【北美智權報】 Apple申請iBike專利,自行車產業將走向軟硬整合
【北美智權報】 Apple申請iBike專利,自行車產業將走向軟硬整合
2013.06.18 | 科技

你今天騎單車了嗎?為了紀錄行車路徑及生理指數,攜帶各種電子裝置是否讓你感到不便呢?USPTO於今年六月公開 Apple 申請的智慧單車專利,將所有追蹤監測功能整合入自行車系統中。儘管市面上已經有很多自行車專用GPS 裝置擁有相同功能,但未來可能可以不必再額外攜帶電子裝置,此項專利著實令人期待。

國內健身風潮愈來愈興盛,除了穿戴性電子產品隨之興起,單車環島也已成了台灣人一生必完成的夢想,不論城市鄉間、晴天雨天、平日假日,都可看見休閒或帥氣的自行車穿梭島內。自行車產業更是台灣的驕傲,台灣擁有完整的上、中、下游自行車產業鏈,自行車產業靠研發與創新屢創出口佳績,根據台灣區自行車輸出業同業公會調查,2012年台灣自行車出口值達18.07億美元,成長8.68%,自行車外銷王國的地位仍屹立不搖。但愛好騎乘單車的車友可能會發現,在紀錄行車路徑、分享資訊的方法上似乎不那麼方便,必須使用自行車專用 GPS 蒐集數據、透過藍牙傳輸到手機後,再進行數據的管理。騎乘單車講究輕量與方便,攜帶裝置愈多其實愈不方便。

美國專利局 USPTO 於今年 6月 6日公開 Apple 申請的「自行車整合可攜式電子裝置的系統與方法」專利(SYSTEMS AND METHODS FOR INTEGRATING A PORTABLE ELECTRONIC DEVICE WITH A BICYCLE),專利申請號 20130144464。這是 Apple 第二次申請這項專利,前次申請公開日為 2010 年(專利申請號為20100198453)。本次專利摘要說明該系統結合了iPhone內建的多種感測器和安裝在自行車上的感測器,能夠監測的資訊包括:速度、距離、時間、海拔高度、坡度、下降、變速設置、節奏、風速、已完成路線、預期路徑…等智慧單車可偵測的項目,另外也包括心跳、熱量消耗等生理指數。專利申請書內容對於可供單車團隊使用的通訊與即時分享系統有相當大篇幅的說明。

智慧單車的專利新穎性:「整合」

但這些即時追蹤功能,在現在市面上推出的自行車專用 GPS 裝置上其實都已經有了,Apple 何須為此申請兩次專利呢?既然市面上的產品都已具備這些監測功能,Apple 申請這項專利的新穎性何在?

在專利判斷新穎性的原則中有『上位』及『下位』兩種概念。上位概念也稱為抽象概念,是一類滿足一定特點的眾多具體概念的集合,意即上位概念的限制條件較少,相對下位概念而言是比較大的集合。市面上現有的自行車專用 GPS 衛星定位導航裝置,必須透過藍牙傳輸使用者騎單車時偵測到的數據到手機中,再連接網路用手機 app 或在電腦上登入帳號來管理數據、分享資訊,意味著單車車友在騎車時如果想要偵測及紀錄各種數據,至少需要攜帶兩種電子裝置,對要求輕量騎乘的單車族而言,實屬不便。

而 Apple 此項專利的申請正幫助了車友解決這項困擾。專利說明書的圖說最能看出上位及下位的概念,從圖一 Apple 智慧單車系統的專利圖說可看出,Apple 申請的智慧單車系統是直接將這些功能「整合」至單車中,毋需透過其他定位裝置以藍牙傳輸,只要透過手機便可直接管理偵測的數據(數字120表示各種sensors、140為使用者的 iPhone 或 iPod、150 表示網路環境)。就專利申請的新穎性來說,Apple****這項申請並非針對單車監測功能的創新,而是屬於上位概念的創新

圖一、USPTO於今年六月公開 Apple 所申請的智慧單車整合專利

圖片來源:USPTO

根據專利說明書的第一個權利要求項,這台智慧單車置入了一個電子裝置,此電子裝置包含各種感應器(sensor)及溝通電路,使用者只需透過iPhone 或 iPod 便可直接進行數據管理及分享。在專利書中的另一詳細說明項則擴大權利範圍,載明此系統可應用於其他交通工具或運動模式(Although many features described below can be in the context of a bicycle or cycling embodiment, it will be understood that the features or descriptions can be applied to any suitable vehicle or mode of transportation.)。這項技術的開發並不是一部實際的自行車,而是一套「整合」在交通工具中、可供多種交通工具使用的智慧系統。這項專利對騎乘單車的車友來說真是一大福音,畢竟能將所有追蹤偵測功能整合在單車裡面,而無須再額外攜帶各式各樣的電子裝置,所帶來的便利性就已經夠令人引頸期盼了。

需解決耗電問題,強調輕薄、防水

雖然此套系統解決了額外攜帶定位裝置的問題,可免去車友們又要帶手機、又要帶 GPS 的困擾,但仍需面對手機耗電的問題。手機連接網路傳輸、分享數據耗電量極大,若是要騎整天的單車,以現在智慧型手機噴電的情形來說,使用者勢必需要攜帶行動電源,那就又不符合單車輕量化的原則。若要在單車上加掛手機行動電源,行動電源的設計就必須輕薄,更重要的是要預防騎車時遇到下雨天,因此產品設計必須「防水」。

Apple 申請此項專利,說明「軟硬體整合」已是未來不可避免趨勢。台灣是自行車王國,生產高階自行車外銷成績亮眼,藉由Apple 申請此項專利,台灣自行車大廠應開始思考如何與軟體廠商合作開發。這套智慧單車系統若無自行車產業的配合,自然沒有發展的空間。因此台灣自行車業者在此刻更應積極思考軟硬體的整合開發,才能抓住未來更多發展的空間與機會。

轉自北美智權報

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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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