呼叫阿福宣布終止服務 「痛徹心扉」的停車O2O經驗分享
呼叫阿福宣布終止服務 「痛徹心扉」的停車O2O經驗分享
2015.12.28 |

編按:O2O停車服務呼叫阿福於今日(2015年12月28日)宣布,將於2016年1月底完全終止泊車服務,並專注在「停車大聲公」的經營。「呼叫阿福」團隊的執行長Ronald除了透過個人臉書的網誌宣布此一消息,也在文中分享了9個月以來經營O2O停車服務的心得與經驗,原文標題為九個月 O2O 的痛徹心扉,呼叫阿福在今天宣布終止服務,全篇圖文經由作者授權,編輯轉載如下:

今天,我發了一封信給所有呼叫阿福的會員,告訴他們:呼叫阿福將在 2016年的1月結束營運。從2015年3月到現在,我們花了5個月踏過了停車O2O上的坑坑洞洞。我希望這些坑坑洞洞能夠留下一些教訓,這篇文章,寫給未來還想創業的你,寫給還在踏坑的你,還有寫給自己作為警惕。

呼叫阿福泊車終止營運

Hi 呼叫阿福的車主會員你們好,

在2015年的最後一週,身為呼叫阿福團隊的執行長,想要與一直支持「呼叫阿福」的您宣布一件重要訊息。

今年3月,我與兩位創辦人創辦了「呼叫阿福」泊車服務,希望所有跟我們一樣開車的車主,能夠在市區開車時,不需煩惱停車的問題。停車其實不難,但在市區找到周遭空的車位真的需要排除萬難,有時候一不小心,就陷入無限迴圈花費半小時還無法停好車子。

呼叫阿福希望你用簡單3個步驟:指定地點、找到阿福、遞交鑰匙,就找到專業訓練過的阿福泊車員幫您停車。

呼叫阿福在這幾個月,多虧你們不斷督促,我們在台北市有拓展了 11 個服務區域,北到士林夜市、南至公館商圈都是呼叫阿福能提供服務的範圍;也謝謝你們的分享,讓我們服務超過 1,000 個車主。最讓我們自豪地,就是在這段服務期間,多虧了阿福泊車員的細心與專業,我們完全沒有造成任何的意外客訴。從無到有,這些成果是我們一起達成的,沒有你們也沒有呼叫阿福這一段段的記憶。

在今天,我們團隊想與您告知:在 2016 年的一月底,呼叫阿福將會完全停止泊車服務的營運。未來,團隊將專注在《停車大聲公》的發展,用團隊的智慧快速幫你找到周遭的停車空位,運用簡單的過濾挖掘出合理價格的停車場,讓你在面對停車的問題時,只需要打開停車大聲公,就夠了。

《停車大聲公》目前提供了全台灣最完整的停車資訊,也透過車主的貢獻即時掌握了各地眾多新舊停車場費率及停車場類型,最重要的是,《停車大聲公》提供超過 80% 的即時車位資訊。我們希望你打開《停車大聲公》,就能夠找到附近還有空位的停車場。未來,就讓《停車大聲公》協助你們解決開車碰到的問題吧!

O2O的糖衣陷阱內的關鍵方程式

圖說明

還記得我們創辦呼叫阿福的第一天,幾位朋友在阿福的辦公室討論:「次的創業,除了解決停車問題以外,更要在第一天就產生營收。有了現金流,其他就好解決了。」

的確,但除了現金流以外,有太多致命的陷阱我們都忽略了。

最重要的:頻次

停車的確是個硬需求,在各種情境下只要車主開的車離開辦公室或是住家,就會產生停車的需求。但產生出來的停車需求,會不會被轉換到呼叫阿福的泊車服務呢?這件事情在創業的過程要盡快釐清。

以停車來說,有許多外在的因子可以取代泊車服務。例如:周遭的停車場是否齊全且費率便宜、周圍的車潮是否擁擠、周圍的人流是否在短時間之內擁入、甚至是開車的途中是否發現附近空的臨停車位等等。

這些替代方案,會讓呼叫阿福車主在服務流程中逃離閉鎖循環。過去我們服務的泊車單中,有接近 3% 左右的泊車訂單最終無法完成服務,根據我們當下或事後去詢問,大多是因為以上所提的這些元素。而這些元素造成車主找車位轉換後的頻次急劇下降,如果這時候無法適時的讓消費者有印象,服務要在短時間能夠推廣擴大的障礙就會加大。

