實測｜三星Galaxy Z Flip5堪稱「最強折疊」？史上最大封面螢幕、對折超平整|數位時代 BusinessNext

三星推出第五代摺疊機Galaxy Z Flip5，延續上一代破銷量千萬的小摺疊優勢，同時加入三大有感升級，迎戰市場上越來越多的競爭對手：

1.史上最大封面螢幕：從1.9吋加大到3.4吋，加入更多使用情境
2.水滴型轉軸：對摺能完整貼合、手感更輕薄
3.高階晶片：換上Snapdragon 8 gen2的旗艦處理器，效能提升更省電

究竟使用起來效果如何？《數位時代》取得新機開箱實測，摺疊機王者的新技術升級，是否真的值得期待？

外型差最多！封面螢幕、轉軸一拿有感

Z Flip5和上一代同樣以鋁合金材質製作鏡面外殼，同樣保持其輕盈短小的手感，重量僅187克。

封面螢幕變大了

Z Flip5外型最大的改變在於加大到極致的封面螢幕，從上一代1.9吋長方形螢幕加大到3.4吋資料夾型螢幕，幾乎活用了手機對折後所有表面空間。

轉軸處平整了

第二大改變是從U型改為水滴型轉軸，對折起來終於能夠完整貼合之外，張開手機時也不再出現凹凸不平的現象。這也是上一代較多質疑的問題，保留一個三角形的空隙，可能容易卡粉塵髒污，拿起來手感也比較不佳。

三星也在說明會中指出，水滴型鉸鏈相較於U型鉸鏈，在摺疊時受到的衝擊較小，因此這一代的耐用度可以更提升。其實三星最早在2017年就申請了水滴型鉸鏈的專利，卻在第五代推出時才用上，據南韓媒體ETNEWS報導，推測和「防水」功能有關聯，三星摺疊機市目前市面上所有摺疊機中唯一具備IPX8防水的一款，這次終於用上水滴型鉸鏈，也許代表三星在第五代工藝終於突破這個困境。

對折可以看YouTube、鍵盤回訊息，封面螢幕變實用了

至於軟體，使用起來最有感的還是封面螢幕的應用，光是內建的小工具，就包含了看訊息通知、更換封面螢幕主題、日曆、天氣、鬧鐘、運動心率等，都可以個人化添加Widgets、調整順序。

由於螢幕變大了，可以直接在通知列快速叫出鍵盤，回覆訊息，可以大幅減少掀開手機使用的次數。

除了內建的Widgets，三星這次也特別和多家大型軟體開發商合作，開發專屬Widget，包括 Netflix、Disney+、YouTube、LINE、Google Map、Messenger、WhatsApp……等應用程式，在商城下載Good Lock後，找到啟動器（Launcher）後點選想要的應用程式啟動。

例如找到YouTube點選後，可以如常搜尋影片、瀏覽首頁，影片中調整畫質、字幕等設定也都能照常使用，甚至可以把畫面放大縮小，就和掀開手機感受差不多。

也可以使用Spotify小工具調整播放設定。

裝上高階處理器「心臟」，續航力加強

Z Flip5這次裝上Snapdragon 8 gen 2 for Galaxy的旗艦晶片，使用上發熱情形確實比上一代更優化，雖然電池容量依舊維持在3700 mAh，但續航力在效能升級下也有感提升。

實測把亮度開到最大，並連續播放4K HDR的影片1小時，電量掉10%，以旗艦機來說並不算太好的表現，但以摺疊機有限的電池大小來說，算是可圈可點，根據三星的官方數字，整體可撥放音樂長達 57 小時、觀看影片 20 小時。

相機規格不變，AI演算力成像升級

Z Flip5的相機畫素配置和上一代完全相同，1200萬畫素廣角、超廣角螢幕，1000萬畫素內頁自拍鏡頭。不過處理器升級讓AI演算圖像處理升級，夜拍表現非常好，封面相機在對折時自拍更順暢，讓自拍也能擁有主鏡頭的色彩處理和成像效果。

主相機實拍效果

主相機顏色很鮮豔真實，貼近肉眼所見，銳利度高，即便放大看遠方的樹葉、山等細節都很清晰，各種焦距的切換調整也不影響銳利的效果。

主鏡頭夜拍表現

Z Flip5在夜拍表現上也令人驚艷，比起肉眼所見色彩更飽和，即使調整焦距也不影響成像效果。

城市光源有點導致眩光，但整體亮度細節表現都不錯。

自拍相機效果

自拍相機上，由於內頁是螢幕下挖孔鏡頭，成像效果比較暗，色彩飽和度較低，主要靠演算支撐加強，但用封面主鏡頭拍攝的自拍就可以呈現出畫面的立體感，並加強色彩的呈現，在同場景的自拍就可以明顯感受到差異。

總結：仍是市場最強小摺疊

雖然Z Flip5相機、電池等規格沒有更新，但透過封面螢幕、轉軸和軟體上的調整，使用體驗和上一代仍有不小的差異，尤其是封面螢幕，放大摺疊機的優勢，能有效減少開合次數，使用的便利性提升。

Z Flip5這次採用「凍漲」策略，在有感升級下保持3.2萬元起的價位，預期能有效帶動銷量。加上三星摺疊機獨有的防水、無線充電、高階處理器等規格，仍然坐穩市面上性能最強大的小摺疊機寶座。

三星摺疊機台灣定價：

Galaxy Z Flip5：
● 8G /256G：32,888元
● 8G /512G：36,888元

Galaxy Z Fold5：
● 12/256GB：56,888元
● 12/512GB：60,888元
● 12/1TB：67,888元

延伸閱讀： 三星Z Flip5、Z Fold5凍漲，3.2萬元入手！高階手機的「信仰戰」怎麼贏？

責任編輯：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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