78歲EPSON為何把核心技術拆出來當商品賣?又會如何把台灣打造成「AR重鎮」?
78歲EPSON為何把核心技術拆出來當商品賣?又會如何把台灣打造成「AR重鎮」?

「EPSON是做投影機、印表機以及手錶的廠商,我們的腦袋再怎麼去想,都還是會在這個小圈圈裡打轉,」台灣愛普生董事總經理呂理廸在2020國際半導體展上,點出了成立近80年,早已是「印刷界一哥」EPSON的問題。

在做了9年的AR智慧眼鏡後,EPSON在23日正式宣布,推出全新的商業模式——把AR眼鏡需要的「零組件」及「核心技術」當成產品公開販售,並風風火火地牽手5家台廠,組成了自家全球第一個「AR生態聯盟」。

EPSON為什麼要這麼做?背後打著什麼算盤?為何他們表示台灣將成AR發展重鎮?這一間老字號公司,透過一次次新商業模式的嘗試,最終能達到1.7兆日圓的營收目標嗎?

拆賣零組件的商業模式,要從四年前的印刷「噴頭」說起

若回顧EPSON「拆賣零組件」的起源,要從四年前說起。

從印表機、投影機,再到機器手臂和智慧穿戴,EPSON販售的產品,向來都是一個個做好的「完成品」,但在2016年卻打破了一貫的模式,開始嘗試把印表機上的「噴頭」拆出來單賣,好讓客戶能自行安裝在自家的印刷機上,在2019年,更陸續在中國及台灣市場推出更高階的噴頭。

在2020年第二季,EPSON印刷事業營收達1,380億日圓,雖然比去年同期下降了15.4%,但利潤卻達175億日圓、成長了28.4%,但若要審視這一新商業模式的「成績單」,官方透露,目前銷售噴頭等零組件的營收占比還很小,但卻信心地設下了2021年要達到300億銷量日圓的目標。

新聞照片二:佐臻的慧眼系列(J-Reality)智慧眼鏡,在設計上採用 Epson AR智慧眼鏡光學
呂理廸(圖左)笑說,EPSON在2016年前,就發現不少業者會把EPSON家用印表機噴頭自行拆下來,安裝到自己的商用機台上,因此看見了市場的需求。
圖/ 台灣愛普生

無論如何,這一間年近半百的公司跨出了新的一步,即便EPSON沒有向購買噴頭的客戶收取任何「授權費」,也不會進行更有利益的「利潤拆分」談判,純粹只是賺取零組件的業績,但呂理廸表示,這一轉變將帶動噴頭市場的經濟規模,從而降低噴頭成本,讓EPSON的產品更有競爭力。

但是,EPSON也不是誰都肯賣,主要鎖定在工業、生產用的大型印刷機客戶,仍會盡量避免賣給太相似的「競業」,「賣給大家但卻自己打自己,那就沒有意義。」

在今年4月,EPSON集團社長由技術長小川恭範正式接任,並於7月底接受台灣媒體訪問,他當時表示,希望噴頭的對外銷售模式,未來也能照搬到AR和機器人事業上。怎知在2020國際半導體展上,EPSON就在台灣宣布,隸屬光學事業體的「AR智慧眼鏡」產品,也開始走這種拆賣零組件的模式,開始單獨開賣光學引擎VM-40,連各種AR眼鏡可以搭載的晶片、模組,甚至是演算法都一併開賣。

EPSON的光學引擎,連業務相同的競品也賣!

攤開EPSON的「AR史」,早在2011年,市場都還沒太能釐清何謂「擴增實境」和「虛擬實境」的年代,EPSON就推出了自家第一支重量高達0.5公斤的AR眼鏡「BT-100」,至今已經推出超過8款眼鏡。

「我們原本扮演角色並沒有變,只是多了一個角色,」台灣愛普生視覺科技營業部資深協理黃少白解釋,購買AR眼鏡的客戶用途迥異,EPSON沒有辦法一一滿足其的需求,如今除了仍會持續賣AR眼鏡的「成品」外,還會單獨販售AR眼鏡中最重要的硬體零組件「光學引擎」,好讓客戶能客製自己的眼鏡功能,因此連追蹤運動軌跡的智慧型感測器(M-Tracer)演算法、PPG心律感測模組以及GPS/GNSS晶片也一併開賣。

值得注意的是,和市場已經相當成熟的印表機不同,AR搭上5G,正準備起飛。TrendForce拓墣產業研究院預估,2020年全球AR/VR裝置出貨量將達512萬台,但到了2025年,將成長至4,320萬台、複合成長率為53.1%。

面對這樣一個市場,EPSON核心技術的兜售對象完全不設限,就算是和自己的業務相同,同樣為AR眼鏡的製造商也可以,例如專攻AR領域7年的佐臻公司,除了做AR解決方案,也會生產自家的AR眼鏡,在今年7月初已悄悄推出全球第一支搭載VM-40的AR眼鏡J-Reality。

epson ar 眼鏡 光學引擎 佐臻
佐臻的慧眼系列(J-Reality)智慧眼鏡,在設計上採用 Epson AR智慧眼鏡光學引擎,是Epson在台灣市場的首例。
圖/ 唐子晴攝影

為何選擇台灣,打造自家全球第一個「AR生態聯盟」?

