Uber推出重大更新！不但整個用Swift重寫，還新增兩大智慧功能|數位時代 BusinessNext

Uber今日推出自2012年來最重大的app更新，不僅稍微改變了app icon和啟動動畫，使用者介面也重新設計，而功能面的重大更新包含新增「推薦常用地點」和「前往好友位置」。根據Uber的說法，一切都是為了節省用戶從「叫車」到「抵達目的地」的時間，更接近「一鍵完成叫車」，打造更直覺的叫車體驗。

節省用戶時間，整合歷史紀錄和行事曆推薦常用路線

更新後的Uber app使用體驗，圍繞在「想去哪裡？」這個簡單的問題。

以「終點」為使用流程的設計出發點，Uber利用機器學習推出「捷徑」功能，從過去的乘車行為了解用戶常用路線及目的地，還能整合行事曆，根據下一個行程列出建議目的地，幫用戶節省搜尋和輸入地址的時間。例如，從辦公室下班後，可以直接點選要回到住處或是去學校接小孩。

「時間是一種奢侈品，」Uber在部落格指出，「我們的工程師盡可能希望減少使用app耗費的每一毫秒。每一秒都很重要。」

此外，Uber還能透過演算法建議最佳載客點，讓用戶走到較佳的上車位置、避開塞車或是載客路線過於複雜的地點，可望減少過去Uber司機總是找不到乘客在哪的問題。

除了輸入地址，還能直接前往好友位置

「有朋友的地方，就是新的去處。」Uber說。

顛覆以往計程車只能從「A點載到B點」，Uber加入連結朋友圈的概念。只要將Uber連結通訊錄，除了輸入地址，還可直接輸入家人或朋友姓名，Uber便能直接將用戶載到它們目前身處位置，就算突然換地點也不怕找不到人。

但這也不免引起隱私疑慮，Uber表示，這項功能會事先徵得對方同意，願意在半小時內與他人共享位置，認證後，Uber才會存取其位置。

即時車資、抵達時間比較

2010年Uber剛推出服務時只有一種車款可選，但六年後，Uber在部分城市推出的服務多達數種，包含共乘服務UberPool、菁英優步UberX、尊榮優步UberBlack、頂級黑頭車Uber Select、時尚派對接送UberSUV、團體乘車UberXL等。

為了避免用戶眼花撩亂、根本不知道要選哪種服務，在這次更新，Uber也讓用戶更容易區分每種服務的差異，例如，將UberPOOL和UberX在「經濟型」類別下，Uber Select和Uber Black則在「豪華型」的類別下，且在輸入地址後，也會列出不同服務的價錢及預計抵達時間。不過台灣目前仍只有菁英優步UberX和尊榮優步UberBlack可選擇。

整合第三方應用程式，有利於廣告功能

除了更新Uber本身的app使用體驗，Uber也整合更多第三方應用程式，包含Snapchat、Pandora、Yelp和自家Uber Eats。例如，可在Uber app中透過Yelp查詢有哪些好餐廳，和朋友約會快遲到時，可以開啟Snapchat證明已經在Uber的車上，或是在回家的路上用UberEATS訂餐，未來預計和更多app合作。

「想想看大多數的app，它們想要你的時間，像Facebook、Twitter或Netflix。Uber不一樣，我們想要還給用戶時間。」Uber說。

外媒《Business Insider》指出，透過結合用戶位置和第三方應用，Uber掌握更多用戶喜好和資訊，有助於未來推出廣告，增加金流。例如，可以提供目的地附近餐廳的折價券，或是利用用戶乘車時，推播乘車時間內的電影預告片。

值得一提的是，根據Uber軟體工程師的Twitter貼文，這次更新的版本完全用蘋果開源程式語言Swift重寫、共有超過150名工程師參與其中。

The complete Uber app rewrite I've been working on for the past 3 months on Android & iOS (100% Swift). #psyched https://t.co/4VeKAXfk5J
— Gergely Orosz (@GergelyOrosz) November 2, 2016

