AUDI家族化設計 的行銷秘方
AUDI家族化設計 的行銷秘方
2005.08.15 | 技能

Q:這兩年奧迪在國際媒體的報導中普獲好評,似乎奧迪的產品力突然整個提升起來,真的是如此嗎?
A:實際上應該不能這樣看。汽車這個產業的品質提升,很少是一夕之間改變的,因為它牽涉的資源與條件實在太多太廣。對奧迪來說,從一九九二年與福斯分家以來,一直定位走高級車路線,十幾年從沒改變過。

Q:從去年開始,頂著一個大型水箱罩造型的新奧迪車系陸續發表,包括最早頂級的A8、A6到最近在台灣上市的A4、A3 Sportback,背後的設計理念是什麼? A:新奧迪的特色,與其說是類似的設計,不如說是近幾年來車壇上流行的「家族化」風格。這幾年來你可以看到,不只是高級車,包括全球各大車廠都在走這種家族化設計,例如最近的BMW,也是個相當明顯的例子,你看它車身每個線條,都像是刀子切出來一般,乾淨而且直接,而且它不管造型怎麼改,車頭那個雙腎型水箱罩,永遠就是長那樣。到今年為止,新奧迪幾乎是這波家族化設計趨勢中,完整度既快又好的車廠之一,整個車系的設計語言,訴求的是一種科技與動感的風格,特別是一氣呵成的大型水箱罩,大膽而且突出,目的就是要讓消費者,一眼就可以清楚辨識出「這就是奧迪」。當然,從去年以來的市場整體反應看起來,也證明消費者對這個新設計的肯定。

豪華車市場強敵環伺

Q:奧迪在美國這個指標市場的的銷量,跟雙B比較起來,似乎還遠不成比例,但歐洲、甚至德國本地就不是這樣,為什麼會造成這麼大的市場差距?
A:歐洲人的用車習慣、道路環境本來就與美國大陸不同,所以對汽車的定位與詮釋也會有所差異。不過我想更重要的問題,在於到目前為止,很多美國的經銷商,都還是把福斯與奧迪兩種品牌的車款,擺在同一個展示間販售,這對奧迪來說當然就是個大問題,消費者會很難認同你是個高級車品牌。不過這是早期歷史因素造成,現在也逐漸在分開中,但還需要一點時間就是了。

Q:當新家族化設計的車款逐漸到齊之後,奧迪在台灣將如何包裝這個品牌?德國原廠又有什麼樣的想法?
A:奧迪的產品訴求延續過去的品牌精神,這裡面包括了三大要素:Sporty(年輕運動)、Progressive(積極進取)、以及Sophisticated(成熟洗鍊)。當然在這個品牌前提下,我們對不同車系,例如年輕的A3或是豪華的A8等,仍會有不同的強化訴求。同時在這些內容上,德國原廠那邊給我們相當大的協助,包括產品廣告、文宣的內容與風格應該怎麼走,都會有他們的一套想法,甚至連公眾宣傳用的車色,也都建議以銀色為主,他們認為這才是成熟、最能襯托車型設計美感的顏色。當然,對德國原廠來說,也必須要透過這些過程,才能確保它全球品牌內容的一致性。

Q:如何看台灣高級車市場?奧迪與雙B有何差別?
A:太古集團接手代理奧迪三年多,對台灣市場的評估,不像很多品牌愛吹牛,說自己可以做到多少多少。不可否認的,雙B在台灣都經營超過三十年,人家有它時間累積下來的品牌忠誠度與整體優勢,這是很難在短時間內去改變的。現在奧迪的年銷售量還不到雙B的一半,這是事實,未來五年內大致上也很難去扭轉雙B優勢。不過奧迪是個上升中的品牌,加上愈來愈強的產品實力,五年後應該有機會做到雙B的七成。

奧迪的科技形象帶動銷售

Q:不過像Lexus,它在台灣經營還不到十年,成績就明顯表現出來,甚至早就超越BMW在台灣的銷售量,奧迪有沒有可能複製這種經驗?
A:Lexus的邏輯很簡單,就是要品質穩定、好開不要出問題,所以它的車骨子裡用了很多Toyota零件,當然可以大幅降低製作成本;相形下,德國車在高級之餘,還要花很多成本在動力、底盤、懸吊等眼睛看不到的系統上下功夫,所以造出來的車子個性,可不只是一個行銷上的口號包裝而已,而是骨子裡的真才實料,當然這些成本都會反映到車價上,當然相對就比Lexus吃虧不少。 其二是Lexus到台灣,有Toyota既有的銷售、通路與服務網絡基礎做掩護,先天上不僅已省掉很多功夫,同時在這個優勢上,他們又投注龐大的資源下去建置整個品牌,才有可能在幾年內完成這麼龐大的工程。所以就這兩點來說,奧迪的情況都不能和Lexus相提並論。

Q:在品牌印象上,大家似乎已頗習慣將奧迪與「科技」這兩個概念聯想在一起,這是單純的行銷包裝還是產品力的宣示?
A:科技一直是奧迪想要向消費者訴求的重點,從最終產品的成果來看,例如Quattro四輪傳動科技,這是奧迪最有名的動力科技,已經有二十五年歷史。再者奧迪的鋁合金車身技術更是一流,雖然法拉利算是最早引進輕量化、高剛性的鋁合金車身技術,不過它的天價,一般人根本想都別想,反而是奧迪,把這項困難的技術應用到量產車上,即使到現在,市場上使用類似技術的品牌依然沒幾家。我曾親自在國外體驗過,使用鋁合金的車身,比一般車身輕了兩百多公斤,同樣高速下的煞車距離,鋁合金的車竟然短了十幾公尺,你可以想像這距離在緊急狀況下,對安全的重要性。 還有就是MMI電子控制技術,雖然BMW的i-Drive也發展得很早,但你看它在市場上負面的評價有多少,反而是奧迪在這方面的MMI技術,到目前為止是最受市場肯定的設計。

為品牌完整布局推SUV

Q:這幾年逐漸進入高油價時代,全球SUV的銷售也開始進入成熟期,在台灣甚至開始走下坡,但奧迪在這時候才要推出Q7進入SUV市場,你認為明年車子上市時,會不會立刻在銷售上碰到困難?
A:不可否認的,奧迪這時候才推出SUV,的確已經失去市場先機。不過就現在這個時間點上來看,SUV在全球市場中仍是相當重要的產品類型,奧迪即使晚了,但是能缺席嗎?當然不行!所以在目前這個SUV的成熟市場中要勝出,策略當然要有所調整,簡單說就是要做得比別人更好,才有機會。而在台灣的行銷,當然不會有問題,你看VOLVO的XC90,儘管它是一輛沒什麼特色的SUV,但去年仍可以賣出幾百輛,為什麼?因為這個級距的市場能選擇的車款實在不多,但需求就是在那裡,消費者的考慮,最後還是會回到品牌與產品力上。

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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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