光是這樣還不夠,EPSON更選定台灣為全球第一個市場,牽手佐臻公司、見臻科技、鈺立微電子、米菲多媒體、資策會五家台灣業者,風風火火地組成了「AR生態聯盟」,為的就是當廠商準備做一款全新的AR眼鏡時,每一間台廠扮演不同的角色,能一條龍包辦。

EPSON兜售零組件及核心技術,當客戶有需求時幫忙牽線;佐臻公司提供智慧眼鏡解決方案,並給出硬體參考設計;見臻科技則能讓AR眼鏡與眼球追蹤技術結合;鈺立微電子則是專注在3D成像模組上,提供AR及3D場景重建;資策會專注SDK開發;米菲多媒體打造了XR內容開發引擎,讓開發者能簡單地創作XR數位內容⋯⋯

「AR若要市場化、商業化,出貨量一定得起來,提供模組的、提供服務的、提供解決方案、提供技術支援的,必須串起這些態系,AR題材才能發酵。」黃少白說道。

新聞照片一:Epson今(23)日正式發表AR智慧眼鏡光學引擎業務,攜手台灣AR領域知名軟、硬體及O
EPSON 牽手台灣AR領域軟、硬體及ODM等夥伴,建立了第一個AR產業生態系。
圖/ 台灣愛普生

延伸閱讀:高通AR眼鏡來自台灣!汐止3.5億元小企業年燒億元研發,技術好到連Google都好奇

epson ar 眼鏡 光學引擎 佐臻
米菲多媒體為XR內容開發商,可以透過軟體編輯器,簡單編輯AR應用並一鍵輸出,讓AR內容產製時間從1~2個預縮短到幾週內。
圖/ 唐子晴攝影
epson ar 眼鏡 光學引擎 佐臻
佐臻提供最根本硬體層面,處理器、控制器⋯⋯等不同的解決方案跟參考設計,甚至還能幫忙打造成品。
圖/ 唐子晴攝影

談起EPSON為何大規模地,選擇台灣為第一站做這件事?黃少白表示,跟做電腦一樣,台灣很有條件跟機會,成為全球AR智慧眼鏡生產製造設計的重鎮。

「我提供光學引擎後,誰幫你封裝?誰幫你測試?誰幫你生產?這本來就是台灣的專長,電子五哥就在這!台灣已經準備好了,你想做一支智慧眼鏡,來台灣準沒錯!」黃少白自信地表示。

營運模式越來越多元複雜⋯新社長上任,如何實現1.7兆營收目標?

EPSON集團先前立下在2025年,要實現營收達1.7兆、營業利益達2,000億的目標,談起這一未來,小川恭範信心滿滿,並特別提及了「訂閱制」。

小川恭範表示,疫情對EPSON影響頗大,當民眾邁入WFH(work frome home)的新常態,除了家用印表機有所增長外,EPSON先前推出的「列印訂閱制」,在歐洲大受歡迎,訂閱方案相當多元:有人有買主機、有人不買;有的實施「印到飽」方案、有的依列印量來計價⋯⋯相當彈性,當墨水不夠,官方還會自動配送耗材,用戶可隨時對方案進行調整。

「我們也希望未來商品用『訂閱』來推廣,現在大家沒辦法統一去一個地方,找一台大機器集體大量列印,布同的地方印刷的『分散列印』需求出現,EPSON得要繼續推出新的社群,」小川恭範說道。

EPSON 愛普生 社長 小川恭範
原為EPSON技術長的小川恭範,在準備了一年半後,才正式接任社長一職。
圖/ 台灣愛普生

如今,EPSON營運模式也越來越來多元,自營產品、代工生產、賣產品、賣零件、推訂閱制⋯⋯和客戶的關係也開始「多重發展」,親密程度越來越高。

小川恭範透露,台灣對EPSON而言是一個非常重要特別的市場,除了幾乎所有的產品在台灣都有賣之外,在台灣EPSON也有進行大量零組件的國際採購,台灣市場90%,都是做B2B的生意。

「我們和很多台廠的關係,他們既是我們的客戶,也是供應商。」呂理廸進一步透露,EPSON台灣與和碩及正崴就保持著這種關係,如今EPSON每年賣給台灣製造商的零組件大約達20~30億,但向台廠採購的金額,每年則高達70~80億。

攤開EPSON的財報,在2019財年營收為10,896億日圓,雖然相較前一年下滑,但2019年獲利540億日圓,成為近4年來最高的成績,年增接近三成,但距離2025的目標,仍有一大段差距,這一間積極擁抱新產品、新模式的老字號公司,究竟還會透過什麼方式來達成使命呢?

責任編輯:蕭閔云

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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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