東元減排目標提早達標，翻轉觀念拚ESG！60多歲的老公司怎麼做到的？|數位時代 BusinessNext

你有想過，馬達大廠的員工，搶著復育鯨豚嗎？全球前五大馬達廠東元電機，2021年資助「Photo ID」花紋海豚AI辨識系統，使團隊知道鯨豚的活動範圍，了解牠們的社會結構，而復育一頭鯨魚，等同封存33噸二氧化碳，「這和我們公司減碳方向非常吻合。」東元董事長邱純枝說。

東元2021年達到減排20%的目標，拿下2021台灣企業永續獎中的「永續績效類氣候領袖獎」等4獎項。同時，他們也連2年入選道瓊永續指數（DJSI），是台灣「機電業」類別唯一入選的企業。

東元電機 ESG 成績

環境面向：2021完成「10年減碳排20%」，提前5年達標。
社會面向：資助海洋生物復育計畫，開發鯨豚個體AI辨識系統。
治理面相：連續8年獲得「公司治理評鑑前5%」。

2015年，東元成立60周年，他們新的願景是節能、減排、智能、自動，計畫10年內要減排20%。邱純枝說，沒想到去年提早達標，「算是有點意外，因為一開始對ESG懵懵懂懂，還不是很強烈的訴求。」

當時，他們想得很單純，從節電做起，減少碳排的同時又能降低成本。「從水電費來算，你只要看你每年繳多少錢，一度電就是排放多少二氧化碳。」經過初步盤查，團隊就發現很多改善的空間，像是燈具照明，改成 LED 燈，周邊設備改成高效率馬達，空調產品改成變頻，以及把不環保的冷媒，改成環境友善冷媒，「一下子，節電成績就上來。」

在環境保護與社會責任方面，他們成立環安小組，負責蒐集全公司的用電資料，查看工廠的碳排放量。整組人盯著這件事，與管理層開會、給建議，邱純枝整合後，再將目標分配給各單位主管。

有一個困難點是，要改變團隊的觀念。好比30年前買的設備，如今還是可以使用，但它的效率、耗能不佳，總花費可能比新設備還高。把這些觀念告訴員工，各單位就會發想，如何把生產周期縮短，讓整體更有效率。

舉例來說，在馬達製程裡面，東元以往使用油性漆，塗料製造過程中含大量揮發性有機物（VOCs），他們花了數年時間，採用環保製程，導入水性漆，已減少揮發性有機物總排放量34萬9365公斤，減少排放量達47.3%。

自建太陽能電廠，減排同時創造效益

經過數年努力，東元從工廠面、營運面、產品面，每年都訂定節電、減排的計畫，「我也沒有給他們太大壓力，大家就盡力做。」邱純枝說。近幾年，ESG 風氣興起，他們也更有系統地規畫、設定相關目標。

「國際投資人很常問說，你在 ESG 上做了哪些事，有一些基金經理人，看到上市公司提出 ESG 成果，才會納入投資組合。」邱純枝指出，ESG 不只強調永續、治理，它已是企業的基本功，因此東元訂出第二階段目標，是2030年要減排50%，2021年也設立「ESG推動辦公室」。

「做ESG像考試一樣，從0～60分比較容易，接下來難度就很高。」東元ESG推動辦公室執行長林弘祥說，剛開始做的項目偏向「節能」，但中後期要做的是投資，好比發展再生能源事業版圖，需要花更大的心力與成本。

舉例來說，他們自建太陽能電廠，在台灣就有桃園、屏東等 6 座電廠，預估設置量將達到 10 兆瓦（MW），每年總發電量約達 1200 萬度。今年，他們普查海外工廠，也計畫要把海外的太陽能電廠建起來。

大手筆建廠，成本不會提高嗎？「大家擔心為了減排投資，成本會增加，我覺得是看你選擇做什麼事情，也有可以達到減排和創造效益雙重好處的投資。」邱純枝說。

東元在2020年起，連2年入選道瓊永續指數（DJSI）新興市場類別，連兩年入選國際永續評比機構標準普爾（S&P Global）的2021永續年鑑，並獲得全球機電產業的年度最佳進步獎。林弘祥說，參加這些國際評比，也讓他們有不同收穫。

「DJSI 會要求你寫出永續的過程和做法，而不只看結果。」換言之，重點是承諾某件事，想盡辦法做到。為此，東元請人資做ESG教育訓練，推動「ESG 生活21天」，鼓勵員工落實綠色生活。

不為了評鑑樣樣做，得依狀況和能力取捨

最後，在公司治理方面，東元連續8年蟬連公司治理評鑑前5%，國內僅有9家上市公司做到相同成績。邱純枝說，永續報告也好、公司治理評鑑也好，關鍵不是為了「分數」，是要求自己不斷進步。

「員工常常跟我說，這裡你這樣做，不會得分。」但邱純枝認為，不可能為了評鑑，每個項目都要得分，還是要按照狀況跟能力所及去做，做對公司、對股東有益的決策。邱純枝說，做下去之後會發現，做愈多，不懂的愈多，可以做的事情也更多。

邱純枝

美國密西根大學企管碩士，曾任荷蘭銀行台北分行業務處副總經理，1997年進入東元電機，歷任財務處處長、總經理等職務，2015年接任東元電機董事長。

東元電機永續部門

2021成立ESG推動辦公室，由永續管理師全職負責工作推行，跨部門編組，以利同步管理、推動全公司的ESG工作，並定期向董事長報告，追蹤東元永續管理目標。董事會執行顧問林弘祥為現任 ESG 推動辦公室執行長。

本文授權轉載自：經理人月刊

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

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。

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。

「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

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