NotebookLM怎麼用?2026最新實測,9大功能+10種圖表風格,零基礎也能一次上手
NotebookLM怎麼用?2026最新實測,9大功能+10種圖表風格,零基礎也能一次上手

6/9更新:Google更新NotebookLM,將核心模型升級至Gemini 3.5,並加入Antigravity代理式開發工具與安全雲端電腦,能進行更進階的研究。亮點更新請見下文:

讀不完的 PDF、看不完的會議記錄、光是「整理資料」就把時間吃掉一大半?NotebookLM 也許能幫你。

這是 Google 出的免費 AI 筆記工具,把資料丟進去,它就幫你抓重點、回問題,還會標明答案來自哪一段,不會憑空亂編,免安裝、用 Google 帳號登入就能開始。

《數位時代》從頭帶你認識它是什麼、怎麼用,裡面也包含我們最新功能實測(可點擊目錄直接跳轉至功能介紹),零基礎也能一次上手!

文章目錄(點按即可跳至該段落)

NotebookLM是什麼?

NotebookLM是由Google推出的線上筆記軟體,內建Gemini人工智慧,透過使用者上傳的內容,可以生成摘要、註解,並根據內容整理相關問題,或是讓使用者在對話框內進行提問,大幅提升工作效率。

NotebookLM的優勢在哪?適合哪些人群?

整理文本、回答問題,這些事情其他AI如ChatGPT也能做到,NotebookLM究竟特別在哪?

NotebookLM的關鍵優勢,在於它是依據使用者上傳的資料來進行統整和回答,並且會附上來源,因此相較於其他的AI對話引擎,比較不容易出現AI幻覺的問題,也有利於使用者查證。不過建議用戶在使用時,對於資料的正確性,還是自行再確認一遍更為保險。

由於NotebookLM能依據文章內容如實做整理和回答,加上操作介面簡單和好上手,對於想要快速閱讀大量文本或是做資料研究的人群來說,是非常實用的AI工具。

不過,由於NotebookLM是一款「匯整資料後,再轉換成易於理解的內容」的筆記型軟體,因此比較不適合想要進行創意類工作的人群哦!

NotebookLM介面介紹

《數位時代》以下整理NotebookLM的使用方式供讀者參考,本次實測教學採用的是免費版NotebookLM,以《數位時代》網站專題《Bolt來了!歐洲來的獨角獸,能撼動Uber、台灣大車隊嗎?》作為實測範例。

NotebookLM不需下載,使用者只要用Google帳號就能登入。進入NotebookLM的頁面後,點擊「建立」按鈕,便能發現NotebookLM提供使用者上傳多種不同格式的資料:不論是透過上傳PDF文件、或是連動自己的Google雲端硬碟、或直接貼上網址、純文字都可以。

NotebookLM在資料整理完後,介面會分成三個部分展示,分別為:資料來源區、對話區以及工作室。

NotebookLM介面介紹
圖/ 數位時代

NotebookLM資料來源區:支援PDF、純文字、YouTube影片、網址上傳

在資料來源區,使用者可以看見自己一開始輸入的文件列表,並且可以隨時新增內容請NotebookLM消化,NotebookLM將資料整理並理解以後,會在問答區呈現小總結,使用者可以選擇將其儲存成新記事(即筆記的意思),或是也可以在下方的對話框詢問NotebookLM問題。

NotebookLM對話區:透過與AI對話深入了解文本內容

在NotebookLM的對話區,使用者可針對想深入了解的問題,對AI進行提問,如果對於問題沒有想法,AI本身也有提供一些問題給使用者參考。

我們在對話框中輸入:「目前台灣有哪些叫車平台?」可以看見,NotebookLM透過列點式的方式回答,並且會在回覆的最後,附上答案的來源,此來源即為先前輸入的文件,方便使用者隨時核對原始資料。

NotebookLM
圖/ 數位時代

NotebookLM會自動儲存與使用者的對話紀錄,這樣即使使用者關閉視窗,之後再回打開筆記本,對話內容也不會遺失,聊天紀錄也能隨時刪除。此外,在共享筆記本裡,使用者的聊天紀錄僅自己可見。

在與AI聊天時,使用者也可以透過客製化聊天功能,讓AI採用特定的目標、語氣或角色,只需在聊天室的設定區域,選擇「自訂」,即可編寫所需目標,例如設定為「Treat me like a PhD candidate (把我視為博士生)」來嚴格挑戰假設、或「Act as a lead marketing strategist (擔任首席行銷策略長)」,這樣 NotebookLM 便能更靈活地適應各種專案情境。

NotebookLM
NotebookLM現在支援設定特定角色來改變對話風格
圖/ NotebookLM

NotebookLM工作室:可生成影片、Podcast、學習測驗多種內容

在最右邊的工作區,NotebookLM提供不同的功能,包括:音訊(Podcast)摘要、影片摘要、心智圖、報告、學習卡以及測驗,使用者可以根據自身消化資訊的方式,選擇適合的功能來研讀輸入的文件。

以下為針對NotebookLM各項功能進行實測後的介紹:

