當AirPods Pro也要加強降噪功能!主動降噪耳機的市場需求真的存在?
當AirPods Pro也要加強降噪功能!主動降噪耳機的市場需求真的存在?

「通勤領域」是主動降噪耳機的擅場?

通勤族是耳機應用最主要的族群之一,根據調查歐美不同地區分別有5至7成的比例,喜歡在乘車時間聽音樂,可見其市場不容小覷,所以對於耳機品牌商來說,通勤族一直都是布局與宣傳的重點。

主動降噪耳機又叫做ANC耳機(Active Noise Cancellation Headset),可以有效隔離外部噪音,讓聽音樂可以更清晰,心情更投入,尤其在吵雜的環境中,ANC功能可以減少輸出音量,達到保護聽力的作用,這個特點對於通勤族來說,應該是具有實質好處,倘若ANC耳機可以獲得廣大通勤族的認同,便有機會搶得耳機市場半壁江山。

但實際觀察通勤族群,大多配戴的入耳式耳機,並非具有ANC功能,廠商為了取得通勤族的市場,紛紛推出藍芽無線的入耳式ANC耳機,以布局搶得商機。廠商著眼於通勤族的市場,存有的概念認為通勤的應用場域,應該是經常忍受著外部噪音聽音樂,或者聽音樂常會特意調高音量。

事實上根據用戶行為研究,如果噪音達到干擾的程度,讓人無法投入情境,多數人將不再繼續聽音樂,此外特意調高音樂壓制噪聲,當音量超過85分貝時,耳朵的音感會讓人感到不舒服,多數人自然的反應會摘下耳機。所以大部分通勤族若能安然配戴耳機的情況下,意謂感到噪音干擾與經常調高音量的情況,其實並不是常態會發生的事。

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對使用者來說,若能安然配戴耳機,意謂噪音干擾與調高音量的情況,並不是常態會發生的事。
圖/ Prostock-studio via shutterstock

實際上,耳機的設計已經具備被動降噪功能,可以阻隔大部分的外部噪音,所以多數通勤族使用的入耳式耳機,便可滿足聽音樂的需求,另一方面許多交通工具擁有車體隔音,窗戶也都採用隔音技術,馬路噪音並不會長驅直入構成干擾,甚至一般車內開啟音響,無需配帶耳機,便可滿足聽音樂的情境。

當然也必須承認,還是有某些區域仍然存在老舊的交通工具,那種引擎與馬路噪聲的通勤環境,聽音樂勢必得用ANC耳機才行,但是那些經濟較為落後的地區,又有多少人能為享受音樂而購買ANC耳機?當然,以上陳述並非推論ANC沒有使用在交通工具的市場,以其實際的銷售例證,說明許多商務人士也會購買ANC耳機,而這些商務人士又是在甚麼場景下,產生購買ANC耳機動機?我們在下一段落來做分析。

環境聲音對心理的關聯性

在探討ANC耳機購買動機之前,我們先探討環境聲音對心理的關聯性,大部分動物意識運作中,不構成精神干擾的環境聲音,是具有穩定情緒與心理安全作用,環境聲音對生活往往帶有訊息成分,生活中缺乏此訊息,反而會產生焦慮與不安,我們可以譬喻在開車的場景下,若完全喪失環境聲音連結,人的心裡就會額外產生較高的警覺,所以寧靜並不等同於必然需求,反而環境聲音的適度存在,才是人們必要的需求,而環境聲音也不宜過大,如果專注的場域產生被干擾的感覺,那種聲音對人而言就是所謂的噪音。

接著我們探討被干擾的感覺,被干擾其實是一種心理狀態,同樣的聲音在不同場景下,心理的反應不盡相同,人們對聲音的忍受程度,很多情況下是依據心理狀態調整而定,對於心理狀態的差異,我們以「社會狀態」與「個人狀態」做為區分,大部分的人對周遭聲音有較大的容許狀態,我們稱之為「社會狀態」,而相對於周遭聲音較低容許的狀態,我們稱之為「個人狀態」。

其中心理狀態差異在於,倘若人的心理調整為「個人狀態」,就會比較釋然切斷與周遭聲音的連結,並對環境聲音的干擾變為比較敏感,即便某些噪聲在公車與捷運上可以接受,但可能在居家環境的場域,卻又變得無法忍受。

ANC耳機市場需求探討

環境聲音干擾構成「無法忍受」的狀態,往往是真正需求ANC耳機的動機,而ANC耳機的市場用戶,許多就是心理調整為「個人狀態」時,對於環境聲音比較在意的心理狀況下,所產生的購買決策,這種應用情境發生機率較高的例子,例如,音樂愛好者回到自家休息空間,想要有更多的情境沉醉在音樂氛圍,另外,許多商務人士長途出差旅行時,放鬆心情且在消磨時間的狀態下,想要更多投入在音樂的享受等等。

當然,對於環境聲音無法忍受的狀態,不僅僅只有心理調為「個人狀態」會產生,其實有更高的機率是發生在「社會狀態」下,但令許多人費解的是,為何此狀態無法形成大部分的ANC耳機市場需求?

我們以其癥結做探討,「社會狀態」雖然也是一種心理狀態,但相對於「個人狀態」不同的差異是,環境聲音所構成的干擾,並不歸咎於個人主觀心理敏感因素,大多乃源自於公共場域的客觀干擾,這類干擾通常合理的解決步驟,首先必定先要求噪音源頭加以改善,如果真的無法消滅或改善,第二步便會採取公共空間的隔離措施,如果第二步有其無法施作的理由,最後才會考慮降噪耳塞,或是降噪耳機方案圖謀改善之道,對於公共或居家環境的噪音干擾,直接採用佩戴耳機方式去隔離噪聲,應該是最不實際且最沒效益的做法。

全球第一副主動降噪耳機自2000年開始販售,至今已歷經十數年的光景,所以對於經常使用耳機的族群來說,應該不致對ANC功能感到陌生,然而ANC耳機尚無法大幅擴散到消費族群,最大的因素仍然是帶給用戶的加成,仍不足以構成購買動機,畢竟耳機已具有被動降噪功能。

另外多了ANC降噪,耳機的平均售價必然是增加的,當然這個因素會直接影響用戶的購買意願,但若單純只是降低ANC耳機的售價,是不是帶來用戶的購買動機增加?但從實際上的銷售觀察,近年許多品牌入耳式ANC耳機售價,已經落到1、2千元台幣水平,不像過去動輒8、9千元以上價格,似乎也沒有明顯提升產品滲透率,而ANC價格較高的耳罩式銷售卻一貫優於入耳式,這足以說明,其用戶市場在「室內」高於室外應用,而且應用族群並不隨著入耳式耳機降低價格而提升購買動機。

另外我們從經銷渠道得到另一個原因,認為消費者對於ANC耳機認知,似乎視為一種功能型產品,所謂功能型產品我們以輔聽器產品為例,雖然它可以做為一般耳機使用,但是大部份的耳機使用族群卻不用會去選購它,所以功能型產品的市場用戶大多受到侷限,我們歸咎ANC產生功能型產品認知,原因可能是過去各品牌對於ANC耳機推廣,似乎過於強調降噪的聽力保護功能,因而逐漸使其「功能性」占據大部分消費者的觀念。但在未來如何跳脫有限的功能需求市場,反而需要我們深思此層面的影響,並運用不同的行銷手法跳脫這個窠臼。

責任編輯:陳建鈞

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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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