【電腦玩物】 如何為行動中更有生產力做好數位紙本、在線離線準備?
【電腦玩物】 如何為行動中更有生產力做好數位紙本、在線離線準備?
2013.04.08 | 創業

雖然我在電腦玩物可以說一面倒的偏向介紹數位工具、雲端服務的應用,但這是因為我覺得介紹這類方法的資訊還非常缺乏,因此需要大家多多分享,並不代表我就覺得不會有需要紙本的時候,也不表示我認為不會有離線的問題。

真正的關鍵永遠是「怎麼做更適合當下工作情境?並且有最大生產力?」而這通常是必須「顧全」數位、紙本、在線、離線需求的整合。

所以回到我自己實際的工作情況,當坐在辦公桌或家裡時,當然數位、雲端應用都不會有大問題,可是一旦「開始行動」,例如要移動到別人的公司開會、要移動到外地出差,或者正在通勤與旅行途中,這些時候,要怎麼保持足夠的工作生產力,來應付移動中意外的任務,或是利用行動間零碎的時間?  

 

我自己也會遇到的現實情況,就是有時候接起手機需要用紙本記下談話重點,進入別人的辦公大樓後網路收訊不良,這些時候,如何沒有「事先做好準備」,那麼就會很糗。

今天,我想分享的主題就是「為了讓行動間、移動中更有生產力」,我們可以做好哪些準備?

當然,我的出發點不是要拋棄行動工具回歸原始,而是在「善用數位 App、雲端服務」的情況下,做好準備,同時活用「數位」、「紙本」、「在線」、「離線」的優點,讓面對各種行動工作問題時也都能迎刃而解。 
 

一、準備好可以放入皮夾的微紙筆

我目前不管是做筆記、寫會議記錄,可以的話一定全部以行動裝置來完成,這樣做的好處是便於同步整理、工具功能具有多樣性,相關心得可以參考:

無紙化工作方法,不「紙」數位化,還需行動化雲端化
Android 手寫筆記軟體 App,五款值得推薦的免費手寫板
Evernote 的完全記憶與專案管理筆記方法

但是仍然有可能遇到需要使用紙筆的「意外狀況」,所以我一樣會隨身準備好可以隨時應用的紙與筆。

只是這時候就不需要真的帶一本很大的筆記本佔用空間,我自己會使用「小紙片」與「伸縮筆」的文具來應付。「小紙片」我是自己裁的,其實也可以運用名片後面的空白,總之以可以放到皮夾裡為準。

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而「伸縮筆」可以去買一種 8~10cm 可以伸縮(也有不能伸縮)的小型原子筆,這樣就可以把伸縮筆夾入皮夾內層,並且皮夾還是能夠摺疊蓋起。

把這樣的「微紙筆」組合輕鬆放入皮夾中,而皮夾相對不容易忘記帶,要取用時也很方便。但就像前面說的,可以的話我一定用數位筆記,所以微紙筆之所以要「微」,就是以備不時之需,平常則盡量不要佔用時空資源。

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二、準備好隨身筆記用的照相機 

接續前面提到的微紙筆,使用小紙片還有一個好處,就是我絕對不會把內容「只是」存在紙上,因為實在太容易搞丟,又不好搜尋。而小紙片不大,適合快速書寫,並且適合「拍照存入 Evernote 筆記」,大小剛剛好!

這就講到隨身帶著「相機」,也是做好行動生產力準備的重要步驟,在移動之間有太多太多重點內容其實你可以不用寫下來,而可以「拍下來」

行動中就已經沒什麼時間了,如果有相機可以幫你把眼前所見的重要內容做最快速紀錄,何樂而不為? 當然,你一定已經想到,現代人最好的「筆記相機」,無庸置疑的就是你的手機。

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三、讓重要文件離線可讀

雲端同步當然很棒,在有網路的情況下可以讓你比其他人都要更加有效率,但是如果沒有網路的時候呢?

