200萬打造垃圾回收整合系統 「iTrash」讓日本人都驚嘆
200萬打造垃圾回收整合系統 「iTrash」讓日本人都驚嘆

過去幾年通訊、感測、資料分析等技術蓬勃發展,智慧物聯網概念隨之興起,更被視為推動各產業革新的新一波動能。「智慧城市」即是其中一個因為物聯網發展而被提出的願景,指利用各種資訊科技或創新意念,整合都市的組成系統和服務,以提升資源運用的效率、改善都市管理和服務,以及市民生活品質

路燈、公車站牌等設施透過軟硬體更新整合即可升級,但相較之下,受限於路線、管理等因素,「垃圾處理」可就沒那麼容易升級,一直以來更是許多城市的頭痛問題。

曾服務遠雄建設、國泰建設、鄉林建設等大型公司,新創團隊晧揚環境核心成員於綠建築垃圾相關設備製造領域已累積近 20 年經驗。看好自有技術能進一步擴大造福更多人,在創辦人楊琛的帶領下正式成立公司,希望藉累積多年技術,從台灣出發打造創新產品,協助全球更多城市邁向智慧化。

4大面向著手 力拼成為智慧城市不可或缺一員

晧揚環境的「iTrash智慧城市—垃圾回收整合系統」(以下簡稱 iTrash)在今年 8 月時正式亮相,試營運地點位於台北市臨沂街。

iTrash智慧城市—垃圾回收整合系統
針對 iTrash 外型,團隊特別花一番功夫打磨,希望實用之外能兼具美感,擺脫過往民眾提到「垃圾」的負面印象。
圖/ 晧揚環境提供

行銷經理游逸凡表示,目前各縣市政府在垃圾處理方面存有幾大問題:第一、為了達到「垃圾不落地」,虛耗過多時間、人力、車輛成本;第二、因無法配合出車時間或距離垃圾場過於遙遠,部分市民亂丟垃圾引起汙染破壞環境;第三、垃圾分類不確實

針對這些問題,各縣市政府不斷發想各式策略因應,如台北市、新北市早在 2010 就祭出「隨袋徵收」政策,多年下來雖然成功減少垃圾總量,但卻反而衍生垃圾袋汙染等額外問題。其他縣市政府雖希望「以價制量」,透過提高隨水費代徵的清除處理費藉以降低垃圾總量,但卻不足以使民眾「有感」,效果有限

iTrash 主打四大功能,希望成為政府助手解決垃圾問題外,更方便城市居民生活。

24 小時自動化服務

24 小時開放式設備,全天候皆能提供服務,除了能讓市民隨時丟垃圾不囤積於家中之外,更不用配合垃圾車而苦等,縣市政府也不需要再頭痛該如何規劃垃圾車行駛路線、時間調度等問題。

專利保潔技術

除了能耐氣候變化、大風大雨外,團隊更藉由外型設計預防動物進出及垃圾溢出,並應用近 20 年為大型建設公司規劃垃圾儲存設備、廚餘處理設備、智慧式蒐集管道的保潔技術經驗,將蒐集到的垃圾冷藏除臭,減少細菌孳生等衛生問題

雲端物聯網管理

iTrash 設有壓縮感應系統,結合雲端網路,能即時將垃圾回收資訊回報給清潔和維修人員,減少不必要的人力耗損。此外,也應用類似 Youbike 車輛調度系統,根據站點狀態規劃派車路線,減少交通相關支出成本。

iTrash 設有雲端物聯網管理功能
iTrash 能根據站點狀態規劃派車路線,減少交通相關支出成本。
圖/ 晧揚環境提供

智慧支付系統

結合悠遊卡金流服務,並藉由加值回饋等方式,鼓勵使用者確實分類垃圾。

團隊以「垃圾分類」為依據推出三款產品,分別是收取一般垃圾的一般垃圾收集機、針對回收標章一(寶特瓶、鐵鋁罐)的資源回收機全項資源回收機,使用者透過悠遊卡即可使用這三款機器。

一般垃圾收集機計費方式為每 500 公克 4 元,整台機器能裝 200 公斤,估計可以容納 1000 戶每天的垃圾量;資源回收機則是累積 10 個寶特瓶8 個鐵鋁罐能獲得 1 元,一部回收機,分別能裝 800 個寶特瓶和 600 個鐵鋁罐

