終結違規的24小時無人停車場Times
終結違規的24小時無人停車場Times
2003.01.15 | 科技

某句廣告詞說,「台北居,大不易」。都會生活大不易的原因很多,但總不脫食、衣、住、行。而其中最讓人傷腦筋的,可能就是與「行」有關的停車問題。
有時候,只是下車買點東西,或是找朋友打個招呼,沒幾分鐘,愛車竟已遭拖吊,空留一地模糊不清的粉筆字;即使車子僥倖還在,擋風玻璃上可能已是紅單片片,教人好不心疼。
找不到車位讓人傷腦筋,為了短短的5到10分鐘而付停車場1小時的費用,又讓人心有不甘。
這種「沒被抓算賺到,被抓算倒楣」的路邊停車心態,已成為開車族的心聲。
心聲,往往代表著需求。最早在日本發現此一需求而成功加以滿足的,就是經營24小時無人停車場的Park 24公司社長西川清。

**活用零碎土地

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Park24公司把旗下的連鎖停車場取名為「Times」,賣點很簡單,就是希望解決開車者「找不到停車位」因而不得不違規停車的困擾,同時也還給駕駛朋友更順暢的行車環境。
Times大多設於都會區精華地段,卻以20分100日圓到每30分200日圓不等的標準計費,對於有臨時停車需要的人相當划算,有別於其他以小時為單位或包月制的停車場。晚上的收費更便宜,1小時只收100日圓。
地這麼貴,能賺嗎?
說起來,西川清是拜泡沬經濟破滅所賜。由於房地產長期不景氣,各地出現許多賣也賣不掉,租也租不出去的私有土地,再加上住家等建築物周邊一些原本就因面積過小而難以有效利用的小型空地,全都成為西川清籌辦Times的資源。「停車位根本不夠,土地卻放著任其荒蕪,這不好,」畢業自名校法政大學經濟系的西川清直指資源的浪費。
於是,他出面承租這些無從出售或利用的土地,即使是兩棟大樓間30坪上下的小空間,他照樣租下來,為的就是讓地主善用空地,也讓更多需要車位的人可以臨時停車,是「各取所需」的雙贏。
西川清指出,日本至少有7000萬輛汽車,全球第2多;但登記有案的停車場加起來卻只能容納280萬輛,即使加上未登記的,充其量也只能容納500萬輛車,「而且1輛車可以說就需要4個停車位:車庫或自購停車位、公司周邊、經常因商業往來造訪的區域,以及個人前往休閒的地方。」
第1家Times,就這麼在1991年12月誕生。

**停車場是服務業

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事業開始之初,西川清也嘗試在新住宅區附近利用空地成立過可容納5到10輛車子的小型停車場,結果獲得熱烈迴響,「在沒有公共停車場的地方提供停車位,受歡迎是當然的,」他表示。
11個年頭下來,該公司營收節節高升,在結束於去年10月底的會計年度中,已經有358億日圓的營收,較前年度成長15%;經常利益達44.5億日圓,較前年度成長20.2%。而截至去年11月底為止,Times的連鎖停車場在全日本已經有4444個點,共可容納52377輛車。
一般人常會以為「停車場就是停車子而已嘛」,但西川清不這麼認為。「我把停車場當成服務業看待,」他笑著解釋,「停車場過去給人又暗、又臭、又髒的印象,我卻希望從新角度給日本開車族更好的體驗」。雖然自動收費,但Times會有專人定期清掃與維護機器,不會任其自生自滅。
2000年2月24日在地近東京的川崎車站外開設的停車場,是Park 24公司旗下走另一種路線的停車場「Times Station」,不同於利用無用空地的原始想法,而是特別針對停車位奇缺無比的熱鬧繁華地帶,自行購地搭建大型停車塔。
該停車場高10層,共可容納290輛車,一樓還設有連鎖咖啡店、自動提款機、知名門票銷售系統Ticket Pia;入口處以大理石裝飾,再加上照明充足的停車位以及女性為之感動不已的高級化妝室,「感覺上根本就像飯店一樣,」一位停車者表示。
大家對停車場先入為主的既有印象,就在這兒被打破了。
由於Times的成功,Park24公司其後也進入「停車場代管」的顧問事業,協助直營與加盟Times體系之外的其他停車業者管理,或是幫銀行、醫院、政府機關等附有停車場但乏人有效管理的機構導入Times的無人收費制度,讓停車場經營得更好。
Times停車場設有所謂的「精算機」,不只計算車輛實際停駐時間做為收費依據,也同時負有監控各停車格目前狀況的任務。相關資訊每5分鐘就傳輸到總公司的停車場管理伺服器中,並於彙整後於專設的網站上公布出來,供人上網或透過汽車上的導航系統查詢。每個停車場的可容納車輛數、收費標準、目前車位使用狀況、如何前往該停車場等資訊,都在其中。使用手機的人,也可以透過i-mode查詢類似資訊,客滿打╳,車位閒置打○,擁擠打△,一目了然。
2000年1月,該公司另行成立會員制的Driver's Net組織,月費500日圓;會員不但投保汽車險或到Times停車可以打折,一旦碰到事故或車子故障時,還可獲得緊急協助,不會求助無門。更棒的是,你可以指定「預約」某停車場的停車格。
雖然該公司觸角已經從停車場擴展到以「車」為中心的諸多層面,西川清對於收費停車場仍然極有企圖心地表示,「這是個10兆日圓的市場,我們還有很大的發展空間。」
曾經販賣過「禁止在此停車」等交通標誌的西川清,現在搖身一變成為解決停車問題的人,這樣的角色轉換,或許也是一種創新。

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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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