連假推薦影劇清單:10部值得一看的懸疑犯罪片
連假推薦影劇清單:10部值得一看的懸疑犯罪片

在家不知道要做什麼?這裡向大家推薦10部2019年值得一看的懸疑和犯罪片。

電視劇

輪到你了

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圖/ 少數派

導演:佐久間紀佳/小室直子
編劇:福原充則/秋元康
主演:原田知世/田中圭/西野七瀨/橫濱流星/生瀨勝久
推薦指數:★★★★☆

說起今年大熱的日本刑偵劇,我想非《輪到你了》莫屬。這一部難得的20集劇長的日劇,在一開始宣布拍攝週期和劇集長度時,我還想著要橫跨兩個季度估計到了後期會有不少人缺少動力,但沒想到依然有很強的熱度。

熱愛偵探小說的新婚夫婦搬進了一棟新的公寓,搬進新家的第一天是參加居民大會的日子。在居民大會上,大家進行了一個「殺人遊戲」——在紙條上匿名寫上你最想殺掉的人物的名字。於是當天晚上,公寓管理員就死亡了,一場真實的公寓版的狼人殺遊戲就這樣開始。

本劇將於本月8日播出最後一集,希望不會爛尾了。

惡黨:犯罪者追蹤調查

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圖/ 少數派

導演:瀨瀨敬久
編劇:鈴木謙一/藥丸岳
主演:東出昌大/松重豐/板谷由夏/新川優愛/池田朱那/益岡徹/三浦誠己/山中崇/波岡一喜
推薦指數:★★★★★

看到海報給出的卡司陣容是松重豐和東出昌大,就覺得太棒了。

題材稍顯沉重:改編自藥丸岳的同名小說《惡黨》,主角佐伯修一的妹妹還在花樣年華就被姦殺,當了警察之後,一次執行公務時,佐伯救下了險被強暴的女子,面對罪犯的狡辯,想起妹妹的慘死,沒有辦法控制自己情緒的佐伯暴打罪犯,也因此收到處分。離職之後他去偵探事務所工作,在調查一個個事件之後開始尋找妹妹被殺的真相。

其實電視劇本身題材不算新鮮,但舊瓶子裝新酒還是很好。現在的社會講究法律文明,所以有一些國家也開始取締死刑,那麼受害者家屬應該如何才能獲得心中的救贖呢?被害者因為不能得到法律公平的答案,「改造」為先或者是因為「未成年人保護法」,活在失去親人的悲痛中,加害者卻可以逍遙法外,當被害者拿去刀子手刃仇人選擇用自己成為加害者的身份去複仇,那該多麼絕望?

本劇製作公司是WOWOW台,該台的懸疑劇一直都頗有水準,集數又只有短短六集,輕鬆追劇沒壓力。

鐵探

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圖/ 少數派

導演:蘇萬聰/蘇嘉敏
編劇:朱鏡祺/劉小群
主演:袁偉豪/惠英紅/姜皓文/黃智賢/蔡思貝
推薦指數:★★★★☆

今年的這部TVB刑偵劇,其實我看得挺開心的。卡司裡的女主角叫惠英紅,歡喜哥這一次也跑來和紅姐職場鬥法很爽。

除了2017年金馬獎最佳女主角、2019年金像獎最佳女配角惠英紅,本劇卡司還有這幾年比較熱門的TVB演員袁偉豪、梁競徽;2018年金像獎最佳男配角姜皓文和2013年的香港小姐亞軍蔡思貝等。因為多個戲骨配角的加持,整部劇的其他年輕演員都襯得有演技了起來。《鐵探》講述的是由袁偉豪飾演的督察尚垶,原是警隊明日之星,卻在一次行動中為救戰友不幸被匪徒一槍穿腦,經過搶救後奇蹟生還,並且查案比以前更努力拼搏,於是贏得了「鐵探」的稱號。

美麗心計第二季

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圖/ 少數派

導演:尚-馬克.瓦利
編劇:大衛.E.凱利/黎安.莫瑞亞蒂
主演:梅莉.史翠普/瑞絲.薇斯朋/妮可.基嫚/雪琳.伍德利
推薦指數:★★★★★

看第一季時就覺得太好看,所以今年看到第二季回歸時真開心,而且一回歸就立刻登上了豆瓣當時「一周全球口碑聚集榜」的榜首。新一季最大的驚喜就是新加入的強勢演員是好萊塢人人都愛的梅姨——梅麗.史翠普,至此,加上之前的瑞絲.薇斯朋和妮可.基曼,本劇已經聚集了三位好萊塢最佳女主角。而前面第一季牛得不行的娘子軍們,不知道為什麼在梅姨面前,竟然有一種小媳婦一般的委屈感。