NotebookLM功能介紹

資訊圖表

資訊圖表能將使用者的筆記快速轉換成視覺化摘要。在生成之前,使用者不只能自由選擇語言、圖表方向及詳細程度,還支援 10 種風格,包含手繪風(Sketch Note)、可愛風(Kawaii)、專業風(Professional)、科學風(Scientific)、動漫風(Anime)、黏土(Clay)、社論風格(Editorial)、教學風(Instructional)、便當盒排版法(Bento Grid)以及積木風(Bricks),讓產出的圖表更貼合品牌或個人視覺風格。

資訊圖表
圖/ 數位時代

以下為NotebookLM在不同風格下的生成結果,我們使用的提示詞是「用一張圖表解釋全球叫車平台佈局與現況」,可以發現即便是不同的風格,NotebookLM都能抓到圖表需要呈現的重點,且在繁體中文字型輸出上很穩定。

#4 資訊圖表
圖/ 數位時代
資訊圖表
圖/ 數位時代
#3 資訊圖表
圖/ 數位時代
#1 資訊圖表
圖/ 數位時代

由此可以看出 NotebookLM 在資料視覺化的完整度與準確性極高,若作為個人研讀或研究輔助,其實非常實用。

簡報

顧名思義,就是根據來源區的內容生成一份簡報,其優勢在於直接把文字、影音內容轉成結構化輸出,省下整理與排版時間。使用者還可以選擇要生成「詳讀版」或「上台版」,依受眾調整深度與語氣。

NotebookLM
圖/ 數位時代

在實測中,我們讓NotebookLM生成一份詳細版的簡報,簡報以「Bolt透過低價策略進軍台灣」為主軸,並把北美、東南亞與中國的叫車格局作為對照,框架清楚、敘事順暢,能快速讓讀者理解整個文章專題的內容。

NotebookLM
NotebookLM生成的簡報資訊完整,且能夠根據資訊字型判斷合適的圖表類型。
圖/ 數位時代

至於美觀與排版程度方面,簡報文字敘事清楚,但視覺呈現仍然可以再改善,像是重點如「低抽成、低價」、「76% 市佔」沒有被視覺強調,難以在看簡報時一眼捕捉到關鍵資訊。

若生成簡報後想要更改簡報的內容,只需點擊投影片旁的編輯圖示,即可透過對話框輸入修改指令,例如我們輸入:將標題縮短、頁面文字較少,NotebookLM會將需要變更的項目顯示在下方,確認無誤後點擊「生成新簡報」就可以了。

#0 NotebookLM簡報修改
圖/ 數位時代

簡報生成後,若要將檔案匯出,點擊更多選項,就能選擇將簡報匯出成PDF或Powerpoint格式。不過需要注意的是,目前匯出的 PPTX 檔案內容仍以影像形式呈現,文字部分尚無法直接在 PowerPoint 內編輯。

#1 NotebookLM簡報修改
圖/ 數位時代

資料表格

這項功能可以自動將散落在多個來源的重點與數據,整理成乾淨、可用的結構化表格。 資料表格支援以自定形式描述想要的表格樣式與欄位。例如,我們在編輯框內輸入「針對全球叫車平台製作一份比較表格」,NotebookLM便會在幾分鐘內生成具備平台、主要市場、核心業務、司機抽成比例、乘客收費特色等關鍵資訊的表格。這種以對話驅動的表格生成模式,讓使用者能針對不同任務,如市場調查、產品對比等,打造自身所需的數據檢視視角,將複雜資訊化繁為簡。

#0 NotebookLM Data Table
圖/ 數位時代
#1 NotebookLM Data Table
圖/ 數位時代

使用者在 NotebookLM 建立好表格後,只需點擊畫面右上方的匯出圖示,即可將成果一鍵匯出至Google 試算表,在跨應用整合上十分方便。

影片摘要

影片摘要可以將文件內容自動轉換為有旁白的投影片,並從原始資料中擷取圖片、圖表與數據,協助用戶以視覺化方式理解複雜概念。

舉個例子,我們在來源區勾選4篇文章後,點選影片摘要,約莫 5 分鐘的時間,NotebookLM 便會產製出一段半小時的影片,影片運用語錄、表格、列點、時間軸等方式,並配上旁白,讓讀者更容易理解文章的脈絡,並且也支援輸出繁體中文內容。

NotebookLM影片摘要
圖/ 數位時代

目前NotebookLM的影片摘要功能提供6種不同的視覺風格,並且在生成時會自動採用其中之一,分別為: Watercolor(水彩)、Papercraft(紙藝)、Anime(動漫風)、Whiteboard(白板)、Retro Print(復古印刷)與 Heritage(古典) ,用戶可在生成後於介面中進一步挑選或調整。

影片也提供兩種觀看模式以對應不同情境需求。 Explainer(解說)為結構化、全面性的影片,適合深入理解一份或多份資料的脈絡、細節與推論;Brief(摘要)則以「速覽」為目標 ,濃縮文件的核心概念與要點,便於快速掌握重點或做初步篩選。

