福特Mach-E擠下特斯拉獲評為電動車首選，後發先至使出那些奇招？|數位時代 BusinessNext

福特Mach-E擠下特斯拉獲評為電動車首選，後發先至使出那些奇招？

特斯拉Model 3已連續2年榮登《消費者報告》電動車評級的榜首，但這次評測中，卻是福特Mach-E奪下冠軍寶座，他們靠什麼超車特斯拉？

安全性與易用性成福特決勝關鍵

《消費者報告》評分內容考量了道路測試得分、預測可靠性、車主滿意度和安全性。該報告指出，雖然特斯拉Model 3表現仍然出色，但福特Mustang Mach-E相較之下更為實用且易用性高，行駛上也更為安靜。

《消費者報告》副主編Jeff Bartlett表示，「雖然兩款車種都有大型觸控螢幕，但Mach-E 的操作要容易得多，更為直覺，且不需要像特斯拉那樣透過多個步驟來操作常用功能，在使用除霜器或調整後視鏡上也能更方便。」

知名UX設計師Scott Jenson也在他的推文提到，特斯拉的觸控螢幕設計過於簡約，為了視覺美觀而捨棄了許多常用圖示，使駕駛在開車過程中容易因為找不到螢幕面板上的除霜器等功能而手忙腳亂，不僅造成使用者的不便，也可能導致交通上的意外發生。

而福特贏得寶座的主要關鍵點在於其所推出的「BlueCruise免提駕駛輔助系統」，可透過紅外線感測器監控駕駛的眼球運動，確保駕駛注意路況，若駕駛的注意力開始分散，車輛就會發出一系列警報提醒駕駛。

相比之下，雖然特斯拉也有類似的輔助駕駛系統「Autopilot」，但該系統的安全監測卻並不嚴謹，駕駛僅需將一隻手放在方向盤上即可通過安全監測，並沒有監控人視覺注視的功能，引發多起事故，甚至有不少開啟Autopilot駕駛卻呼呼大睡的事件。在評測特斯拉Model 3時，曾以布遮蔽其監控鏡頭或刻意分心駕駛，但系統卻未提醒司機注意，可見其在安全性上仍有疑慮。

在安全性方面，特斯拉還有「幽靈煞車」（Phantom Braking）問題有待解決，該情況指的是特斯拉會於自動輔助駕駛狀態下無徵兆地煞車，在行駛過程中突然莫名減速或急煞。據BBC報導，「幽靈煞車」狀況在過去9個月內接獲了 354 起投訴，也引發不少車主的不滿。

特斯拉在《消費者報告》評選的32個主要汽車品牌的排名中，下降了7位，來到第23名，為特斯拉被列入「首選」（Top Picks）7年來的最差表現。主要是被「平均可靠性分數」（average predicted reliability score）所拖垮，像是在車主報告中有提到，多年來特斯拉在品質控款方面一直出現問題，包括車身面板錯位、油漆剝落和內部零件鬆動等。

老牌汽車製造商也朝向電動車市場，與特斯拉一較高下

在這場電動車競賽上，福特將特斯拉視為主要目標，想成為全美銷售第一電動汽車製造商。福特執行長Jim Farley曾在財報會議上聲稱，福特F-150 Lightning電動卡車有可能超過特斯拉Model Y，而後者為目前美國最暢銷的電動汽車。

福特和大多數汽車製造商一樣，太晚意識到從內燃機轉向電動機的必要性，以致特斯拉在這場電動車競賽中仍是處於領先位置。然而，特斯拉的優勢正被迎頭趕上，如通用汽車、福斯汽車已開始斥資組建合資工廠，以確保自己的電動汽車電池供應。

現在，這些車企還尋求進一步擴大業務，希望降低生產成本、確保搶手零件的供應並進一步掌控汽車電池的品質和性能，用以垂直整合，打造電池供應鏈。

可以看見現在眾選手們已陸續準備就緒，在未來的幾年我們將見證一場令人興奮的電動車競賽。

資料來源：[The Verge][1]、[Business Insider][2]、[BBC][3]、[Wall Street Journal][4]、[Scott Jenson][5]