時隔兩年之後的和劇再次出發就是這樣的豪華卡司,真的是不看也不行。第一季從家暴展開的故事,原本拉幫結派的女人們變成了一個陣營,結果在這一季中,以為迎來了暫時暴風雨前的寧靜,結果更大的擔憂在後面,而梅姨飾演了一位冷靜的、理智的、又悲痛的母親。

追殺夏娃第二季

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圖/ 少數派

導演:麗薩.布魯爾曼
編劇:盧克.詹寧斯/埃默拉爾德.芬內爾
主演:吳珊卓/朱迪.科默/費歐娜·蕭/肖恩.德蘭尼/妮娜.索薩尼亞
推薦指數:★★★★★

也是沒有想到去年出的新劇獲得高口碑和榮譽之後,今年四月份就緊接著立刻出了第二季。

這一部劇其實如果我們從某種角度看,題材已經不算新鮮,雙主角和正邪對立的身份,早前已經完結的劇集《雅痞神探》中就已經體驗過,但是這一部依然覺得好看就是因為主角的演技實在是精彩。好萊塢電影中看到一些亞裔面孔的時候多少會覺得偶爾有些奇怪,但是這一部吳珊卓擔當主角卻沒有絲毫問題,現在想起來就是因為演技優秀的原因。吳珊卓飾演的英國安全人員和茱蒂.康默飾演的有精神病史的殺手之間的聰明較量和曖昧關係,實在是精彩!

致命女人

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圖/ 少數派

導演:大衛.格羅斯曼/劉玉玲/馬克.韋布/大衛.沃倫/伊麗莎白.艾倫/瓦萊麗.維斯
編劇:馬克.切里/艾莉莎.榮格
主演:劉玉玲/吉妮佛.古德溫/柯比.豪爾-巴蒂斯特/傑克.達文波特/山姆.賈格
推薦指數:★★★★★

我愛劉玉玲!三個不同時期的女性,60年代的家庭主婦、80年代的社交名媛、新時代的精英律師,圍繞著同一棟房子卻面臨著婚姻關係中的不貞問題,如何去解決呢?劇集精彩的是,隨著時代發展,女性地位的提升和獨立人格的體現也展現地淋漓盡致。

60年代的家庭主婦貝絲(Beth Ann Stanton),一心一意只為了能夠照顧好自己的丈夫,卻發現丈夫和咖啡店的年輕漂亮的女店員有染;80年代的社交名媛席夢(Simone Grove)已經是擁有第三次的婚姻,以為這個丈夫非常完美結果發現,卻發現丈夫是個gay;新時代的精英女律師,高學歷高收入高能力,「娶」了一個編輯當自己的丈夫,婚前坦誠自己是雙性戀,說著肉體自由,但是卻愛上自己出軌的女小三。

很帶感了。轉場棒、服裝精彩、配樂優秀、劇情刺激,個人心中本季最佳美劇。

破案神探第二季

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圖/ 少數派

導演:大衛.芬奇/卡爾.富蘭克林/安德魯.多米尼克
編劇:約翰.道格拉斯/馬克.歐爾薛克/喬.彭霍爾/約書亞·多嫩/柯特妮.邁爾斯
主演:喬納森.格羅夫/霍特.麥卡蘭尼/安娜.托芙/桑尼.瓦利森蒂/史黛西.羅卡
推薦指數:★★★★★

第二季出來之後看著導演上有大衛.芬奇的名字所以立刻去補的第一季,這才追的劇集。影片是根據事實改編的,講述的是兩名美國聯邦調查局特工為了能夠更好地預防犯罪,找出嫌疑人是在什麼樣的心理下做出犯案,在一名心理學家的幫助下,開創性地將行為分析運用到那些連環殺手的追捕過程中。

第一季還是比較驚豔的,雖然看小喬演異性戀偶爾出戲,但這種沒有主角光環,不開掛的走紀實類的刑偵片是真的很好看。第二季雖沒有第一季的亮眼感,前面的線索鋪墊得很多,所以就有點虎頭蛇尾高開走低的感覺,但是那種寧靜氛圍中尋找真相的執著,在灰色邊緣地帶的遊走,追求的過程中又不乏探案的刺激,緊跟著第一季一起刷完的內心還是很爽。

