網頁佈局大解放!2017年10大網頁設計趨勢
網頁佈局大解放!2017年10大網頁設計趨勢

網站設計最迷人之處就是不斷變動,技術的演進讓設計師與工程師可以不停實驗創新,帶來更好、更流暢的使用體驗,以及讓人處處驚奇的感官饗宴。今年網頁又會有哪些有趣的風格將主宰我們的螢幕?我們綜合了 WebflowThe Next WebAWWWARDS 等媒體與網站設計公司的預測,整理出網頁設計十大趨勢:

網頁佈局的解放時代

過去幾年,一成不變的網頁佈局(layout)已開始令人疲乏,幸而 Flexbox 以及 CSS Grid!(Chrome、Firefox 預計於今年三月開始支援)等技術的出現,讓版面設計變得更靈活彈性,為設計師、工程師帶來更寬廣的揮灑空間,今年將可看到更多網站打破慣有的「對稱」、「秩序」守則,形形色色,層層疊疊的網頁佈局肯定精彩。不過不變的大原則是,設計的重點是要烘托「內容」,內容才是骨肉、才是人們光臨網站的主因,因此設計的尺度上也需斟酌,天馬行空之餘,別反客為主,奪走內容的風采。

色彩在跳舞

色彩作為表達個性的重要元素,在極簡風蔚為風潮時卻被剝除,不過約莫去年開始,大面積漸層色塊似有強勢回歸,Instagram、Asana、Stripe 都以飽和的漸層重塑品牌視覺主調,今年絢爛的色彩以及流動的漸層更將大行其道;此外,影像以雙色調(duotone)後製,也可能會是今年的潮流。設計師,Sarah Hutto 預言,今年將會是很「funky」的一年,期待強烈的色彩刺激人們的視覺感官。

與前兩年的明亮輕盈、以及上述張揚鮮濃的色彩對比,以相對沉著冷靜的黑色作為主色調也是愈來愈多網站的選擇,只要「輔色」(accent color)搭配得宜,黑色一點也不沉悶,反而能在一片光彩的世界裡脫穎而出。

華麗且實用的動態效果

動態效果在當代的網頁設計領域扮演舉足輕重的角色,今年也絲毫沒有退流行的跡象,反而應用會更廣泛。適當的動態效果,具有突出重點、爭取注意力的用處,今年以 SVG、CSS 創造的動態效果預料將大幅增加,滾動視差(Parallax Scrolling)也愈來愈華麗。但設計師應考量品牌或內容的內涵以及每個動態效果的意義,避免「為動而動」。

創造小驚喜的微互動

「微互動」在網頁上也會愈來愈流行,比如滑鼠移過、點擊各式網頁零件如按鈕,捲軸滑動過程中,適時出現細緻變化,也能夠有提示重點的作用。當然,就跟動態效果一樣,設計師也要拿捏「動」的意義與幅度,才不致畫蛇添足。

不失真、載入快的 SVG 大行其道

比起傳統圖片格式 JPG、PNG、GIF 以像素構成,近年興起的可縮放向量圖片 SVG 在網頁上具有更大優勢,以標記式語言(XML)組合圖形,繪製矩形、圓形、線條都是小事一樁,複雜的填充、形狀也難不倒它,也能輕而易舉製作動態效果,而且不受解析度影響,無論利用什麼螢幕、什麼裝置觀看,都不會破壞圖像品質。SVG 勝出更關鍵的是,不需 HTTP Request,能夠大幅提升網站載入速度。例如這個便是以 SVG 繪製的後背包。

巨大字體精準傳達品牌意涵

首頁以巨大的字體呈現品牌主旨,也將是今年隨處可見的風潮。不過「巨大」並不代表加寬加粗,而是以恰當的字體設計,言簡意賅、精準表達產品精神,取代冗長贅言。而字體與背景或色彩互動、或者在字體上塑造動態效果,也是可以嘗試的作法。

虛擬實境技術結合內容

虛擬實境的話題從前年延燒到今年,科技巨頭對虛擬實境的投資力道絲毫沒有減弱的跡象,特別是Facebook 未來十年將砸下 30 億美金專注虛擬實境的研發。可預見的是技術更臻成熟,也會有愈來愈多媒體或品牌運用虛擬實境科技「說故事」,為人們創造更身歷其境的感受。

為不同使用者量身打造內容

對內容網站而言,有效的把「對的內容」傳遞給「對的使用者」,是這幾年備受重視的能力。不過能夠命中核心的卻不多。因為要達到跟隨情境給予特定內容,需要考慮不同使用者的不同特徵,例如,使用者來訪網站的目的是私人之用還是為了工作?使用者是從哪裡來到網站的?使用者此刻正在做什麼?他們以前在網站上的行為又是什麼?他們使用什麼電子裝置上網?他們現在是登入狀態還是登出?

這些特徵綜合起來增加了複雜性,有些媒體使用「推薦閱讀」機制或如 Facebook 以演算法為個體決定不同訊息流。而如 Fubiz 則用「Creativity Finder」,讓使用者自行設定「身分」、「區域」、「目的」三個條件,過濾最符合要求的內容給予不同使用者。

「登陸頁」重於「首頁」

登陸頁(landing page)與首頁(homepage)的差異在於,前者有個非常明確的目標,例如希望使用者註冊、訂閱電子報、甚至購買,而首頁則如自家門口,提示網站包含哪些內容或功能,作用乃為提綱挈領。前者的重要性日益彰顯,設計上要能高效率地帶領使用者完成「轉換(conversion)」目的,幾乎不會有「導航(navigation)」的成分,因為我們不希望使用者分心到其他地方,最重要、幾乎也是唯一的目的就是推進轉換。

設計的分享

如同程式領域熱烈的分享文化,近幾年有愈來愈多小公司或大企業樂於公開分享內部的設計團隊協作與工作技巧流程,不但有招募人才之效,也充分展現品牌特色、塑造設計領域的互助氛圍,Google DesignFacebookShopifyAirbnb Design 都是可以借鏡的例子。

資料來源: WebflowThe Next WebAWWWARDS

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