科技x設計x生活，年度科技美學精品展跨界整合攻國際市場|數位時代 BusinessNext

什麼樣的禮物最科技、最實用又最時尚？2012科技美學精品展在信義誠品開幕，這次以「未來的禮物」為策展主題，展示68項科專研發技術與台灣設計師攜手打造的未來台灣科技新產品。

其中包括3項甫獲得「設計界奧斯卡」之稱的德國2013 iF產品設計（Design Awards）獎的作品，包括車輛中心「拉一把（A Gentle Tug）」、船舶中心「水上水下穿梭艇（SIGMA SHUTTLE）」、鞋技中心「動靜－起身步行椅（SiTAND Walk）」，以及2012年度「IP的id次方」設計獎15件得獎作品，如「綠能定位求救浮板」、「可攜式血液加溫器」等。

科技美學讓創新加值

這次除得獎作品外，更有研發法人、設計師與產業成功跨界整合，打造出準備即將量產商品化的「導光膜燈具」，充分激盪出科技與設計跨領域的創新火花。

經濟部技術處長林全能說，「科技美學設計加值計畫(Dechnology)是將人文、生活體驗，透過設計能量，結合科技技術，進行跨領域的交流與整合，引導台灣科技產業朝高值化產品發展，發揮創意及美學軟實力的平台。」

總計今年共有9家機構（工研院、資策會、紡織所、食品所、生技中心、金屬中心、車輛中心、船舶中心及鞋技中心）與國內數十位設計師參與計畫，並產出了68項雛型品。

值得注意的是，每項雛型品的背後其實都代表一個潛在的市場商機，透過科技與設計產業共同攜手，展現推動「科技美學」計畫的最終產業目標，目的便是期盼在未來2、3年內，台灣可以不斷地創造出「Defined in Taiwan」的亮點商品。

工研院協理佘祥生表示，今年更有部份作品跨入產業化，例如工研院與奇菱科技合作將原本已技轉運用於綠建材的導光膜技術，創新應用打造成「導光膜燈具」，接下來還打算進行量產，行銷國際市場。

作品名稱：導光膜燈具

應用技術名稱：1.微奈米光學膜片技術 2.晝光導光膜技術

技術提供：工業技術研究院材化所

設計師/團隊：奇菱科技、唐草設計

作品說明：光線的明暗會影響人的生理機能與情緒，每天的居家與工作環境更需要舒適的照明，目前節能省電的LED燈具已漸漸成為市場主流，如何將LED燈的直線光調整為適合居家與工作環境的柔和光線，便是新一代照明設計的挑戰。

奇菱科技與工研院運用導光技術讓光源透過薄膜改變角度，調整光線方向、強弱、角度，使光源變柔和，照度分佈，均齊度高，並能降低眩光，照明環境更舒適宜人。

作品名稱：魅光膜

應用技術名稱：光導薄膜

技術提供：工業技術研究院材化所

設計師/團隊：台灣之光

作品說明：魅光膜以輕薄面罩方式，為臉部雷射換膚受術者，提供光療方式促進傷口癒合之居家療護器材，所採用之特殊光源，除術後使用外也可作為平時肌膚保養用途。

作品名稱：MusiCover

應用技術名稱：1. Flexible control軟性操控技術 2.音源模組（Audio Module）與彈性金屬（Flexible Metal）

技術提供：工業技術研究院顯示中心

設計師/團隊：同樂國際工作室

作品說明：MusiCover主要透過Flexible control軟性操控技術，與平板電腦上軟件互動。結合音源模組（Audio Module）與彈性金屬（Flexible Metal），搭配內層超細纖維內裏，讓Pad得到螢幕的保護外，更可利用Pad及cover上不同的材質作為反射本體，透過聲學達到共振，可成為移動型的個人或社群的多媒體播放裝置。

因Flexible Metal特性，Pad可任意傾角使用，讓使用者能依最適合的觀賞角度調整螢幕視角，並搭配音源模組高性能的電能轉換聲能效率，讓使用者不管在什麼地方，做什麼事情，都能達到真正聲音不設限。MusiCover 為全球首款攜帶型Media Play cover，輕薄，不會造成使用者攜帶困擾，為全球最輕薄的攜帶型多媒體播放擴音裝置。

作品名稱：綠能定位求救浮板

應用技術名稱：綠能天線技術

技術提供：工業技術研究院

設計師/團隊：台灣科技大學台灣師範大學

作品說明：大海茫茫，發生船難，救援向來困難，主因是波濤洶湧，救難人員不易發現落水者蹤跡。

使用綠能天線技術可解決尋不著落水人的問題。綠能天線是將原本會相互干擾的太陽能與天線結合而成。採用工研院首創PV-FSS(PhotoVoltaic- Frequency Selective Surface)技術，將太陽能光伏陣列轉變為可穿透的微波頻率選擇面(FSS)，安置於天線之上而不會造成干擾，且不會斷訊，甚至可以增強收訊。

將綠能天線嵌入EVA泡棉浮板製成的海上救命裝備，平時存放海上交通工具上，海難時落海者可倚靠浮板邊緣的把柄，小型無線電發射器會傳送訊號，救難人員憑訊號便能找到落海者。

作品名稱：可攜式血液加溫器 blood**℃ **

應用技術名稱：1.溫度感測元件(NTC) 2.軟性布狀發熱體

技術提供：鞋類暨運動休閒科技研發中心

設計師/團隊：中華民國工業設計協會

作品說明：輸血的血液不能冷，如果血液是冷的，會導致低溫、發燒、寒顫、頭痛、呼吸困難，甚至噁心嘔吐等。然而血液不能冷，卻也不可溫度太高，因此設計了恆溫裝置，可攜式血液加溫器使用恆溫控制技術及溫度感測元件(NTC)，以及加熱體製作而成。

運用恆溫控制技術及溫度感測元件(NTC)，確保輸血用血液維持在適當溫度，方便醫療人員使用，更可避免讓患者輸血時發生體溫過低的風險。

作品名稱：自動跟隨高爾夫球袋車

應用技術名稱：訊號定位技術

技術提供：工業技術研究院

廠商：皇田工業

設計師/團隊：浩漢產品設計

作品說明：近年許多歐美高爾夫球場已無桿弟服務，嫌背負20公斤球具太沈重的人，都向球場租用球具車承載。目前一般使用的球具車多為搖控式，桿弟機器人則會自動跟隨移動，讓打球者可充分享受專心揮桿樂趣；而且打完球即可收折，放置汽車行旅箱內，非常方便。

這個智慧桿弟機器人採用訊號定位技術，是整合多項新技術設計而成，包括判斷障礙物、無線測距與通訊、適應環境與安全最佳化控制、驅動控制，以及自動定距追隨等技術。

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。

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。

「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

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