美術館與博物館因疫情關門、走上雲端,展覽數位化如何還原現場體驗的溫度?
美術館與博物館因疫情關門、走上雲端,展覽數位化如何還原現場體驗的溫度?

為防範新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)傳播,人們無法前去密閉、群聚的空間參觀,藝術場所首當其衝,無法在沒有觀眾的情況下,持續促進實體藝術的交流,除了實體展覽,美術館同樣被迫關上大門。

幸好在超前部署下,不少畫廊或美術館提早站上數位典藏浪潮,讓珍貴館藏能夠更靈活地透過科技展現。如卓納畫廊(David Zwirner)、里森畫廊(Lisson Gallery)和高古軒(Gagosian)等國際畫廊,早已發展「線上展廳」,來延展實體空間的展覽場域,打破時間與空間限制,讓各地收藏家能同時欣賞藝術品,呈現方式和展示規模也都有更多可能。

但也不是所有藝術場所都能成功轉型,以每年都吸引為數可觀人潮的藝術博覽會來說,今年3月的巴塞爾藝術展香港展會(Art Basel Hong Kong),就是首個受到疫情影響而停辦的大型藝術展會。為了不讓業務停擺,他們提供了線上展廳(Online Viewing Room)延續展會的舉行,不過其線上化的展覽卻為人詬病——僅是將內容放上網站提供觀賞,互動體驗盡失。

就讓我們看看,因應疫情實施的居家隔離、社交距離,視覺藝術如何回應?

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里森畫廊(Lisson Gallery)和科技公司Augment合作推出畫廊AR平台,讓人可以透過3C裝置直接欣賞藝術品。
圖/ 里森畫廊 Lisson Gallery

線上畫廊不如現場展廳,究竟少了什麼?

數位化浪潮衝擊,虛擬空間逐漸攻占許多原本在實體場域進行的活動,在疫情之下,虛擬空間更是成為一個重要展示管道,為避免近距離接觸造成的傳染,藝術品完全需要透過網路空間,來提供「觀賞的經驗」,促成公眾對藝術的討論與交流。

不過在這當中,巴塞爾藝術展香港展會的線上展廳一上線,就招致許多批評。由於該展會許多藝術品的線上呈現方法,僅是將作品的檔案放到網路空間,接著像是尺寸示意般,告訴觀賞者這個作品的尺幅多大;有的作品,更是直接上傳「縮圖」,與一般人上官方網站看到的內容無異。

其實早在多年前,「數位」已經是當代藝術產業與收藏家溝通生意的重要方法,比如許多畫廊會提供收藏家數位檔案(如PDF檔)版本的作品清單和介紹,讓他們在無法親自到訪,或是想要了解更多的作品後設資料(metadata)的情況下閱覽,作為輔助估價的方式。

而撇除巴塞爾藝術展香港展會本身的失策,就逛畫展的方法而言,傳統上多為「一枚接著一枚作品」欣賞,參與者若不跳過,可擁有完整體驗。但移至網路後,最讓觀賞者詬病的:欣賞作品必須要重新點擊進入,造成一定程度的體驗斷裂,作品與作品間也無標籤(tag)與超連結(hyperlink)功能,不但喪失了現場體驗,數位化的優點也盡失。

線上、數位化若要完善觀展體驗,除了建立起妥善的線上展間,提供多角度的觀看,以及優化的使用者介面外,要如何增進人與人的交流,達到現場互動的效果?

數位導覽(Digital Walk)或是虛擬導覽(Virtual Tools)就顯得非常重要。

疫情之下,許多畫廊開始利用如Zoom(或其他的開會視訊軟體)來作為線上討論平台,藉由線上多人的即時互動,增添臨場感。

如此一來,實體空間的畫廊能用線上導覽,重新向觀眾呈現導覽氛圍;再來,就是給冷冰冰的數位展示賦予生動的敘事,有了更多層次的藝術探討,創造觀眾與自身經驗的連結。

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巴黎羅浮宮策畫了《李奧納多・達文西》回顧展,而《蒙娜麗莎-越界視野》為羅浮宮首次運用虛擬實境技術於展覽之中,並以此做為回顧展中的焦點。
圖/ emissive.fr

戴上VR眼罩,仔細欣賞羅浮宮名畫

相較於數位轉型起步較晚的畫廊產業,美術館和博物館很早就跟上數位化腳步,藝術應用更早已結合尖端技術,如虛擬或擴增實境(VR/AR),甚至混合實境(MR)等沉浸式閱聽技術;輔以數位典藏、線上資源的共享(如芝加哥美術館免費開放上萬館藏圖庫),就是為了讓更多人欣賞、達到推廣的目的。

