[專訪] 鈺創董事長盧超群：把磚頭帶給年輕人，台灣還是很有機會！|數位時代 BusinessNext

「人眼的視角最多只能看70度，你知道羚羊的視角多廣嗎？270度！我們現在可以讓人類的視野打開」鈺創董事長盧超群拿著一顆小小的圓球興奮地說著。

這一顆小圓球，是IC設計公司鈺創投資的新創團隊eCapture所開發出來的產品，一顆能拍出360度的攝錄球，取名為LyfieEye就是life+selfie，要抓住年輕人愛分享生活、愛自拍的商機。現正在Kickstarter上募資，目前金額突破3.7萬美元（約新台幣118萬元），超越了設定的門檻。

減法原則，插入手機便可使用

近一兩年，投入360拍攝領域的企業越來越多，大企業包括理光、Nokia、三星、LG，新創團隊也不少，像是近期因產品出貨延後被網友熱議的LUNA，就獲得台灣IC設計公司義隆電及旗下義晶科技的開發資源合作。

研究機構ABI Research預估，到了2021年，專業級及專業消費（Prosumer）等級的360度攝影機出貨約200萬台，不過，同年，消費型的360度攝影機出貨將達到400萬台，是專業型的兩倍，市場更誘人。

不過，現階段消費型360相機市場上，業者做的多是屬於獨立型的（stand alone）裝置，而eCapture換個角度發出，只要將小球插在Android手機上就能使用，主打高便利性，價格也較低，這個策略似乎更能吸引一般普羅大眾。

「你可能聽過360影片，大家也都做可以看360影片的裝置，如Oculus、Google Cardboard，但是，可以讓你做出360內容的產品卻不多。」eCapture共同創辦人Tan Sherwayn說，「而智慧手機一年市場規模已經超過10億支。」人手一機，結合手機就是最快的方式，因此LyfieEye的設計理念就是要利用手機的能力，來實踐360拍攝。

這是一種減法的概念，什麼意思？ LyfieEye的設計是插進手機，本身沒有內建電池，利用手機的電池及CPU來提供動能及系統運作，這樣一來，360攝錄裝置的成本就能下降，而且透過手機上的螢幕即時看到拍攝的角度或畫面，不需要透過藍牙連線，如此，「消費者不需要為了拍攝360內容，再多花成本在相機的面板、電池、處理器等上面。」另外，透過自拍的方式讓拍攝更自然、便利。

因此LyfieEye在Kickstarter上預購價為109美元（約為新台幣3,426元），之後通路價為149美元（約為新台幣4,684元），比起其他產品300美元起跳，更有價格競爭優勢，幾家韓國通路商在Kickstarter上看到，立刻主動聯繫要將產品引進韓國。

半導體進入應用時代

台灣在全球半導體界仍佔有領先地位，台積電讓台灣有自有生產的能力，IC設計也有強者，如聯發科，不過「現在要從上游的製造設計，進入『應用為王』。年輕人帶著新觀念及半導體的基礎，延續下去，我們已從科技發明時代進入應用多元的時代。」盧超群說。

的確，除了鈺創，義隆電及義晶科技也跟LUNA合作開發360攝影機，台灣IC設計公司都不約而同相中了360攝影機這個議題，除了因為半導體走進應用時代後，大夥都在尋找新出路，盧超群進一步分析，「要將360攝影機做到這麼小，只有靠IC，更重要的是，這是一個結合光學、軟、硬體的產品，而IC設計公司一直就是要跟不同領域的技術或軟硬體配合。」對IC公司來說，是技術的延續及發揮。

對於鈺創也踏入360攝影領域，義晶科技副總林盟淳也稱許「搭配手機是很便利的方式」，不過義晶與LUNA合作的產品是以stand alone角度切入，在設計上以多元複合性效能使用為主，能無線顯示、攝錄，也能獨立當行車記錄器、支援隨身硬碟使用，雙方切入的角度不同，越來越多台灣公司投入，就越有機會拱大市場。

而先前LUNA出貨進度延遲，林盟淳以合作夥伴的角度說明：至於LUNA的進度會在12月底前完成1,200台出貨，交到群募Backer者的手上。不過，義晶除了跟LUNA合作之外，也有歐洲、特殊領域等客戶，合作開發主打女性市場的馬卡龍360攝影機等。

