疾馳但可能慢⾄的電動⾞
疾馳但可能慢⾄的電動⾞

對在場的觀眾而言,今年的洛杉磯車展提早一天在洛城曼哈頓海灘(Manhattan Beach)長堤上開始。

早已與鴻海簽訂戰略合作關係的 Fisker 公司,在長堤上展示它次日要在車展會場正式推出的 Ocean 純電動休旅車。以洛城海濱夕照為背景,這輛車首次現身大眾面前。它即將在明年底問世,投身日益熾烈的電動車戰局。

Fisk 海濱亮相,車展首推
圖/ 作者提供

Fisker 一如最近在美國股市引起眾人注意的 Rivian 等等諸多電動車新創企業,選擇在洛杉磯車展正式首推新車款面世。次日,在專供業界、媒體參加的洛城車展前半場 Automobility LA 開幕日一早,Fisker 的創辦人 Henrik Fisker 上台,揭開 Ocean 休旅車上蓋的布罩,細數 Fisker 的新創、時程、作法,以及 Fisker 為何與眾不同。曾領銜操刀設計 BMW Z8 等知名燃油車款的 Henrik Fisker,憑藉在傳統車業累積的資歷,現在要在純電動車界營造新天地。

Fisk 海濱亮相,車展首推2
圖/ 作者提供

放眼整個洛杉磯車展展場,處處是電動車與燃油車既對決又相互跨界的例證,絕不僅僅在 Fisker 一家的展攤而已。

傳統大型車廠也在此擺出陣勢,大秀已上市的、或將上市的純電動車。福特不僅展出即將交貨的 F-150 皮卡車的電動車版本,更闢出車道,讓人坐入福特野馬 Mustang Mach-E 車內,實際體驗野馬電動車疾馳又急煞的貼背感。野馬電動車上市首年,生產了四萬七千量,在北美市場已交貨超過一萬五千輛。而全球最大車廠豐田,也在場內擺出該集團首款純電動車 bz4X,與豐田關係密切的速霸陸也在鄰近展場,陳列了同採豐田電動車底盤的速霸陸首輛電動車。這兩款日系純電車都將在 2023 年交貨上市。

豐田首款電動車1
豐田首款電動車
圖/ 作者提供

傳統車廠不再是在旁冷眼觀察的電動車局外人。從去年起,歐洲最富盛名的傳統大型汽車廠,包含賓士、BMW、奧迪與 VW 等,逐一推出純電車,而今,日本集團軍也正式跟進。傳統車廠與純產電動車的新興企業對決,也相互激盪出新舊之間的化學變化。

電動車在氣候變遷的大背景下,讓舉世充滿期待。但是消費者會因此而對純電車採納與燃油車全然不同的標準來判斷它的利弊得失?不論是由產品性能、運輸效益、以至環境衝擊等角度看,電動車業者必須要在未來幾年快速滿足大眾的期待,以保持市場對電動車的信心。而大家給電動車打分數時,不可避免會援引多年使用燃油車歲累積的經驗設定基本要求水準。

速霸陸首款電動車
圖/ 作者提供

車展首日下午,電動車新創企業 Mullen 在會場宣布首推新款車型。台上提到,充滿電池可跑 320 英里,台下鼓掌。此一數據固然比某些對手純電車款多了二、三十英里,一口氣由台北開到高雄固然沒問題,但是依然無法達到由舊金山一口區不停直達洛杉磯的天然屏障。這是至今連特斯拉等純電車先驅老大哥的基本款都無法跨越的屏障。

在洛城車站的戶外展場,福特 Bronco 以及 Jeep 吉普車設置了模擬崎嶇艱困地形的試乘區,讓觀眾體驗燃油車力能 38 度與 35 度極陡坡度升降的越野性能。儘管電動車的扭力表現應該亮眼,但至今沒有任何一家的車款打出類似訴求。

以理論推演,電動車的性能表現應該突出,加速快、扭力強,加上動力系統中轉動零件數量比內燃機引擎車幾乎少了一半,車輛的穩定性應該更高。或許也正因受到如此論述的激勵,股市投資大眾也已給純電動車上市企業套上耀眼光環,

但使用者至今還沒有給純電車同等榮耀的肯定。在美國最具權威的 JD Power 消費者滿意度調查中,特斯拉至今還在滿意度最差的前五名行列中徘徊。在網路社群的討論中,不時會看到用戶對特斯拉組裝品質的抱怨。除了航程、充電速度等產品性能是否達標之外,如何進一步讓使用者真正滿意才是電動車新企業最大的挑戰。

這也正說明老牌傳統車廠集團與許多後進電動車廠間在組織架構、營運模式上的關鍵差異。

不論是汽車、飛機這些每一產品動輒包納超過上萬項零件、使用年限格外長久、耐用度要求極高的產業,生產都是企業內一等一的關鍵要務。所謂品質不僅靠完善的產品設計階段達成,生產階段至少同樣關鍵。

這也正是不論豐田、賓士、BMW,甚或波音、空中巴士等企業,素來都視生產為整個企業戰略層次的關鍵決戰要素,竭盡心力思考如何持續將規劃供應鏈與生產配置作到完善,而絕非只是把產品做出來而已。德日車廠直屬的生產廠歷來設定全球產業生產速度、品質控管、供應商協作、生產機具開發與配置等領域的標竿。正如台灣全島的台積電廠區在全球半導體業的地位。

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圖/ TESLA

特斯拉在此領域的經驗,必然點滴在心頭。在特斯來成長為汽車業市值最高的企業歷程中,過去幾年最大的挑戰就在規模製造與品質穩定的建立與擴充。而今,其它電動車的新創企業在面對投資大眾、消費大眾雙重高度期待下,如何在接下滿手訂單後顧好生產與品質來交貨也將是企業主管的重要挑戰。

Fisker 等新一代純電動車新創企業選擇專注產品開發、銷售、租賃、服務的「輕資產」模式,揚棄擁有、營運汽車生產線的鉅額負擔。Henrik Fisker 本人就在洛杉磯車展會場宣布,Ocean 休旅車將於明年底由專事整車代工的 Megna Styler公司在美國亞利桑那州開始生產。這一電動車企業的輕資產潮流也正給了鴻海等企業瞄準汽車生產投資跨入的戰略機遇。

大幅採納替代能源必然是化解全球暖化危機的藥方。放眼未來十年、二十年,電力驅動的車輛要真能為交通運輸這地球最大污染來源帶來革命,還有很多障礙必須跨越。電池動力車固然挑戰連連,但其它動力方式的汽車也在草創階段。豐田這次並未在洛城車展中展示應是環境衝擊最低的氫氣燃料車,而在此次車展首介新車的 Edison Future,是場內唯一將太陽能電池板整合在車上的新創廠商,但它也承認,即便在陽光普照的加州,一天的陽光仍只能驅動約 30 英里的航程。

電動車許諾會帶起運輸工具的革命。但要兌現許諾則要經歷時長久的賽局。運輸工具要能讓人滿意必需更快、更遠,現在還要更經濟、更永續。

責任編輯:傅珮晴、陳建鈞

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關鍵字: #汽車產業
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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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