當我自己要出差去演講,或是要去別人的地盤開會時,不確定對方網路狀況,那麼我一定先把 Google Drive App 中接下來要用到的文件做好「離線」設定,不管是文書、表格、簡報。

如果忘記在辦公室出發時做離線設定也沒關係,車上或是總找得到有網路的地方去做離線設定,保障自己到達目的地時就算沒有網路一樣可以工作。

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四、準備好快速開啟文件的捷徑

假設接下來我是連續好幾天的東奔西跑行程,為了讓緊湊的行程之間,我還是可以隨時以最快的速度在最短時間完成工作,那麼把常用文件資料設定成 Android 手機的桌面捷徑也是很重要的。

我會把接下來一週會常常用到的 Evernote 筆記、 Google Drive 文件設定成桌面的捷徑,方便自己隨時取用。

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](http://lh6.ggpht.com/-URAKX87PrOA/USwgNgerrmI/AAAAAAACSo4/zlSM8o_FkRU/s1600-h/productivity-07%25255B2%25255D.png)

五、過濾出重要新任務通知

不管是出差或旅行,移動中我們一般不需要回覆不重要的任務邀請,但是如果是非常重要的郵件任務通知呢?

為了同時滿足下面兩個需求:

1.不要被不重要的任務干擾移動
2.但是最重要任務仍然需要即時接收

一定要把自己的行動裝置通知系統做好過濾。例如在 Gmail 中,我會到設定裡把預設的收件匣設定為「優先收件匣」,並且在「管理標籤」中設定只同步接收重要資料夾裡的標籤。

Gmail 的自動過濾,加上自己的標籤手動過濾,可以讓我在移動中只會接收到重要郵件的通知,一般郵件完全不會干擾我。

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六、行動中整理待辦清單與行事曆

在移動中的空檔,例如搭乘交通工具時,我自己認為很適合做一件事情:回顧與規劃一下待辦清單行事曆

因為這種不知道要幹什麼、無法做正事、時間又短暫的時刻,就拿來做「沒有辦法實際生產成果」但是你又「不得不做的事情」,那便是:

刪除已完成任務,規劃接下來任務可能需要的時間。

盡可能不要把寶貴的辦公室桌上工作時間拿來做這類規劃,既然在辦公桌擁有最好的工具,那麼應該以「生產成果」為首要目標,而規劃安排的動作,就可以留在移動間的零碎時間來做。

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](http://lh5.ggpht.com/-9A7iCaksn40/USwgalRaH9I/AAAAAAACSp4/GptBrTR4pyA/s1600-h/productivity-11%25255B2%25255D.png)

七、可離線的知識吸收

有時候在通勤的過程,可能遇到有一段路程完全沒有辦法上網;或者等車時有一個比較充足的空檔,但是連規劃任務之類的所是也都已經完成了。

這時候我會打開「已經準備好」的知識閱讀工具:「 Pocket 」,好好讀完一篇之前儲存下來的稍後閱讀文章。

Pocket 有個優點,就是會在平常有網路時自動同步、下載好所有文章,所以即使遇到離線情況,我打開 Pocket 一樣能讀文章,而且我平常完全不需要手動去做額外的準備。

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](http://lh5.ggpht.com/-lVkCrmm7xe8/USwglC0EnKI/AAAAAAACSqY/-z_5XYTi12E/s1600-h/productivity-13%25255B2%25255D.png)

八、可連線桌上電腦的準備

有些任務真不是手機適合做的,如果在移動過程中,老闆忽然要求你用某個只能在電腦上操作的專業軟體處理好一個檔案後寄給他怎麼辦?或是忽然要你找一個只能在公司電腦操作的檔案怎麼辦?

所以行動裝置上也可以做好隨時能「連回自己的桌上電腦」的準備,例如之前介紹過的「 AndFTP 」,或者像是「 TeamViewer 」這類 App。

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小結:

以上就是我會在行動前「做好準備」,讓自己行動中更有生產力的一些方法,有些可能必須養成習慣,但大多數都不是需要你反覆手動去做,而是自動設定完成的,不會很麻煩,只是需要經驗與想法去實踐。

轉自電腦玩物

關鍵字: #數位工具
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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