【書介】《婉如一道彩虹》~面臨種種考驗,出走、活出愛,就是找到更好生活的方法
【書介】《婉如一道彩虹》~面臨種種考驗,出走、活出愛,就是找到更好生活的方法
2014.05.09 | 技能

是什麼樣的契機,會讓一位從未獨身出國旅行過的女生,放下螢光幕前光鮮亮麗的記者工作,出發到海外擔任服務人群的義工?而在服務的過程中,背後又有什麼樣的力量支持著她,讓她得以克服困難,並且進一步改變自己對生命的體悟?

透過越洋網路電話採訪,《婉如一道彩虹》的作者黃婉秋用著溫柔且堅定的語氣,分享一路以來作為一名海外義工的心路歷程。她的服務旅程經過非洲、印度、台灣,接著再回到自己的家鄉馬來西亞;透過她的描述,我們發現無論是遙遠的國度或是自己的家鄉,都有著迫切的問題與需要幫忙的人們,而身為一名有志於服務的義工,可以透過什麼樣的管道與準備,才能在人群中做出最大的貢獻。

採訪南非,奠定服務基礎

《婉如一道彩虹》 從黃婉秋2007年受電視台委派,隨「世界宣明會」(台灣稱『世界展望會』)到南非約翰內斯堡(Johannesburg)有著世界最大貧民窟之稱的索偉托(Soweto)進行有關愛滋議題的採訪開始寫起。談起這趟經歷,黃婉秋說,自己最忘不了的是當地小孩的天真與熱情。小孩子不怕生,擁抱是他們示好的直接表達方式。

而問起採訪貧民窟前的心理準備,黃婉秋說,因為自己知道愛滋病的傳染途徑以及防疫觀念,所以在接觸當地患者時,是不會感到擔心害怕的。而唯一讓自己感到畏懼的,只有探訪愛滋臨終患者時的情景。也許是因為醫療條件不足的緣故,病人臨終前的狀況並不好,與其實是畏懼疾病,或許更是因為赤裸地面對死亡了緣故。

因為南非歷史上長期的種族隔離政策緣故,貧窮成了索委託最大的問題。在貧富差距的基礎上,失業率、各項犯罪、吸毒、醫藥衛生……等,都是當地的尚待解決的社會問題。黃婉秋說,對她而言,此行最大的收穫,是讓她了解非政府非營利組織,在進行人道援助是從哪些方面著手,而當自己準備投身服務行列時,又有哪些組織與管道可以接洽進行。

追隨泰瑞莎修女的腳步前往印度

印度是黃婉秋義工之行的第一站,作為一名虔誠的天主教徒,泰瑞莎修女犧牲奉獻的精神一直是她心目中的榜樣。除了信仰的召喚外,問起什麼樣的契機使得婉秋下定決心成為一名義工,她說,當時工作與生活上遭遇的瓶頸,也是促使她傾聽內心聲音,積極向外尋求自我完成的原因之一。那麼當時家人反對嗎?黃婉秋調皮地說:「當然是先斬後奏囉。」

貧窮,是黃婉秋到達印度後所受到最大的衝擊。她在書中描寫露宿街頭的貧民,以及因為階級與奴隸制度下,被剝削的女性與農工階層。她說,要親眼見到之後,才真正了解所謂的貧窮究竟是怎麼一回事。

我問她,在印度這個對女性還充滿歧視的國家裡當義工是否會感到害怕?她說,其實在印度服務的過程中,她沒有遇到太多不愉快的經驗。倒是因為一位基督教團體的男性工作人員的好意提醒,倘若有遇到任何騷擾與侵犯,可以向他們團體尋求協助。這番話才讓她意識到,女性身份在當地其實是危機四伏的。那麼是否有宗教上的衝突?黃婉秋說,因為加爾各答每天都有許多從世界各地到來的志工,而當地居民長年來也早已習慣了Mother House的修女們的裝扮,所以並不會排擠外國人與不同宗教。

在Mother House,黃婉秋選擇了稍長兒童啟智中心,開始了第一次的義工經驗。黃婉秋替孩童們清洗衣物、尿布,餵食孩童,陪伴照顧孩童,以耐心和謙卑理解他人的需求。在書中她是這樣描寫的:「這次短暫的服務讓我學會了很多年來一直無法學懂的事。什麼是付出、不抱怨、耐性、責任感、體諒、觀察別人的需要、感動和感激,最重要的事我也弄懂了怎麼愛。謝謝你,孩子們。」

台灣玉里,另一個天堂

談起花蓮玉里,黃婉秋在電話那頭興奮地說:「那裡真的很漂亮,空氣氣候都好,簡直就像天堂一樣,很懷念那裡。」

在台灣的日子,黃婉秋多待在玉里天主堂跟隨著劉一峰神父(Yves Moal)做服務。談起神父,黃婉秋尊敬地說,劉神父與潘世光神父(Maurice Poinsot)都是她心目中的聖人,每天默默地犧牲奉獻,對她而言就像是基督一樣。兩位外籍神父大半輩子待在台灣,對於社區發展以及弱勢關懷有著極大的幫助,然而近年願意像他們一樣到海外奉獻的年輕修士漸少,這些上了年紀的老神父,仍舊獨自一人扛起吃重且繁瑣的服務工作。

問起婉秋,對台灣印象最深刻的是什麼?她回答,食物與濃厚的人情味。例如台灣的原住民手工香腸,就是她一直念念不忘的好滋味。還有她在書中描寫的,玉里居民知道她來自馬來西亞,為了讓她一解鄉愁,還特地煮了咖哩請她吃。這樣的體貼與關懷,讓她始終銘感在心。

仍在服務奉獻的路上

在回到馬來西亞後,除了如書中描寫的照顧家人,黃婉秋仍持續發揮自己的力量於公益活動。書本結尾在她又重返加爾各答的Mother House,關於此次的義工行,她在電話裡說,這次在Mother Housew,她選擇了上次還不敢挑戰的垂死之家來做服務。這次的服務讓她對於生命有了更多體悟,她在垂死之家裡了解到,人的生命每一個過程都同等重要,只有平等與無私的陪伴關懷,才有足夠的能力陪伴垂死之人走完人生最後一程。

除此之外,黃婉秋也在馬來西亞成立了非營利組織《粉紅鞋》。成立的目的是為了讓更多有志於成為義工的朋友,能接受培訓與服務管道資訊平台。若讀者有興趣,或可上臉書搜尋「粉紅鞋」尋找粉絲頁面,或者上 黃婉秋個人BLOG 也能找到相關資訊。

《婉如一道彩虹》 **** 立即試讀: http://goo.gl/V8KmFC 詳細資訊: http://goo.gl/uHZCyO

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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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