更聰明的世界!智力共享如何應對21世紀新挑戰
更聰明的世界!智力共享如何應對21世紀新挑戰

本文摘自:《世界上最聰明的地方:從鏽帶到智帶,看智力共享如何引領全球鏽帶城市聰明轉型》,寶鼎出版

智能城市:科技服務社區

城市化是21世紀一個主要的趨勢。城市人口、範圍、影響力都不斷增加,在一些新興經濟區依然如此。然而,如今城市的發展方式,與傳統定義的城市大不相同:恣意擴展大片區域,包含多個中心;分成許多截然不同的子區域,有富裕社區,也有服務匱乏地區;人口不斷增長,前所未有的膨脹。「老」經濟強國的「千禧一代」正推翻20世紀郊區遷移浪潮。城市化面臨許多巨大挑戰,包括住房、服務提供、食品生產分配、公共健康、甚至個人適應問題。本章討論的所有智能技術,包括能源、交通、食物生產、數據分析等,還有本書未提及的許多其他技術,都將在創造未來城市中發揮積極作用。

例如,城市的交通問題,不妨以一種「流動」的視角來思考:未來應創出一個系統,讓市民可更安全便捷地穿梭各地,還能配合規劃緊湊的城市,滿足幼兒長者的不同需求。與城區相比,郊區和農村的汽車交通問題看起來更加棘手。在城市某一區中,想要去往某地,要和不同工具不停「戰鬥」, 包括汽車、卡車、計程車、巴士、貨車、火車、地鐵、自行車、三輪單車、摩托車、滑板、機動輪椅車、人力車甚至三輪汽車等。在某些城市中,設立了電纜車、公車捷運、電動步道、電梯,當然還有人行道。各類人行道寬度、路線、容量各異,沿街道鋪設,與交通堵塞和汙染鬥爭。我們應該追求新的產品和技術,透過更清潔、更小、更方便、更安全、更經濟的運輸方式,提升流動性;自動化汽車和共乘也是可行方案。

城市人口所需食品的生產壓力巨大:城市需要大量的食物,還要種類多樣、價格低廉、七天24小時不間斷提供,才能讓城市更加興旺、更有魅力。城市農業和本地農場主市場的興起,讓居民可以在公共空間購買到在地產品,有助提高飲食品質,增強社區歸屬感。在歐洲和美國,此類公共空間包括公園、交通樞紐、整個臨近街區等。振興這些公共空間,並重點減少犯罪,將徹底改變我們對城市系統與組織的想法,而且將顛覆我們對城市的定義。

重新設計公共空間,開拓空間新用途,已成為一合作型項目,需要藝術家、建築家、開發商、市民、商企還有本地政府人員的共同參與。例如,荷蘭的恩荷芬有個STRP的組織,設在飛利浦的一座老工廠Strijp,力求融合藝術、科學和社區。為了實現這一目標,STRP開設了比耶納勒(Biennale)藝術與科技雙年展,還組織定期會議,讓高端的科技、藝術從業者共聚一堂,尋求解決方案,共創既有生產力,又有生產效益,還十分美觀的產品。

STRP Biënnale 2017
圖/ STRP

若想改善公共空間,另一個重要的因素是照明。通用電氣、飛利浦、前身為西門子的歐司朗(Osram)等公司目前正研發新型智能照明配置,適應性更強,能夠營造不同的光照環境;與傳統的固定裝置和燈泡不同,後者在面臨不同情況和環境時,靈活度低,無法兼容。這些公司正與政府和市民緊密協商,徵集解決照明的建議,希望能夠滿足民眾需求,在某一區域設置不同顏色、質感、強度的光,利用感測器整合系統,根據季節、每日時段、街道或廣場的熱鬧程度以及其他輸入參數調控照明裝置;尤重利用LED元素,與鹵素燈泡相比,LED燈運作起來更經濟實用。藉著共享經濟的東風,他們出借照明設施給市民。城市為能源消費賣單,照明提供者則負責維修升級設備。

智能城市有許多新興元素,如交通、能源管理、食品生產、基礎設施設計的新方式。只有城市各組織共享智力,這些新方法才能得以發明實現。我們相信,最終一定能讓大城市居民,尤其是年輕居民回歸「鄉村」心態。我們已將其視為「共享經濟」的一部分。「共享經濟」由一系列分享服務構成,如Airbnb、汽車共享Zipcar等,並且已擴展到工具、房產等多項產品和服務。這也是一種智力共享,更是一種超越科技創新的協作,與城市改造息息相關。

聰明的「大數據」?

