從垃圾桶撿來的靈感,吹起太陽能革命號角
從垃圾桶撿來的靈感,吹起太陽能革命號角

「這個東西其實是我從垃圾桶撿到的,」才剛剛抵達餐廳不久,能源新創Flexwave(飛立威)創辦人周俊賢就先蹦出了這句話,接著從包包中拿出一塊透明方塊狀、捏起來軟軟的東西,「這個是波導材料,」乍聽之下有點讓人摸不著頭緒,不過周俊賢從垃圾桶裡撿到的這塊寶貝,正在默默吹起太陽能產業革命的號角。

垃圾桶撿起的靈感

周俊賢研究所畢業後就在太陽能產業工作,「我做一做覺得太陽能不應該只有在屋頂上,想找一個讓民眾更有感的方法。」於是就把工作辭了去交通大學念博士班。

「那天剛好工作完,覺得實驗室很髒,就叫學弟們打掃一下,」周俊賢回憶,他當時在實驗室旁篩選要丟掉的垃圾,「我本來在找paper,我就拿起一塊東西在那邊捏捏捏,突然發現我看不到我的手指,」周俊賢當時在捏的東西叫做波導矽橡膠材料,是一種封裝材料,通常晶圓出廠時為了避免沾染灰塵,就會在上面披覆一層波導材料。

Flexwave (飛利威)
紅色圈圈的區塊看不見下方的手指,是因為波導材料讓光線被轉向了。
圖/ 高敬原 / 攝影

波導材料很特別,如果把它放在下方,從上往下看,會看不到四面任何的物體,背後的原因,是因為光線被轉向了,就是那塊從實驗室垃圾桶中撿到的靈感,讓周俊賢有了將波導材料用於太陽能發電的構想,「我立刻寫了一個提案給我的教授,去參加科技部的創新創業激勵計畫。」2014年Flexwave(飛立威)就在新竹科學園區成立。

材質Q彈,陰影遮蔽也能發電

要了解波導材料的好處,就必須先從傳統太陽能板談起,我們常看到的黑黑一大片的太陽能板,只要有一小格被遮蔽住,整片板子就無法發電,「可以想像成一個水管的概念,光就是太陽能板的水流 ,只要水管的一個部分被掐住,整條水管就不通了。」周俊賢解釋,這也就是為什麼傳統太陽能板需要玻璃清洗機,在戶外一旦被鳥屎、風沙覆蓋到,就必須立刻清洗才能恢復發電,「維運就是傳統太陽能最大的成本。」

因此,周俊賢的團隊利用波導材料研發出軟性波導太陽能(Flexible Waveguiding Photovoltaics)的模組技術,這種新型態的太陽能板,能透過光纖材質及發光染料的特性,達到平面聚光的效果,並將傳統太陽能板無法利用的紫外線光轉為可見光,使得放置在側邊的太陽能電池片可增加40%的電量。

Flexwave (飛利威)
波導矽橡膠材料還可以隨意彎折、耐寒防水抗UV,只要有自然光就可以發電。
圖/ 高敬原 / 攝影

這種技術白話來說,就是只要環境中有自然光就可以發電,太陽能板不需要直接被光照射,且就算遇到陰影遮蔽、或是部分發電板完全被蓋住,也都可以持續發電,「光不管打到哪一個位置,進入裡面都會均勻分布,不會有哪一個太陽能電池收不到光的問題,」且波導矽橡膠材料還可以隨意彎折、耐寒防水抗UV,壽命更長達20餘年,也因為材質Q彈可重覆彎曲,因此可以依照需求做成各種造型的產品。

透過軟性波導太陽能技術,可以讓生活中很多陰影被遮蔽的狀況改善,更能避免效率不彰的問題,「不是說太陽能不能用,而是傳統方式不允它發揮該有的效能,因此大家現在看到的太陽能發電,都是在屋頂或是一整片空地。」

牆面的面積是屋頂兩倍以上,但太陽能磚還有一段路要走

「我以前工作就是在做發電,大家都會說太陽能板又黑、又重、又醜。」透過軟性波導太陽能發電,讓太陽能板擺脫「厚、硬、重」的傳統刻板印象,也因此能衍伸出更多變形應用。

許多人可能都有印象,有「矽谷川普」之稱的伊隆·馬斯克(Elon Musk),曾在2016年10月公佈了特斯拉太陽能屋瓦的原型,這是一款由玻璃瓦片內部嵌入高效率的太陽能電池的產品,在當時掀起市場一陣討論,然而跟最新消息指出,自2017年5月以來,特斯拉已經收了許多客戶的屋瓦訂金,但公司根本就還沒有量產的能力,根據《路透社》報導,截至今年5月,也只有12家鋪設特斯拉屋瓦的屋頂接入了電網。