電影

看不見的旋律

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圖/ 少數派

導演:斯里蘭姆.拉格萬
編劇:阿里希特.比斯瓦斯/約格什.查德卡/斯里蘭姆.拉格萬/赫曼斯.拉歐/波哈.拉達.蘇爾蒂/奧利維耶.特雷內
主演:阿尤斯曼.庫拉納/塔布/拉德西卡.阿普泰
推薦指數:★★★★★

今年看過來最好看的懸疑片。不用反轉,只要劇情精彩。不是三個小時,也沒有熟悉卻又會吐槽的尬舞,音樂的部分出現地合理而且能很好地欣賞裡面的曲子。

前半個小時以為是浪漫喜劇,中間突然變成懸疑犯罪,最後一小時又是黑色幽默。除了鄰居太太、死者帕拉莫、餐廳老闆女兒索菲婭,全員皆惡人。前半小時的浪漫喜劇,以為索菲婭是女主,阿喀什裝成瞎子在索菲婭家的餐廳彈鋼琴,然後一系列的搞笑事件,兩個人最後happyending~

中間阿喀什目擊了帕拉莫的死亡,哦,原來這樣,西米才是女主角。想去警察報案,結果警察局的頭頭就是西米的情夫。

測試阿喀什是不是真的盲人朋友那幾個情節都很有趣,我也第一次看一部印度片,看到男女演員的身材都不是壯實的那種fit。阿喀什脫了衣服有胸有身材,這個盲人很勤於健身啊!西米的女演員氣場真足,《誤殺瞞天記》裡就欣賞過她冷豔的美,這一部我感覺更好了。

本來四顆星,但是最後踢掉易拉罐這個真的優秀!想到了凱文.史貝西在《刺激驚爆點》中的最後一幕了~

極惡對決

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圖/ 少數派

導演:李元泰
編劇:李元泰
主演:馬東石/金武烈/金成圭/劉承睦/崔民哲
推薦指數:★★★★★

看得酣暢淋漓的片子。無差別連環殺手雨夜刺傷了黑幫頭子,畢竟是有身手的黑老大,作為連環殺手下唯一倖存者的黑幫頭子一怒之下和警察合作抓殺手。

這連環殺手還有活路嗎?想想就覺得很刺激了。前面鋪設的半個小時稍微平淡了一點,但是到了第三、四十分鐘開始進入正片的時候就變得特別好看起來。飾演黑道老大的馬東石在《屍速列車》中就帥得不得了非常亮眼,這一部的角色人設更像是為他量身定做一般。

監獄裡的小弟們看到馬東錫來了迎上去「老大好」,然後坐在一邊端著架子看書的連環殺手抬起頭,看見馬東石一臉笑看著他,一直冷靜的臉上出現一絲害怕,實在是太驚喜了!

「你們要我自首,給殺人犯作證,可以,那麼把我和他放一個牢裡。」都罵到我頭上了,不捏死他還怎麼混下去?所謂《極惡對決》,「惡」的到底是誰呢?「我不是什麼好人,但他是以殺人取樂的人。」當黑幫的效率高了起來、當黑幫去實施複仇的計劃,所以是非黑白的正義又該怎麼樣去判斷呢?真的超爽!

雞不可失

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圖/ 少數派

導演:李炳憲
編劇:裴世英
主演:柳承龍/李東輝/李荷妮/陳善圭/申河均
推薦指數:★★★★☆

雖然是一本兩拍的劇本,但個人覺得韓版的《雞不可失》明顯比中版的《龍蝦刑警》完成度要好。開場五分鐘我就笑了,十分鐘就開心得不得了,前面半個小時一邊吃著自己做的炸雞米花一邊咯咯咯笑。警官五人組在總店門口唱著對不起的時候是笑噴了!

《龍蝦刑警》其實不差,但是我自己覺得選擇的食物不夠平價接地氣。當生意真的好到一個程度之後,是我多少會糾結是繼續本職的警察工作還是另謀職業,韓國版這部分拍出來了很多驚喜,我們不能有這樣的動搖所以多少有了點遺憾。雖然柳承龍絕對一番,但是陳善圭飾演的馬刑警承包了我所有的笑點,也讓這個喜劇的進行變得合理起來。原本的中韓合拍雖然因為禁韓令只能一本兩拍,但是原設定在這部電影中成了一個笑點呈現了出來,馬警官適時加入說中文時販毒的一臉懵的說「怎麼會中文?」,這個大叔一臉天真「我是華僑來著。」

本文授權轉載自:少數派

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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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