2015 IDEAS show評選揭曉 JUMPY、Fiiser、聯齊科技奪評審獎
2015 IDEAS show評選揭曉 JUMPY、Fiiser、聯齊科技奪評審獎
2015.07.23 | 創業

由經濟部商業司指導、資策會創研所舉辦的「2015 IDEAS Show網路創意展」邁入第八屆,於TAF空總創新基地盛大展開,共有28個來自台灣、日本、韓國、香港團隊選入決賽,以6分鐘DEMO的方式發表創新服務,由11位國內外創投、企業代表評選。2015年評審獎由台灣JUMPY(悅睿科技)、Fiiser聯齊科技奪得,大會獎則由兩個韓國團隊TossLabGlobepoint拿下。

本屆評審團獎得主悅睿科技簡報他們的創新產品:兒童智慧手錶JUMPY。

此次評審團召集人痞客邦執行董事陳正然指出,一個成功的簡報必須要提供明確的價值讓評審聽下去,6分鐘的創業簡報應包含:第一、團隊想要解決什麼問題?對使用者有什麼幫助?三句話之內要能清楚表達。第二、為什麼你可以解決這個問題?必須提出團隊優勢。第三、為什麼是現在要解決?目前的產業趨勢與團隊產品、服務的關聯性是什麼?

最後他提到,目前產業的趨勢為物聯網、數據、社群,做為創業競賽而非單純的創新點子發表,必須要說服評審為何團隊能夠發展成有商業價值的公司,若不提及市場分析與商業模式,很難讓評審信服。

本屆入選團隊簡介:

Linqapp(One People Co.,Ltd) Linqapp語言交換社群App可將外語透過文字傳輸、拍照上傳的方式,在線上向 native speaker 詢問並即時解決外語使用上的疑惑。目前已有7000多的使用者與81種不同語言。

CLAPPIO(智囊團THINKTANK) 透過App在活動中即時利用CLAPP/SLAPP機制蒐集觀眾情緒,動態回饋給活動主辦方。

愛月嫂(愛月嫂國際股份有限公司) 提供最優質的坐月子體驗,媒合剛生產完的孕婦與擁有保母執的月嫂,協助準備月子餐、進行家事管理與產後憂鬱症的陪伴。

tixchart(異域科技) 針對廉價航空設計的比價引擎,提供全球107個國家、超過3000萬個航班的即時票價,幫助自助旅行者找到最便宜的機票。

JUMPY(悅睿科技) 結合小朋友與家長的需求,致力開發兒童的第一支智能手錶,提供時間提醒、玩樂、互動學習等功能。

meepShop(香港商米波國際有限公司) 致力於提供「活的電子商務平台」,透過 drag and drop 功能可讓店家30秒拖拉自動排版,快速製作自己的電子商務網站與APP。

Niceday 玩體驗(幸福日子行銷股份有限公司) 精選台灣在地特色體驗,提供除了觀光景點外的深度旅遊行程與單日、雙日短期活動預訂。

NextDrive Plug(聯齊科技) NextDrive Plug無限擴充座是一台聰明的微型電腦,可將外接硬碟、光碟機、webcam成為連網裝置,可用手機遠端儲存檔案與照片或串流音樂,長期希望推行智慧家庭系統。

英文腦App(創價知識工程) 英文腦App是一個人工智能英文工具,讓手機成為你的英文老師,將不會的英文題目、文章用手機拍下來,App會即時反饋正確答案與詳細解釋。

你丟我撿城市愛物網(俠客數位) 透過大型車隊管理、檢索系統整合,將搬家、表演完、畢業後不需要但仍堪用的物資快速提供給需要的人,讓物品能夠被再次利用。

Speakaa(Speakaa, Inc) 語言社群網站,讓使用者有機會接觸到native speaker並提供一對一視訊服務,透過長期與外國人社交互動提升外語能力。

Ocard(Olis Innovation Co., Ltd.) 開發顧客關係經營行動平台,企圖降低小型店家利用CSR系統經營熟客的高門檻,利用簡單的模組讓店家就像擁有自己的App一樣,能透過後台管理顧客關係並適時推播行銷活動。

Fiiser(飛搜股份有限公司) 提供App內搜尋的服務,可在不安裝其他App的情況下搜尋到世上其他226萬支App內部的資訊。

TenMax(騰學廣告科技) 結合RTB技術,在0.2秒內完成精準受眾廣告購買並最佳化廣告成效,提供跨螢流量整合且簡單使用的操作平台。

Saihu(十方智匯) 共享知識經濟平台,將師傅的知識包裝並媒合對該專業有問題的使用者,即時解決使用者的問題。

GHOSTA(高塔科技) 透過智慧機車安全帽並串連手機App改善機車騎乘經驗,提升行車安全,包含路況提醒、路線規劃、音樂播放、電話接聽等功能,不只是讓安全帽被動防止騎士受傷,更主動將其他騎車時容易遇到的障礙排除。

Teascovery 發現茶(茶中文化) 提供可以帶著走的30秒快速沖泡冷泡茶。

DA VILLAGE(籃球部落) 致力於打造素人籃球員的運動舞台,並提供高性價比的客製化運動商品,讓人人都可以成為運動中的平民英雄。

電視美食App(方白科技) 雲端候位CRM服務,提供消費者「一鍵訂位」快速地排隊體驗,同時讓店家可以透過數據分析顧客行為並主動行銷。

OmniSTAR(九星資訊) 潛水專用電腦錶,可在潛水時將過程記錄下來,並即時偵測溫度、壓力、深度、時間、海洋資訊,讓潛水記錄與分享變得更簡單、體驗更完整。

WOVN.io(Minmal Tech Inc.) 將網站透過簡單的一行code同步翻譯成多國語言,讓網站在地化。

CHMSTRY(BOWTHECOMPANY) 透過beacon與App串聯,和在同一個場合的人輕鬆聊天。

JANDI(Toss Lab, Inc.) 跨部門、跨平台的群組溝通App,包含即時通訊、歷史檔案查詢、銀行等級的資安保障,致力於提供企業專用的通訊平台。

FAMY/LINK(spacosa corp.) 開發定位追蹤技統,透過beacon提供精準的即時位置,除了手機外也可透過小型裝置應用在兒童、物品上。

WizDrive(CYEBIZ Co., Ltd.) 雲端引擎解決方案。

VRWARE(Globepoint) 電玩遊戲結合軟體應用服務,讓遊戲可客製化且更容易製作,提供玩家良好的遊戲體驗。

APPLE FACTORY(DY International) 提供模板並自動化演算法,讓一般人不需要有專業的工程背景,就能開發屬於自己的App。

Drimi(Digital Anchor Co., Ltd) 現代小孩容易智慧型手機上癮,Drimi透過待辦事項、讀書時間提醒,協助孩子養成良好習慣。

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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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