TESLA Solar Roof
根據《路透社》報導,截至今年5月,只有12家特斯拉瓷磚屋頂接入了電網。

不過特斯拉的太陽能屋瓦,同樣也會面臨遮蔽導致發電效率不彰的問題,「我認為馬斯克的故事是在炒作資本,是在給投資人交代,當然同樣身為在做太陽能的,我也希望他會成功。」而正因為波導矽橡膠材料可以隨意彎折、耐寒防水抗UV的特性,周俊賢就將材料染成磚頭的顏色,推出了太陽能磚概念產品。

「牆面的面積是屋頂的兩倍以上,從太揚升起到下山都可以發電,這是一個積分的概念。」周俊賢認為太陽能磚是一個很好的題材,因為本身造型美觀,能夠讓人在日常生活中看見,才能慢慢在一般民眾心中播下種子,翻轉大眾對綠色能源的想法。不過很可惜的是目前太陽能磚雖然技術都已經到位,卻沒有量產的打算。

Flexwave (飛利威)
周俊賢認為太陽能磚是一個很好的題材,因為本身造型美觀,能夠讓人在日常生活中看見,才能慢慢在一般民眾心中部下種子,翻轉大眾對綠色能源的想法。
圖/ Flexwave

周俊賢告訴採訪團隊,其實早在兩年前就曾擔任奇想創造的技術顧問,協助大同綠能設計開發,把傳統太陽能板的玻璃,用波導矽膠取代,產品還成功通過驗證,「東西用20年沒問題,很可惜整個太陽能市場越趨低價,」他認為目前太陽能市場就是一個成本競爭的世界,「新技術進來,只要多一點成本都很難被市場接受,」因此周俊賢認為太陽能磚的理想雖好,但目前不會看到大規模應用,可能要等到「某一天政府不再補助,或人們發自內心想支持綠色能源的時候吧!」

主攻物聯網功能,在森林大火發生時提出預警

事實上,除了太陽能板,飛利威目前主攻的產品是物聯網太陽能防水盒(ARC),可以應用在偵測森林大火。

在歐美地區,時常會因為季節、氣候而造成自然森林野火,目前主要有兩種偵測技術,第一種是在森林裡面架一支200公尺高的紅外線偵測儀,可以偵測方圓500公尺有沒有熱發生,但缺點是森林面積很大,必須要裝非常多支才能覆蓋,且因為高度很高,成本非常昂貴;另一種方法是透過天上的衛星,以熱感應的方式偵測,但缺點是衛星每隔幾小時才會掃一次,資訊並不即時、範圍也不精準。

Flexwave
物聯網太陽能防水盒(ARC)綁在樹上後,可以偵測煙霧或熱,搭配像是Sigfox、LoRa、Weightless、NB-IoT這類的低功耗物聯網網技術彼此連結。
圖/ Flexwave

「森林大火產生的損失是國家層級的,」周俊賢談到這款物聯網太陽能防水盒(ARC)綁在樹上後,可以偵測煙霧或熱,搭配像是Sigfox、LoRa、Weightless、NB-IoT這類的低功耗物聯網網技術彼此連結,一次傳輸距離至少是30~50公里,佈署的數量就不用那麼多,一旦發生森林大火,周邊居民就會在手機上收到預警通知,「雖然不能真的消除什麼,但就是做到人身安全預警。」

周俊賢分享,因為盒子上配有軟性波導太陽能技術,因此在森林中就算被陰影、樹葉遮住,也能持續的發電,目前以中國、歐美客戶居多,台灣並沒有任何應用案例。

賭一個被看見的機會

在今年九月新加坡舉辦的施耐德(Schneider Electric)創新峰會上,Flexwave (飛立威)是唯一受邀的台灣新創公司。

周俊賢
周俊賢認為,現階段只想好好打產品做好,賭一個被看見的機會。
圖/ 高敬原 / 攝影

「我知道歐洲很多公司在討論離散式能源,所以想看離散式能源加上IoT連結是怎樣,」談起這次的新加坡行,周俊賢認為新創參與這類跨國公司的活動,可以更清楚大公司想要的是什麼,「新創團隊要長大,至少要是技術領先者,或是市場領先者,施耐德因為事業分佈夠大,很清楚不同的技術、不同的市場需求。」此外,他也認為可以透過施耐德在能源管理的經驗,來驗證自己的商業模式是否可行,「他們的know-how,再往上一層就是管理的know-how,不過可惜的是,台灣的大廠就比較少提供像這樣的場合,讓企業來認識新創。」

創業至今已經四年,完全沒有任何的投資方協助,周俊賢憑著對於能源的熱誠,一路走來都靠親朋好友支持,訪談最後我問了公司中長程的目標,他低著頭看著桌上的茶杯,平穩又堅定的說:「未來啊,好好的把第一個產品做好,賭一個它被看見的機會。」

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