【Meet創業之星】 LazyBox旅行網站-獨創旅程卡,超過萬筆景點資料的行程規劃工具
【Meet創業之星】 LazyBox旅行網站-獨創旅程卡,超過萬筆景點資料的行程規劃工具
2014.03.03 | 創業

每到出發旅行前,事前的資料整理與旅遊規劃工作往往是最繁瑣的。為解決愛好旅遊者極大的不便,由神坊資訊數位生活事業部團隊所推出的「 LazyBox旅行網站 」,不僅能提供旅遊前的行程規劃參考,更能取代出門旅遊時需帶著厚厚一疊資料的不便-只要透過事前利用網站規劃、旅行時拿出 App導覽 ,人人都能輕鬆化身為旅遊達人。

負責網站總籌的陳韋涵說明,原先LazyBox的成立,是為協助公司主網站推廣流量的綜合型吃喝玩樂論壇,提供和生活服務有關的內容。「後來發現,光靠文章好像已不足以帶給使用者完整的服務。」於是團隊開始思考更多模式和出路,深究使用者真正的需求所在。

「為了讓更多熱愛旅行的人,便於找尋旅行資訊外,還可以在找的過程中蒐集靈感,動手規劃行程。」行銷企劃蔡孟蓉說明,於是團隊運用LazyBox網站原本的資訊量,加上規劃功能,揉合這兩者帶來的優勢,遂在2013年6月推出全新的旅程規劃服務。

LazyBox旅遊規劃網站,提供2萬6千筆集結眾人力量建立的景點資料庫,詳盡的地點資訊、地圖及景點圖片,讓使用者一旦看到喜歡的景點,即能按下收藏,迅速為旅程累積靈感。規劃好的景點,系統會分析其地理位置的相對距離,自動排列前後次序;如果想改變行程,只要按住景點恣意拖拉即可,亦可進一步備註要項、預算或自定欄位等等。

規劃好的行程可跟親友分享,或是參考他人的旅遊規劃,複製到自己的行程當中就能進一步編輯。在結束一趟美好的旅程後,回頭還可以到LazyBox網站分享心得。如此一來,透過旅遊愛好者彼此的分享、介紹旅遊書上看不到的在地景點,可以玩得更深入有趣。

到了景點當地,打開「LazyTrip」App,按圖索驥前往早先規劃好的行程。使用者只要一鍵連結Google Map導航地圖,便能提供最佳的路徑規劃,也可即時更改修正。App上線後頗受大眾好評,上線第一週就進榜App Store旅遊類新品第1名,旅遊類總覽第4名。「當初原本是夥伴想滿足自己能輕鬆排旅程的慾望,卻同時解決大部分人的痛點。」陳韋涵感到意外地說。

此外,團隊獨創的「旅程卡」設計,清楚呈現旅程景點、交通方式、時間等,取代傳統旅行社箭頭式密密麻麻、難以想像的文字資料。蔡孟蓉說明,使用者可直接於文中嵌入景點卡及旅程卡,方便快速記錄。「甚至有利於部落客分享,吸引流量。」目前LazyBox累積有34位駐站作家及3千多篇網友分享文章,而這些優質內容也在今年正式成為奇摩旅遊頻道的內容提供商。

清楚簡潔的資訊不僅讓使用者一目了然,也便於旅遊商品的推廣。團隊目前與台灣大旅遊(台灣大車隊旗下的旅遊服務)合作,提供旅遊商品上架服務。目前網站上約有20多個套裝行程,雙方從中分潤,因此旅遊產品的導購機制,也作為LazyBox主要的獲利模式。

除了和旅遊業者合作,LazyBox也採取App租賃的方式,提供觀光導覽系統服務給屏東縣市、宜蘭、彰化等公家單位,作為推動在地觀光使用。配合公家單位提供的觀光資訊,使用者可直接將喜歡的景點加入蒐藏,加上當地語音導覽,就像是隨身的虛擬導遊帶著你走。

LazyBox團隊表示,雖然網站建置的最初目的,是希望累積流量導回集團旗下的電子商務主網站。但隨著LazyBox的業務拓展,今年將有機會逐步實現獲利。下一開發階段將更多著墨於個人化功能,讓整體使用經驗更完整。

左至右說明,後排為網站總籌陳韋涵、軟體開發陳致琦、軟體開發林育全。前排為網站開發石佩玉、行銷企劃蔡孟蓉。(攝影/蔡仁譯)

【創業教我的事】 創業者要有相當程度的自信,任何的外來意見都需經過判斷,未必所有的解決方式都適合自己。不要輕易的受到影響,而改變了重要的初衷。

Q1. **** 主要還是LazyBox的獲利模式。目前LazyBox會以觀光導覽系統服務,以及旅遊產品導購作為主要的獲利模式,輔以廣告的收入,未來也不排除有其他可能的模式。

Q2. LazyBox **** 目前的規劃是先增加與公、私單位的系統合作,經由合作過程取得大規模的對外曝光管道以及資源。同時與旅遊產品提供商合作,讓使用者在規劃旅程時可以有更完整的體驗。

團隊 Team 5人,2位PM及3位工程師。

LazyBox 網站服務 Project LazyBox是為熱愛旅行生活的人打造的平台,網站裏頭綜合了幫助旅人成行的所有條件與工具。從尋找旅行靈感(駐站作家遊記) → 確定去哪裡玩(找景點功能) → 安排旅程(找旅程功能),使用者可以在網站裡頭直接收集旅行資訊,並且直接規劃旅程。

成立時間 Founded Time 神坊資訊成立於1999年12月12日,LazyBox網站於2013年1月正式上線

主要用戶 user 喜歡科技、願意嘗試新工具、也熱愛自助旅行的人。並鎖定20-40歲的年輕人們,習慣在網路上查找資訊,並且也習慣自己規劃旅行的人。

商業模式 **** 旅程規劃系統租賃、旅行類商品導購、廣告收入等。

網址 http://www.lazybox.com.tw/

【活動預告】創業小聚#39* **** **** 3 月 19 日(週三) 19:00-21:00在犇亞國際會議中心。邀請你知我知好學網營運長林才越Eric、獎金獵人創辦人洛克仔Roxman、CWMoney共同創辦人謝明宏Alan、Muzik Online副營運長徐有鍵Ken、xBeacon創辦人陳洪典。以及曾擔任過天使投資人角色,目前在上海創業的黃紹麟Max,在本場活動將分享:從投資者轉變為創業者角色的心路歷程,以及提出長期對中國市場、對當地創業環境的觀察與剖析。 詳見活動網頁

關鍵字: #Meet創業之星
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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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