我要讓中文容易到只學3個月就夠了
我要讓中文容易到只學3個月就夠了
2001.07.01 | 人物

自稱自己是個不合於主流怪物的他,一心所念的都是華人資訊的未來,談復興中華文化也許太沉重,但從他堅定的神情中,我們看到人類文明發展過程中,那股勇於探索未知的精神。

Q:你是什麼時候開始對電腦產生興趣的?
A:這要回到我在巴西的日子,有一天早上8點鐘巴西的一個編輯拿了稿子給我,說晚上8點書要上市,我一聽以為是語言不通搞錯了,因為這在台灣是不可能的事,當時台灣是鉛字排版,排版師傅一個字一個字撿,然後校對,用紅筆把錯字圈出來,再慢慢改鉛字版,拿掉一個字整個版面要往上推,推啊推的,校對一次3個月,三校完成9個月,加印刷總共要1年,所以我想這是在開玩笑吧。
不過我就照著流程表,從第一步開始,拿著稿子去打字間,12個打字小姐,一人打一部份,只聽到鍵盤答答的聲音,他們說電腦可以連接起來,文字直接從鍵盤輸入,之前我從來沒想過,速度可以這麼快。接著把稿子送到印刷廠,一天內竟然真的準時出書了。

Q:這件事對你的衝擊是什麼?
A:巴西這個國家,人民的生命中只有三件東西,就是足球、女人和酒,其他都不重要,在這樣的國家,居然可以「一絲不茍」地在一天內把一本書印出來,我在想,巴西這種爛國家,人家是一天一本書,我們則是一年一本書,相差365倍,難道我們中國人知識上就註定要落後巴西人365倍嗎?所以那時我就立下了一個終身責任,一定要讓中國能夠一天一本書,結果我真的做到了。

Q:那時候你對中文電腦的理念以及你所看到的未來是什麼?
A:每個人搞電腦都有一個切入角度,我的切入點是從文字開始,我覺得如果連文字問題都沒有解決,其他都免談了。

Q:怎麼開始發現中文字的奧妙?
A:我以前的文學程度很差,說句老實話,我是不務正業的爛學生,那時候一碰到作文課我很頭痛,寫封信也是文句不通,後來決定好好研究文字領域,一進去就出不來了,我發現原來中國文字的奧妙,不是老師教給我的那些,老師教給我的方法全錯。所以我開始研究老師為什麼教錯,後來發現因為老師根本不懂文義,文字的結構、內涵也不了解,老師只是把課文要學生唸一遍,不懂就用白話文解釋,學生只懂一句話、一篇文章,可是裡面一個個文字根本不懂。
後來當我再接觸文字時,發現每一個字都有生機,每一個字與每一個字的結構,都有很自然的而不是人為的結果關係,我試著去follow這個規則,就在那一剎那我找出每個字的連結性,一旦看到了那個連結性,很多問題就解決了。

Q:可以談談你發現哪些中文字的奧妙?
A:文字就是思維的結晶,文字是載體;內容叫義理,我為了了解每一個字的字義,花了很大功夫,從康熙字典、字源、甲骨文資料裡,找出每個字的源頭,一個個分析解釋,弄清楚字義後寫文章就活了。
我常跟人開玩笑,漂亮不等於美麗,你去查字典,大概很多字典都會跟你說漂亮就是美麗、美麗就是漂亮,這完全錯誤。
漂是一個水加一個票,實際上是指一個平面的東西,指一個東西在水上漂過,都會乾淨、清楚,所以漂白就是這個意思。亮則是一種光,使眼睛睜開,漂亮就是指原來眼睛瞇瞇的,看到一個東西眼睛忽然一亮,要仔細看清楚,衍生是指讓眼睛煥然一新,所以漂亮和美麗是不一樣的,漂跟亮都有自己的意思,結合在一起則衍生出另一個意思。
美麗的人耐看,漂亮的人則只是漂個亮,漂亮的人讓眼睛一亮,美麗的人則不見得。如果形容女孩子很漂亮,是指有經過打扮、很多處理,有漂過的,所以讓你眼睛一亮,美麗則是天生的本質,這兩種境界是不同的。
搞懂了這層分類的意思後,再去分析就發現,中國人老早就知道人在宇宙當中與大自然互動有哪些參數,這些參數分類就是人了解宇宙的基本條件。把這些基本條件分類出來,我把它叫做文字的基因,什麼是文字的基因呢?就是人思維的結晶,人在思維時所應用的基因就那麼多,當我了解了文字的意義之後,這幾十年我始終堅持不懈的要把文字意義發揚光大。