如果你也是做O2O服務,你需要自己去定義頻次如何才叫做高?以呼叫阿福的泊車服務來說,如果我不能夠讓車主每週都使用,這樣的頻次對公司營運來說就是非常低。為了避免影響頻次的外在因素,呼叫阿福初期試營運選擇在台北地區人潮最多的東區、信義區進行試營運,來了解需要停車的車主會有多少人轉換成付費泊車。早期,我們做到平均一週1520次的不重複車主使用,但後期車主成長後,要做到150200 張訂單非常困難。

「頻次」不高,至少「客單價」必須維持

圖說明 (圖說:取自 Medium : Five Ways to Build a $100M Business)

呼叫阿福剛開始的泊車服務費用, 每2小時收費200元。後來根據車主的背景分析與定價策略調整,改為每小時收費60元。會調整定價的原因,是因為試營運三個月後,我們發現客人產生需求的頻次並不高,大多數客人在晚間及週末下午會產生需求。為了更瞭解定價是否影響頻次,我們決定將泊車定價降低,來了解是否泊車需求會隨之上升。

客單價到底多少才符合你想接觸的市場?這個問題需要不斷不斷地調整,衷心建議試營運期間內反覆測試價格和市場的滿意度。沒有一個定價是絕對不能改的,但如果你已經測試出來定價後,就可以來思考你預期中每個客戶貢獻的年營業額 (ARPA),也可以從這個角度去推算顧客的使用頻次是否合理。

以台灣來說,車主約有700萬人以上,以我們服務可觸及的人口來看,大約有200萬人有機會使用呼叫阿福的泊車服務。如果我目標讓公司營收達到1億,我需要這200萬人每年使用50元;換句話說,如果今天呼叫阿福只能滲透0.5%的市場 (只有1萬人使用),則每個人每年需要使用10,000元(ARPA),也就是一週使用服務超過3小時。在客單價固定的情形下,我需要盡力去讓客人使用超過3小時,來滿足我想做到的營收規模。

頻次X客單價=服務可觸及的市場規模 (Service Available Market)

以上的公式能讓你簡單的算出,服務可觸及的市場營業額為多少?也可從TAM 中了解期望的服務可觸及市場規模佔比是否合理?再進一步推算到,以一個新創公司來看,需要怎樣的成長幅度才能有效的攻佔這樣的比重。而身為創業者的各位,也可以利用公式反覆調整參數找到最棒的甜蜜點,來達成募資後期望的市場規模。

除了「頻次」、「客單價」,你的服務的「信任成本」是多少?

呼叫阿福的泊車服務,需要把車主的車交給一個不認識的陌生人,開往合作的停車場,無論你的車是TOYOTA ALTIS,或是BMW 320,又或是我們開過最貴的BENZ C-Class,車主都需要信任阿福泊車員,這時候就產生了服務的信任成本。

我認為在O2O當中,信任成本不該只包含了大家常提的使用者獲得成本 (User Acquisition Cost),還必須包含保險成本,或是任何為了讓使用安心所花費的行銷預算或相關代價。以呼叫阿福的泊車情境來說,除了我們投資在行銷與廣告費用上的成本外,我們還為了泊車服務與新光產險進行代駕險投保,同時我們也針對各大媒體、各大餐廳進行曝光,透過媒體報導與餐廳的支持讓消費者對泊車的信任度提升。

O2O跟一般的網路應用不同的是,通常在計算使用者獲得成本時,我會多去考慮「使用者是否已經完成本項服務」幾次這個因子。更仔細的去計算讓使用者完成n次服務所需的成本,會讓使用者獲得成本變高,但更能夠掌握是否使用者獲得成本是否遠小於使用者能產生的終生價值。

( 頻次X客單價-信任成本 ) X客戶生命週期=客戶經濟單位 (Unit Economic)

當O2O的頻次、客單價以及信任成本都在試營運中拆解出來時,你才更能夠掌握自己在經營的事業是怎樣的雛形。當然,如果要經營好一個成熟的O2O,所需要考慮的因素不只這些,但我認為在創業早期,越早越釐清這三項指標,對新創事業來說是極度重要的。

事業拓展必須與資本一起到位

當你能瞭解一個客戶為你產生的經濟價值時,此時你有足夠的把握可以規劃自己掌在經營的事業需要多少資金。資本的加入,目的是協助你把事業拓展到下一個階段。每個事業發展成功必然伴隨著資本的加入,尤其以台灣來說,大部分的資本都期待加入1到10,000的階段,身為台灣的創業家更應該了解這點。

呼叫阿福一開始的策略,是快速建立產品MVP後,累積少量但有顯著優勢的Traction,進行下一個階段的募資。因此,我們看種兩點:車主數量與泊車人員供給。

快速的累積車主,就會是呼叫阿福建立起來的會員優勢,台灣真正掌握開車車主的平台並不多,短期建立熱愛你服務的100位車主,會幫助我們在業務拓展與使用者體驗上加速;同時間,如果呼叫阿福能透過教育訓練,以及口耳相傳的推薦獲取夠質量的阿福泊車員,則可以降低其餘競爭者進入的意願,建立自己的供給優勢。我認為在呼叫阿福初期,這兩個因子也是能不能夠募到資金的重要環節。

