追求創新的年代  大膽走出你的舒適圈!
追求創新的年代 大膽走出你的舒適圈!
2009.12.29 | 科技

這是個從個人到企業都必須追求創新的年代,然而創新卻也是充滿挑戰的路途。創新沒有標準答案,但卻有線索可循,要如何捕捉?《數位時代》的MTI論壇特別 邀請到史丹佛大學創意中心執行長、暢銷書《真希望我二十歲就懂的事》作者婷娜.希莉格,與訊連科技總經理張華禎、研華科技技術長陳贊鴻、政大創新與創造力 主任溫肇東對談,發現有限資源下的無限可能。

教室的大門緊閉,一排排椅子固定在地板上,考卷發下來通常都有選擇題,學生埋著頭,仔細地拿鉛筆把答案紙上的空格塗滿⋯⋯。

這是史丹佛大 學創意中心(STVP)執行長婷娜.希莉格(Tina Seelig)專題演講時放的第一張投影片,也是多數人求學時期曾上演的經典畫面。當學生通過一連串考試,好不容易畢業之後,在校門外等著我們的,卻是一 場又一場沒有標準答案的「翻書考」(Open Book)。

「外面的世界恰好和學校相反,每個問題都有各種可能的答案。更重要的是,現實人生容許失敗。」在希莉格眼裡,唯有把問題轉變成好點子,在生活中揮灑創意的人,才是社會上成功的優等生。

「教 學應該是幫助學生遠離舒適圈,讓他們做一些從未做過的事。」多年來,希莉格在課堂設計各種作業,發給學生五美元、十個迴紋針或是一堆橡皮筋,當作「創業資 本」,鼓勵學生用有限的資源以小搏大,創造出最大的價值。「沒有問題,就沒有解決方式,更不會有創新的機會,」希莉格說道。

找到對的問題
然而像是希莉格這樣的教授,可以說是少之又少。「扼殺創意的幕後黑手,其實就是老師,」政大創新與創造力中心主任溫肇東直言,因為老師往往會習於採用既有的教學方式,再加上老師的知識有限,因此很容易成為學生在產生創意的過程中意外的干擾或限制。

「老師應該不只是回答問題,而是要想辦法找到對的問題,」溫肇東認為,老師不僅要鼓勵學生發問,自己也要多多提出各種問題,即使自己也不知道正確答案。另一方面,老師也要包容學生的失敗,鼓勵各種不同的想法,才能幫助學生走出舒適圈。

不僅學校如此,企業也同樣需要自我覺醒的意識與開放的環境,才能促成創新的產生。訊連科技總經理張華禎用「空氣和水」形容:「創新不是天上的彩虹,反而像是維持生命的空氣和水,不改變就不能活,不創新就會死掉。」

訊 連科技是世界第一家開發「數位家庭軟體解決方案」的軟體廠商,以「Power DVD」、「威力導演」等產品聞名,今年拿下台灣國際品牌價值調查第十七名。張華禎以過去經驗為例,談起三年前微軟作業系統Vista上市,不僅內建剪輯 軟體Movie Maker,更強化多媒體播放、數位家庭、光碟燒錄等功能,對訊連造成很大的衝擊。

「我們無處可躲,只能改變自己,」張華禎說,訊連因而重新思考客戶需求、市場策略,並重新制定產品方向。對她而言,改變不只是創新,更是企業的生存之道,「沒有碰到問題,就永遠不會知道自己潛力無窮。」

改善也是創新
經歷軟體巨人的考驗之後,張華禎更加堅信創新是可以被激發的。她時常提醒員工:「不要把自己侷限在框架裡。」她舉例,即便是公司的會計,在作業流程上也有改善的空間,「只要每個人對自己的工作提出改善的方法,就算是一種創新。」

創新不僅是企業維持生計的必備要素,更是為顧客創造價值的驅動力。研華科技技術長陳贊鴻認為,創新必須從客戶的角度出發,「如何讓客戶的生活更好、更方便,也是一種衡量創新的指標。」

從 工業電腦起家的研華科技,近來投入電子看板(Digital Signage)新興應用領域。所謂的電子看板,就是在美食街、電影院等場合看到的大型液晶螢幕,可以透過觸控、藍牙等新技術和消費者進行互動,以更多元 的形式傳遞廣告、資訊等數位內容。研華跨足電子看板市場,客戶也從工業、製造業,擴大到銀行、連鎖速食餐廳、五星級飯店等各種服務業者。

「一開始只是單純想把電子看板賣給飯店,」陳贊鴻表示,研華後來邀請台北科技大學的師生,進一步分析五星級飯店的經營模式,並且協助進行情境設計(Scenario-Based Design)。經由學生的回饋,他們才恍然大悟原來台灣飯店的經營重點在於婚宴喜慶。

電子看板不能只用來展示訊息,還要能符合飯店業者的經營重點、貼近消費者的需求,才能真正打入飯店市場。「如何透過電子看板改善婚禮?就是一個很好的切入點,」陳贊鴻提到。之後台科大學生在這個開放問題上發揮創意,企業也因此得到了意想不到的結果。

公司該如何鼓勵員工,成為創新的幕後推手?張華禎舉例,訊連歡迎員工提出創新的提案,在目標管理(Management by Objectives,MBO)的績效考核指標中,「創新」就占了二○%,「創新就是你的目標,你一定要做點事情在改變上。」

「你 的工作績效,跟提出創新的提案被同意的機率是相對的,」希莉格補充說明,員工必須先把自己的工作做好,多累積上司的信任,才有更多發揮創意、執行提案的空 間。儘管上司否定你的提案,但希莉格認為這也算是一件好事,「當別人不同意你的創意,反而是考驗你對創意有多堅持、你有多想要這個點子被落實。」

如果這個提案很好,卻還是無法通過,那該怎麼辦?希莉格回答:「那就乾脆出去創業,自己動手執行創意吧!」

刺激創新的三種秘密醬汁
❶腦力激盪時,要避免否決各種提議:「初期先不要檢驗點子能否被執行,」希莉格提到,腦力激盪可以迸出很多創意的火花,這個階段的重點是要讓更多點子跑出來,如果一開始就思考「有沒有可能做到」,往往會扼殺許多創新的可能。

❷ 「六頂思考帽」協助團隊激發創意:這六頂思考帽(Six Thinking Hats)分別為白、紅、黃、黑、綠、藍色,每一種顏色代表一種思考方式。白色是客觀中立帽、黃色是樂觀積極帽、黑色是謹慎消極帽、紅色是情緒感覺帽、綠 色是解決創造帽,而藍色則是指揮管理帽。希莉格會先要求學生依照帽子的顏色扮演各種角色,再讓每一隊內都有不同顏色的帽子,藉此讓學生學習欣賞其他人的觀 點,進而提升團隊的創造力。

❸有時間壓力,創意更精采:在設定遊戲時,希莉格每隔10分鐘會改變一次規則。她發現,當規則比較簡單時,不太會激發出創意。但往往在時間較短、規則較嚴格的條件下,學生反而會有令人驚艷的創意。

關鍵字: #創新創業
往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

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
台達電全解讀
© 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