Q:這是促使你發展倉頡輸入法的原因?
A:我開始了解每一個文字的意思,接著把每個文字解成字碼,可以打入電腦,所以發明了倉頡字碼,然後把字碼排序,像英文字母一樣,A在B前面,B在C前面。每一個倉頡字碼都和字型有關係,每個字碼又有先後順序,只要把字碼打入,就可拼出一個完整的中文字。

Q:從倉頡輸入法到電子書、中文電腦,你做的事算是比較先驅的研究,你如何找到發揮的切入點?
A:只要你把人當做人來看待,就會知道人的需求在哪裡,那就是很好的切入點。

Q:做為倉頡的發明者,你怎麼看科技人的角色?
A:搞科技的人最大忌諱,就是「挾技自重」,我有本事,看我的,我搞個東西出來讓你見識見識我的本事,這害死人啦!搞個原子彈出來炸死那麼多人,才開始痛哭流涕後悔,早知如此,何必當初呢?所以我不認為搞個新科技出來的人是英雄,很可能是狗熊。

Q︰你怎麼看中文電腦的未來?
A︰我看到的是:10年後華文可以成為全世界最佳的文字。中國人的師承是少數人的傳播,一個老師帶10個弟子算多了,但教會一個電腦理解中文,用中文傳播,影響的人卻可以達到幾億個。到那時,世界上的專家要溝通就得學華文,而不是像現在是以英文為主。

Q:在你著作中可以看到你時常引用《金剛經》、《易經》內容,這兩本可算是你從事科技研發的靈感來源,可否談談這兩本著作帶給你何種啟發?
A:這兩本經典的意義完全不一樣,不是大家所想的「經」。《金剛經》是告訴你一個訣竅,讓人知道怎樣收心,人如果不能收心,人沒有用,人就不是人,人變成野獸。《金剛經》就是告訴你,如果要做人,就要把心收起來,就不會有太多私心。
《易經》談的其實是宇宙的分類標準,像電腦工具剛出現時,發現二進位法是一個很好的方式,剛好跟《易經》不謀而合,但這不是《易經》創出來的,因為宇宙的分類基本的條件就是一種關係,就是一種動態的辨識過程,你要發現一個點的位置條件,其實是來自與前後位置的比較,人對外界的認識,最初就是來自前後的區別。《易經》就談到太極生兩儀,一個正一個負,兩儀生四象,就成了東西南北四方,四象生八卦,分類很簡單,但可以再無窮地分下去。所以掌握分類有助於科技發展,現在Internet發展遇上瓶頸,我認為跟無法掌握分類有很大的關係。

Q:這幾年來Internet影響力愈來愈大,你如何看待這股改變商業與文化的力量?
A:Internet是個好東西,但要記住一件事,當兩個鄰近的國家之間,有一條相通的高速公路,兩個國家就變成一個國家了,因為兩種文化很容易變成了一種文化。 道路越寬廣,大家一體化,事業發展愈壯大,這是好事,但另一方面也是危機。因為一體化有兩個定義,一是經濟上的一體,另一個是文化上的一體,經濟一體是好現象,文化一體則是壞現象。怎麼說是壞現象呢?如果全世界沒有其他動物,只剩下人這種動物好嗎?全白種人死光只剩下黃種人好不好?全黃種人死光了只剩下朱邦復一家人好不好?當然不好。
同樣的道理,經濟和文化的同化意義不同,一個人吃的東西有限,身體佔有的面積有限,所以物質本身的佔有性永遠有侷限。但如果文化的力量太強,一個人的腦波可以改變別人的腦波,那就完了。他必定會影響所有人,那所有人都會被奴役,所以精神層面的東西影響太大了。Internet就是一個足以改變文化的力量,當全世界事業一體、經濟一體我沒問題,政治一體我也沒太大意見,但文化一體,我堅決反對。