目前台灣已開放下載更新版本，但尚未支援第三方應用整合和預估抵達目的地時間等部分功能。

資料來源：Uber、TechCrunch、VentureBeat

近年隨著主權 AI 議題持續升溫，企業開始重新思考資料與算力的部署方式，希望讓敏感資料留在地端，同時具備就近運算的能力，這也進一步加速 Edge AI 的發展。然而，當 AI 從雲端走向本地端與邊緣端時，企業除了追求運算效能與應用創新，更必須確保服務的穩定可靠。畢竟，再先進的 AI 應用，一旦因資安攻擊、設備故障或資料損毀而停擺，就會無法創造商業價值。

換句話說，「AI 創新」與「營運韌性」已不再是兩條各自獨立的單行道。企業加速 AI 布局的同時，也需要一套能守護資料安全、具備快速復原能力並確保營運不中斷的 IT 基礎架構。

因此，在本月 18 日盛大登場的「QNAP World Tour 2026 台北場｜立足 Edge AI，決勝企業全方位韌性」論壇中，QNAP 總經理劉文義指出，企業需要的已經不只是把資料存下來，而是一套能同時支撐 AI 創新與營運不中斷的韌性平台。QNAP 此次聚焦企業韌性與 Edge AI 兩大主軸，深度剖析企業 IT 基礎架構如何兼顧穩健營運與 AI 智慧應用，同時展出高效能邊緣 AI 伺服器、企業級 ZFS 全快閃 NAS、網管型交換器等多項新產品，全面滿足企業下一階段的轉型需求。

從一站式 AI 平台至監控、影音應用，QNAP 加速 Edge AI 落地

在邊緣 AI 領域，QNAP 除了提供 GPU-Ready 的 Edge AI 平台與管理軟體 AI Service Center，更進一步推出 Qsirch AI、QuONE 及 QuAgent 等應用服務，打造從 AI 運算、模型管理、RAG 私有知識庫到 Agent 智慧應用的一站式企業 AI 平台。

QNAP資深智慧儲存產品經理 Yuna Chen形容，AI Service Center 就像一個管理中樞，IT 管理者可在單一介面統一管理所有 AI 應用所使用的模型與金鑰，也能隨時查詢 Token 用量、成本與稽核紀錄，清楚掌握誰在什麼時間點呼叫了哪些模型，讓企業在導入 AI 應用的同時，也能兼顧管理與治理需求。同時Yuna Chen也分享 NAS 結合AI 的使用者體驗，藉由執行在 QNAP NAS 上的對話式 AI 代理程式 QuAgent，自然語言能直接轉化為操作介面，使用者透過對話即可完成檔案搜尋、備份、系統查詢等工作；而 QuONE 則將行動裝置與 AI 技術深度結合，將原本分散的多款應用整合至單一入口，使用者只需一次登入，就能快速存取所需服務，徹底告別繁瑣的跨應用切換與登入流程，打造最直覺的 NAS 智慧助理體驗。

QNAP 智慧儲存產品經理 Vivian Luo 則說明，Qsirch AI 導入強大的語意理解與多模態檢索能力，能將 NAS 內的巨量檔案轉化為隨查即用的知識庫。使用者只要以自然語言描述內容，就能搜尋 NAS 裡的文件、圖片、影音與音訊等不同格式資料。影音檔案還可自動生成逐字稿，讓過去難以檢索的音訊與影片內容也能被全文搜尋。而所有索引皆在 NAS 本機完成，檔案不上傳雲端，兼顧搜尋效率與資料隱私。

除了打造一站式 AI 平台，QNAP 也將 Edge AI 能力延伸至監視監控場域。QNAP 智慧視訊產品部部長 Hanz Sung 指出，QNAP 結合 AI 發展出 Deep Search、SkiLLM 等服務，使用者可以透過自然語言去描述想要搜尋的影像片段，或要求系統執行影像分析、產出調查報告與佐證影片等任務，不僅降低人工調閱影像與事件調查負擔，也讓視訊監控系統從被動記錄的角色，進一步升級為主動分析的監控顧問。

在視訊監控外，另一個 Edge AI 的應用則是影音內容產製。受到影音檔案容量指數級成長、AI 創作普及與多人協作之需求，高效能儲存與低延遲傳輸已成為影響創作效率的關鍵因素。

QNAP 智慧儲存產品經理 Eddie Chuang 表示，QNAP 新一代 NAS 機種不僅支援 Thunderbolt™ 5 高速傳輸、可擴充 25GbE/100GbE、內建 NPU 加速等設計，更運用 AI 提升影音團隊管理與使用素材的效率，例如：透過地端 AI 運算，NAS 可以進一步化身為專案知識庫，協助團隊查詢過往剪輯邏輯、彙整客戶回饋，甚至快速確認素材版權狀態。

