生涯起飛!充實快樂的空中游牧族
生涯起飛!充實快樂的空中游牧族
2002.07.01 | 科技

跟著企業發展的觸角像全球延伸,無論喜不喜歡,多數工作者都即將或已加入空中飛人的行列。
富邦金控企劃長吳榮輝就是典型。工作地點在香港,月底人在歐洲,月初人又風塵僕僕地來到台北,與富邦金控決策小組開會,會中的一個決定,當天下午就要飛回香港,隔天再飛來台北……這種機動式的空中飛人的生活,讓安排行程秘書也必須配合他如此機動的時程,隨時調整最新時間表。
吳榮輝不是特例。根據觀光局與出入境管理局的資料則顯示,5年來台灣的出國人次從1995年的518.8萬,攀升至2001年的718.9萬;若再由香港與大陸的入境統計數據觀察,造訪大陸的台灣訪客從1995年的153.2萬增至1999年的258.4萬,造訪或透過香港轉機的人次,也從176.1萬增至200萬人次以上。
而這些數字背後隱約暗示著:將「出國/飛行」納入工作與生活的時代,已悄然降臨。

**商務旅行成為工作一環

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過去,搭飛機談生意似乎是「老闆」或「企業主」的事,帶著一只皮箱便風塵僕僕遠赴異地參加商展、開發新客戶。像股本2.77億,預估今年EPS為3.61元,專營氣墊床與研發呼吸治療器等醫療用品的上櫃公司雃博,創辦人李永川很早就開啟他單槍匹馬的商旅飛行生涯,自嘲當時英文很破的他,回憶當時第一次到美國時連秘書都憂心忡忡不知他是否能順利完成旅程,以及與吃飯時總是「點跟客戶一樣」的往事,還不禁哈哈大笑。
如今,帶著公事包走天下的台灣創業家,闖蕩精神依舊,但另一批商務飛行族卻隨著台灣企業的全球化布局,悄然崛起,他們身處中高階經理層,為了公司的跨國發展,也成為商務旅行常客。
目前在甲骨文擔任大中華區顧問的王國輝,就是一個例子。過去任職花旗金融研發處時便曾出差至美國、新加坡等地的他,轉戰這家全球性的軟體企業後,因負責專案之故,商務旅行的機會更為增加,「我喜歡這類型的工作,讓我接觸到各地不同的人事物,」他微笑著說。
而另一位在宏碁集團工作超過10年,現任職明基資訊技術服務處的趙素娟也是一個典型。在台灣,她的辦公室分處桃園與台北,每週有一兩天須北上處理公務,而4年多來平均每月還得到明基蘇州廠一趟,「從小我就不喜歡搭飛機,」但從蘇州建廠之初就參與的趙素娟笑著說,飛機卻成為她工作中不可或缺的交通工具。
然而,從手機、網路甚至視訊會議,遠端溝通科技現已如此發達,「有必要親自出國跑一趟嗎?」或許有人如此質疑。
「不管怎樣,見面總是三分情,」月前才跑了兩趟大陸的王國輝說,像甲骨文這樣的高科技公司,許多文件溝通雖可透過現代科技解決,但商務旅行中密集的開會、面對面溝通問題所在,會讓專案的進程更快更順利。而趙素娟每次去蘇州的一個星期中,也都會花時間與派駐當地、台灣過去的幹部們聊聊,藉著當面互動,了解許多在會議或電話中難以表達的事情。

**轉換心境輕鬆面對

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商務旅行經常會碰到趕時間、班機延誤或取消,會有一長段時間擠在密閉空間內,不時還得擔心著飛航安全、旅行箱、時差、失眠、飯店餐點等問題,這些必要之惡讓人疲憊,但工作者總是能找到適應之道。
提到曾歷經的驚險狀況,最令王國輝印象深刻的是有一次到芝加哥受訓,結果他與主管的行李卻到了北歐,只好窘迫地一身運動裝參加公司的正式餐會,逢人便得先解釋其中原委,「那時我終於知道,為什麼其他旅客總把西裝外套拿在手上而非放在行李箱中。」
而在漫漫航程中,書籍常是最好的朋友。像趙素娟習慣在PDA中放電子書,如此在航程中便可細細品味閱讀之樂;而王國輝也是習慣在飛機上看書的人,「上次搭機時我順手從家中帶了本食譜,就在飛機上津津有味地看起來了,」王國輝說。
至於如何在行程緊湊的出差中放鬆心情?王國輝的妙招是「培養一種嗜好,然後把這項嗜好帶著走」。不抽煙的他,培養了收藏煙斗與品嚐煙草的嗜好,擁有18支來自世界各國煙斗的他,平常對煙斗木質、煙草品質等就下過功夫研究,出差時一只霹靂腰包大小的煙斗袋也絕對跟著走,白天的繁忙與緊張,當回到旅館點上一斗煙時,心情也往往在煙香繚繞放鬆下來。

**從出差一窺城市風情

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對商務旅行者來說,停留於旅館、客戶與當地公司據點的時間佔大多數,但透過計程車司機或是擦肩而過的路人,卻依然能對印象或許浮光掠影,但對「人」的感觸,卻是常有商務旅行的人印象比較深刻的。
對趙素娟來說,從蘇州廠破土到今天的規模,從一開始連路都尚未開拓到今天的建設,她深切感受到一個城市的今昔對比。而近來也常跑上海、北京、深圳的王國輝,也從司機言談中漸漸感受到不同的城市風景:在天子城門腳下的北京司機對政治意見特別多,上海司機對上海的繁華與進步總流露著濃濃的驕傲,而深圳司機非常會做生意,總巴不得你能包他的車出去……這些「拉車師傅」,讓王國輝能更深一層認識每個城市。
你以為這些事情都還離你很遙遠嗎?不論是否願意,隨著台灣愈來愈朝國際接軌,商務旅行遲早將成為優秀工作者的必備技能——聰明的你,何不現在就開始準備?

8個訣竅,長途飛行
一樣精神奕奕

下飛機之後,你一定不會閒著,接踵而至的不是會議、拜會,就是沉重的管理工作,你一定不希望萎頓的容貌影響你的任務。你只需要學會以下幾招:
1.別吃太多,也別吃會使你脹氣的食物,豆子、洋蔥、包心菜、可樂等少碰為妙。
2.穿著輕鬆,別在3萬英呎的高空上穿絲襪、打領帶,那只是活受罪。
3.飛機起降時,可用吞口水、嚼口香糖或含顆糖來減低耳鳴或耳咽管壓力。
4.別藉安眠藥調整時差,因為誰都不知道在空中什麼時候會發生緊急狀況;而若有慢性病,建議以出發地時間服藥。
5.上機前最好還完睡眠債,在機上盡量正常作息,並把手錶調整為目的地時間。
6.兩腿別相互交疊,最好每小時活動一下,特別要注意促進下肢血液循環,轉換坐姿,讓腿部肌肉輪替做伸展屈收動作30秒至1分鐘;若是超過10小時以上的長程飛行,請記得多走動,以防止俗稱的「經濟艙症候群」,醫學上歸類為「深部靜脈血栓」的情況發生。
簡單來說,別一路「坐」飛機,特別是航程高達10多個鐘頭時,請記得多喝水、少吃點、常走動,而不是把所有時間都拿來睡覺與看電影!

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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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