被羚羊影片觸動了心

今年盧超群跟團隊在美國消費性電子展（CES）展示開發的影像技術，正巧遇見了曾經在鈺創任職18年、現為eCapture共同創辦人的George Wang，兩人對未來趨勢聊了許久，鈺創的影像技術及IC設計能力可以應用在360相機上，彼此合作，也讓盧超群拿出銀彈來投資。或許，那隻羚羊扮演了重要的角色。

有一回盧超群看電視介紹動物的生態，是一隻獵豹對羚羊虎視眈眈，就在獵豹一躍而上準備獵殺時，羚羊快速的跑走，那個瞬間讓獵豹撲了個空，「人類眼睛的視角很有限，看個70多度就很困難，但羚羊可以看到270度，所以躲過獵豹的攻擊，這是上帝給的禮物。」

他說得感性：「人眼是類比的，看到了美景，卻沒法跟你說出有多美，人生有很多細節沒法被留下，所以我們投資，透過LyfieEye不僅拍下自我的形象，還能把細節保存，例如周遭環境，」「鈺創有IC設計的實力，也熟悉供應鏈，但新創公司有熱情，知道未來的應用在哪裡。」彼此互補，齊力作戰。

歡迎攝影相關新創找他合作

盧超群與多數產業大老不同，他親和力十足，愛跟人聊天，公司的打掃人員也是他閒談的對象，「能把公司整理的很乾淨，很值得研究啊」。正因如此，盧超群對趨勢變化感興趣，也有敏感度，不僅從他的業務可以看出，市場就傳言鈺創打入Oculus供應鏈，卡位下一波視覺科技大戰，他腦中更是有各式想法，他想以直播、網紅來玩LyfieEye，他想來弄個虛擬電影院，讓大家來秀拍攝的內容，他建議Airbnb應該要加入360環繞影片的功能，「讓使用者更清楚看看房子」，還說他很想做一些跟「攝影社群」、「360結合無人機」、「VR/AR」等有關的新應用，並耳提面命我，如果有認識優秀的團隊要介紹給他。

把磚頭給年輕人

盧超群認為，科技多元化應用有幾個原則，「創新的人一定是小眾。」但比較可惜的是，台灣現在的氣氛還沒有孕育出來，「我們習慣思想要大、要有資產，」「台灣有一股怨氣，年輕人氣走不出去，長一輩嘆沒有傳承，我覺得這太荒謬！」

他接著說，「希望台灣年輕人跟我聯絡，我們一起談新應用。」「年輕人不要怕資源不夠，也不要怕企業這麼大，很遙遠，要找到對的人。」

但要新創團隊找大企業怎容易？一是往往認為彼此氣場不合，要不就是大企業高不可攀，難親近，「新創怎麼可能直接找鈺創或台積電啊？」我直覺反應的說，沒料到隨即遭他反駁：「大小，從來不是問題。」

這一年翻紅的NVIDIA就是非關大小的故事，NVIDIA創辦人黃仁勳創業時，辦公室只有十多坪大，而鈺創在當時論規模、營收，都比NVIDIA高出許多，但黃仁勳找上盧超群，「我就把DRAM給他用，」他說，大小不是重點，「創業有夢，也要有法則實踐。」

放下鈺創，盧超群的另一個身份是台灣半導體產業協會理事長，他強調，新創團隊必須要有實踐的法則，如果評估哪裡做不好、是弱點，就要懂得尋找合作夥伴，「來找協會談也可以，」特別是先前有不少硬體新創在網路募資成功，卻掉入生產製造的困局，無法出貨，更讓他感到可惜，「台灣半導體有這麼好的技術，就應該好好利用。」

「大人需要年輕人的好處，年輕人需要大人的幫助，我們有跟供應商相處的歷練，他們有軟硬體交接的思維。」「讓老中青各自扮演合適的角色，把磚頭帶給年輕人，台灣還是很有機會。」

一位不願具名的半導體人士就說，「盧董特別喜歡跟年輕人談，所以他能對新應用一直保持熱情，而且很惜才，他在半導體協會辦了桂冠計畫，讓半導體員工回學校念博士，持續進修」。

盧超群看著自己投資的360攝影球上群眾募資，笑說「很羨慕，以前創業都沒有這個途徑」，更對這個新應用寄予厚望，LyfieEye預計11月底就會出貨，趕上歐美的聖誕旺季，明年1月可望進到Amazon銷售，「360攝影在未來半年就會火紅」他說，當整個產業都往AR、VR走，腳步就停不住了，對他來說，LyfieEye像是小兵，但會立大功，因為人類眼睛的視野，已經被打開。

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。

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。

「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

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