全球書店掀歇業潮,中國卻新開4,000家!實體書店還能玩出哪些新把戲?
全球書店掀歇業潮,中國卻新開4,000家!實體書店還能玩出哪些新把戲?

近幾年受到閱讀與消費習慣改變,老牌實體書店紛紛掀起歇業潮,儘管誠品、蔦屋仍一枝獨秀,成為文青心目中最美的文化風景,但仍難改變多數民眾「把書當裝飾品、把書店當打卡地標」的事實。究竟書店除了開百貨公司之外,還有哪些數位經營的新作法值得參考?

儘管世界各國都普遍面臨讀者流失、實體書店難以支撐的局面,但中國算是少數的特例,在政策支助、民眾追求知識變現的潮流下,不少頗具規模或特色的書店仍一家一家開出。根據《2019-2020中國實體書店產業報告》,中國的書店總量超過7萬家,穩居世界之冠,超過印度的2.2萬家及美國的1.4萬家,2019年中國新開書店超過4,000家,相較之下美國與英國僅新開99家及15家;另根據中金易雲公布的《2019中國實體書店圖書報告》,2019年中國的實體書店銷售逆勢成長5.85%。

書店經營的新套路,文化與科技並存

目前中國的實體書店,已從傳統的圖書賣場、體驗式書城,快速往智慧書城及文化空間場域的方向升級,讓科技與文化得以完美並存。的確,愈來愈多書店以5G為訴求,例如:廣西大學就與廣西出版傳媒集團、廣西移動合作,設立5G校園智慧書店「灕江書院·彤書屋(廣西大學店)」,積極打造多種5G智慧場景,除了提供智慧閱讀、行動支付等功能之外,更透過5G技術實現3D投影、虛擬實境(VR)等應用,將「彩虹」、「太空」、「海底」等景象「搬」進書店,讓書店搖身一變成為數位學習與智慧教育的伸展台。

新華書店則是與北京發行集團合作,在北京多處打造「24小時無人智慧書店」,提供自助購書、自助借閱等功能,店內整合了智慧門禁系統、商品電子標籤系統、動作識別防盜系統、圖書感應借閱系統、人臉辨識、遠端客服等創新技術,其智慧終端機則是具備智慧語音辨識、商品檢索、自助結帳等功能,還能捕捉讀者在店裡的行動軌跡,並可根據用戶以往的購買記錄做精準的購書推薦。

跟其他無人商店類似,讀者掃碼進入書店後,可透過商品搜尋機制找到書籍陳列位置,結帳時只需在自助結帳系統掃描商品條碼,即可掃碼付款並取走書籍,店門就會自動開啟讓讀者離店;如果是要借閱書籍,讀者可透過RFID將書籍靠近終端機加以感應,即可自動識別書籍資料並快速完成借閱手續。

位於深圳龍華的深圳書城龍華城,強調是以網路+物聯網為基礎、利用大數據提供創新應用的智慧書店,在書店的每個角落都加入科技元素,例如智慧燈光、智慧監控、智慧導航、智慧建築管理、智慧停車場在內,另外其智慧會員系統、人臉辨識等功能則是結合到商場營運管理平台中,可針對讀者的特定喜好與消費需求提供個人化服務。

當書籍也可以外送,30分鐘即可取得精神糧食

你應該訂過Foodpanda、Uber Eats這類的美食外送平台,但如果這些平台送來的不是熱騰騰的美食、而是一本本的書籍呢?中國近來掀起一股「外送書籍」熱潮,包括新華書店、上海三聯書店、鐘書閣、Page One等有經營線上書城的實體書店,都在美團開始推出最快30分鐘的送書服務,在新冠疫情緊張的此刻,顯然獲得不少消費者青睞。

根據美團閃購統計,其於三月份舉辦的第一屆線上讀書節活動,在短短3天內創下近1,000本的銷售成績,其中以兒童繪本、社科書籍、辭典及教科書較受歡迎,連帶也帶動了文具、文創及餐飲類商品的銷量,例如有消費者買到中信書店啟皓店的牛角包、點心就大為好評。

對於實體書店來說,與知名的外送平台合作,或許是擴展客群的一個新契機,但其中包括網路後台機制的串接、設定目標族群、選品及訂價機制、建立商品庫、配送服務範圍等細節的考量,最大問題在於一般消費者尚未建立「透過外送平台買書」的消費習慣,且書籍畢竟不是餐飲這類的生活必需品,是否真有30分鐘內快速送書的大量需求,仍值得進一步觀察。

線上線下並進,讀書會變身付費知識內容平台

在這個閱讀量持續下滑的數位時代,為何線上與線下的讀書會卻是逆勢成長?答案應該是社群。

讀書會原本是出版社及書店挖掘用戶、轉化銷售的一種行銷模式,透過精選好書、說書共讀共聽、互動參與等方式,讓沒有時間選擇書籍、消化知識的民眾可以透過碎片化的時間實現系統化學習,當然也可為書籍創造精準行銷的機會。

中國近幾年就培養出許多分眾化的讀書會,例如中信出版墨菲線上讀書會就以理財、金融、經營管理類書籍為主,新世相則是聚焦在商業、歷史、文學和哲學等通識性知識,聯合天際旗下的「未讀Club」則是涵蓋文學、科普、藝術、生活等多個領域。

以近幾年爆紅的樊登讀書會為例,其採取每週推薦一本書的方式,用一年讀50本書的方式號召用戶,精選家庭、心靈、職場、創業、人文等領域的優質書籍,以圖文、音頻、視頻等內容精華解讀,強調45分鐘即可吸收書中精華,一天只要人民幣1元(約新台幣4元),年費365元(約新台幣1558元),至今已有超過3,300萬用戶,累計超過22億次收聽。

樊登讀書會
樊登讀書會在文藻外語大學的線下交流活動。
圖/ 樊登讀書台灣總代理 小草遠志

有趣的是,早期的讀書會較偏向於書友的線下聚會交流,近幾年則是轉變為線上的付費知識內容平台,但樊登讀書會則是同時佈局線上與線下,其相當重視實體分銷通路,因此快速在各省市拓展加盟的讀書分會,甚至已經開到海外,目前在全球共有3,000多個授權點;各分會常舉辦讀書會、品酒會、心靈課程、插花課等活動,每年共舉辦四萬多場實體活動,相較於一般網路行銷僅有5~10%的轉換率,人際互動及口碑行銷的效果明顯更好,註冊用戶變成付費用戶的轉換率達到20%以上。

除了樊登讀書以外,其旗下還有樊登書店、樊登小讀者、一書一課、知識超市、年輪學堂、我是講書人等營運項目。其中樊登書店是在各地開設的實體書店,同樣採用加盟申請的模式,至今已開設200多間,樊登小讀者則是針對幼童讀者成立的子品牌,一書一課則是企業版的學習平台,「我是講書人」則是與電視台合作的選秀節目,藉此挖掘各地的優秀說書講師。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:FC未來商務

FC未來商務,專注未來新商務應用、轉型思維與創新體驗,並結合沙龍分享、展會發表,協助產業找到面對未來的轉型關鍵解方,並連結創新資源。

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關鍵字: #數位轉型
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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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