網站讓行動多媒體概念實現|數位時代 BusinessNext

Nokia Search想找個好餐廳這裡都有
網址：mobilesearch.nokia.com/
類別：搜尋
國家：芬蘭
使用方法：僅適用於諾基亞的手機，下載之後，安裝在手機當中。適合搜尋當地的餐廳等，也可搜尋鈴聲、照片、資訊等。諾基亞和搜尋引擎公司Google、Yahoo!、MSN、中國百度合作，也分別在不同國家與不同的地方／地理資訊公司合作，好提供更正確的地方搜尋。
安裝軟體後，選擇搜尋，例如可填入pizza，然後再鍵入地方，如London，就可找到倫敦地區的pizza店資訊。找到中意的店家，可直接按下電話鍵，也可將電話收錄在自己的電話簿中。資料搜尋的方法也類似，鍵入想要的資訊，就會出現相關資料網址，資料可儲存下來、傳簡訊或email出去。
另外，當使用者從一個國家換到另一個國家時，也可重新挑選不同的地方／地理資訊提供者。不過，目前不是每一個地區的搜尋都這麼方便，歐洲、英國的資料比較齊全。
商業模式：目前沒有，免費試用中

Widsets要知道Web2.0玩什麼來這裡
網址：widsets.com/
類別：手機上的RSS閱讀器
國家：芬蘭
使用方法：不限任何手機，只要能支援Java的手機都能使用。在網路上註冊後，填入自己的手機號碼，不久就可收到一則簡訊。打開後，會有一組網址安裝檔，按下網址就可順利安裝。可先在電腦的網頁裡，點選想要訂閱的網站、部落格、新聞、笑話、漫畫等；Flickr、Gmail，還有數讀（sudoku）通通都有。選好後，可選擇與手機同步。
之後打開手機內的Widsets，就可以看到好像無垠星空，而自己所訂閱的服務都成為一個個icon漂浮在上面。點選icon，就可看到最新內容。例如打開Flickr，可以看到網站上最新的照片。
就像是網路上的RSS閱讀器，如Bloglines等，可以看到最新的內容，而Widsets則是在手機的螢幕上，文字大小正好調成手機螢幕適合的大小，看來很舒服。這可說是諾基亞開發相當成功的Web 2.0手機軟體。即使不懂Web 2.0的人，第一次使用，大概都沒有問題，非常簡易。
商業模式：目前沒有，免費試用中

Dodgeball隨時知道你朋友在哪裡
網址：dodgeball.com/
類型：定址與社交服務
國家：美國紐約
使用方法：Dodgeball把定址服務與社交結合在一起，當使用者輸入所在地時，網站會自動傳送簡訊給使用者聯絡網中的朋友，以及朋友的朋友，讓他們知道使用者的所在地，能夠相約碰面。相對的，你也會收到網站的簡訊告訴你，十條街內有哪些朋友碰巧在附近。
使用者還可選擇五個意中人（crushes），當雙方在距離十條街以內的地點透過手機登入時，雙方都會收到簡訊通知，對方收到：「有個愛慕你的人（名字）在附近喔，他現在在……（地點）」，使用者則會收到：「你愛慕的（名字），現在在附近喔，讓自己看起來體面一點吧！」Dodgeball已被Google收購，利用Google帳號就能登入使用。目前僅在美國22個城市提供服務。
商業模式：目前無

日本最紅的社交網站Mixi手機版
網址：mixi.jp/
類型：社交服務
國家：日本
使用方法：Mixi是日本最紅的社交網站，目前會員數已經突破500萬人。會員在Mixi登錄自己的個人資料，寫日記、放照片，透過留言版和其他人交流。這樣的社交網站在日本不下1000家，就算是身為龍頭老大的Mixi，也要面對激烈的競爭，而Mixi的進化路線就是和手機結合。
手機版一樣可以寫日記、上傳照片和影片，還多了會員所在地的連動資訊，也開始發展知道朋友所在位置的功能。不過，手機版還不能瀏覽他人的網路相簿，只能從別人的留言和足跡連結到其他人的首頁。
商業模式：使用者免費，從廣告獲利