更重要的是解決「保存」與「展示」的兩難,有些藏品不能輕易接觸外部環境(光線、濕度),展示時間有限,或是無法承受長距離的運輸等,保存條件嚴苛,以致不適合展出。

羅浮宮就曾經推出過《蒙娜麗莎-越界視野》,與HTC VIVE Arts合作,讓觀眾能夠近距離觀賞名作《蒙娜麗莎》(Mona Lisa),揭露肉眼無法看見的細節,並理解背後的故事以及達文西的創作過程,深入解析這位偉大的藝術家所使用的繪畫技巧,以及畫中主角的身份。

數位化浪潮打上世界各地美術館,還有美國華盛頓的國家藝廊(National Gallery of Art, Washington DC),用比較傳統的網頁呈現方法,直接展現出重點展品和背景敘述。南韓的首爾現代美術館(MMCA)則是用橫向拖曳的方式,用大圖帶文字,創造另外一種敘事空間。倫敦的蛇形畫廊(Serpentine Gallery)則發起「做吧!(Do it!)」線上活動,讓觀眾可以在家裡依照藝術家的指示創作作品。

坐上時光機,探索百萬年文明軌跡

疫情肆虐下的數位轉型,博物館也不可缺席。有些以往不公開的館藏、展覽及資料庫,都以免費的狀態在線上釋出,讓受到居家隔離影響的群眾,多了一些尋找精神信仰的窗口。

提到博物館數位化,就不能沒提推出多年的Google藝術與文化(Arts & Culture)平台,世界各國逾2,000間博物館都有合作,完美展現數位內容對藝術的敘事和呈現有哪些潛力。

大英博物館(British Museum)攜手Google文化學院(Cultural Institute)共同製作《世界博物館》(Museum of the World)主題式內容計畫,應用WebGL的應用程式介面(API)技術,打造互動式3D時間軸,呈現方式有別於傳統向右遞增的畫面,是利用更直覺式的「前後移動」。

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《世界博物館》同以共時性、歷時性時間軸呈現藝術品與歷史文物,設計宛如知名音樂節奏遊戲《吉他英雄》的遊戲畫面。
圖/ 大英博物館

就內容來看,《世界博物館》從5大洲、藏品的種類來分類,連結公元兩百萬年前至今的大英博物館館藏,讓人穿越時空,了解世界各地的藝術發展關係。

也有許多博物館早將自家網站打造為數位溝通平台。紐約的弗里克收藏館(The Frick Collection)直接把全館內部用3D攝影機記錄下來,提供不同的視角,讓觀眾可以自行虛擬走逛,也可以搭配語音導覽,深入探索展示的作品和物件。

藝術與科技的發展一直密切相關,時至今日,數位技術在當代藝術中的應用方興未艾,許多的技術也漸漸走向所謂的「數位原生」。

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《We=Link: Ten Easy Pieces》暗喻了美國演員Jack Nicholson主演的經典電影《Five Easy Pieces》,詮釋網路社群平台的創造性。
圖/ 新美術館

像是紐約新美術館(New Museum)就和上海的新時線媒體藝術中心(Chronus Art Center),還有首爾的納比藝術中心(Art Center Nabi)3個機構協力主導,與全球12個單位一同舉辦的《We=Link:Ten Easy Pieces》,所有的藝術創作都是網路原生,每一個連結就是一個作品,而不是作品完成後才進行數位化,特別的是,其中不少作品是基於疫情發想構思而成。

疫情雖然讓許多藝術場域的固有型態受到衝擊,但同時也提供了一個轉機。原本對畫廊產業來說,數位化只是加強、提供更多體驗,但疫情之下,轉變成主要的營運模式。美術館長期發展的數位資產,頓時成了溝通的利基,也不斷的探索,甚至以數位原生的形式登場。

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想過和陌生人分享感受嗎?隔離時可能更需要,透過《Duet 2》 來體驗數位藝術,幫隔離的心靈找到出口。
圖/ Duet

另外,App形式的藝術品正在崛起,由英國Invisible Flock和印度Quicksand一起創作的《Duet 2》,提供使用者一個可以自我安慰、表達情感的地方,讓因為疫情而疏離的人們,有了新的機會重新連接。

該怎麼參與這個作品呢?使用者每日都會收到一個簡單問題,與隨機夥伴配對,透過匿名回答、上傳圖片的方式,與夥伴分享彼此的回答,表達對於文字和圖片的感受。

Invisible Flock與Quicksand的合作,就是要在數位的世界裡頭,找尋人與人互動的連結。透過先進的科技,把無以名狀的情感投射,藉由數位無遠弗屆的形式,為情緒找到出口,讓隔離造成疏離、社交減少的情況下,有了新的聯繫方式,原本的陌生人,成為疫情之下、智慧型手機另外一端的同路人。

責任編輯:張庭銉

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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