需求待創造,智慧家庭難普及
需求待創造,智慧家庭難普及
2015.03.16 | 科技

智慧家庭概念成形已久,但大多停留在紙上談兵階段,2015年終於站上重要轉折點,包括電信商、硬體廠與網路公司都意識到物聯網即將帶來的巨變,但消費端依舊沒有明顯的急迫性需求,因此現在的首要目標不只要站穩風口,還要製造東風,有了東風,有了大量的需求量,才會有更多的機會。

「只要站在風口上,豬都能飛。」這是出自小米科技創辦人雷軍口中一句很知名的話。但對物聯網廠商來說,「物聯網的風在哪裡呢?」中國知名創投經緯中國合夥人萬浩基就坦白地表示,「物聯網還沒有Ready,我對物聯網發展趨勢比較悲觀,我認為還需要5年的時間,才會到達爆發期。若以比例來看,目前經緯中國投資的10個團隊裡頭,只有一個是物聯網相關。創投的存在就是為了賺錢,現在還不能賺大錢,就不會投入太多在裡頭。」

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(圖片來源:三星提供)

智慧家庭慢熱,廠商著急

萬浩基認為智慧家庭無法快速起飛的原因有兩個:一、現行支撐智慧家庭的硬體生態鏈根本不夠完整。對比軟體開發環境,三、五個人就可以組成一間軟體公司,然後利用亞馬遜AWS雲端服務、開源免費開發工具、模組來開發產品或服務,但三、五個人也可以開發智慧型手機嗎?二、物聯網產業的商業模式還沒有定調,硬體製造成本比軟體高太多了,現行鼓吹硬體免費的商業模式雖然盛行,但許多廠商只是經營小本生意,這並不會成就一家偉大的公司。

此外,沒有急切的需求也是一個問題。目前一般消費大眾對於智慧家庭的生活樣貌,其實還沒有太多想像,也沒有太多立即性需求。你在路上隨便找一個家庭主婦,你問她,現在的冰箱哪裡不好用呢?主婦可能覺得冰箱好不好用不重要,她只想遠庖廚。尤其在年工時超過2千個小時,排名在全球前5名的亞洲國家,智慧家庭實在距離一般人的生活太遙遠,遠得像是富豪家中向賓客炫耀的一種展示品罷了。

因此「創造需求」成為科技大廠催生智慧家庭市場成長的首要目標。為了解決現在的慢熱困境,科技大廠紛紛借東風,希望先有風,這樣才有機會站在風口上。

2014年12月,小米宣布斥資12.66億元人民幣,入股中國知名家電大廠美的集團,獲得1.29%的股份。「我們要在5到10年,讓所有的家電都變成智慧型設備。」雷軍在年初的小米手機Note發布大會上說。小米推出智慧模組、中控App與雲端服務解決方案,家電廠商只要把智慧模組裝在家電中,就可以將傳統家電升級為智慧家電。而這個智慧模組的價格相當便宜,每組只要22元人民幣,未來還會降到10元人民幣,相當於一杯咖啡的花費。現在已經有飛利浦等13家照明廠商決定採用小米的智慧模組。

此外,小米也提供智慧家庭的控制App,把所有的智慧家電操控整合在手機上。最後還為廠商提供小米雲與金山雲等雲端服務,進而解決智慧家電與傳統家電無法相通的問題。為了讓使用者更容易理解與體驗智慧家庭生活,雷軍還另外砸下6千萬元人民幣,在北京成立智慧家庭體驗館「愛空間」,並且標榜每平方公尺(0.36坪)699元人民幣、20天內可以完工。

科技大廠紛紛卡位,發展生態鏈

「5年內我要投資100家智慧硬體公司。」雷軍手上的順為基金,也投資製造行動電源的紫米、空氣淨化器的智米公司與製造小米耳機的加一聯創,這些新創公司跟隨著小米物聯網生態鏈一起發展。

目前最受市場關注的是,專注穿戴式裝置才一年、估值就已超過3億美元的小米手環製造商華米。華米科技來自中國安徽,本來是一家專注於平板與智慧型手機研發的公司,在獲得小米與順為基金的A輪投資後,在2014年轉向穿戴式裝置發展。2014年7月底小米手環上市,售價只要79元人民幣,主要功能是記錄使用者的運動數據與監控使用者的睡眠狀況,這麼低廉的價格威脅著市面上所有的智慧型手環廠商。

小米手環短短半年內的出貨量已經突破100萬支,在台灣的銷售量也衝破10萬支。「用戶的參與,就是小米手環的核心價值所在,一款手環,如果沒有用戶的參與,是玩不起來的,也就沒有價值。」華米創辦人黃汪如是說。

除了手握智慧型手機的小米,騰訊也廣招合作夥伴衝刺智慧家庭領域,並且於2015年投入20億元人民幣,培養硬體合作夥伴,共同推動WeChat硬體開放平台,預計3年內要幫1千家公司實現網路化。除了介接WeChat硬體開放平台外,騰訊還將把智慧型設備都擬人化了,把這些設備當成一個個WeChat帳號,使用者只要打開WeChat就能和智慧家電溝通。舉例來說,騰訊相框的使用者,只要掃描QR Code就可以加入騰訊相框的公眾帳號,WeChat用戶就直接以這個帳號操縱相框,不再需要額外下載App,也沒有太複雜的物聯網設定,即可輕鬆進入物聯網世界。

台廠Garmin也與WeChat合作,在WeChat內開設「Garmin Club」官方帳號,隨時追蹤使用者的運動足跡與心跳,並且分享每項健身成就。未來還會有更多廠商依循這個模式與WeChat合作。

目前微信月活躍用戶數超過4.38億、QQ則是8.29億,兩者加起來的用戶數量已經破10億,對於缺乏用戶的智慧家庭硬體製造商來說,10億用戶的魅力非常大。騰訊缺乏智慧硬體,而智慧硬體廠商缺乏大量用戶,兩者合作共同創造生態圈,因此智慧家庭硬體製造商只要專注於硬體製造,後端的連網就交給騰訊的平台,這將是一個兩全其美的未來。

各大廠商智慧家庭布局

騰訊 1.2014年宣布推出QQ物聯平台。 2.2014年與豐唐物聯簽訂戰略合作協議,發展智慧家庭物聯網業務。

三星 1.2014年發布Smart Home。 2.2014年創立物聯網協議Thread。 3.2014年以2億美元收購智慧家居廠商SmartThings。 4.2014年開放Smart Home平台,面向開發者開放SDK開發工具。

小米 1.2012年小米盒子上市。 2.2013年智慧電視與路由器上市。 3.2014年投資智慧裝置公司華米,同年小米手環上市。 4.2014年投資O2O銷售平台。 5.2014年小蟻智能攝像機、智慧插座、智慧電燈泡上市。 6.2014年投資美的集團。

蘋果 1.2014年收購耳機廠商Beats。 2.在2014開發者大會上,宣布進軍智慧家庭市場,發表全新HomeKit智慧家庭平台,未來可整合各種智慧家庭App。

資料來源:2014中國智能家庭調查報告

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第250期) 其他精彩內容》》 訂閱數位時代》》

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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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