想裝忙就到Popularity Dialer
網址：popularitydialer.com/
類型：定時撥號服務
國家：美國
使用方法：有的時候真的很希望有人打手機找你？需要一通電話解救你逃離當下的場合？Popularity Dialer就提供這樣的服務。用真人錄製一段對話，透過使用者事先在網站上設定的時間撥號，所以每個人都可以「裝忙」了。
商業模式：目前免費，尋找贊助商中

Jamba／Jamster全球性的行動娛樂服務網
網址：jamster.com/
類型：數位內容下載
國家：德國．柏林
使用方法：Jamba／Jamster本來是VeriSign旗下的行動服務網站，提供鈴聲下載、手機桌布和小遊戲等，有名的Crazy Frog手機鈴聲就是由該網站推出。今年9月，News.Corp出資1億8000萬美元買下它，並且和福斯（Fox）合作，推出由廣告商贊助的連續劇短片。
商業模式：付費下載

Geocaching利用全球衛星定位玩尋寶遊戲
網址：geocaching.com
類型：尋寶遊戲
國家：美國．西雅圖，全球服務
使用方法：Geocaching是個利用衛星定位系統（GPS）進行的大規模尋寶遊戲。每個擁有衛星定位系統的人，只要註冊帳號之後都可以參加。遊戲很簡單，有人當鬼，把某個寶物藏起來，並且在網路上發布它的衛星定址，讓其他人來找。一旦找到寶物，獵人也要留下一些東西給下一個前來的獵人。
商業模式：免費

Plazes不論到哪裡都可以找到好玩的地方
網址：plazes.com
類型：地域性服務與網路應用平台
國家：瑞士．蘇黎世，全球服務
使用方法：Plazes.com將定址服務與社交、網路應用結合在一起。使用者需下載Plazes.com的軟體，之後手機連上網路會自動登入，網站會提供所在地附近的資訊，如美食、觀光點、停車處，這些地點（plazes）的照片及敘述都可以由使用者自己編寫上傳。同時使用者也可以看到附近有那些Plazes.com的用戶。
此外，Plazes.com提供網路應用程式的平台，使用者可以透過平台應用個人網頁如MySpace、相簿分享如Flickr、部落格如Blogger等網路服務。
商業模式：註冊免費，訂閱月費

Mobizzo提供特殊的桌布和螢幕保護程式
網址：mobizzo.com
類型：遊戲、圖鈴下載
國家：美國
使用方法：Mobizzo是付費下載的遊戲圖鈴網站，消費者可以單次購買，也可以選用每月搭配的套餐。網站還提供特殊的桌布和螢幕保護程式，從最新上映的電影、影集、卡通等取材設計。也有網站自己設計的動畫圖案。
商業模式：付費下載

Pinger系統業者的即時音訊傳輸
網址：pinger.com
類型：音訊傳輸
國家：美國．加州聖荷西
使用方法：Pringer提供獨立於系統業者的即時音訊傳輸。使用者首先需在網站上註冊，建立自己的聯絡人清單（需有電子郵件）。實際使用的時候，使用者撥號到Pinger，指明收件人（也可以是群組），錄下音檔即可完成。收件人會收到附有號碼的電子郵件，只要撥號就可以聽到簡訊。
商業模式：註冊免費，錄音收費

Nakama創造一個簡易上傳與分享的環境
網址：nakama.ca/
類型：影音上傳網站
國家：加拿大．多倫多
使用方法：在網站上註冊帳號，並且擁有一支含有相機功能的手機後，你就可以使用Nakama的服務了。透過Nakama可以將影片或照片上傳到自己平常使用的網路相簿或部落格。Nakama也提供手機瀏覽影像的服務。
商業模式：按每則上傳檔案收費，瀏覽另計月費

Flagr幫喜歡的地方標出位置
網址：flagr.com/
類型：簡訊書籤
國家：美國．加州舊金山
使用方法：不同於全球衛星定位系統（GPS）的定址服務，Flagr認為分享自己的所在地與所見所聞，不應該受限於手機有沒有提供GPS的服務。所以只要你發送簡訊到Flagr，就可以標誌出某個地點和它的特色，甚至可以幫某個地點在Google地圖上標出位置（Flag）。
商業模式：免費

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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