全球僅7家新創獲獎,其中一家來自台灣!膜淨材料憑什麼奪下CES特別獎?
全球僅7家新創獲獎,其中一家來自台灣!膜淨材料憑什麼奪下CES特別獎?

2023年的CES(消費電子展)雖然不是全球疫情解封後的首屆實體展會,但正因為有了與去年展會的比較,今年才可以真正說是CES經歷疫情挑戰之後的正式回歸年。也因此,今年的CES格外強調與重視如何運用創新的力量來協助解決全球挑戰。其中,行之有年的CES創新獎(Innovation Award)特別新增了「HS4A」(Human Security for All)獎項類別,全球僅7組獲獎團隊,而今年度隨TTA台灣館參展的台灣新創「膜淨材料」也帶來令人振奮的好消息,於HS4A的「環境保護」類中獲獎,為台灣新創首度且唯一獲獎代表。

膜淨材料獲得CES Innovation Award首次HS4A主題獎項
膜淨材料以創新研發的濾材,獲得CES Innovation Award首次HS4A主題獎項。
圖/ 膜淨材料

膜淨材料靠什麼成為全球Top7,以及獲得的HS4A獎項又是什麼?

膜淨材料從原料、製程、運輸、到零廢棄物都減碳

膜淨材料已是連續第2年獲得CES創新獎的殊榮,去年是以「全世界最小的濾芯」獲獎,今年則是以自家研發的創新濾材參與競逐,最後獲得「環境保護」類別的獎項。

膜淨材料獲獎的關鍵在於他們特殊研發的材料與技術。在相同的比較基礎(過濾面積)之下,膜淨材料的濾材製程能夠減少高達50%到70%的碳排放。膜淨材料執行長張旭賢表示,傳統的濾芯製程最終都會產生具有毒性、需要額外處理的廢棄物,然而膜淨材料的材料與製程,最終不會產生有毒物質,關鍵在於膜淨材料的過濾膜原料來自植物(生質溶劑),運用生質溶劑製作成膜,再將膜製成充滿著200奈米孔洞的中空管狀纖維,在如此微小的結構上還設計了加快3倍速度的階層式過濾,兼具過濾品質與速度。

於2023 CES TTA台灣館中展出膜淨材料
膜淨材料於2023 CES TTA台灣館中展出,左為產品行銷經理吳明哲,右為CEO張旭賢。
圖/ 陳凱爾攝影

採用植物做原料,少了製程中有毒廢棄物處理的碳排放,再加上做到最輕最小的濾芯,連運輸的碳排都能省,這就是為何膜淨材料的濾材能夠減少高比例的碳排放,並且在今年獲獎的原因。未來繼續在此一領域鑽研,膜淨材料則希望能夠做成全世界碳排放最低的濾芯,結合碳權購買達到碳中和,進一步成為全球零碳排的濾芯,則可協助膜淨材料的客戶達成碳中和的目的。

全力開拓新產線,滿足客戶的過濾需求

目前膜淨材料在全球專注2大類型的客戶,首先是有生產販售終端產品的品牌客戶,由膜淨材料提供濾材,再由品牌客戶開發生產要提供給消費者的產品,例如知名的法國運動品牌通路商,也是膜淨材料的客戶之一,合作開發的商品也即將問世。

此外,針對有「過濾」需求的直接客戶,也是膜淨材料接下來要擴大產能,全力服務的對象。無論是事業廢水的過濾回收或者是事業用水的進階過濾需求都是他們能夠滿足的。以現有的客戶為例,在水資源稀缺的情況下,透過膜淨材料的濾芯,可幫助事業廢水做到高達90%的回收再利用。

創業4年的膜淨材料,在創立之初略顯「懷有一身技術但不確定發展定位」的茫然感,連續2年獲獎,對於公司內部團隊的士氣有相當正面的影響,讓團隊成員知道自家技術與產品「一定做對了什麼」,同時參展經驗值也大幅提升,今年在出發前就已透過信件與海外客戶更新團隊產品發展進度,並在展期間排定商務洽談會議,截至開展2天,已初估今年至少會有2萬個濾芯的商機。

除了膜淨材料,TTA台灣館也開闢了「Climate Tech」(氣候科技)類別收納了對環境永續相關的創新應用,包括將效能降低但仍具生命價值的機車用電池,回收予以智慧賦能的All Good Energy;只要一條40呎貨櫃打造的產線,就能將太陽能板回收,進行拆解還原為原料再利用的TSGC;以及研發回收塑膠原料,並提供企業客戶材料還原、廢棄物回收還原研發服務的茂楷高分子。

HS4A 7大安全支柱確保人類福祉,期盼創新解決全球性挑戰

膜淨材料打敗參賽者,擠入全球7組獲獎團隊的獎項HS4A,是別具意義由CES主辦單位與聯合國人類安全信託基金、以及世界藝術與科學學院合作的「人類安全」計畫,其下分為代表人類社會福祉的7大子題,這7大子題也代表了支撐個人福祉的7個安全支柱,包括:

  • 食品安全:透過科技以更少的自然資源以及廢棄物、更高的效率來生產具有營養的食品,同時創新科技能夠滿足社區的食物所需。

  • 醫療保健:促進醫療照護以及健康的創新,包括創新的健康產品或服務,能夠幫助個人更關注自己的健康,同時能夠遠距取得健康資源。

  • 經濟安全:提供新創公司、新商業的發展路徑,以及開創工作機會的創新。這些技術能夠促動創業者新事業開拓與營運,並且創造有意義的工作機會。

  • 環境保護:透過科技開創永續未來的發展方向。透過創新減少環境足跡,運用更安全且對環境友善的能源,並且減少廢棄物的產生。

  • 人身安全與行動:聚焦在能使個人金融、資料、以及隱私安全的科技,此外也包含了能讓個人自由行動的解決方案。

  • 社區安全:透過科技取得資訊、教育,並且提供確保社區安全的服務,包括公民緊急服務、偏遠地區的無線網路佈建等。

  • 政治自由:透過創新科技賦權政府單位及公民能夠公開透明地彼此連結並分享資訊。

本文授權轉載自:創業小聚

責任編輯:錢玉紘

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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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