呼叫阿福從0位車主,到1,000位車主,我們總共花了4個月的時間。以新創事業的幅度,我們並不算快;反觀我們另外一個同性質的產品,《停車大聲公》在上線4個月內,就累積超過4,000多個付費用戶。從獲取車主的角度,《停車大聲公》顯然做得比呼叫阿福來的更好更滿。 成長永遠是新創最重要的事情。從使用者成長的角度來看,我們做得還不夠好。

從供給的角度來看,在招募阿福泊車員的環節上我們出現非常大的成長斷崖。從人才市場上,招募到夠水準的泊車員非常不容易,泊車員的招募審核到教育訓練約需花費超過三天的時間,且較難在早期做到口耳相傳的推薦。在營運三個月後,我們嘗試招募已經是在餐廳當泊車員的人手加入呼叫阿福,但在這端碰到的服務標準化與教育訓練比想像中大很多。

O2O服務的風險永遠不會少

所有的專人服務,都存在著一定程度的風險。隨著事業的拓展,經營者必須不斷地擴大需求與供給,此時相對應的風險係數就會變大,造成事業無論是客服人員的負擔,或是服務的成本都會相對提高。2014年年底,我在美國使用過LUXE與ZIRX,當時兩家主打的訴求就是為了車子服務提供超過1百萬美金的全險。在我們創辦呼叫阿福時,也特別與新光產險做合作,提供車主超過500萬台幣的保險。

我們很幸運的,在服務的過程中並沒有產生任何的意外賠償或客訴糾葛。但2015年年底,在美國再次使用LUXE的過程當中,我發現到泊車員多半是打工階級與學生,為了在短期間內賺取更多的外快而加入泊車行列。但這同時的造成一定量的財務風險,與LUXE內部的員工閒聊,超過5%的服務會產生客訴,這無論是對規模如同呼叫阿福的公司,亦或是對於像是LUXE這樣規模的大公司都是一筆很重的負擔。如果無法在事業擴大的同時,降低或維持風險係數,公司永遠會被看不見的負擔給拖著無法快速向前。

除去泊車以外,呼叫阿福怎麼解決停車的問題

呼叫阿福希望從停車的角度切入,解決車主在市區的停車問題。呼叫阿福在泊車事業上面的經驗,讓我們思考是不是有更簡單的方式來滿足車主的需求。根據呼叫阿福的消費者行為,我們觀察到車主在面臨停車的問題,會照著以下的思考邏輯來達成停車的目的:

  1. 出發前,不會特別思考停車的問題。除非今天是路況不熟,或是要前往非常壅擠的路段,不然不會在開車前,特別預約泊車服務。
  2. 上車後,可能依賴 Google Map 導航軟體、車上的車導軟體,或是完全相信自己的行車大腦。此時,是最有機會讓車主能夠與停車軟體產生關聯的時機點。
  3. 車主在乎的是空位,無論是路邊、民營連鎖停車場、大樓樓下的停車場,或是可以暫時違規停車的停車場,只要能夠提供空位資訊,車主有超過 80% 的機率會前往你希望他前往的停車場。
  4. 從停車的行為來看,大部分的車主傾向自己停。找不到停車位時,多數的車主選擇再繞繞、再繞繞、再繞繞,此時車主願負擔的金錢最高,如果平時他願意花費50元解決停車問題,此時它可能願意花費超過75元以上來解決停車問題。

綜合以上的觀察,有2大重點,是目前停車應用可以嘗試切入的角度:一是提供車主能輕易查詢到附近的停車場,包含價位、剩餘車位、街景等整合性的資訊平台;二是改變現在的停車支付生態,如何讓行動支付與現有的停車硬體結合,讓車主不用攜帶現金付款,讓O2O精神貫徹於既有的用戶流程中,而不是重新去創造一個新的消費行為,是我們未來想要達成的目標。

《停車大聲公》用機器學習系統告訴你周遭哪裡有空車位

《停車大聲公》的資料來源,除了政府公開的即時車位,還有民營停管業者的空車位訊息,以及《停車大聲公》針對舊式停車場所提供的預測車位。從大家耳熟能詳的台灣聯通、嘟嘟房、永固便利停車、詮營停車、俥停及日本24Times,到物業公司、大樓管理委員會的停車場,《停車大聲公》都詳細記載了停車場類型、停車收費方式、以及營業時間等等資訊。

對車主來說,提供「即時車位資訊」是在停車環節中最重要的,但是台灣、香港、甚至是中國大陸的都會城市的停車場當中,仍然有超過80%的停車場資訊化、現代化程度是趨近於零的。

因此,在某次的Brainstorming中,我們試著去思考如何用現有的資源提供全台灣的即時車位資訊?很顯然地,要一家一家停管公司洽談不是CP值最高的方式;如果要依靠政府的公權力介入,需要等待的時間不見得比一家一家談判來的簡單;但如果運用既有的停車資訊,搭配天氣、路況、還有人潮是不是能去推斷周遭的停車場是不是滿的呢?

