以行動化進行溝通、以大數據進行創新--首爾市資訊長兼助理市長金景瑞專訪(上)
以行動化進行溝通、以大數據進行創新--首爾市資訊長兼助理市長金景瑞專訪(上)

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(圖說:韓國首爾市資訊長兼助理市長金景瑞。照片來源:金景瑞)

金景瑞,「智慧首爾」、「行動首爾」的推動者,現任首爾市助理市長,主掌資訊業務(資訊長),韓國Yonsei Univeristy電機工程及工業工程博士,在民營企業工作13年後,加入市政府,協助現任市長朴元淳推動市政。年僅40歲的他,在決策上採取了不同以往的作法,他以數據做為施政基礎,傾聽民眾的聲音,更迅速回應民眾需求。 由於一名學生的提議,去年4月,首爾決定推出午夜公車服務,為夜色增添一抹溫暖,其中憑藉的就是數據分析。透過大數據分析,他們不僅發現市民對市政的抱怨,高達7成是與交通有關,他們還可根據數據資料制定路線,進行溝通。金景瑞坦承,是因為大數據的吸引力,讓他決定走入公職,「數據可以協助決策,更可以解決爭執。」研究主力為人工智慧及數據的他強調。 因為推動韓國智慧化的表現卓越,金景瑞有了許多機會到各地分享智慧城市的相關經驗,看到更多可以發揮的地方。他認為智慧城市的構想與體現,正是為市政的推行找到「新價值」,讓人民有感。在6月前來台灣參加「智慧城市國際論壇」前夕,金景瑞接受越洋電話專訪,暢談強烈企圖心下的未來大商機。

Q 近年來首爾大力推展智慧城市,也得到非常優異的成績,請問市府團隊對於智慧城市的規劃與願景?

A 智慧城市對於首爾的意義是,以數位化來管理首爾的公共事務。我們真正在做的,就是結合大數據來管理與市政有關的事務,與市民的溝通則希望能全面透過行動平台。首爾的市政營運願景是「以行動化進行溝通、以大數據進行創新」,因此,我們全心全力實踐以市民服務為基礎的IT系統,透過最適合市民服務的方式,提供市民充滿善意的服務。 現階段的智慧城市建設同時觸及多個不同層面,整體來說則收斂為兩大方向:包括「以大數據管理市政」及「行動平台推出公共服務」。我們的口號是:以大數據來滿足市民的小願望。我們整合了多年來,透過各種方式集結的市民資訊,經過重新整理之後,再加上其他有價值的資訊,為資訊賦予新的意義與價值。我們透過大數據分析,成功地引進午夜公車路線,為老年人設置福利服務場所,也完成計程車的媒合服務。 其中,午夜公車就是一個最好的例子,這是我們去年4月開始推出的服務,方案的起因是來自於一個學生用Twitter給市長的建議,市政府決定接受,並且開始用大數據來決定路線。同時我們也與韓國電信合作,並且分析午夜過後,市民擁擠度最高的5個地區通話紀錄及交通資訊。我們認為,半夜仍然會從遠處(與帳單寄送地址相隔的距離)打電話的市民,可能就是午夜公車的需求者。我們根據這個假設,設計出午夜公車的路線,結果也驗證了這個假設是正確的,服務也得到市民非常好的迴響。 大數據讓我們有機會開始為市民提供客製化服務。今年開始,我們運用信用卡資料、地產資料以及流動人口等資訊,為新興的商業據點提供更好的服務,讓大家可以發展新商業。此外,我們也藉由對計程車及乘客的資訊,推出計程車的媒合服務。 大數據讓我們的施政有了更多依據,甚至可以減少紛爭。以午夜公車為例,首爾是一個擁有1千萬人口的城市,為什麼午夜公車的規劃總共只有9條路線,而不是每一條路線都有配置?當市民了解這9條路線的量化依據,自然平息了很多潛在的不滿。 對首爾來說,除了大數據以外,另一項最重要的資訊建設,就是建立行動平台公共服務。首爾市民使用智慧手機的比率已經超過80%,我們又是全世界寬頻發展非常快速的一個國家,我們善用行動平台,與市民進行溝通,讓市政推行更有效。經由與電信廠商的配合,我們現在已經可以就特定議題,與特定地區的市民進行溝通,快速了解他們對議題或市政府措施的看法與回饋,這個過程對我們是一個很好的參考,讓我們的決策更貼近市民需要。 現在我們也藉由行動平台,讓市政府員工分享大量資訊,比如交通訊息、市民的消費行為、人口流動等,主要就是為了提供市民更好的服務。

Q 推動行動首爾的出發點為何,目的又是什麼?

A 市政相關事務非常複雜,只有政府努力是不夠的,必須結合市民一起解決。首爾市長朴元淳於2009年上任後,就決定擁抱科技,運用科技來處理市政。我們打造一個行動平台,市民可以運用開放平台了解,並使用相關的資訊,我們則利用市民所提供的資訊,推出更符合市民需要的服務。 其中,「行動投票平台」(Mobile Voting Platform)就可以傾聽市民聲音,這分成兩個部分:一個是我們隨時歡迎市民提供想法,如剛才提到的午夜公車就是來自一個學生的建議;另一方面,我們在確定任何決策前,也會運用這個平台,了解市民的想法。當然,我們也運用了各種社群媒體資源,比如Facebook與Twitter來了解民眾的評論或是回饋,甚至成立社群媒體中心(Social Media Center),為的就是充分溝通。 此外,我們還以行動簡訊的方式,建構了一套市民緊急通報系統,當災難發生時,一般通信系統完全瓦解了,還可快速通報,讓市民掌握災難現況。為了達到這個目的,在整個首爾總共設置將近2千個Wi-Fi無線熱點,今年還會持續擴大建置規模到3千個。在此同時,也在公共場所大量設置充電站,為的就是落實行動首爾的施政方針。

相關文章: 數據可以協助決策,更可以解決爭執--首爾市資訊長兼助理市長金景瑞專訪(下)

關鍵字: #智慧城市
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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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