編寫本書需要大量網路搜索,更讓我們深刻意識到,網路搜索工具,在短短幾年內,已經歷了翻天覆地的變化。主要的Google搜索現在涵蓋的信息量更為豐富,已經超越了原始查詢所需的信息。其他熱門網站也是如此,比如Facebook、亞馬遜(Amazon)、領英(LinkedIn)等等。但除Google以外,其他公司也為用戶提供更豐富的世界及更多相關可能,如蘋果、三星、微軟等。經我們允許後,這些公司透過個人GPS數據、郵件、聯繫人、日程等瞭解我們的行為和信息,推送給我們的信息就更豐富、更準確。

這些信息的收集、分析、管理、利用,就是我們所知的「大數據」。大數據帶來許多便利的同時,也衍生了各種棘手的隱私安全問題。數據收集愈加普遍,已經不再是資訊科技公司的獨占領域。在歐洲和美國,各類耐用消費品的生產商,在其系列產品中,已經添加了服務型產品。透過嵌入式感測器等新技術,公司已經收集了大量數據,以開發新的客戶服務。

2003年,芬蘭技術聯合會(Federation of Finnish Technologies)、當地政府、金融創新機構特克斯(Tekes)合作發起一個項目,幫助部分公司轉變角色,從特定方案提供者,變成重要夥伴。有30間公司參與了本項目,包括通力(Kone)、瓦錫蘭(Wärtsilä)、諾基亞、芬蘭電力(Finn-Power)、法斯登(Fastems)和ABB集團。

Tekes
圖/ Tekes

以電梯製造商通力為例,該公司展示了這一項目的成果。通力一直以電梯維護服務著稱,針對辦公樓、醫院等多人來往的建築群,公司提供一系列方案,讓客戶更深入地瞭解建築樓內的人口流動特點。通力開始與承包商及建築商合作,共同設計一項醫療設施。設計中當然包含電梯的分配,當地的醫生護士也加入合作,提供數據,優化大樓內移動方案。最後,通力重新確立公司目標,不僅專攻電梯維護,更應鑽研「人口流動」。這一新的目標,也體現在公司對員工的技能要求方面:員工不僅要有技術能力,更應兼備接待顧客的能力。

隨著物聯網的普及和壯大,數以億計的物體和設備,因為全球網路緊密相連。利用全球網路,我們收集信息的能力也隨之增強。然而,要提高效率,我們必須設定一套數據分享的標準協定,以保證由此產生的海量數據,在系統和機器之間可以保存無損,自由交流。2014年,工業網際網路聯盟(Industrial Internet Consortium)成立。該組織資格開放,成員公司包括英特爾、思科、IBM、AT&T公司、通用電氣等等,成立目的在於制定數據交流標準體系。2013年初,德國聯邦政府也公布了類似項目,項目名為工業4.0(Industry 4.0),意指物聯網第四次工業革命(The Fourth Industrial Revolution of the Internet of Things)。

現代科技產生海量數據,蜂擁而來,使傳統的產業分界變得模糊。正如引言所說,將資訊科技、服務、製造和農業當作經濟或產業的獨立分支,此一想法早已過時。未來經濟將由智能製造掌控;換句話說,資訊科技、新技術、新材料與傳統分支新發現的融合,將為智力共享奠基。

智能世界,不止於此

本章只涉及了幾個重要領域的活動,這些活動與我們面臨的21世紀重要挑戰息息相關;尤其是某些正在發展的活動。透過智力共享和感測器、晶片等先進材料及智能製造,這些活動將不斷完善。毫無疑問,我們相信,這些活動將改變、甚至改善社會結構,從而改變我們的生活方式。

除了上述科技程序,人們處理艱鉅挑戰的方式也有深遠改變:透過智力共享、合作決策,應對挑戰。在研究過的智帶中,我們可以看到,政府人員、科學家、教授和學生的心中已經喚起了合作和創業精神。這種精神,對組織、社團、經濟體的運作方式影響深遠。當地政府領導將擴大影響,提升威望;聯邦當局若不阻截,便可協理各方。對於工作,大多數人都認為,不管我們贊成全球一體化與否,其進程都會加快。但自從有這些科技程序,我們甚至相信,此一論斷還有待討論。自動化會減少對廉價勞動力的需求。新材料將代替使用已久的商品,如飛機材料中,碳材料代替了鋁合金,生物材料替代品又代替了碳基塑料(carbon-based plastics)等等。我們與過去不同,無需將產品元件、半成品及成品運往世界各地。食品、衣物和鞋子,將再次在離家更近之處生產。產品在本地生產,而全球貿易步伐會放緩。換句話說,全球化將不再加速,反而會在達到顛峰之後,逐漸趨向穩定,甚至衰退。在世界範圍內,智力共享和協同合作的形式更廣、程度更深,新舊經濟體聯繫更加緊密,傳統的工作場所也將變成創新區域,「鏽帶」即將變成「智帶」。

如果我們可以成功解決教育培訓、政策、基金和文化等一系列實際問題,在這些關鍵因素的影響下,智力共享將得到極大支持,也將廣泛傳播。

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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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