綠色好建築~奇美綠水樹谷活力館
綠色好建築~奇美綠水樹谷活力館
2009.11.01 | 科技

位於台南的南部科學園區,每年為台灣科技業貢獻了新台幣五千億元以上的產值,其中有超過六成以上的營業額,都是由光電產業所支撐。五年前,為了加速面板產業的發展,南科與台南縣政府特別在南科基地的西側,選擇了一塊占地兩百四十七公頃的土地,作為台灣「液晶電視專區」(Television Park,簡稱TV Park),並交由奇美集團旗下的聯奇開發一手打造。

這個過去稱為液晶電視專區的TV Park,現在不但已更名為「樹谷園區」(Tree Valley Park),更是一個擁有超過十萬棵樹的綠色科學園區。「雖然同樣名為TV Park,但意涵卻大不相同,」一手打造樹谷園區的奇美電子資深副總經理林榮俊說,樹谷園區就是要打破一般人對科學園區內冷冰冰建築的印象,「在樹谷園區內,樹木才是真正的主角,人與廠房都是配角。」

樹谷園區不僅講究綠色與環保,對於台灣科技產業的貢獻更是一樣沒有少,目前已有奇美電、奇景、奇力、旭硝子、啟耀、奇材、奇美實業及奇美物流等廠商陸續進駐。「園區未來將可創造新台幣三千億元的產值,以及兩萬人的就業機會,」林榮俊表示。

不花大錢的好創意

來到樹谷園區,很多人會發現一棟看起來和周邊廠房截然不同,有著雙斜屋頂且充滿設計感的現代建築。這個位在奇美電子六廠旁的建築,可不是縣政府新打造的博物館,而是奇美電子為員工與民眾打造的休閒活動中心──綠水樹谷活力館。這棟建築不只是台灣第一座獲得「台灣EEWH鑽石級綠建築標章」的大型運動休閒中心,還將綠建築的精髓發揮得淋漓盡致。「從建築物的主體規劃、建材的選擇,以及施工、管理等各個環節,我們都期望達到節能與減碳的目的,」設計並打造這座活力館的建築師林義傑表示。

內政部建築研究所頒布的EEWH綠建築評估系統包含四大範疇、九大指標:其中生物多樣性、綠化量、基地保水這三大指標,屬於「生態」範疇;而日常節能指標則為「節能」範疇;CO2減量、廢棄物減量兩項指標,歸類為「減廢」範疇;「健康」範疇則含括室內環境、水資源、污水垃圾改善三項指標。如果想拿到綠建築標章,在日常節能與水資源指標上,就一定得符合標準。

很多民眾都誤以為要打造一座符合上述九大指標的綠建築,肯定造價昂貴,但其實只要動動腦、多點設計的巧思,不見得要花大錢,才能達到綠建築的節能效果。成大建築系教授林憲德表示,不少台灣民眾認為,綠色建築就是要在屋頂上裝太陽能板,或是架設一台風力發電機,不然就是美麗的玻璃帷幕房子。但這些設計不僅所費不貲,而且根本不符合台灣所處的亞熱帶氣候條件。像是玻璃帷幕就完全沒有阻擋陽光的效果,反而容易讓室內溫度升高,造成不必要的空調耗能。

擁抱自然的設計

綠建築不該只是追求時尚的品味象徵,它更應該是一種擁抱自然、健康的生活態度。因此綠建築最高明的設計概念,就是要採取所謂的「誘導式設計」:順應當地的氣候條件與方位,利用建築物的外觀設計、開窗與場地配置,以達到最佳的節能效果。

以綠水樹谷活力館來說,由於位處南台灣,終年的高溫與日曬,也讓林義傑在設計時首重「遮陽」與「開口」。

以活力館的外觀來看,即採取「雙斜屋頂」與「出簷」(屋簷延伸突出於房屋本身)設計,「這樣就像是幫屋子撐了一把傘,」林義傑指出,活力館的東側屋簷延伸出一米五的長度,如此一來不僅可減少受熱面積、降低室內溫度,還兼具造型美感。在窗戶的開口部分,為避免西曬,靠西側就不會開設太大的窗戶,而北側則會選擇大面積開窗。「適當的開窗,不僅能讓室內明亮,還可以達到通風的效果,以降低空調的負荷,減少不必要的耗能,」林義傑說。

此外,活力館的外牆是用磚牆所搭建,而非容易吸熱的水泥牆。外牆結構也採複層設計,可有效隔絕熱氣。而整體建築還是以「鋼構」建材為主,不但節省工期,未來如果建築物要被淘汰掉,鋼架還可融掉再利用,回收率相當高。在空間的規劃與配置上,林義傑將廁所、更衣室等這類民眾「駐足率較低」的空間,設置於活力館的西側。即使下午長時間的日曬,讓建築物西側的溫度升高,也不至於過度影響在館內活動的民眾。

節流又開源

為了能讓寶貴的水資源回收、再利用,林義傑從「開源」與「節流」兩方面著手。在開源的部分,活力館設有雨水回收池,回收之後再經過簡單的淨化處理,可以用來澆花、沖馬桶。另外,館內設有一座溫水游泳池,大量的泳池水可回收再利用,引導至生態水池。而生態水池內的水生植物,還能夠將水質淨化,吸引更多水生動、植物來此棲息。在節流的部分,館內設有各種省水裝置,像是兩段式沖水的省水馬桶、感應式水龍頭。

「八八水災給了我們很重要的一課,」林義傑指出,在台灣一個完整的綠建築設計,不應該只有節能減碳與省水,「基地保水」的功能同樣重要。除了利用堤防等結構性防洪措施外,如果建築物的基地都能有保水功能,將可有效滯留部分雨水,不至於讓暴雨大量匯流,而造成低窪地區的嚴重水患。

「要做到保水,建築基地內的地表就一定要能透水,」林義傑強調,活力館南側的停車場,就是採取「透水鋪面」,就算大雨來襲,雨水也能滲透至底層土壤。而生態水池也可扮演「小型滯洪池」的角色。另外,活力館的周邊也有大面積的土壤地面與植栽綠地。

台南縣在這回八八水災屬於重災區,新市地區也傳出淹水災情,而南科與樹谷園區都位於新市,卻完全沒有遭受任何洪水波及,「那得歸功於南科的滯洪池,以及樹谷園區的基地保水工程,都充分發揮了滯洪的功效,」林憲德說。

這座由奇美集團一手打造、全台灣最第一座以「綠色」思維所建立的大型運動休閒空間,不只實現了環保、人與自然永續生存的設計概念,更象徵一種綠色的生活態度。正如奇美電子董事長廖錦祥所說的:「我們要將綠建築的環保節能觀念,明確落實在生活的小細節中。」

 

【綠水樹谷活力館的節能關鍵數字】

平均月節能效率達26%
預估年節省44萬度電
節省的碳排放量,等於1台小型汽車繞台灣1540圈所產生的二氧化碳
回收水替代自來水率達9.3%
每年可節省1200噸水

 

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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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