Google雲端硬碟整理檔案密技!複製檔案資料夾「分身」實測
Google雲端硬碟整理檔案密技!複製檔案資料夾「分身」實測
2017.08.06 | Google

前一陣子才有讀者來問我:「很久以前 Google 雲端硬碟網頁端有利用按住 Ctrl 複製檔案、資料夾分身的方法,但這個方法已經失效很久,是被完全拿掉?還是有替換不同的快捷鍵呢?」那時候我回答我也不知道,直到前兩天,我看到這篇文章「Google雲端硬碟 密技影分身」,終於解答了這個疑惑!

原來現在製作檔案、資料夾分身的快捷鍵是「 Shift」+「 Z 」

講到這裡,讓我們先回頭說說「檔案、資料夾分身」是什麼意思,有什麼用?所謂分身,就是看起來像是複製檔案到很多個不同的資料夾中,但並非真的複製成多個檔案,這些分身仍然是「同一個檔案」,修改任何分身,其他分身也會同步修改,只是他們可以同時出現在多個不同的資料夾分類位置。

在單機電腦的 Windows 系統中,也有類似的功能叫做「 symbolic link 」,我以前曾經在電腦玩物寫過文章,利用這個技巧把其他硬碟資料夾中的檔案,同步到統一的 Dropbox 資料夾中

一,檔案與資料夾分身的應用舉例:

更具體來說,在 Google Drive 雲端硬碟創造「檔案、資料夾分身」,有什麼解決實際問題的運用案例呢?

例如,一開始我有一個新書封面圖片檔案,他被放在這本書的專案資料夾中,這時候整理很簡單。但後來我整理這本書的行銷素材資料夾時也需要這個圖檔,更後來我另外一本書宣傳時也想搭配這本書。於是整理開始複雜了:

有三個專案資料夾裡需要這個封面圖檔,如果要讓封面圖檔同時出現在三個資料夾,不就要複製三個檔案佔用空間嗎?而且變成三個不同檔案,以後要修改管理不就愈來愈混亂?

於是這時候就可以利用「分身」,在 Google 雲端硬碟中,可以讓原本在「新書資料夾」的封面圖檔,分身出現在「行銷素材資料夾」,又分身出現在「另一本書宣傳資料夾」,三個地方(資料夾)都看到這個檔案,但其實這些檔案只是同一個檔案的分身,而不是三個不同檔案

這就是需要「複製分身檔案、分身資料夾」的需求,而且製作檔案分身後,也可以減少你的雲端硬碟空間額外占用

了解具體應用後,讓我們來看看怎麼操作。(像是下面兩張圖,可以看到同一個「我的某次時間管理課程」的資料夾,出現在兩個不同的大分類中,一個是簡報分類,一個是專屬這個時間管理系列課程的分類,但其實都還是同一個資料夾,並非
複製成兩個。)

google drive copy-06.png
圖/ 電腦玩物

二,如何在 Google 雲端硬碟製作檔案、資料夾的分身?

製作檔案、資料夾分身的方式很簡單。

首先要在 Google 雲端硬碟網頁版中,整理我們的檔案。接著,選定一個要「複製分身」的檔案或資料夾。

google drive copy-07.png
圖/ 電腦玩物

然後,點擊[ Shift] +[ Z ],這時候會彈出一個新增檔案到其他位置的選單。

google drive copy-01.png
圖/ 電腦玩物

在選單中一步一步往內選,就可以選擇把檔案新增到其他資料夾,最後按下[新增到這裡]即可。

這時候,不是移動這個檔案、也不是複製這個檔案,檔案還是留在原本位置,只是在新位置製作了分身。

google drive copy-02.png
圖/ 電腦玩物

下圖就是在新的位置出現的檔案分身。

google drive copy-03.png
圖/ 電腦玩物

注意看畫面右邊的檔案詳細資料視窗,可以看到同一個檔案,目前分身儲存在三個資料夾位置。

你也可以在這裡的資料夾後面直接點擊[X],就可以從該資料夾中刪除檔案分身。

google drive copy-06.png
圖/ 電腦玩物

三,複製檔案、資料夾分身後的各種問題解答:

要特別提醒讀者注意的是,這是一個「進階」技巧,解決問題之餘,也需要你更謹慎的管理,因為這樣的方法會違反我們平常單純複製、移動檔案整理的邏輯。我測試了「檔案分身」會遭遇的幾種不同後續整理情況,將其結果羅列如後:

  • 如果在雲端硬碟網頁刪除檔案正本有何影響?所有檔案分身都刪除。

  • 如果在雲端硬碟網頁其他資料夾刪除檔案分身有何影響?所有檔案包含正本也都刪除。(因為邏輯上他們是同一個檔案。)
  • 那要如何正確刪除檔案分身?請用上文裡最後提到的步驟。

  • 修改正本,其他分身也會修改嗎?

  • 修改分身,其他版本與正本也會修改嗎?

  • 修改共用設定,每個分身與正本也會更改嗎?

  • 如果檔案分身在不同資料夾有不同共用設定會怎樣?所有共用都會疊加,套在同一個檔案上。

  • 檔案分身同步到電腦會怎樣?會變成多個硬碟檔案

以上,你想好如何利用 Google 雲端硬碟的檔案與資料夾分身了嗎?

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本文授權轉載自:電腦玩物

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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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