在經過一個月的研發、實地驗證,甚至在正式上線前提早放給車主使用看看,我們在 2015年11月9日正式上線《停車大聲公》的預測車位系統,同時間也將產品調整成免費,讓更多的車主夠加入,用更簡單的方式找到停車位。多數的車主在找車位的過程中,透過《停車大聲公》查看附近2~3個尚有空位的停車場後,就利用App內的路徑規劃前往停車場。

北台灣的停車大聲公使用者分布

目前,《停車大聲公》擁有超過 5 萬的車主使用,車主來自台北、新北、桃園、新竹、台中、台南及高雄地區。《停車大聲公》的車主仍然集中在北台灣,有超過 50% 的車主來自北台灣區域,約莫 3% 車主使用《停車大聲公》找到車位。

圖說明 (圖說:《停車大聲公》北北基車主分布圖)

從車主的行為當中,我們也能發現了所謂的熱門停車場,而這些熱門的停車場,往往也代表了商圈及人潮擁擠的路段。由於《停車大聲公》擁有超過3,000筆以上的停車資訊,每一季我們就會主動去更新這些停車場資訊,這讓我們比各地市政府更清楚知道都市內的停車狀況。

停車大聲公車主熱愛的停車地點

《停車大聲公》更進一步的利用「滿位回報」,讓車主告訴系統:目前停車場已經滿了。停車場的滿位訊息會回饋到系統內,讓機器學習的車位預測系統,在未來能夠更精準的去預測周遭空位資訊。從11 月至今,在每日超過10萬筆以上的預測中,《停車大聲公》不斷累積車位已滿資訊,目的就是要能夠更準確地提供車主空位訊息,讓車主不在跑空。 《停車大聲公》讓我們用更簡單的方式解決停車需求,也滿足了一開始我們創立呼叫阿福想要解決的問題,接下來,我們將與更多的停車管理公司合作,讓停車管理公司與《停車大聲公》一起將停車場資訊化。

圖說明 (圖說:《停車大聲公》北市熱門停車場地圖)

你永遠沒有準備好的時候。時時刻刻準備,盡全力掌握機會

《呼叫阿福》是我們創立公司的起源,但轉了一轉我們發現用《停車大聲公》更能夠達成我們的目標。 某次在古亭的義大利麵店,我們決定推出《停車大聲公》,我們意外地發覺一個更能夠掌握車主的好產品。「Business Opportunities are like buses, there’s always another onecoming」 這是維京航空的Richarfd Branson寫的箴言。你絕對無法在創業前充分準備好,但你可以用盡你的腦汁,讓機會再次出現在你面前時,好好的研究分析,用你累積的智慧去解題,找到下一個商業機會。

停車產業絕對值得探索,因為下一個千億規模的巨頭會在此出現

呼叫阿福的時代結束了,9個月後我們用《停車大聲公》持續解決停車問題。國外仍然有LUXE、ZIRX及悠泊持續經營泊車來解決停車需求,也有Parkme、Smarking及ETCP透過數據來處理停車服務。

停車市場目前仍然沒有主導的巨頭一統江湖,但無論依照傳統的2B方式從設備改造停車場,或是用2C的方式提供單純APP資訊服務都無法稱霸市場。新一代巨頭勢必要擁有停車設備的改造權利,以及活躍車主的平台。科技始終來至於惰性,在停車的問題上,軟體、硬體及傳統停管公司必須各司其職,才有機會創造下一個解決停車問題的千億巨頭。

那這三個產業將要如何合作呢?

停車APP將成為車服務的通路,在每一次的停車中,利用手機與設備的結合,讓車主充滿安心感的前往指定停車場;進場時,直接入場,而出場時直接手機行動支付付款。同時的,在每次的停車體驗中,由停車APP帶入更多的加值服務,利用停車的閒置空檔,滿足車主所需但無暇處理的服務,協助停管公司把每個停車位的單位價值提升,創造更大的利潤。

短短的5000字,希望你們能有所收穫。如果你對停車產業有極大的興趣,歡迎來信或私訊我。

Ronald Yu 2015.12.28

@@ACTIVITYID:481@@

關鍵字: #O2O
往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