官員減薪、公民補助上看6,000元⋯⋯武漢肺炎在新加坡觀察實錄,星國如何火速控制疫情?
官員減薪、公民補助上看6,000元⋯⋯武漢肺炎在新加坡觀察實錄,星國如何火速控制疫情?

武漢病毒全球肆虐,新加坡與中國往來密切,在農曆新年過後,國內出現大量肺炎確診案例,但新加坡如何在疫情大爆發後迅速控制,使疫情保持低速成長?讓國家確診排名能從第三迅速的退至第七?

新加坡政府除實名制配給口罩、官員減薪一個月、為醫護人員加薪一個月,並對21歲以上公民發放最高約6,471元台幣(300星幣)補助,除此之外,新加坡政府還做了什麼?《數位時代》帶讀者一起看新加坡防疫現場怎麼做?

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現況:新加坡百人確診,新增人數平緩

新加坡截至3月2日為止,一共有106人確診、有74名病患出院、7名患者仍在重症病房、0人過世。

新加坡列為確診案例破百的國家名單上,不過,就公布的統計數據看來,新加坡從過去前三名落入目前第七名,說明這些數字,並非要強調排名的重要性(因為各國依照自身數字做管理的能力有所差異),而是希望呈現目前新加坡的現況,以時間軸呈現整理出新加坡政府、產業到日常生活的第一線觀察。

比起從中國來新加坡旅行被確診的旅客,新加坡更擔憂病毒在地人傳人的傳播。2月4日發生了第一起被確認的人傳人案例,發生於在與中國旅客接觸的四名新加坡人身上。

自此之後,人傳人的病例一直在增加,確診病例發生在沒有中國旅行史、也沒有直接接觸確診患者的人們中,這使政府對傳播病例進一步增加提高警覺,也因此,新加坡政府於2月7日,將對新型冠狀病毒的風險評估—疾病爆發應對系統狀況(Disease Outbreak Response System Condition, DORSCON)從黃色等級,提高到橙色等級(綠色為最輕微的狀態,依此為黃色、橙色,紅色則為最緊急與嚴重的狀態)。

迅速平穩恐慌

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新加坡列為確診案例破百的國家名單上,不過,就公布的統計數據看來,新加坡目前確診人數,已從先前的前三名下降到第七名。
圖/ Pixabay

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在2月7日約莫下午三點,新加坡將疾病爆發應對系統狀況從黃色等級,提高到橙色等級,消息一發出,晚上立刻在各大超市掀起了「搶物資」的風潮,坊間流傳的搬運米、搶購泡麵、下架罐頭、衛生紙和保險套也無一倖免,恐慌的民眾們紛紛掃蕩。恐慌的原因不外乎,疫情的擴散似乎無法控制與預期,因此會長時間待在家中、避免外出覓食,所以相關能夠久藏,便於烹調的食品被搶購一空,另外也有民眾預期學校若受到疫情影響停課,孩子留在家中,便需要貯藏方便的食物。

搶物資來的快,政府回應的也很迅速。為安撫人心,2月8日新加坡總理李顯龍錄製影片,即時的回應恐慌,呼籲民眾們不要過度反應,更信心喊話希望大家能夠一起度過這個艱難的時期。

也有許多溝通管道,宣導大家只有在不舒服或是出現症狀的前提下,才需要自我攜帶口罩,因此,搭乘大眾運輸或是日常的走動上,會注意到只有少數的人才會戴上口罩。這是新加坡政府很清楚、很理性知道國內口罩供應的數量有限,所得出來的理性政策建議。

自此之後,雖然隨著案例越來越多,不過似乎都還在政府的控制範圍內,一天之內所確診的人數也不似其他國家是幾百人在起跳,都只是個位數的增加,大致上也可以確定感染的途徑,大家的生活也都漸漸回到正常的軌道,物資也都能夠回應民眾的基本需求,之前稍微瀰漫的擔心害怕恐慌也都不再。

政府政策迅速控制疾病擴散

除了政治人物展現的領導力讓新加坡團結和不要恐慌外,許多政策具體地在控制疫情的擴散,在陸海空進行邊界管制、與接鄰的馬來西亞共處聯合工作團隊、嚴格的強制從高風險旅行回來的民眾進行隔離。

與中國的空中邊界關閉--機場採取嚴格措施

針對中國旅客實行限制,以控制病毒擴散。自1月23日起,新加坡停止了從中國武漢出發的所有入境航班,並向大眾發出旅行警示,強烈建議避免不必要前往中國的旅行,並同時暫停中國護照持有人的新簽證和已簽發的簽證

與馬來西亞成立聯合工作團隊控制國土邊界的疾病傳播(Joint Working Group, JWG)

與馬來西亞成立聯合工作團隊解決武漢肺炎在兩國之間的傳播。工作團隊分享技術細節、交換疫情最新信息、遵循邊境檢查協議、共享監視數據。

強制性休假(Leave of Absence, LoA)

