智慧家居時代來臨,硬體商待命,互聯網業者攪皺一池春水
智慧家居時代來臨,硬體商待命,互聯網業者攪皺一池春水
2014.05.09 | 科技

成立於2013年七月的杭州新創公司古北電子科技,在中國物聯網領域正要掀起一場鋪天蓋地的革命,這家被奇虎360與京東商城投資的軟硬整合公司,打算讓千家萬戶的家庭能用負擔得起的成本,簡單地享受智慧家居的便利,打造全新的智慧家電互聯平台,讓家電產品一鍵上網,實現真正的「人、物、互聯」。

「我們一直強調我們是軟硬整合公司,其實就是在想怎麼用一些很簡單的東西,隨插即用,能夠幫助一般人實現智慧生活的情境,」古北電子執行長劉宗孺說。

老家雖然在山西,但劉宗孺考到上海交大念書,從大學開始就做過不少小生意,之後也曾到北京工作過,後來又前往澳洲墨爾本念微電子研究所,現在選擇從最拿手的晶片設計與無線連網技術出發,看好家庭電器產品,是未來智慧生活的入口,他決定切入這一塊創業。

物聯網時代下的軟硬整合

身為時下物聯網與智慧家庭火紅概念下的「新銳杭商」,古北電子的團隊研發WiFi物聯網的傳輸模組、雲端運算服務平台及智慧終端的App服務,為各類家電廠商提供完整的解決方案,比方包括旗下目前產品線的智慧插座、智慧遙控、智慧牆壁開關等,都能輕鬆透過與行動裝置的串接,達到遠端遙控及監控用電量和使用電器情形,甚至像是家裡的電視、燈光、車庫開關等,也都可透過手機啟閉。

全球整合晶片大廠邁威爾(Marvell)物聯網事業群總經理Philip Poulidis日前也宣佈,與這家中國新創公司於無線微控制器與物聯網(IoT)平台進行合作,支援其全系列智慧家庭自動化產品。像智慧插座、智慧萬用遙控器及空氣品質檢測儀,均採用安裝了邁威爾Marvell Easy-Connect軟體開發套件(SDK)的物聯網平台

從去年下半年開始,智慧家居應用開始變得愈來愈火熱,其中Google在今年初以32億美元大動作收購了由iPod之父費德爾(Tony Fadell)所創辦的智慧居家公司Nest Labs,旗下擁有智慧空調與智慧煙霧警報器,該項投資更被市場人士認為,是Google進軍物聯網領域布局,對相關產業界來說為很重要的新里程碑。

而其實在去年的九月,於德國柏林的消費電子展(IFA),荷蘭飛利浦就發表了打造更聰明個人化的連線生活,推App數位智慧家電,包括智慧空氣清淨機、智慧寶寶監視器,以及具App應用程式功能的全自動咖啡機,還可以用手機推送食譜給電鍋,直接煮出一桌菜。

去年11月底,來自美國科羅拉多的新創公司Revolv也加入這波硬體創新的行列,運用集線器(Hub)連上家中的無線網路,再把不同家用設備的控制系統整合進一個App當中,用戶可輕鬆在一個介面上同時控制所有智慧家電。

比較特別的是,不少互聯網公司,除了Google之外,已經看到這塊龐大的潛在市場,積極布局切入,因為這些公司擁有數據分析、雲端運算服務及周邊商業模式思維,更急欲加入物聯網的軟硬體創新行列。

互聯網跳進來做整合

去年9月,中國搜尋引擎龍頭百度也推出了小度WiFi、小度路由和小度TV,期望借助這三大強而有力的智慧硬體產品,牢牢控制住家庭互聯網的數據入口,更值得關切的,近期百度入股了專攻智慧家居與家庭物聯網的新創公司海眸科技,雖然這家公司才剛起步不久,但百度會看好它,一定有不容小覷的實力。

還記得今年2014年初的CES嗎?在這場科技盛宴上,展出了智慧家居生活的場景,樂金電子(LG)推出HomeChat,只要用LINE輸入指令,家電即自動操作;三星則推出名為Smart Home的智慧家庭平台,使用者只要透過一個App,就能統一管理空調、照明、冰箱及電視等家電裝置的使用情形。

不過,相較於三星和樂金電子,騰訊與微信顯然更勝一籌,在CES展中秀出智慧冰箱和智慧空調的中國家電大廠海爾電器,則與這二家業者合作,使用者除了可透過微信操控家電,還能直接將自己操作烹飪設備和美食的經驗在微信社區分享,或直接在上頭下單買食材,厲害的是,海爾電器所開發的U+智慧家庭互聯平臺,還能夠實現跨品牌、跨產品的不同操控互通。

對許多互聯網公司或軟硬整合公司來說,並非靠賣硬體賺多少錢,而是如何能透過這些裝置、設備去搜集、分析廣大用戶的使用行為,並提供最好、最適當的建議,讓這些物物相聯的連網設施都能成為一個生活平台、一個數據入口。

今年4月,奇虎360更大膽直接與家電廠商奧克思合作,開發智慧節能空調設備,奇虎360副總裁沈海寅在發表會上說,「我們提供的是家電廠背後的資料儲存、分析及雲端運算平台。」換句話說,其實家電廠只要專心於原本的事物,把家電產品的品質、性能做好就好,其他的一切交給互聯網公司。

在雲端運算與海量資料大時代所趨之下,產業的整合與顛覆無疑地把智慧家居生活也捲了進來,而這對傳統的硬體製造商、家電業者,無非也是一個轉型的新契機,對互聯網業者來說,可發揮的地方又更多,合作範圍也更廣,雙方則可建立一套互聯的商業模式,快速搶攻用戶量搭建好用的平台及建立起有趣的使用行為。

如同小米科技日前發布的路由器就是最好例子,創辦人雷軍就說了,「這個路由器,是智慧家庭中心、儲存裝置,也是一個開放平台,未來小米也會和家電產業合作。」傳統路由器的本質只是一個通訊設備,但是在萬物朝向智慧化時代,小米路由器就像是一台電腦,還能透過與手機串連,控制家裡的各種設備。

在今年4月6日的中國海立方創客大賽中,132件產品,入圍的前30強裡頭,清一色幾乎都是物聯網產品,其中當然包括這家杭州古北電子。在接下來的5月18日,古北電子也將於南京舉辦首次發布會,主題就是聚焦智慧生活,而像是百度、奇虎360、華為、神州數碼、京東、騰訊等高層也都將出席與會,預料智慧家居屆時將再掀起一波話題。

而或許就如同台積電董事長張忠謀日前所說的:物聯網真的將會形塑出未來的美麗新世界,是下一個Big Thing,也會變成接下來五到十年內,成長最快速的產業之一。而未來掌控物聯網的主角,可能是谷歌、亞馬遜、蘋果或阿里巴巴。

  

【延伸閱讀】
6/4【2014台北國際電腦展高峰論壇】4大領袖齊聚,形塑未來!
宏碁集團董事長施振榮、聯發科技董事長蔡明介、ARM執行長Simon Segars、AWS亞太區董事總經理Shane Owenby等重量級講者,共同聚焦雲端應用、軟硬整合、智慧生活等前瞻議題,以宏觀視野,探討產業鏈的發展與未來趨勢,預見下一波商機!
時間:6月4日(三)9:00-13:00
地點:臺北國際會議中心3樓宴會廳
線上報名:請詳見活動網頁

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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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