從資料確信復原、高可用性到主動式威脅偵測，QNAP 層層築起營運韌性

除了 Edge AI 佈局，本場論壇的第二個主軸「營運韌性」，則從資料備份、高可用性與資安三個面向出發。QNAP 總經理劉文義也於開場引述 QNAP 於 8 月針對台灣 241 家企業進行的資安韌性調查，指出 71% 企業的資安綜合評級落在「待強化」以下，更有 53% 無法確保備份免於被刪除或篡改，揭示了國內企業 IT 架構在應對資安攻擊與營運中斷時的重大潛在風險。

QNAP 資深智慧儲存產品經理 Jack Wang 認為，企業資料備份現正面臨的挑戰是，遭遇災難或事故時，備份資料能否「真正被完整還原」，讓營運迅速恢復正常。為此，QNAP 在最新的備份解決方案 HDP for Business 中，整合自動化備份驗證與快速還原機制。當資料備份完成後，自動於 NAS 上以虛擬機 (VM) 開機驗證，並將過程錄影存證，讓 IT 主管與稽核人員有實際可查驗的復原證明；一旦事故真的發生，Instant Restore 則能直接將備份以 VM 型態在 NAS 上啟動、暫時接手服務，將復原時間從過去以天為單位來計算縮短至分鐘等級，為企業營運建立第一道防線。

除了備份資料的可復原性，確保關鍵服務在故障發生時依然能持續運作，更是營運韌性的重中之重。尤其隨著 AI 應用深入核心業務，一旦系統遭受非預期停擺，影響的不只是 IT 部門，更可能直接造成營運中斷與商業損失。為此，QNAP 針對硬體、系統、站點、容量及應用五個可能發生故障的層級，分別提出對應解決方案，協助企業打造高可用性的 IT 架構。

QNAP 資深儲存系統產品經理 Oliver Lam 進一步舉例，像是系統層的 QuTS hero High Availability Manager 採用 Active-Passive 雙機叢集，可在 90 秒內完成故障切換；硬體層的 ES NAS 則透過 Active-Active 雙主控架構，在控制器故障時，可於 30 至 60 秒內接管服務，讓企業在遭遇突發故障時，關鍵服務仍能快速切換至備援系統，將停機時間與營運衝擊降至最低。

而造成系統停擺的原因，除了重大災害，可能是資安攻擊，因此，營運韌性的另一道防線，就是在威脅真正造成破壞之前，及早發現異常。QNAP 先進網通產品經理 Ruby Chan 指出，面對勒索軟體、零日攻擊等資安威脅，企業需要的資安工具，不只是可以防禦威脅，更要具備主動持續偵測與快速應變能力。

自推出以來，深獲企業客戶青睞的 QNAP ADRA NDR X 內網資安防禦解決方案，內建超過 4.3 萬筆且還在持續更新的特徵規則，不僅能偵測出已知攻擊，還搭配 AI 行為分析技術去建立裝置的日常行為基準，主動辨識零時差攻擊與異常行為；更透過 LLM 將可疑封包與事件串連成完整攻擊鏈，協助 IT 人員快速掌握威脅脈絡。當系統偵測到高風險事件時，還能與 QNAP NAS 聯動、自動觸發快照，保留遭到加密或破壞前的資料版本，將資安防護從威脅偵測一路延伸到事件應變與資料復原，建立更完整的營運韌性防線，協助中小企業以高性價比的資安投資，輕鬆實現企業級內網防護能力。

當 AI 從雲端走向邊緣，企業 IT 基礎架構肩負的任務也隨之擴大，既要支撐 AI 創新，更要確保資料安全與營運不中斷。從 Edge AI 平台、場域應用，到資料復原、高可用性與資安防護，QNAP 正持續擴展 NAS 的角色，躍升為數位資產與營運連續性的關鍵守護者，協助企業打造穩健的 IT 底座，以全力追求創新、運用 AI 創造更大的商業價值；而QNAP 也深信再強大的技術，最終都要回到每一位使用者的日常體驗 ─ 安全、便利、穩定可靠。

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