能,減少電池漏液及內部短路等問題,大為提高新型鋰電池的安全性;直接甲醇燃料電池(Direct Methanol Fuel Cell;DMFC)採用高分子電解質作為質子交換膜,顯著改善放電穩定度,使得DMFC被應用於可攜式電子裝置的機會大為增加;而導電性高分子電極材料的應用,則使得鋰電池在能量密度及充電速度上的表現大為提升。在製程方面,奈米技術與微型製造技術的導入,是輔助可攜電源在不影響,甚至是可提升可攜式電源性能表現的前提下,邁向微小化的重要關鍵。

(四) 法規與政府支持

安全法規的限制將成為新式可攜式電源商品化能否成功的潛在風險。鋰離子電池和微型燃料電池都受到航運法規規範,目前已准許旅客攜帶鋰電池,或含有鋰電池的可攜式電子產品上客機;國際民間航空組織(ICAO)與國際民間航空運送協會(IATA),於 2007年亦宣告,符合IEC-62282-6-1品安規之可攜式燃料電池產品均可攜帶至民航飛機上,此將有助於提升燃料電池導入可攜式電子產品的機會。另外,可攜式電源於醫療方面的應用也將面臨嚴格法規限制,例如射頻供電系統(RF powering systems)於醫療的應用,可靠性和安全性即為消費者和政府單位所最關注的,因此廠商在進行開發時,必須特別重視產品在可靠性及安全性方面的表現,且可能必須面臨一段為期很長的認證期。

政府在可攜式電源技術發展初期將扮演重要的角色,由於經濟成本為大部分廠商在開發新興技術時的主要考量因素,然而電源產業必須耗費龐大研發經費、資源、取得的研發材料成本亦所費不貲且研發時程長,若能透過政府的支持減低資金壓力,將有助於可攜式電源技術的發展。

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關鍵字: #綠能環保
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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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