白話科技|沙電池是什麼?沙子如何儲存熱能?和鋰電池差在哪?運作原理一次看
白話科技|沙電池是什麼?沙子如何儲存熱能?和鋰電池差在哪?運作原理一次看

全球應對氣候變遷,建造太陽能、風力發電等再生能源相當常見,不過只能在有陽光或有風時才能發電的間歇性限制,「看天吃飯」導致電力生產與消耗速度難以銜接。

那麼,該如何有效儲存的太陽能與風能?為了解決這個全球性的儲能難題,由芬蘭新創公司 Polar Night Energy 開發的創新技術「沙電池(Sand Battery)」儲能系統,正提供一個務實且永續的解決方案。

沙電池是什麼?為什麼選沙子當材料?

沙電池是一種新型能源儲存系統,為熱電池(thermal battrey)的一種,要做為沙電池的儲熱介質,理想的材料特性應具備以下4點:

  • 高熱容量與高密度: 決定了儲能系統的能量密度,亦即在有限的體積內能儲存多少熱能。
  • 高溫穩定性: 材料必須能承受數百甚至上千度的高溫,並在無數次加熱、冷卻循環後,性質依然穩定,不會分解或降解。
  • 成本低廉且來源廣泛: 材料便宜、易於取得,才能在成本上與其他儲能技術競爭。
  • 安全無毒且對環境友善: 材料本身須不可燃、無毒、無腐蝕性,且在開採和棄置時對環境的衝擊小。

最經典的材料就是沙子,由於沙子普遍易取得、成本低廉,加上穩定性、耐熱度高,可加熱至600度甚至1200度,且能在無數次的加熱和冷卻循環下耗損率低,以及無毒、不可燃等特性,安全性高,是沙電池技術的常見基礎材料。

雖然名為沙電池,但材料不限於沙子,例如建築廢棄物產生的碎石或混凝土、工業副產品(爐渣、碎皂石)等都是絕佳的儲熱介質。

沙電池的運作原理!充、存、放三步驟

沙電池運作方式是將電力轉換為熱能,並儲存在一個以沙子或碎石為介質的巨大絕熱鋼製筒倉中,可想像成一個「超巨大保溫瓶」。

第一步〉儲能充電

主要在電價便宜或再生能源發電過剩時,利用這些電力透過「電阻加熱」的方式,將儲存介質如沙石加熱至攝氏500度儲存為熱能。

第二步〉保溫存放

再來,藉由保溫隔熱效果極佳的巨大鋼製筒倉,被加熱的沙石所蘊含的高溫熱能被牢牢鎖住保存,由於熱量流失率極低,這些能源可以安然存放數天、數月之久。

第三步〉取用放電

在需要供暖時(尤其在寒冷的季節),系統便會將儲存的熱氣導出,經由「熱交換器」來加熱管線中的水流。這些熱水隨後被配送至小鎮區域供暖管線網,最終送進家戶,提供穩定且環保的熱能。

而Polar Night Energy近期啟用了世界上最大規模的沙電池系統,在芬蘭南部小鎮波爾奈寧 (Pornainen) 打造一座高13公尺、寬15公尺的巨大筒倉, 總儲熱容量高達100兆瓦時 (MWh),足以滿足小鎮夏季一個月或冬季一週的供暖需求

Polar Night Energy使用的是碎皂石(crushed soapstone),取自芬蘭當地壁爐製造商 Tulikivi 的工業廢料, 相較沙子擁有更好的導熱性與儲熱能力,能夠更快速、更均勻地吸收和釋放熱能,提升充放電效率,也達到循環經濟的理念

這項計畫預計將使該鎮供暖系統的碳排放量減少近70%,並大幅降低對石油與木屑的依賴,成為邁向2035年碳中和目標的關鍵一步。

Polar Night Energy
Polar Night Energy在芬蘭打造的巨大儲能筒倉。
圖/ Polar Night Energy
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Polar Night Energy在芬蘭南部小鎮波爾奈寧打造的巨大筒倉,總儲熱容量高達100兆瓦時 (MWh)。
圖/ Polar Night Energy

沙電池成本遠勝鋰電池!5大優勢成為儲能界的潛力股

沙電池被視為新興的儲能方案,在於經濟效益高、使用壽命長、安全性高等5大優勢。

1. 經濟效益高: 使用沙石、工業廢料等地球上最常見且便宜的材料,每度電(kWh)的長期儲存成本遠低於鋰電池。

根據 Polar Night Energy 早期的沙電池原型估算,儲存成本約為每千瓦時25美元(約新台幣819元),而鋰電池的成本則高達每千瓦時115美元(約新台幣3,769元)。

2. 使用壽命長: 儲能過程僅涉及物理性的加熱與冷卻,幾乎沒有化學衰退問題。設施一旦建成,材料壽命可長達數十年,性能幾乎不減,大幅降低了長期的維護與更換成本。

3. 安全性高: 相較於主流的鋰離子電池,可能出現洩漏、燃燒等風險,沙電池本身無毒、不可燃、無腐蝕性且無爆炸風險,在運作上安全可靠。

4. 長期儲存熱能: 保溫絕熱設計能大幅降低熱量損失,可儲存長達數月,從儲存到回收的熱損失率也僅約10%至15%,具備高效能與低成本的雙重優勢。

5. 循環經濟: 材料可直接利用工業副產品或建築廢料,避免了開採鋰、鈷等稀有金屬所帶來的環境與人道爭議。

▶一起來測驗你是否了解沙電池原理!

能源儲存新浪潮,各國新創爭相發展熱儲能技術

除了 Polar Night Energy,蘇格蘭的 Sunamp、美國的 Electrified Thermal Solutions 與 Fourth Power 等多家新創公司,也正積極開發以鹽、磚塊、石墨塊等不同材料為基礎的熱儲存技術。

Polar Night Energy表示,他們的目標是將這項技術推向全球,並已在積極與國際夥伴洽談,同時也正在探索將儲存的熱能轉化回電力的可行性,為全球能源儲存開創新的可能性。

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資料來源:euro newsTechCrunchPolar Night Energy

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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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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