從中國返國的新加坡公民,從抵達之日起即享有14天帶薪休假(LoA)。員工必須獲得除年假之外的休假。休假適用於從中國歸國的新加坡公民、永久居民和長期通行證持有人,但在過去14天內有過往中國旅行史的所有其他國籍的遊客,被拒絕進入新加坡而且也無法通過該國過境。

政府警告說,如果不遵守檢疫命令,將會受到嚴厲的處罰。目前已有4名工作證持有者(work pass holder)在2月4日到8日間仍在辦公室工作,因此勞動部吊銷這些工人的工作證,並且處罰雇主兩年內無法再雇用持有工作准證的勞工。

企業的應變與處理

由於疫情的擴散和疾病爆發應對系統狀況由黃轉橙,有些公司以實施「業務延續計畫」來做對應,將公司員工以職務業務區分成兩個團隊,比如說,同樣為國際海外業務性質的成員們分成藍隊與橙隊,並讓兩隊成員部署在不同的辦公室(地理位置的隔離),也明文規定兩個團隊應該要在不同的時間用餐、不應該有物理性接觸的見面。

多數企業會提供員工們一個口罩和簡易的體溫計,規定每個員工應該要在進入辦公室前(早上與用餐後)確實知道自己是否有發燒的情況,並必須要線上回報自己的體溫,以控制疫情的可能擴散範圍。

整體來說,雖然新加坡帳面確診人數數字很嚇人,不過截至目前為止,並沒有人因此疾病或是其所影響的併發症而死亡,擴散也非像是其他國家一樣發展成失控的速度。實際上的生活狀態也沒有如外界可能想像的影響重大,政府與公司都各司其職運用其手上的資源來一起面對和處理這次的病毒危機。

躲不過大受影響的經濟狀況

GDP增長預測下調

雖然日常生活漸趨穩定與正常化,新加坡的經濟影響才剛開始漸漸顯化。貿易與工業部將其2020年GDP成長率預測下調至0.5%,預測範圍為-0.5%至1.5%,實質表明GDP可能會再下修。

中國為新加坡最大的貿易夥伴,武漢肺炎的爆發將對新加坡經濟產生不利影響。進一步說,住宿和食品服務業在2019年表現良好,但由於對武漢肺炎的擔憂,導致旅行受限制,對住宿與食品相關服務業造成衝擊。

製造業已經在2019年萎縮1.4%,由於中國工業生產中斷的連鎖影響,預計2020年將進一步下降。觀光業的部分衝擊劇烈,來自於中國的遊客急劇下降,影響國內的旅遊和運輸業,酒店、旅遊、郵輪和航空運輸業務受到巨大的衝擊,轉而影響零售和食品服務行業。

目前並沒有企業因為這次的疫情而倒閉,但是實體店面的大賣場,像是China town 有做開張時間的調整,從過去營業到晚上9點半,縮短一個小時到8點半就關門。航空業方面,新加坡航空公司隨然沒有像其他國家讓員工放無薪假,但是卻凍結地勤人員的人事聘用。

2020年預算:降低冠狀病毒的影響與相關財政措施

財政部宣布了一系列救濟措施,提供給受這些受到病毒影響的行業(包括企業和個人),例如改善短期流動性、提供工人的部分工資成本補助,改善疫情爆發期間的人員保留率並提供培訓的補助。

舉例來說,新加坡政府2月18日提出的2020年預算預留64億新幣(合1,400多億台幣)的收益來度過這次的危機,其中的40億用來協助企業繼續雇用員工,幫助公司維持現金流,並額外為直接受冠狀病毒病影響的行業提供支持,另外的16億用來協助家戶,根據收入所得,21歲以上的公民將得到100-300新幣(約台幣2,155-6,467元)的補助,若有20歲以下小孩的家長則又會多得到100新幣的協助,最後的8億會分給衛福部,協助第一線的醫護人員。

不只如此祭出政策優惠來度過難關,政治人物們從部長到政務官,也自主減去一個月薪資共體時艱。並且獎勵第一線的醫護人員和在衛福部(Ministry of Health )工作的政府官員,每人員最多可領一個月的額外獎金,慰勞他們在抗病這段時間的辛勞。

總體來說,新加坡雖然在年後保持在前三名確診人數最多的國家之一,但是不像是日本或是其他國家,有再進一步失控或是惡化的現象。受感染的人數也都維持在個位數的增長,個案之間的關聯性也都有確認,前段時間短暫發生的恐慌和搶物資的現象,也在政府信心喊話,充沛的後勤物資補給上獲得紓解,產業經濟活動(除了受到旅遊或是移動等先關的產業外)、人民的日常生活都回歸正軌、穩定。

參考資料:Pharmaceutical TechnologyBloombergStraits TimesChannel News Asia

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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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