本文經授權轉載自：未來商務

近年隨著主權 AI 議題持續升溫，企業開始重新思考資料與算力的部署方式，希望讓敏感資料留在地端，同時具備就近運算的能力，這也進一步加速 Edge AI 的發展。然而，當 AI 從雲端走向本地端與邊緣端時，企業除了追求運算效能與應用創新，更必須確保服務的穩定可靠。畢竟，再先進的 AI 應用，一旦因資安攻擊、設備故障或資料損毀而停擺，就會無法創造商業價值。

換句話說，「AI 創新」與「營運韌性」已不再是兩條各自獨立的單行道。企業加速 AI 布局的同時，也需要一套能守護資料安全、具備快速復原能力並確保營運不中斷的 IT 基礎架構。

因此，在本月 18 日盛大登場的「QNAP World Tour 2026 台北場｜立足 Edge AI，決勝企業全方位韌性」論壇中，QNAP 總經理劉文義指出，企業需要的已經不只是把資料存下來，而是一套能同時支撐 AI 創新與營運不中斷的韌性平台。QNAP 此次聚焦企業韌性與 Edge AI 兩大主軸，深度剖析企業 IT 基礎架構如何兼顧穩健營運與 AI 智慧應用，同時展出高效能邊緣 AI 伺服器、企業級 ZFS 全快閃 NAS、網管型交換器等多項新產品，全面滿足企業下一階段的轉型需求。

從一站式 AI 平台至監控、影音應用，QNAP 加速 Edge AI 落地

在邊緣 AI 領域，QNAP 除了提供 GPU-Ready 的 Edge AI 平台與管理軟體 AI Service Center，更進一步推出 Qsirch AI、QuONE 及 QuAgent 等應用服務，打造從 AI 運算、模型管理、RAG 私有知識庫到 Agent 智慧應用的一站式企業 AI 平台。

QNAP資深智慧儲存產品經理 Yuna Chen形容，AI Service Center 就像一個管理中樞，IT 管理者可在單一介面統一管理所有 AI 應用所使用的模型與金鑰，也能隨時查詢 Token 用量、成本與稽核紀錄，清楚掌握誰在什麼時間點呼叫了哪些模型，讓企業在導入 AI 應用的同時，也能兼顧管理與治理需求。同時Yuna Chen也分享 NAS 結合AI 的使用者體驗，藉由執行在 QNAP NAS 上的對話式 AI 代理程式 QuAgent，自然語言能直接轉化為操作介面，使用者透過對話即可完成檔案搜尋、備份、系統查詢等工作；而 QuONE 則將行動裝置與 AI 技術深度結合，將原本分散的多款應用整合至單一入口，使用者只需一次登入，就能快速存取所需服務，徹底告別繁瑣的跨應用切換與登入流程，打造最直覺的 NAS 智慧助理體驗。

QNAP 智慧儲存產品經理 Vivian Luo 則說明，Qsirch AI 導入強大的語意理解與多模態檢索能力，能將 NAS 內的巨量檔案轉化為隨查即用的知識庫。使用者只要以自然語言描述內容，就能搜尋 NAS 裡的文件、圖片、影音與音訊等不同格式資料。影音檔案還可自動生成逐字稿，讓過去難以檢索的音訊與影片內容也能被全文搜尋。而所有索引皆在 NAS 本機完成，檔案不上傳雲端，兼顧搜尋效率與資料隱私。

除了打造一站式 AI 平台，QNAP 也將 Edge AI 能力延伸至監視監控場域。QNAP 智慧視訊產品部部長 Hanz Sung 指出，QNAP 結合 AI 發展出 Deep Search、SkiLLM 等服務，使用者可以透過自然語言去描述想要搜尋的影像片段，或要求系統執行影像分析、產出調查報告與佐證影片等任務，不僅降低人工調閱影像與事件調查負擔，也讓視訊監控系統從被動記錄的角色，進一步升級為主動分析的監控顧問。

在視訊監控外，另一個 Edge AI 的應用則是影音內容產製。受到影音檔案容量指數級成長、AI 創作普及與多人協作之需求，高效能儲存與低延遲傳輸已成為影響創作效率的關鍵因素。

QNAP 智慧儲存產品經理 Eddie Chuang 表示，QNAP 新一代 NAS 機種不僅支援 Thunderbolt™ 5 高速傳輸、可擴充 25GbE/100GbE、內建 NPU 加速等設計，更運用 AI 提升影音團隊管理與使用素材的效率，例如：透過地端 AI 運算，NAS 可以進一步化身為專案知識庫，協助團隊查詢過往剪輯邏輯、彙整客戶回饋，甚至快速確認素材版權狀態。

