話題電動夯車Tesla，台北街頭現身！|數位時代 BusinessNext

矽谷、科技業、車界最夯的話題電動車Tesla，現身台灣！雖然Tesla 僅在中國大力銷售，台灣並沒有正式成立官方的銷售據點，之前多是以產業或學術研究專案方式引進，但因為此款車實在太吸睛，除了部份企業大老闆以個人方式進口外，也有貿易車商Flowing Ocean採用接單進口的方式，將Tesla帶入台灣；據了解，目前約有15台的Tesla 已經順利請領綠色的電動車車牌開始在街頭出現。《數位時代》特別帶大家直擊Tesla的話題魅力！

enter image description here
(圖1：此款為Modle S，採用60kWh功率電池，為標準房車款，長度為497公分，寬度218.7公分，車重約2.1公噸，可坐五位成人。ModelS有三種規格，除60KWH外，還有85kWh功率電池的85與P85高性能版本，由於輸出與續航力均不同，加上還有選配項目，在台售價約在400萬元至680萬元之間 / 攝影=James Huang)

enter image description here
(圖2：全鋁合金車體，由於沒有引擎，且將電池平均分配在全車，因此車體前後配重48:52，算是相當均衡的配重。為了降低風阻節省耗能，整台車外型、車窗、門把相當具有流線感，其中C柱幾乎與車頂結合在一起，而無窗框的設計，更讓這款車有跑車的美感。攝影=James Huang)

enter image description here
(圖說3：少了引擎，加上Tesla把電池跟驅動馬達都在車子底部，因此過去掀開車頭只見風扇、油管線路、引擎、水箱密密麻麻的管路系統，現在通通沒有，反而變成超大的置物空間！之所以保留車頭，一方面是延續人們對車子的熟悉感，同樣也具備減低風阻及提高安全的考量。攝影=James Huang)

enter image description here
(圖4：原本的行李箱，也因為取消佔據車內空間的動力系統，同樣有著超大的置物空間，可加裝兩個兒童座椅，立刻變成7人座。板子之下就是供電系統，由於電池做在車輛底部，為了避免路況不佳帶來的碰撞，車子的懸吊系統可調整底盤高度，甚至會將路況記錄到電腦系統，下次再經過相同路段，系統就會自動協助調整，不用再靠駕駛手動。攝影=Erica Lu)

enter image description here
(圖5：既然是電動車，大家一定很關心如何充電。如同一般汽車，充電孔也位在後方，可透過駕駛座的系統來開啟，或是按下充電槍上的按鈕，充電孔會發出藍光的設計，讓這台車更添加科技美感。攝影=James Huang)

enter image description here
(圖6：電動車最大的賣點是相對環保，因此在車燈使用上，當然也是採用LED照明，造型也很犀利，有鷹眼的感覺。/攝影=James Huang)

enter image description here
(圖7：每一台Tesla都會附贈一套包含了一條導線本體以及三顆轉接頭，建議採用220V來充電，目前與台電、裕隆綠能及台達電合作，開發高壓充電裝置，充飽一次電約8~10小時。攝影=James Huang)

enter image description here
(圖8：充飽後的車子續航力可達400公里，可從台北開到高雄。目前在台灣，仍以台北地區充電站密度較高，多半在較熱鬧的公有停車場。進口車商有開發App，方便車主尋找。攝影=James Huang)

enter image description here

enter image description here
(圖9/10：為了突顯簡潔美感，這款車的車門手把設計也頗具巧思，當在行進或靜止時，手把是內收起來，與車體形成同一平面。要開門時，輕觸銀色把手區，把手就會彈出開門。攝影=James Huang)

enter image description here
(圖11：Tesla之所以成為話題，不僅僅是因為純電動車的設計，內部導入許多科技應用，也是讓大家津津樂道之處。儀表板與中控系統分別採用來自 NVIDIA 的 Tegra 2與 Tegra 3。17吋大的螢幕，採用圖型化介面，是主要的控制台，裡面除了車子動態設定、充電設定，也整合包括能源、媒體、導航、相機、手機及網路六大軟體應用，例如相機功能，就是可直接透過後方的倒車攝影鏡頭，隨時注意後方來車狀況。只要進入有連網的區域，車子會透過OTA（on-the-air）線上軟體升級，直接修復有問題的汽車，車主不需用跑維修廠。攝影=James Huang)

enter image description here
(圖12：全彩的主控台，螢幕操控相當直覺，比如直接滑動點選，就可決定車內音響喇叭播音位置。更棒的是，每個駕駛可以依照自己的喜好，來設定例如音量、冷氣溫度等不同功能。Tesla去年宣布開放專利，希望藉此舉來推動整個電動汽車的行業發展。目前已有開源社群針對iOS/Android apps，整理出非官方特斯拉API文件，提供遠距監控與控制Model S以及Tesla其他未來車款的功能 / 攝影=Erica Lu)

enter image description here
(圖13：跨螢整合應用是科技業的趨勢，Tesla也沒缺席，除了主控螢幕，車上的照後鏡也會是車上的第二螢，至於會出現什麼樣的內容，目前一些廠商正在研發整合中，攝影=Erica Lu)

enter image description here
(圖14：同樣也是全彩的儀表板，會顯示目前的車速、電力狀況等資訊。車子輸出馬力是416匹，車速由0100公里加速不到5秒，有種坐雲霄飛車的貼背快感，難怪加速前駕駛提醒我們要坐穩，手機要拿好！為了安全，開始加速時，安全帶也會加強緊度，確保安全加速雖快，但整車仍是相當平穩，就算煞車也不會太衝擊，且音量很低，如果是喜歡呼嘯街頭的駕駛，這台車可能不太適合XDD / 攝影=James Huang)

enter image description here

Tesla日前透露，計劃2015年全球電動車銷售量要達5.5萬輛，較2014年約3.17萬輛再成長近74%目標，Tesla執行長馬斯克(ElonMusk)還同時發出豪語，說十年之內，Tesla的公司市值，將可追上蘋果。雖然目前特斯拉的市值約270億美元（8540億元台幣），與蘋果突破7000億美元的市值相比，還不到蘋果的4%，但Tesla及馬斯克的夢想野心，無價！

想要感受Tesla電動車的流線科技魅力？今年5月14、15日，Tesla可望在「Future Commerce 未來商務」大展上亮相，屆時記得去體驗一下！

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。

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。

「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