消費、工業、車用電子三棲!康舒許介立用兩招拿下傳統車廠與新創電動車門票
消費、工業、車用電子三棲!康舒許介立用兩招拿下傳統車廠與新創電動車門票

佈局兩三年,台灣老牌電源供應器廠商康舒,從工業應用走向車用市場,總經理許介立指出,汽車產業開發週期不同、產業規則跟供應鏈關係也不同,過去台灣ICT產業要從燃油發動機世代切入很難,現在是至少拿得到門票,下一步就是靠如何用台灣最擅長的製造管理、供應鏈管理,提高客戶滿意度。

Q: 康舒產品線含括消費電子、工業用電源供應器,跨入車用客戶市場?

**許:**康舒做的是車載電力控制系統,2020年算是康舒的準備期,車用市場預計2021年第4季才會正式出貨,希望今年有好成績,但到2022年才會放量成長,今年車用業績占比估計5%、2022年10%,期望短期是3年內車廠出貨比達20%,建立一定規模,這樣在發展客戶或技術上都是好的機會。

Q: 康舒如何從零到有切入車用供應鏈?能否給其他業者一些參考?

**許:**康舒現在取得科技新創類車廠與傳統車廠供應資格,2021年會先出美系新創科技車廠,2022年再出傳統燃油車廠。

切入新創科技車廠是因為康舒的美國客戶,有人才流動到新創車廠去,透過關係介紹,科技新創對台灣供應鏈瞭解多,對台灣是有信心的,雙方才開始一起開發車載充電系統,我們做的是充電AC(交流電)轉換到DC(直流電)的轉換器及電池電力管理系統,軟體面我們合作開發,康舒負責韌體研發。

康舒
金仁寶董事長許勝雄(右)的獨子許介立(中)未來是否接班備受關注,左為許勝雄夫人蔡麗珠。
圖/ 王郁倫攝影

傳統車廠則是透過台灣的供應鏈機會,花了兩三年時間,透過馬達相關夥伴切入。跟新創科技車廠相比,傳統車廠經驗多、驗證仔細。

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混合動力引擎要的零件跟純電動車不同,舉例來說,混合動力車引擎跟傳動軸間的動力以至於到每一個輪胎,有一連串的物理效應,要是其中一部份有問題,整台車會影響,所以傳統車廠對認證研發是會不斷反覆進行的。

但電動車產業傳動單靠電動馬達,只要控制馬達轉速就能控制車行運動,不需要很大軸承,就可以容易精準控制每一個輪子的力道,驗證的時間不需要燃油車這麼久。

Q: 這個產業目前的競爭狀況如何? **許:**台達電在電力控制系統也很積極,但康舒跟台達尚未正面競爭,但未來相信與中國供應鏈一定會競爭很激烈,因為當地政府很支持。中國業者可能是我們競爭者,但目前特斯拉的主要供應鏈在台灣。日本傳統車廠也有一些。

Q: 供應鏈最常提到就是開發週期比消費電子要長這件事,但車用跟工業電源相比又如何?可否以康舒產品舉例?

**許:**康舒出車用電力控制系統蠻多套件,從啟動、充電、分流、直流轉直流等等,工業電源供應器一般是2年開發期,但產品可以銷售3到5年,但汽車要3到4年開發期,車款有機會上市,但銷售壽命10年以上,兩個特性不一樣,因為車型推出以外型改變居多,內部結構不太變。

電動車是康舒未來很重要的生意,特性上不是一個成長很快的生意,但是可以延續很久,因為每一個產品的生命週期長,有穩定的客人,客戶也會用同樣的設計去談新的車款。跟消費電子產品每出一代改版都還是要修改不同,因為車用零件一旦修改又要重頭來驗證一遍。

康舒
康舒今年預估汽車訂單年底出貨。
圖/ 王郁倫攝影

Q: 電力控制系統的電源管理元件趨勢如何發展?這領域控制晶片是外商天下,台灣有機會跨入車用晶片嗎?

**許:**電源管理元件的趨勢是「三合一」或「四合一」,也就是把跟電力有關零件整合在一個單位裡面,變成模組,向兩大方向發展:高功率、體積微型化。必須把控制晶片包在模組裡,整個模組體積必須耐熱耐溫,但我認為晶片要能做到三合一還要很長時間。

以電子計算機產品為例,過去要300個零件組,現在只要20個零件,隨技術成熟,電動車變多,控制晶片本身會加上愈來愈多功能,控制板會變更小,但我認為一個晶片包3個大功能可行性小,會先整合小功能。

我當然希望台商往車用晶片發展去走,但車廠對新晶片接受度不積極,需要花時間得到車廠得到信任,IC控制是台灣有機會切入地方,但國際大廠也不少。

Q: 車廠召回車輛時,常見對供應商提出求償消息,跟消費電子產業生態不同,供應鏈管理要如何面對?

**許:**電動車業務跟消費電子很不一樣,好處是產品壽命很長,產品開發多樣的話可以確保長期穩定獲利,研發品管跟設計能力要求也不一樣,是好機會,但在製造環節上,對品質提高要求高,台廠也可以更進步。 確實若產品一旦品質出問題會有賠償金,所以也促使車業供應鏈在產品設計時要想得很清楚,絕不能出差錯,一旦發生問題的召回(recall)量都很大,所以跨入車業當然會先對此生態做理解,並知道自己的能力到哪裡,也會更小心要求同仁,把任何可能出事的環節做詳細驗證。

Q: 會考慮車外的充電樁生意嗎?

許: 過非亞洲客戶的充電樁代工生意,確實是發展方向之一,但商業模式還需要確認,如果只是單純架設充電樁,有錢就能建置,但充電樁營運要成功,必須配合綠電節能相關案場。我認為B2C服務還要找對的商業模式,但我認為充電樁有未來發展機會,會想辦法努力,像康舒過去也沒想過會跨入太陽能電廠營運或做電動車一樣。

關鍵字: #電動車
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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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