語音摘要

語音摘要功能,則是可以將使用者的原始筆記或資料來源,自動轉換對話式的Podcast摘要,經過實測,由NotebookLM產出的繁體中文摘要脈絡清晰,對話中的語調也十分自然,雖然聽久了不免還是會察覺出「AI感」,但對於沒時間看長篇文字,或是更依賴聲音輸入的人來說,是個不錯的選項。

心智圖

NotebookLM會將文章整理成心智圖,從文章的主題擴散出相關聯的內容結構。對於輸入了大量資料的用戶來說,是非常好釐清文章脈絡的學習方式。

心智圖
圖/ NotebookLM

報告

報告功能除了能自訂格式,也提供多種不同的文件選項,分別為:簡介文件、學習指南、網址文章、市場分析報告、策略備忘錄、個案研究、概念說明,內容的呈現豐富多元,使用者可根據想閱讀的類型自行選擇。

報告
圖/ NotebookLM

學習卡

學習卡類似單字閃卡,一面是問題、一面是答案,能夠幫助記憶關鍵術語、重要概念。

NotebookLM學習卡
圖/ 數位時代

測驗

測驗則是將內容轉換為選擇題,讓使用者自我測驗學習成效,可自訂主題和難度,AI會在解答後提供說明選項,說明答錯原因。

NotebookLM題目
圖/ NotebookLM

經過實測,NotebookLM會生成10道選擇題,題目皆圍繞文章主題、且沒有重複,選項設計合理,不會有過於簡單或語意不清的問題。

資訊圖表自定義風格

Google 為 NotebookLM 推出「資訊圖表客製化風格」更新,現在使用者將複雜的原始資料轉換成視覺化圖表時,可直接套用 10 種預設樣式,包含手繪風(Sketch Note)、可愛風(Kawaii)、專業風(Professional)、科學風(Scientific)、動漫風(Anime)、黏土(Clay)、社論風格(Editorial)、教學風(Instructional)、便當盒排版法(Bento Grid)以及積木風(Bricks)。

官方表示,透過這項更新,過去難以消化的大量文字與數據,只要一鍵就能轉換為美觀、易讀的資訊圖表,降低閱讀門檻,也減少「一看就知道是 AI 做的」視覺風格高度同質化問題。

模型升級Gemini 3.5、支援更多輸出格式

2026 年 6 月,Google 為 NotebookLM 換上新的核心模型 Gemini 3.5,並導入 Antigravity 這套讓 AI 能自己寫程式、執行任務的代理式技術。對一般使用者來說,最有感的改變有這幾個:

回答更準,還看得到它「怎麼想的」

升級後,NotebookLM 在對話時會把推理步驟一步步攤開給你看,讓你更清楚答案是怎麼從你給的資料推導出來,查證起來更安心。

每個筆記本都配一臺「雲端電腦」

現在每個筆記本都連著一台 Google 稱為「安全雲端電腦」的環境,NotebookLM 可以在裡面自己寫程式、跑運算,幫你處理比較複雜的研究或資料分析(例如把多份格式不一的表格整理成同一套),不會寫程式也沒關係。

輸出格式變多,還能直接下載

過去生成的內容多半在介面裡看,現在可以直接下載成更多檔案格式,包含 PDF、Word(DOCX)、Excel(XLSX)、PowerPoint(PPTX)、CSV,以及 PNG/SVG 圖表等,研究做完要交報告或轉成簡報都更順手。

不用先備好資料也能開始

以前得先把資料準備齊全才好用,現在就算手上只有一個模糊的想法或問題,NotebookLM 也能在對話中陪你一起找資料、建立來源庫,甚至透過 Google 搜尋找出相關來源加進筆記本;要收進哪些來源、引用哪些,主導權都還在你手上。

要留意的是, 這波更新目前先開放給 Google AI Ultra 方案與 Workspace 商用客戶,其他方案會陸續開放 ,所以你現在打開不一定看得到,可以再等一陣子。更完整的說明可參考《數位時代》這篇報導:NotebookLM大更新!模型升級Gemini 3.5,還內建雲端電腦幫你跑分析:4大升級亮點一次看

NotebookLM是你的個人化AI研究助理

NotebookLM就像是一位個人化的AI研究助理,從自動生成摘要、心智圖,到產出影片腳本與Podcast對話,甚至是建立學習測驗,NotebookLM透過提供多元的內容呈現方式,滿足了不同使用者的學習與研究需求,讓消化複雜資訊的過程變得更加輕鬆。

看完基本操作,如果你想進一步把NotebookLM用在會議紀錄、競品分析、財報解讀等實際工作場景,我們把站上22篇教學依「認識工具、建知識庫、AI 產出、實戰應用」整理成一張學習地圖,從入門到精通一次收齊:NotebookLM完整攻略:22篇實戰一次收,建知識庫、做簡報、會議財報全應用。現在就打開 NotebookLM,從第一份文件開始試試吧!

延伸閱讀:
實測|Lovart Slides上手指南:4步驟駕馭 NanoBanana Pro,做出「可分層可細修」的專業PPT
Google官方發布8種NotebookLM簡報玩法,零散筆記變專業簡報!中英文提示詞一次看

責任編輯:黃若彤

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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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