預見2015年「數位看板」十大趨勢
預見2015年「數位看板」十大趨勢

所有螢幕,包含口袋裡的螢幕,都是無縫行銷和傳播的一部分,無論是在零售方面,廣告方面或企業傳播方面,這決定了我們所處的是什麼樣的行業。螢幕存在三大截然不同的領域:數位螢幕媒體,數位家外媒體及數位看板。這行業正朝令人興奮的方向改變,無論這改變是好的,壞的,甚至有時是醜陋的。以下是我第7年預測這行業的10大趨勢。

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去年我預測從餐廳桌面到企業大廳到廣告招牌的轉變,第一個趨勢是螢幕「更大或更小」,且會在每個人的趨勢表列中名列前茅。

至於2015年,我想將一些想法開放跟讀者對話,以期能預見及了解你的回應。這也是首度請你告訴我們你認為的第十大趨勢是什麼。我們吸引顧客的主要目的是希望顧客與品牌對話,最終是賣些什麼。我提過我們做的事其實很簡單:品牌對顧客說話,反之顧客也有話要表達,這促成企業重新檢視他們在生意上的作為,是否需重新調整目標及想法。

所以讓我們看看2015--

1.過去的「關鍵時刻」(Moment of Truth)(譯註一)變成現在的「處處是關鍵」

品牌業者與零售業者當他們從全通路(omni-channel)策略,品牌力量,內容和科技的角度思考如何增加銷售及顧客忠誠時,會發現彼此有新的合作關係。大品牌期待也持續支持,與顧客能有更具意義和更符合ROI的創新溝通方式。就像5年前用監控器追踪顧客在店裡的行為引起的爭論,現在追踪方式更上一個台階,使用室內定位和wifi科技,但當顧客得知其好處的同時也會引起另一波的爭議(譯註:指在安全性與隱私性),顧客何時,何處購買何物的「關鍵時刻」,仍發生在零售環境裡,但現在「關鍵時刻」變成「無處不在,而且是在當下」。

期待數位看板與感知顧客位置,到店次數,智慧手機,線上和線下行為模式等的連接,能達到真正掌握「關鍵時刻」的境界。

2.我的智慧手機現在是我的按鈕?或物聯網現在是萬物聯網?

對數位看板最大的衝擊毋庸置疑是智慧手機。雖然每個人所處的網絡形態不同,但是毫無疑問的我們隨時用智慧手機連上網。英特爾將芯片組縮小至鈕扣大小,接著運用同樣科技的Edison微處理器將藍牙,Wifi在Linux的基礎上全部濃縮在一片大小如SD卡的小薄片裡。這類穿戴式科技對零售的衝擊將日益明顯。

這是市場早期的趨勢。想像一下,我的智慧手機只是捲動螢幕,其他運算能力全分散到雲端。所有資料全放在雲端的ChromeBook。

運用分散式架構的技術,我可以走到陳列架而陳列架知道我曾買過什麼東西,然後建議我買其他相關的配件。要是我的購物車使用穿戴式科技,它會知道我99%會買的購物清單,然後會不會在我的螢幕上加些不一樣的東西或一些店裡忠誠會員專屬的優惠呢?也許我喜歡的冰淇淋正在呼喚我,是的,在我的螢幕上呼喚,然後一頭哞哞叫的虛擬乳牛,讓我的購買成為現實。整合後的芯片是那麼小,可一個個連接任何產品,從最新的健康零嘴,到如何用新醬料醃製牛排的BBQ--------雲端知道所有的事情。

期待能有使用這些新發明的芯片的實驗計劃,為零售帶來新的體驗。

3.BYOS--帶你自己的螢幕來

我知道我又要提到智慧手機。處在現今的世界我們必須連結品牌和有智慧手機的客戶,可以用大螢幕創造深度體驗,甚至針對客戶和品牌設計獨特的體驗來帶動兩者的互動。在一個人人有智慧手機並且隨身攜帶的世界,作為品牌商和零售商必需善用此情境並從中獲益。在數位家外媒體(DOOH)領域運用許多不同的方法連結品牌和智慧手機,不止運用一種科技促動連結而是許多科技。

期待品牌在市場上,運用所有螢幕與顧客智慧手機連結,能產生更多創新的對話方式,甚至為了取得手機號或鼓勵加入而提供些禮物。

4.更大,更小或打包回家

這個趨勢在數位看板產業依然強勁,我們不止見到平板電腦在餐廳桌面上的運用,同時也見到精品櫃上也在用。現今大螢幕技術及成本,已能容許我們藉此在零售和數位家外媒體創造深度的體驗。這趨勢將持續好幾年。對觀眾而言,大螢幕在這些方面創造深刻的體驗:1. 心靈將4K和高解析轉化為難以忘懷,如幻似真的一扇窗,而不只是影像的呈現。2. 面對比尋常更大尺寸的影像時,一般會立即產生保持距離或接受挑戰(flight or fight Mode)的心理模式(譯註二),這是瞬間的本能反應。了解這些內在驅動要素,我們可以透過大螢幕非凡的體驗,將品牌的影響長久烙印在顧客心裡。

5.內容和會心的感動

理解什麼原因促動感性的回應及理解顧客何時快樂,激動,憤怒等是創造動人內容最基本的要素。最起碼我們要讓顧客有感,如果我們能讓他們覺得快樂,然後呢?他們買單。

運用科技驅動的演算法可以發現促動顧客有感而回應的方法,這將帶來創新且讓顧客感到愉悅的內容。是的,我們確實可以用每個創新的內容,打造出全世界最讓人愉悅的地方。

期待有更多經過人臉辨識演算軟體驗證過,保證讓我們覺得愉悅的好內容。

6.數位的美國,我們做到了嗎?

