它握住聲音,也握住你!
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2003.03.01 | 科技

今年是「彩色手機年」,每一個知名手機品牌都推出了彩色大軍,很多人會想當然爾地,以電視從黑白變成彩色的科技進化過程,來解釋這股彩色換機熱;然而真是這樣嗎?
由各家的手機設計核心理念看,這批彩色新兵可不只是換個螢幕,它們從「功能」、「造型」到「產品定位」,都與目前市面上的黑白手機不同;如果說手機的黑白時代,著重的是通信時的酷炫與方便,那麼新推出的彩色手機便無一不強調個人化與認同,也就是說,手機製造商要讓手機「比擁有者,更像他自己」。
「彩色手機的出現,代表手機設計的概念,從聲音傳送導向(voice-centric),真正轉為資料處理導向(data-centric),」美國Zoe設計公司(客戶包括西門子、恩益禧、三星、摩托羅拉和宏碁)總經理兒玉(Kelly Kodama)這麼說。當手機螢幕從灰階變成彩色,手機包容的各色附加功能,便開始和傳統的接打功能一樣重要。以往手機只要能單純接聽和撥打電話,工業設計焦點放在12顆數字鍵的巧思安排。
慢慢地,手機設計者開始思索:這個使用者隨身攜帶的機器,除了接打功能之外,還能有什麼附加價值?於是從滿足接打功能的通訊錄開始,手機又新增了行事曆、鬧鈴、遊戲、上網等個人化的資料處理功能,使用者就算沒有在講電話,眼睛還是盯著手機螢幕不放。

**走向娛樂化

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觀察新問世的彩色手機,它們都具備了三大類資料處理導向的基本功能——圖像、擷取、遊戲。
當手機螢幕能夠顯示成千上萬種色彩時,最直接的應用就是更多、更精緻的圖像呈現。撥一撥選項按鍵,手機的使用指引全面汰換成圖像介面,以彩色的圖形或動畫,來輔助說明各個功能選項的作用。還有一種熱門的圖像應用,是在螢幕上同步顯示來電者的照片,或是將螢幕桌布改成自己喜愛的圖片,索尼愛立信(Sony Ericsson)行銷處長黃怡超,就把三歲女兒的可愛大頭照片,設定成手機桌布。
要能做到上述圖像呈現的功能應用,彩色手機還需具備資料擷取和傳輸的基本能耐。如果想把手機桌布換成自己的照片,可以先掃描好照片存在電腦裡,再利用GPRS網路、藍芽、紅外線或USB傳輸線送到手機裡,也可以直接利用手機附加的數位相機模組來拍攝。聯強國際通訊產品規劃部協理張永鴻分析,擁有數位相機模組的手機,雖然只佔1月份銷售量的3%,但是由目前的銷售趨勢估計,未來一年可望成長至20%以上,甚至到達30%。
再者,年輕族群最重視的手機遊戲功能,也因為彩色螢幕而更具發揮空間。具備音效、震動、閃光功能的JAVA遊戲,配上大尺寸的彩色螢幕,還有特別為操控遊戲設計的按鍵,在手機上玩遊戲的逼真效果,已經不比任天堂的Game Boy掌上型遊戲機差。遊戲玩膩了?手機業者和通訊系統業者經營的遊戲網站比比皆是,利用手機的WAP上網功能即可下載新程式。

**功能更多,但體積要小

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從工業設計的角度來看,彩色手機若齊備這三類功能,需要克服的難題可不少,因為手機設計不能違背兩個原則:輕薄短小+待機時間長。彩色螢幕的耗電量比灰階螢幕高出許多,數位相機和聲光遊戲也都用電用得凶,所以電池技術要能在體積不增加的情況下,供應更多電力。「我們花了很多功夫,才讓彩色手機的待機時間合乎要求,不至於因為多加了『彩色螢幕』而被犧牲,」台灣飛利浦無線通訊產品行銷副理王佩珩說,功能愈加愈多之後,彩色手機的待機時間要向灰階手機看齊,是手機製造商的一大挑戰。
內建數位相機模組的彩色手機,綜觀目前市面上的機型,以日系折疊機為主流,原因來自於日本手機市場獨特風行的「拍照熱」。根據遠傳電信提供的市調資料,日本在2002年第二季,擁有數位相機模組的手機共賣出了300多萬支,佔有31.6%的市場。松下資訊(Panasonic)行動資訊課長龔益興一邊把玩著手機掀蓋,解釋折疊機的螢幕和按鍵分成兩層,可以容納較大尺寸的螢幕,「看照片或是玩遊戲都過癮多了。」
不過,同樣屬於日系折疊機,相機擺放的位置可是各有巧妙。引進夏普(Sharp)折疊機的遠傳電信專案經理潘東奇大方稱讚,「Panasonic把相機建在手機上方很聰明,」如此一來,手機折蓋下緣的厚度可以順勢修薄,讓厚度至少有2公分的折疊機顯得輕巧一些。
螢幕大小相對受限之下,直立式彩色手機玩的則是按鍵設計。代理西門子(Siemens)手機的台灣吉悌電信客戶端通信設備事業處長陳憲華,得意地介紹一款獲得德國「iF工業設計獎」的手機概念,只是把一個個按鍵做成無縫緊貼的設計,就能在手機大小不變的情況下,讓按鍵面積更為寬闊。陳憲華笑著說,「按鍵做成『無縫』並不難,重要的是能想到這個點子。」
另外,在三星(Samsung)和摩托羅拉(Motorola)的幾款手機按鍵,也有相似的無縫概念。

**自我形象的投射

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把鏡頭拉遠來看,全都具備了圖像顯示、資料傳輸、遊戲等功能的各款彩色手機,並不是只存在這些細部的設計差異。實踐大學工業產品設計學系主任丑宛茹解釋,每個產品在發想設計理念時,都會依目標族群的生活形態和使用方式量身打造,「手機設計在跟消費者溝通的,其實是心理層面的感性價值,」她進一步分析:人們看著手機時,眼中不只是一個通訊裝置,而是使用者的社會地位、生活型態和個性。
依照這樣的邏輯,市面上的彩色手機大概可以粗分成三塊。第一種瞄準了講求攜帶便利性的使用者,以輕巧的直立式手機為主,彩色螢幕的功能,主要在於滿足他們對色彩的基本需求。
其次是重視相機、遊戲等附加娛樂功能的使用者,他們會喜愛配備大螢幕的手機,重視螢幕的色彩和亮度表現,就連一向堅持不推出折疊手機的諾基亞,也針對年輕族群的遊戲愛好者,發表了一款螢幕在中間、按鍵分兩旁的遊戲手機。最後是有行動作業需求的使用者,結合文書處理功能的智慧型手機最對胃口,不用另外攜帶一個PDA。
可以想見的是,隨著科技發展的日新月異,彩色手機的市場區塊也會愈分愈細。西門子已經規劃好要開拓一個時尚的區塊,把手機看作為使用者表達個性的飾品,顛覆人們原有對手機的印象,每季限量推出造型新奇的手機。例如一款設計成項鍊墜子的手機,只保留基本的接打功能,連按鍵都拿掉了,完全以聲控操作。
手機製造商不斷尋覓市場中新的利基區塊,使得彩色手機的選擇愈來愈多,這對於消費者來說,似乎是個可喜的現象,唯一的挑戰只剩下選擇符合自己個性的那支手機,這跟挑雙好搭的鞋子一樣,可不是件容易的事。

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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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