當 iTrash 收到垃圾後,會將垃圾壓縮並運用低溫冷藏技術除臭。不過運用低溫冷藏技術過程中,不會反而造成更多能源消耗造成汙染嗎?對此,游逸凡表示雖然 iTrash 運作需要電力,但裝置設有 ECO 分區省電裝置,因此並不會耗費太多能源。而且若場域允許,iTrash 上也會安裝太陽能發電裝置,自給自足回收系統所需能源。

一台 iTrash 容積最佳壓縮比例為 5:1,不過因為壓縮後垃圾會許些膨脹回來,游逸凡表示根據 PoC 臨沂街實測後約 3.5:1。當垃圾體積超過感應位置或是垃圾重量超過最大值的 80%,就會派車前往收取垃圾。現階段,他們與民間合法清運公司合作,但隨著發展,團隊表示希望未來能以 BOT 方式與政府單位合作。

2千份深度調查 推出全球首創「垃圾重量決定付費金額」

為了更精準打造符合使用者的產品,在推出之前團隊也曾針對台北市、新北市市民進行 2,000 份深度調查,並根據回饋調整產品開發方向、策略訂定,包括推出全球首創以垃圾重量決定付費金額,在使用者付費公平原則下希望促使垃圾總量減少。團隊表示試營運期間,整體狀態良好,它們相信隨著之後陸續拓點,市場會一步步被教育,更多人會習慣 iTrash 的存在與如何使用。

觀察 iTrash 粉絲專頁張貼試營運動態底下網友踴躍留言互動,多數給予正面肯定與回覆,不過少數人指出這樣的產品雖然立意良好,但也許會因為人性被惡意使用無法揮發完全效益,「因為產品概念相對新穎,如何能讓更多人得知並使用,是我們現階段努力的目標」行銷經理游逸凡說。

「我們展示給中日交流協會人員時,他們都十分讚嘆,驚訝說著:『居然能有人把丟垃圾美化成這樣子!』」副總經理劉涵宇說,但她接著補充:「可是其實這一切並不容易,打造 iTrash 花了我們好幾年的時間與資金,由於這款產品有許多細節、創新模式被應用,面向政府機關、連鎖企業到一般民眾等不同單位時,都需要耗時許久溝通,好多時候都差一點放棄呢!雖然不容易,但看到成果時還是感動許久,慶幸大家一起撐了過來。」

台灣出發布局全球 拓展成為智慧城市共享平台

除了在台灣已經通過發明技術專利申請、商標認證外,團隊也同步在其他國家遞交並通過相關申請。

可是打造 iTrash 並不便宜,在規模化量產前,打造一個站點約需花費 200 萬新台幣,目前團隊皆以自籌資金營運。而為了要及早回本獲利,面向台灣市場,現階段他們主要鎖定以隨袋徵收之雙北市為主。針對政府單位,以自主營運方式合作;針對建商、物業管理及連鎖企業,則以合作夥伴或租賃方是合作。游逸凡表示預計明年可佈達 50-100 站,其他縣市則持續拓展中。

除了積極規劃台灣市場之外,他們也積極向國外市場尋求機會,透過參加相關展會方式積極尋找可能合作夥伴,並視情況需要調整當地營運模式。

未來,除了維持自行營運垃圾蒐集服務費、資源回收金、廣告或是商業合作租金方式,他們也預計不久後將上線 App 會員機制,從倒垃圾資訊,延伸到提供更多有價值的數據管理、健康管理等服務,而最終目標則是希望讓所有人可以藉由他們的服務,更接近心目中完美的智慧城市。

iTrash 晧揚環境科技團隊照片
晧揚環境科技團隊,左起:行銷經理游逸凡、副總經理劉涵宇、協理彭志堅。
圖/ 侯俊偉攝影

創業快問快答

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應? A:現代人的生活從食、衣、住、行都願意為方便多付出金銭。

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想? 用正向的思想來面對人、事、物。從問題中找到正向的力量,一切都是最好的安排。

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?

  • 設備研發的構想及執行的機制
  • 讓使用者得到便利
  • 落實垃圾減量、回收增加的模式

公司資訊

公司名稱:晧揚環境科技有限公司/Hao-Yang Environment Science Ltd. 成立時間:2014/09 產品名稱:iTrash智慧城市—垃圾回收整合系統 上線時間:2018/8/8 官方網站FacebookMeetHub

本文授權轉載自:創業小聚

關鍵字: #Meet創業之星
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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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