美國商業的數位化進行得很好。這對數位看板媒體的生意影響如何呢?

當萬物聯網(the Internet of Everything),後台系統和前台體驗密切連結時,一些很酷的事會發生-----關聯性,個人化及對話。

全方位通路(Ommi channel)體驗,讓故事的起點和終點可以在任何數位裝置或螢幕實現所謂的「跨媒體」(Transmedia)體驗。跨媒體內容是幾個故事透過多元形式的媒體,傳達故事某獨特的片段從而組成整個故事。內容以延續性,敘事式的方式創作來呈現整個故事,而我們只有在體驗所有創造的內容,才能一窺全貌。當跨媒體經驗結合購買力,結合後台數位設施時,哇!

期待體驗不止是跨數位世界也跨實體世界,形成全方位跨媒體體驗,跨越個人購買路徑和時間區塊,帶領我們購買品牌和產品。

7.更大數據,更小片段,大樣貌

蒐集我們每個移動的大數據,較諸過往更引人關注。這在過去幾年開始蓬勃發展。任何人使用Google地圖,在https://maps.google.com/locationhistory輸入你的手機號,你可以看到去過那些地方。所以你發現了嗎?有點可怕---克服它。結合我在網路買什麼,到那個店購物,在這些店買什麼的資訊,對於想接觸我的品牌,我的樣貌日益清晰。當我掛上網,被追踪,被曝光給我喜歡(及不在乎)的品牌,我覺得沒關係,因為這讓我生活更方便。更容易找到我喜歡去的地方;買我喜愛的牛仔褲或訂我喜愛的旅館。我的大樣貌就是品牌對我的理解,這轉換為對我更好,更個人化的體驗。

期待更多蒐集大數據的創新方法,讓零售業和旅行業更能貼心待客,更能抓住你的注意,透過每個購物的觸控螢幕讓你感到受寵。

8.新的商業模式

當零售業改變其商業模式,同時新酷科技出現在螢幕上,這意味著我們所處的看板媒體產業在改變。新創的商業模式將從全球巨大科技變遷中獲益,從我們如何連結,購物,開車到服務我們的機器人的任何一件事。我們需靈敏,創新,自覺地從變遷中求生存。這趨勢會快速延伸至2020年。

期待有新的商業模式可以使購物過程的體驗更透明及無礙。

9.數位家外媒體成長

家外媒體過去花了十年走向數位化,現在有越來越多的代理商開始跟進及接受,其中媒體採購使用「程式化購買」 (Programmatic buying)(譯註三)也是重要因素。這讓品牌訊息能在客戶多元通路中精準呈現,改變整個媒體產業只是時間問題。為何正在改變?標準化操作及效果承諾都是這行業行之有年且證明有效的。再也沒有比此時更好的時機擁有廣告聯播網路。我們也看到這趨勢正處於上升的通道。

期待透過整合,讓家外數位媒體領域達到新的高度及帶來巨大的成長。

10.這一項留給你決定

請將你的洞見及對趨勢的看法寄到trends@5thscreen.com,我們再彙整公佈。(中文請寄curtiswu@hotmail.com,將代為彙整及重點翻譯轉寄給作者)

本文作者Keith Kelsen為美國知名數位媒體的領導專家。更多訊息請見《數位看板的崛起與商機》(Unleashing the power of digital signage : content strategies for the 5th screen),商周出版社。

圖片出自Tsahi Levent-Levi via Flickr

譯註一:Moment of Truth,與顧客接觸的每一個時間點都會影響顧客對品牌的觀感,此時間點稱為「關鍵時刻」。

譯註二:flight or fight Mode,「逃離或戰鬥」是動物,包含人類,遇見異常或危急時的本能反應模式,如同樣遇見獅子,小水牛會逃開,但體型較龐大,較強壯的的水牛則會選擇待在原地捍衛。同樣道理,面對大螢幕我們的心理會決定是接受此大型媒體的到來或試著避開保持距離,但無論如何都會在心裡留下深刻的印象。

譯註三:Programmatic buying,「程式化購買」是在廣告平臺DSP(Demand-Side Platform)上,設定廣告推播的條件,由電腦來自動進行RTB(Real Time Bidding)競價方式的媒體購買,其獨特的指向性和精準度,能大幅提升廣告的效益。

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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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