虛擬影像裁判、連網智慧足球,一窺FIFA世界盃亮點科技
虛擬影像裁判、連網智慧足球,一窺FIFA世界盃亮點科技
2018.06.15 | 物聯網

四年一度的世界盃在本周於莫斯科盧日尼基體育場(Luzhniki Stadium)開幕,這次的世界盃耗資超過140億美元,堪稱「史上最貴世界盃」。

足球是一個數十億美元的產業,全球有數十億人都會同步觀賽,而這樣一個受歡迎的產業,在時代的潮流下也必須面臨數位化轉型(Digital Transformation)。

科技在傳播上扮演重要角色 ,今年在南韓的平昌冬奧,我們看到5G大規模的應用,而在俄羅斯 2018 足球世界盃上,又有哪些不能錯過的創新科技應用呢?

VAR (影像助理裁判)

賽場上球員的互相攻防,牽動著全球球迷的情緒,為了減少裁判的誤判率,在上一屆(2014年)的巴西世界盃上,「球門線追蹤技術(GoalControl-4D)」正式導入賽事中,輔助裁判監控進球。

今年(2018)的賽場上,將首次出現「影像助理裁判技術(Video assistant referees,簡稱VAR)」,概念是除了場上基本的主裁判、兩位助理裁判以及場邊的第四位裁判外,再搭配賽場周遭架設的35架8K高速攝影機組成的VAR,只要裁判出現任何疑慮,就能請求VAR協助。

VAR
今年(2018)的賽場上,將首次出現「影像助理裁判技術(Video assistant referees,簡稱VAR)」。

本屆世界盃每場比賽將配置4名VAR,雖然賽事分布在俄羅斯11個不同城市中,但VAR其實是集中在莫斯科的一間總控室中,透過網路與現場連線,設備並不會出現在賽場中,VAR會針對「確認進球或進球無效」、「是否判罰十二碼」、「直接紅牌(不包括第2張黃牌/黃牌警告」、「錯判糾正(裁判警告錯誤或誤罰球員)」以上四種情況介入。

VAR
VAR其實是集中在莫斯科的一間總控室中,透過網路與現場連線,設備並不會出現在賽場中。

每當有上述四種爭議情況發生時,VAR會與場上主裁判透過耳機溝通,因此讀者如果在觀看球賽時,看到裁判把手放在耳朵旁邊,就可能是在跟VAR溝通,VAR會告訴裁判系統判斷的狀況,裁判可以選擇接受VAR的說法,或要求再次檢視VAR的錄影,不過世界盃足球賽(FIFA)強調,VAR技術只是「輔助裁判」,最終裁罰的生殺大權仍是在主裁判手中。

VAR
讀者如果在觀看球賽時,看到裁判把手放在耳朵旁邊,就可能是在跟VAR溝通。

不過VAR雖然可以減少誤判率,但卻有一個致命的缺點,相較於「球門線追蹤技術(GoalControl-4D)」可以快速協助裁判,VAR運作的時間相當耗時,以2017年的國際足總洲際國家盃(FIFA Confederations Cup)為例,在葡萄牙對上墨西哥的比賽中,VAR一次判定就耗時將近2分鐘時間,但球門線追蹤技術在執行時比賽不會因此中止。

現場比賽牽動球迷的情緒與感官刺激,往往來自緊湊的節奏,因此主裁判若花費太多時間與VAR溝通,勢必會大大影響賽事體驗。

愛迪達Telstar 18智慧足球

運動品牌愛迪達(Adidas)是世界盃多年以來的贊助商,今年取名為「Telstar 18」的官方用球,外觀回歸經典的黑白兩色與六邊型球面拼接設計,就是為了向1970年墨西哥世足賽致敬,同時也象徵著賽事從黑白電視的時代,走向數位時代。

FIFAWorldCup
而之所以取名為智慧足球,是因為Telstar 18採用內嵌NFC晶片設計。

從足球外觀來觀察,採用嵌面設計搭配金屬圖紋及球體分格設計,愛迪達表示可以增強足球的耐磨與耐用度。而之所以取名為智慧足球,是因為Telstar 18採用內嵌NFC晶片設計,RFID(無線射頻辨識)晶片常被應用在門禁系統、電子收費系統上,這顆足球可以與智慧型手機連結,讀取關於比賽過程的各式資訊與數據,球員還可以將數據上傳,與全世界的足球同好一起分享。

EPTS 球員追蹤系統 

電子表現與追蹤系統(Electronic Performance and Tracking Systems,簡稱EPTS),是一套配置在平版電腦上的系統,會分別提供給每一隊的場上分析師、場邊分析師、醫療團隊。

EPTS會搭配場內的兩套光學追蹤攝影機,以及球員球衣背面上,帶有GPS的微電子機械系統(MEMS)紀錄心率等數據,在EPTS上球隊人員可以收到延遲30秒的球員影片,以及球員位置、傳球、速度的統計資料,協助賽隊做戰術擬定。

5G飆速

第一個5G標準,在本周於聖地牙哥召開的3GPP 會議上正式出爐,朝2020年商用的目標在邁進一步,預計可以提供更快、更大容量、超低延遲的服務。

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俄國最大通訊商MegaFon,宣布會在賽事舉行的11個城市布建5G技術測試區。

在今年稍早的平昌冬奧上,Intel就透過5G提供觀眾360度VR體驗,這次在世界盃俄羅斯當然也不願錯過,俄國最大通訊商MegaFon,宣布會在賽事舉行的11個城市布建5G技術測試區,透過5G技術轉播VR賽事;瑞典通訊商愛立信(Ericsson)以及位置感測器供應商MTS系統公司(MTS Systems Corporation)也宣布在體育場、球迷區、交通樞紐及著名地標建築,設立5G通訊設備。

電子產品當心被駭

就在賽事熱鬧登場之際,英美兩國的情報單位也提醒遊客,務必當心自己的電子裝置,避免遭到俄國政府及不法駭客入侵。

本周美國國家反情報與安全中心(NCSC)主任伊凡尼納(William Evanina)公開警告,提醒遊客、球迷不要以為自己是不知名的小人物,就對駭客攻擊掉以輕心,「你如果計劃帶著手機、電腦、PDA 或其他電子裝置前往(俄羅斯),這些設備上的任何數據(特別可以辨識出個人身份的資訊)都可能被俄羅斯政府或網路犯罪組織攻擊入侵。」

WORLD CUP 2019
美國國家反情報與安全中心提醒,盡量不要攜帶電子產品入場,以防遭駭客攻擊。
圖/ FIFA

伊凡尼納特別警告項是政府官員、企業高層必須特別謹慎,「如果可以就不要帶(指電子產品),如果一定要帶,不要帶你平常用的那一台,在沒有使用的時候要拔掉電池。」網路安全專家帕特里克.沃德(Patrick Wardle)則表示:「我去俄羅斯的時候,都會帶上一次性手機,這樣就算被駭客入侵,也不會有太大問題。」

關鍵字: #隱私與資安 #5G
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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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