去日本泡湯 是冬天最幸福的事
去日本泡湯 是冬天最幸福的事
2005.11.01 | 科技

溫泉旅行說穿了非常單純,就是去溫泉地周邊觀光(有可能簡化為逛逛溫泉街)和住宿溫泉旅館這兩個重點。這兩點若只能選一樣,那就是去日本一定要住溫泉旅館。日式溫泉旅館待客,是特別溫暖而且講究服務的,最神奇的一點,是大型溫泉旅館的老闆娘——經營上百間客房還經常在客滿狀態的大旅館,卻能分身有術地把自己搞得像個民宿女主人,不時在每位客人身邊殷勤問候。這些叫人佩服的女將們,常常是溫泉療癒之旅中,帶給旅客補氣功效的一味特效藥。
岡山縣湯原溫泉區最老的一家溫泉旅館叫「油屋」,和宮崎駿卡通(神隱少女)裡那間給各式神明妖怪洗澡的大澡堂同名。油屋開業於元祿年間(約一六八八年),當年店門口的招牌燈籠為走夜路的人提供光明,旅人總是在此為照亮旅途的油燈添油,而讓老店有了這個溫暖的名字。我住在油屋別館的那個晚上發生的事,我到現在還記得很清楚。 湯原溫泉區「油屋」

在飄著細雪的清晨泡湯

這裡還是老規矩,一進房間,女中來大致介紹、泡壺茶。她也不管我聽不聽得懂日文,從頭到尾嘰哩呱拉講一遍,看我雖然「嗨」個不停,還是一副聽不懂的樣子,於是輔以許多手勢比這比那,但她仍然講得超快——快不是沒有原因,這位女中後來經我側面打聽已經八十三歲了,但工作還是很繁忙的。做的事情不會比一個年輕女中少。老闆娘在我們吃晚餐的時候來打招呼,殷勤地替每位客人斟酒,發現我不會講日文,她反而不好意思起來。油屋的料理挺好吃,像席間現炸現上的山菜天婦羅和桌上現炊的筍釜飯都好特別。
油屋的風呂大浴場很讚,我是第二天特別起個大早去泡的。浴室裡只有兩位日本婦人,我猜他們有可能是工作人員,因為他們讓我一人獨享半露天的大浴池「天來之湯」。那天一早,從竹籬笆一角飄進來的清風裡,夾著細雪。

岡山縣旭川上游「砂湯」 在溪水圍成的溫泉混浴

天混浴則是泡湯另一種回憶。岡山縣湯原溫泉的露天風呂「砂湯」,在全日本的露天溫泉排名中名列「西日本橫綱」。對我這個經常收看NHK相撲比賽的觀眾來說,橫綱這個頭銜有著極大的吸引力,足以讓我鼓起勇氣嘗試野溪混浴。
「砂湯」位在旭川上游,往上三百公尺就是高七十四公尺的湯原水壩,除了水壩外,周圍便是山林小溪的美景。鹼性單純溫泉直接從河床地底湧出,溫度達五十二度,再引入溫度稍有不同的「美人湯」、「子寶湯」、「長壽湯」三窟池子。本來打算泡遍各池,但在泡湯客很明顯的男多於女,我又是圍著沒什麼安全保障的浴巾,只好乖乖地待在水溫最低的那池,只讓頸部以上露出水面,並不時挪挪位置保持跟前後左右男士們的距離。
溫泉池用大塊溪石圍成,池底則是天然河床鵝卵石,長年沖刷浸潤下,呈現非常圓潤的觸感。晚風徐徐吹來,舉頭可見幾粒星子,雖然會不小心瞥到一群大男人當眾脫衣,在水霧氤氳下,別管我浴巾的話,氣氛還是相當不錯的。回想起來,該頒給我的「砂湯」經驗一條橫綱腰帶。