Q:既然你這麼擔心Internet造成文化一體化,可否有什麼補救之道?
A:除了Internet外,我還要搞Intranet。Internet無遠弗屆沒錯,但我保留Intranet拒絕你無遠弗屆的機會,中國人就需要拒絕,西方科技高明、自由民主,好極了!指望西方的老大哥可以幫助你?才怪!他讓你所有老百姓受商業物質的控制,然後培植一堆造反的團體,讓你國家亂,你國家愈亂,他得到的利益越大。Internet就是拒絕這麼一個東西,所以我比較願意做Intranet。
我在中國推動一個「九億農民網」計畫,透過小型電子裝置,讓農民相互接收微波傳送訊息,讓他們有自己的溝通管道與方式,來保持他們的文化。

Q:對於發揚中華文化,你顯得十分不遺餘力,可否談談你心目中的中華文化原型是什麼?
A:我認為文化就是文字化,只要中國文字不亡,中國文化就永遠存在。中國文化絕對不是什麼古董、字畫,也不是莫高窟、兵馬俑,那叫做文明,文明是文化留下來可以看到的遺跡,但真正的文化是文字化。簡體字會不會破壞文化?會破壞一點,但不用擔心,現在大陸已經慢慢在恢復繁體字。
是不是不遺餘力?我是餘了很多力,還可以跟你聊天,我只是把我所知的部份公布出來,讓更多人知道它的好處。

Q︰你在中國大陸推展中文電子教科書計畫,你怎麼看待台商進大陸的機會?
A︰中國市場大,外銷不振或世界景氣不好,它擴大內需太容易,蓋幾條高速公路就有了,但台灣的市場太小,景氣一不好就動彈不得。中國人不是一個好惹的民族,在大陸要以發展事業、布長線,互相讓一讓的心態來作生意。台灣「愛拚才會贏」的打拚觀念我很反對,肯吃虧、交朋友,後勢源源不斷。10年前大陸什麼也沒有,現在中國大陸經濟搞上去了台商才去,他也看不起你了,台商現在去已經沒有優勢,只能搭最後一班車,分一杯羹。

Q:這幾年你一直持續研究,但卻很少聽到你有什麼新的成果發表,原因是什麼?
A:就如我前面所講的,要拿出來,就一定要是一個total solution,我不要看到什麼就拿什麼出來,那不好,可能會誤導別人。我要等全部發現中國文字的威力後再拿出來,我一直覺得倉頡輸入公布得太早了,很多人看到倉頡輸入,都在想朱邦復是什麼玩意兒,漢字都不懂,讓我改一改,結果倉頡現在有十幾種版本,如果那時我沒公布,我現在可能會覺得倉頡輸入很好用,但現在很多版本愈改愈複雜,所以我決定不到完全成熟不公布,反正我不是非得靠這吃飯。
我的文化素養不深,我只知道文字化的力量很大,過幾年等我公布出來,我一定要讓所有人覺得中文很容易,學中文只要3個月,全世界的人都會發現,這麼簡單的文字那我也要來學,我會用實際行動證明它的價值,而不是口說。

Q︰你怎麼形容你自己?想給兩岸華人什麼建議?你希望後人如何記得你?
A︰我是個怪物(大笑),我做怪物是環境逼的,該我這個怪物出現我就出現了,這是自然律。
我不相信人定勝天,只是在所知範圍裡盡力作到最好。中國苦了很久該起來了,這是一種氣,曾經光榮過的民族不服氣,憑著這股氣就會起來。我希望台灣人不要再「打拚」,否則會到拚光為止。到了全世界都學中文之後,中文的力量就夠大了,這就夠創新了。多一份認命,中國人就多一份平安。我希望以後的人不要記得我,我只是恆河沙數。不要去追求那個痕跡,每個人來這世界各有使命,完成使命,那就是天道。

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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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