讓孩子擁有超級英雄!Team 8智慧手錶如何終結兒童肥胖及手機成癮?
讓孩子擁有超級英雄!Team 8智慧手錶如何終結兒童肥胖及手機成癮?

「如果連我都可以創業,那麼我想大家都可以。」來自法國的Team 8執行長Stephane Daucourt,過去承接萊雅集團、高露潔、達能等大集團藝術總監,擁有24年統籌與規劃的優勢和實力,然而,他是一位走體制外教育的「異數」,卻翻轉人們對自學教育的迷思,他確信:擁有自學能力並且能夠持續學習,是踏入創新戰場上的極佳特質。

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自法國的Team 8智慧手錶執行長Stephane Daucourt。
圖/ Team 8

The more you concern, the more you deserve!

16歲的停學經驗與童年肥胖,成為自幼不被社會認可的標籤,雖然一路走來艱辛,卻建立了Team 8執行長Stephane Daucourt與旁人截然不同的人格特質。

3年前,Stephane正忙碌於為全球知名Evian品牌設計效力,在因緣際會下,遇到他口中的貴人,分享生涯經驗、大力支持他跳脫安逸。Stephane心中那個潛藏許久的創新開關終於被開啟:「也許創業就是我生來的使命吧。」他說。

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Team 8執行長Stephane Daucourt因為自身經驗,長久以來關注於兒童肥胖和社交障礙議題。
圖/ Team 8

「我想用餘生投注在孩子上,創造能夠翻轉孩子的機會,『大老闆』這個頭銜我還真的從來沒有想過。」Stephane,童年圓潤的身材曾使他備感壓力,同時缺乏自信;因此,Stephane將目光放在備受熱議的「兒童肥胖」全球性問題上。

根據統計,歐洲每3名兒童中就有1名超重,美國的比例更高,高達38%,其中50%的孩子會在成年後仍持續超重。至今,世界上有19億超重的成年人擁有健康和情緒問題。因此,Stephane首先選擇自己的家鄉─法國成立Team 8,致力於為5-12歲兒童設計研發智慧手錶,同時,正積極構建第一個專為兒童服務的健康平臺。

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透過藍芽串接兩只手錶,兩位孩子們的英雄即可進行不同類型與場景的戰鬥,而超級英雄也因為對戰經驗變得更勇健。
圖/ Team 8

就是那份人跟人一起才會有的溫度!

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Team 8所打造的智慧手錶,讓孩子們可自由創造與自主管理自己的8個「超級英雄」。
圖/ Team 8

Team 8所打造的智慧手錶,讓孩子們可自由創造與自主管理自己的「超級英雄」,例如:姓名、性別、服裝造型、配件以及超能力。

有別於一般市面上手錶為因應螢幕小,能作的變化並不多,Team 8打造的智慧手錶大約為1.5個Apple Watch那麼大,超人角色以3D視覺效果呈現,拉近超現實與現實的距離。超級英雄須藉由孩子們運動才可從中累積能量,還得以跟他人對戰,透過藍芽串接兩只手錶,兩位孩子們的英雄即可進行不同類型與場景的戰鬥,而超級英雄也因為對戰經驗變得更勇健,整體娛樂和互動效果十足。

此外,這只手錶更延伸應用兒童社交上,對於先天氣質較害羞和確診先天社交障礙(例如:自閉症)的孩童而言,是另一種學習與他人打交道和建立自信的媒介,這是創業過程最值得一探的價值。

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智慧手錶有效協助家長監督孩子日常飲食行為,推播相關醫療資訊與提醒,為兒童肥胖全面把關。
圖/ Team 8

除了關注兒童社交議題外,Team 8 也期待促成更加緊密的親子關係,打造比起智慧型手機更適合學齡前幼童的產品。此手錶除了有GPS定位、通話、緊急呼叫等功能(activities tracking)以利家長與孩子保持聯繫外,內建鏡頭可辨識孩子吃下肚的食物,可間接避免接觸過敏食物,更有助於避開垃圾食物,協助父母確保孩子的人身安全以及飲食均衡。

「垃圾食物會讓超級英雄元氣大傷,孩子們並不會想要白努力一場。」智慧手錶有效協助家長監督孩子日常飲食行為,推播相關醫療資訊與提醒,為兒童肥胖全面把關。而另一方面,當家長與孩子互動或排定共同行動的排程將有助於超級英雄的等級和能量提升,執行長Stephane笑著說:「本質上就是要讓人不要忘了面對面互動的溫度。」

亞洲智慧科技首戰選定臺灣,智慧創新推動最給力!

即便全球有不少為兒童與家長設計的智慧手錶大廠,例如:Disney Infinity、Vtech watch、Kiwip和與Team 8商業命題─健康最相近的DokiWatch,各廠面臨功能上的區隔。

面對勁敵大廠,Stephane並不因此退卻,第一代的兒童智慧手錶在法國已賣出100只,價格為5000千元臺幣(約149美元);手錶目前尚未置入網路功能,正評估是否研發更能符合亞洲文化的角色;未來第二代除改版更輕薄、螢幕加大等變更外,將挹注更多資源整合所有競爭者能做到、卻相對分散的軟體技術,同步研發搭載的手錶App,力拼專利化。

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Team 8第一代的兒童智慧手錶在法國已賣出100只,價格為5000千元臺幣(約149美元)。
圖/ Team 8

Stephane提到:「Team 8期望成為軟體和許可公司,與硬體公司有緊密的聯繫,未來也希望可以直接在資訊化普及的亞洲OEM生產。」考量臺灣政府積極建構數位創新環境、增進數位經濟發展,且在產業端有厚實的工業基礎,加上豐富的智慧產品供應鏈經驗,在全球市場第一站先插旗臺灣,作為跨足日本與韓國的利基點。去年執行長Stephane正為了更了解臺灣文化和調研,陸續來臺灣八次,驗證臺灣人活躍參與網路,相當利於數位經濟、智慧化發展的優勢。

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Team 8將持續為孩子的身心健康著力,預計於2020年6月上線臺灣。
圖/ Team 8

Team 8將持續為孩子的身心健康著力,預計於2020年6月上線臺灣,同時以波士頓做為測試美國市場的據點,為下一步棋未雨綢繆。

創業快問快答:

Q:目前該服務的獲利模式為何?

A:We sale hardware and software (subscription and inpp purchase), but want to partnership with big hardware brand and focus on software, to become a Licence.

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?

A:Parents go to see doctors and force kids to do boring programs, gouvernements do big and expensive campaign. But we all know it is impossible to push kids to take care of their health, they only think about playing and having fun... what if a game will feed from your health?

There is some competitor existing like : Disney Infinity (Marvel) for the gaming univers, Vtech watch for the gaming aspect, Kiwip for the tracking, Vivofit Jr for health. DokiWatch is maybe the closest from what our watch can do, but yet so far none has manage to bring all this feature in on device and turn it as well as a cool game for the kid and interesting device for the parents and health experts.

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?

A:Build an expert team, fundraising and finish our first product

公司資訊

公司名稱:Team 8(8號隊)股份有限公司
成立時間:2015/11/10
產品名稱:Inter&Activ univers for kids
上線時間:2020/6/1
團隊人數:4人
官方網站新創資料庫

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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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