簡報大忌:告訴聽眾你很緊張!李開復:讓演講更成功,你該知道的6個技巧
簡報大忌:告訴聽眾你很緊張!李開復:讓演講更成功,你該知道的6個技巧

你有沒有這樣的經驗?站在講台(舞台)中間,雙腿發抖,喉嚨打結,變得顛三倒四,當你演講結束的時候,大腦一片空白。

請不要就此下結論:我不適合演講。每個人都可以成為演講大師,只是需要掌握一點技巧,多一些練習,僅此而已。

「演講」是最有效率的交流方式之一,也是人人都需要學會的交流方法。許多人都對演講有無比的恐懼,一上講台就緊張,怕說錯話。其實演講沒有那麼難,下面是幾個有關改進演講技巧的建議:

1. 語言只傳遞了7%的內容

成功的演講,只有7%的內容是語言傳遞的,0.38%是靠語調,語速等聲音附加的特質傳遞,55%是靠肢體語言的視覺傳遞,比如動作、眼神交流等。

所以演講時,說話要有情感,不能照本宣科。挽救一個糟糕演講內容的唯一方法,就是保持熱情,這種情緒能遮掩99%的缺陷。 要注意的是,演講效果不在乎聲音多大,而在於有多真誠。

最好用接近談話的方式,用簡單的語句表達清晰的思路,不要太咬文嚼字;語言要簡單清晰,用簡單的詞句,不要用複雜的句型,講話過程中如果需要,可以停下來思考。
還要訓練你說話的一些壞習慣,不要用「嗯」或者「呃」這樣的停頓詞彙,當想要思考的時候,就直接停頓。好的演講者應該知道什麼時候應該停頓,什麼時候應該聲音洪亮,什麼時候應該轉調,什麼時候要加速。

如果能用有趣的開場白吸引觀眾的注意,整場演講就會生動不少。能餘音繞樑的結尾,演講就一錘定音。

2. 準備精彩的開頭和結尾

一個乾淨利落的開場白至關重要。

首先介紹自己是誰,接著來說自己的目的是什麼。 千萬不要小看這個開頭,很多人演講了半天,你都不知道他演講的目的是什麼,也許他講段子很搞笑,會抖各種包袱,但是我敢保證,往往這類演講完你都不會記得他的重點是什麼。

有一次我的演講開頭就是「今天我要來講一個非常認真而嚴肅的話題,就是你們以後失業後怎麼辦?」聽眾聽完頓時就被吸引了,有了緊迫感和代入感。這比「我覺得人生是各種體驗,我今天的目的是來跟大家分享我的人生體驗」這種訴說方式,更能抓住觀眾的注意力和好奇心,觀眾想不認真聽你說話都不行。

結尾要乾脆。

常常會看到一些好的演講因為一個草草的結尾而大大減分,感到非常惋惜。其實要 做到一個好的結尾並不難,首先最簡單的方式就是重新強調你的觀點,或者引用名言或發人深省的觀點 ;如果還沒有合適的選擇,那就乾脆戛然而止,道一聲「謝謝」。我在奇葩大會講「人工智慧」的主題時,用了願景式結尾:「在人工智慧取代重複性工作後,人類終於重新有時間可以享受人文藝術的美好。」讓觀眾不僅沒有因為人工智能時代的到來而感到恐慌,反而有了期待和想像。

馬雲在演講的最後,喜歡用警句,比如:「今天很殘酷,明天更殘酷,後天很美好,但是絕大多數人死在明天晚上,看不到後天的太陽。」觀眾聽完通常一愣,幾秒鐘反應過來後,就開始鼓掌,在演講結尾,掀起小高潮。

3. 注意你的非語言表達

55%的演講內容是靠非語言表達方式傳遞的。

非語言表達方式是指人的儀表,舉止,語氣,聲調和表情等等。它在人際交流技巧中佔有重要地位,因為從這些方面,人們可以更直觀,更形象地判斷你為人處世的能力,看出你的自信和熱情,從而獲得十分重要的「第一印象」。

在使用非語言交流時要記住,面部表情是內心情緒的表現。如果是兩個人交流,講話時與他人眼睛的接觸最好把握在3〜6秒左右;每講幾句話後,要給對方留下發言的機會;在講話時要善於使用適當的手勢,但不要太過分(不要接觸對方身體,不要給人「手舞足蹈」的感覺)。

如果是公眾演講,面部表情在演講大部分時間要傳遞的意思是:我對這個事情很感興趣,我說的內容很有價值,這個事情很重要。

眼神:向前看向你的聽眾,不要翻眼球,不要看向角落,不要頻繁看電腦屏幕或者筆記。

身體:說話的時候要站著,非正式的時候,可以走動但不要斜靠著東西(比如講桌)說話。

手:最好適當使用形體語言,不要讓演講太死板;手勢能幫助表達,但要自然,不要刻意,跟表達的意思要匹配面對很多聽眾的時候,可以適當誇張一點。不要手插口袋或者坐立不安。

演講前的練習也可以全程幫自己錄影,然後自己觀看,提升手勢感染力。

4. 克服緊張

因為緊張而發抖,可以試著握緊拳頭,或扶著講台,但手上不要拿講稿,否則紙會將你身體的抖動放大出來; 演講時千萬不要提到自己的緊張,或對自己的表現道歉,那會讓你失去自信。

如果看觀眾的眼睛會緊張,那就看觀眾的頭頂 - 觀眾不會發現的;
如果講到一半忘了詞,不要緊張,直接跳到下面的題目,很可能根本就沒有人注意到。

停頓不是問題,不要總是想讓自己的聲音填滿每一秒鐘,最優秀的演講者會利用停頓把他的重點更清晰地表達出來。

5. 演講前至少練習2次

調整好自己的心態

只要有信心並經過反覆的練習,人人都可以成為優秀的演說家;不要害怕觀眾,要知道,你的觀眾都希望你成功,他們來聽你的演講就是希望能聽到有趣的,有意義的,能激發他們思想的演講。

慎重選擇演講題目,對自己沒有把握或沒有興趣的演講題目,最好推掉不講。

多準備,多練習

多做練習就是最好的準備:練習越多,你的自信心越強,表現也會越好;練習時,請家人或朋友做為觀眾,以便提出建議給你,如果沒有別人的幫助,一面鏡子甚至自己的寵物都可以是聽眾。

練習時,盡量想像自己是在無數觀眾面前正式發表演講;
用錄音或錄影的方法記錄自己的演講過程,然後自我批評,自我改進;每一次演講至少練習兩次;練習時,要確定自己能夠在規定的時限之內講完所有內容;如果在講台上有可能出現腦筋一片空白的情況,就準備一份講稿,在演講前反覆記誦 - 如果你仍然擔心,那就把講稿帶進現場,以防萬一。

6. 演講前要做的事

如果可能,在上台前先和前面幾排的觀眾聊聊天 - 這一方面可以緩和氣氛,另一方面也可以幫助自己減壓。

如果你擔心自己缺乏熱情,演講前多喝幾杯咖啡也是個好主意。在上台前做幾次深呼吸,這可以降低血壓,清醒頭腦。

放鬆臉上的肌肉,張大再閉緊你的眼睛和嘴,但千萬別讓人看到!

演講絕不是朋友間的閒聊,是一種受過訓練後的表演。因此只要進行刻意訓練,每個人都可以完成一場80分的演講。但是 請永遠記住:所有的技巧都代替不了內容和思想本身——你要表達的觀點永遠凌駕於所有的技巧之上。

本文授權轉載自:「李開復」Facebook

關鍵字: #簡報技巧
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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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