當車子進化成一款科技產品,今年起電動車不再只有特斯拉稱霸
當車子進化成一款科技產品,今年起電動車不再只有特斯拉稱霸

特斯拉(Tesla)、Gogoro 的興起,讓社會對汽車產業有了不同的理解,不同於擁有百年歷史的車廠,專注於電池、馬達、聯網科技應用研發的電動車品牌,大多數的時候人們會將之歸類成「科技公司」而不是「車商」,而車子也從汽車工業,進化成配有各式先進設備的一種「科技產品」,可以說,現在正處於商用客車發展的歷史轉捩點。

過去好一段時間,快速爆發的電動車市場幾乎被特斯拉壟斷,有「矽谷川普」外號的執行長馬斯克(Elon Musk),極度不穩定的管理風格、愛在Twitter上放話的性格,時常讓負面新聞滿天飛,更不用說令人膽顫心驚的生產線,最新的消息指出,特斯拉在八月最後一周的汽車總產量是6400輛,其中Model 3約占4300輛,這意味著沒能實現8月生產6000輛Model 3的目標,距離目標產量還落後30%。

此外,許多人抱怨特斯拉內裝並不細緻,購買特斯拉除了很潮之外,很大的原因是目前同類型產品選擇並不多,然而這樣的情況很快地就會改變,下半年擁有深厚造車底蘊的德系車商正來勢洶洶,分析師預估特斯拉在未來10年內,市占恐下跌10%,因此2019年將會是特斯拉的重要轉捩點。

不只是特斯拉,德系車廠紛紛推出電動車

許多傳統車商其實都有電動車研發計畫,但大規模量產的仍是少數,成為「特斯拉殺手(Tesla Killer)」成為各大車商的首要目標。九月相當熱鬧,賓士( Mercedes-Benz)、BMW、奧迪(Audi)都紛紛要推出電動車產品,這是一件好事,可以提供消費者除了特斯拉以外的選擇,良性競爭也能促使產業快速發展。

EQC
9月份賓士( Mercedes-Benz)、BMW、奧迪(Audi)都紛紛要推出電動車產品。

事實上,奧迪本來要在八月底,於比利時布魯塞爾舉辦首輛電動SUV休旅車「e-tron」發表會,不過在最後一刻決定延期,讓賓士(Mercedes-Benz)捷足先登,在本月四日於瑞典斯德哥爾摩推出「EQC」電動休旅車(SUV),搶先一步吸走媒體目光,據了解,目前EQC已經累積超過2000筆訂單,售價約4萬9000美元(約新台幣150萬元),相當接近特斯拉的入門車款Model 3,預計2019年就能交車。

衝著特斯拉而來,奧迪將推出首款量產電動車

另一大德系車廠奧迪,布局汽車替代能源已有數十年的歷史,現階段的目標,是2025年每三輛奧迪車款中會有一輛是電動車,並在2030年實現旗下所有汽車電動化。

e-tron 對奧迪有標誌性的意義,這是全世界第一台投入商業量產的全電動休旅車(SUV),目前已經在位於比利時布魯塞爾的工廠投入量產,這個工廠對奧迪來說有特殊意義,前身是A1的生產線。從2016年開始著手改造,這裡將會是e-tron主要的生產基地,至於電動馬達,則是會在位於匈牙利傑爾(Győr)的工廠生產;此外,這座工廠營運的能源主要來自太陽能、沼氣、一般能源三類,其中太陽能及沼氣提供了95%的工廠用電,廠房屋頂更是鋪滿 5 座足球場面積的太陽能發電面板,整座工廠僅有5%用電採用一般能源。

audi brussels factory
位於比利時布魯塞爾的工廠,營運的能源主要來自太陽能、沼氣、一般能源三類,其中太陽能及沼氣提供了95%的工廠用電。

奧迪即將發表的e-tron 電動休旅車,先前已經釋出大量宣傳、測試影片,早已吸引市場關注,根據目前掌握的資訊,除了採用「三螢幕」的虛擬座艙介面,e-tron 最大的亮點是在兩側的車門上,各設有一片片7吋OLED螢幕的「電子虛擬後照鏡」,這是全球第一款配有「虛擬後照鏡」的量產車款,取代過去數十年大眾熟悉的光學後照鏡。

已經投入量產的e-tron,被認為是現階段最有潛力撼動特斯拉的產品,更直接對上賓士(Mercedes-Benz)的「EQC」,成為德系大廠唯二款新世代純電力SUV產品,奧迪將在美國時間9/17,於美國舊金山正式舉行發表會,除了將揭曉e-tron細節,也將詳細說明奧迪在電動車、能源、無人車方面的布局與進展,屆時《數位時代》採訪團隊也將前進舊金山現場,帶來第一手觀察。

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奧迪將在美國時間9/17,於美國舊金山正式舉行e-tron發表會,屆時《數位時代》採訪團隊也將前進舊金山現場,帶來第一手觀察。

德系車廠加深布局,特斯拉轉捩點將至?

從賓士到奧迪,擁有深厚造車底蘊的德國重量級車廠,都紛紛投入電動車浪潮,傳統車廠跟特斯拉、Gogoro 這類新創品牌在本質上有很大的不同,傳統車廠從造車工藝,到後續售後服務的布局都相對穩定,而電動車新創品牌大多專注在技術層面,當然,在數位化的浪潮下大型車廠也積極轉型,從能源、自駕系統到物聯網(IoT)應用無一不缺席,車子也從交通工具,變成了一個「科技產品」。

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數位化的浪潮下大型車廠也積極轉型,從能源、自駕系統到物聯網(IoT)應用無一不缺席,車子也從交通工具,變成了一個「科技產品」。

從目前龍頭特斯拉來看,Model 3在2018年銷售量達5萬輛,預估2019年將成長兩倍,銷售量將預估超過10萬輛,看起來前途一片光明,反觀奧迪的純電動跑車「R8 e-tron」卻因為銷量不佳停產,不過這樣的狀況可能只是一個過渡階段,雖然特斯拉目前占有優勢地位,隨著德系車廠技術成熟、火力全開,特斯拉的盛況恐將不復以往。

為了與特斯拉抗衡,福斯集團、賓士、BMW、奧迪、福特、保時捷,在去年(2017)合資成立一家能源公司「IONITY」,目標是在全歐洲,打造統一規格的電動汽車充電網,今年起,已經在德國、奧地利與挪威設立20個快速充電站,目標是2020年前打造覆蓋歐洲主要交通幹線的400座快速充電站。

IONITY
福斯集團、賓士、BMW、奧迪、福特、保時捷,在去年(2017)合資成立一家能源公司「IONITY」,目標是在全歐洲,打造統一規格的電動汽車充電網。

傳統車場擁有厚實的資源,以及深厚的造車工藝,反觀特斯拉內部管理混亂,產能又時常沒能達標,在德系車廠陸續量產電動車產品,加深布局能源網落後,電動車市場將出現一波翻轉,分析師預估特斯拉在未來10年內,市占恐下跌10%,因此2019年將會是特斯拉的轉捩點。

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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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