從資料確信復原、高可用性到主動式威脅偵測，QNAP 層層築起營運韌性

除了 Edge AI 佈局，本場論壇的第二個主軸「營運韌性」，則從資料備份、高可用性與資安三個面向出發。QNAP 總經理劉文義也於開場引述 QNAP 於 8 月針對台灣 241 家企業進行的資安韌性調查，指出 71% 企業的資安綜合評級落在「待強化」以下，更有 53% 無法確保備份免於被刪除或篡改，揭示了國內企業 IT 架構在應對資安攻擊與營運中斷時的重大潛在風險。

QNAP 資深智慧儲存產品經理 Jack Wang 認為，企業資料備份現正面臨的挑戰是，遭遇災難或事故時，備份資料能否「真正被完整還原」，讓營運迅速恢復正常。為此，QNAP 在最新的備份解決方案 HDP for Business 中，整合自動化備份驗證與快速還原機制。當資料備份完成後，自動於 NAS 上以虛擬機 (VM) 開機驗證，並將過程錄影存證，讓 IT 主管與稽核人員有實際可查驗的復原證明；一旦事故真的發生，Instant Restore 則能直接將備份以 VM 型態在 NAS 上啟動、暫時接手服務，將復原時間從過去以天為單位來計算縮短至分鐘等級，為企業營運建立第一道防線。

除了備份資料的可復原性，確保關鍵服務在故障發生時依然能持續運作，更是營運韌性的重中之重。尤其隨著 AI 應用深入核心業務，一旦系統遭受非預期停擺，影響的不只是 IT 部門，更可能直接造成營運中斷與商業損失。為此，QNAP 針對硬體、系統、站點、容量及應用五個可能發生故障的層級，分別提出對應解決方案，協助企業打造高可用性的 IT 架構。

QNAP 資深儲存系統產品經理 Oliver Lam 進一步舉例，像是系統層的 QuTS hero High Availability Manager 採用 Active-Passive 雙機叢集，可在 90 秒內完成故障切換；硬體層的 ES NAS 則透過 Active-Active 雙主控架構，在控制器故障時，可於 30 至 60 秒內接管服務，讓企業在遭遇突發故障時，關鍵服務仍能快速切換至備援系統，將停機時間與營運衝擊降至最低。

而造成系統停擺的原因，除了重大災害，可能是資安攻擊，因此，營運韌性的另一道防線，就是在威脅真正造成破壞之前，及早發現異常。QNAP 先進網通產品經理 Ruby Chan 指出，面對勒索軟體、零日攻擊等資安威脅，企業需要的資安工具，不只是可以防禦威脅，更要具備主動持續偵測與快速應變能力。

自推出以來，深獲企業客戶青睞的 QNAP ADRA NDR X 內網資安防禦解決方案，內建超過 4.3 萬筆且還在持續更新的特徵規則，不僅能偵測出已知攻擊，還搭配 AI 行為分析技術去建立裝置的日常行為基準，主動辨識零時差攻擊與異常行為；更透過 LLM 將可疑封包與事件串連成完整攻擊鏈，協助 IT 人員快速掌握威脅脈絡。當系統偵測到高風險事件時，還能與 QNAP NAS 聯動、自動觸發快照，保留遭到加密或破壞前的資料版本，將資安防護從威脅偵測一路延伸到事件應變與資料復原，建立更完整的營運韌性防線，協助中小企業以高性價比的資安投資，輕鬆實現企業級內網防護能力。

當 AI 從雲端走向邊緣，企業 IT 基礎架構肩負的任務也隨之擴大，既要支撐 AI 創新，更要確保資料安全與營運不中斷。從 Edge AI 平台、場域應用，到資料復原、高可用性與資安防護，QNAP 正持續擴展 NAS 的角色，躍升為數位資產與營運連續性的關鍵守護者，協助企業打造穩健的 IT 底座，以全力追求創新、運用 AI 創造更大的商業價值；而QNAP 也深信再強大的技術，最終都要回到每一位使用者的日常體驗 ─ 安全、便利、穩定可靠。

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