長野縣湯田中涉溫泉 「巡浴」之前先去買毛巾

另一次泡湯兼許願的巡浴體驗,又跟搞笑的混浴大不相同。日本人愛泡湯已經狂熱到盡往深山野嶺去尋找秘湯的地步,做為有點歷史的古早溫泉鄉聚客的本事都很強。
長野縣的湯田中涉溫泉鄉位於志賀高原山腳,這個有一千三百年歷史的溫泉鄉仍然保有鄉村小鎮的寧靜質樸,它由湯田中、星川、穗波、涉、地獄谷等共九條溫泉街組成,團結了該地區所有小溫泉之力,組合成一個「湯田中涉溫泉鄉」,來和大人氣的知名溫泉分庭抗禮。聯合地方之力的共榮方式,讓小型溫泉也有「溫泉社區」的氣勢,並且發展出「巡浴」的特殊泡湯法。在享受過高檔溫泉飯店的泡湯風情後,不妨換換花樣,直接穿著浴衣拎著毛巾上街泡湯。 湯田中涉溫泉鄉中以涉溫泉的「巡浴祈願」最是特別。相傳約一千三百年前的奈良時代,高僧行基在行腳途中發現了涉溫泉,後來有藥師如來加持鎮護,這裡的溫泉就以能治病開始聞名,同時也是古時前往善光寺參拜中途的清洗之泉。
「巡浴」涉溫泉有去除苦勞、除厄運、病魔退散、安產、不老長壽等等益處。從一番湯、二番湯一直到八番湯,再加一個結願湯,都是公共浴室,日本人稱為「外湯」。每間都有不同名稱和泉質,並號稱有各種療效,如一番湯的「初湯」,相傳是行基和尚當初第一個發現的地方,他曾經在此清洗托缽,所以又別稱「缽之湯」,有治胃腸病的療效。
「巡浴」之前,一定要先找家商店買條毛巾——這跟臨時起意上陽明山泡溫泉,得在全省毛巾銷售最好的那家7-11買毛巾可不一樣。這一條三百日圓的毛巾在涉溫泉街上是人手一條,但是別拿來擦喔,這是拿來蓋章的。「巡浴祈願」有個儀式重點——每間外湯前都有個蓋章的小檯子,遊客可以一間間地收集這些朱印,蓋滿以後再到藥師庵去拜拜許願,就完成了一趟「巡浴祈願」。商家還熱心提醒這「有蓋有保佑」的毛巾,帶回家可以掛起來,祈求安產的就綁在肚子上,想保佑考試及格的,把它當必勝頭巾綁著K書就對了。

穿著浴衣和木屐 沿著「涉溫泉街」連泡九湯

穿著浴衣和木屐走在小鎮石板路上,一邊逛街一邊泡一間間浴場,泡完九間消災解厄還可以許願,實在是很特別的另類泡湯法。涉溫泉街範圍並不大,走走逛逛就又看到一間外湯。每個浴場其實也很陽春,感覺跟在高級溫泉旅館裡泡湯很不一樣,反而有跑到本地人地盤去洗公共澡堂的樂趣。這九間外湯都是免費的,但必須是當地住客才泡得到,因為每間由當地人認養維護的湯屋,平常都鎖著門,泡湯客得跟住宿的旅館領鑰匙開門。這也好啦,免得光溜溜泡到一半老有人進來「參觀」。不過我實在沒本事穿穿脫脫連泡九窟,泡到滿頭大汗以後,一半以上的溫泉,我是只蓋章就閃人了。這一天,我半作弊地完成我的「巡浴祈願」,雖然我從不相信溫泉能治百病,可是卻覺得「滿願成就」這話聽起來真是美好。
最後提醒大家,喜歡泡溫泉的人安排旅遊行程的時候,請一定要挑選溫泉區過夜,根據筆者的經驗,在本州的長野、新潟、岡山、鳥取、廣島和九州的大分縣,都可以訂到有溫泉的住宿旅館。鳥取縣的三朝和皆生溫泉還可以用便宜三成以上的價格,住到和箱根或加賀溫泉同等級的旅館。

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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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