歐洲第一家台灣離岸風電工程商!東方風能插旗挪威,憑「海上永續學」成新一代討海人標竿
歐洲第一家台灣離岸風電工程商!東方風能插旗挪威,憑「海上永續學」成新一代討海人標竿

能源轉型是台灣邁向淨零碳排的關鍵路徑,其中,離岸風電(離岸,指水深 20 公尺以上的深度)更被視為推動能源自主的重要基石。然而,建置離岸風電不僅涉及技術瓶頸、供應鏈調度,更是一門充滿挑戰的海事工程學問。從克服台灣海峽的嚴峻海象,到平衡環境生態與在地社區關係,每一個環節都牽動著產業的永續發展。而「向海討電」的離岸風電工程業者更被視為「新一代討海人」。

東方風能是一家專業的海事工程公司,旗下擁有 18 艘各式工程船隊,可視為「海上的營造業」。核心業務專注於海上基礎設施的建造與維護,範圍涵蓋:離岸風機建造、海纜工程(電力電纜及通訊光纜的佈放與維修),以及油氣田工程等,並經營船舶租賃服務。

以下 Q 為數位時代總編輯王志仁提問,A 為東方風能執行長陳柏霖的回答,將分享東方風能如何透過技術創新、數位應用和獨特的國際化策略,從台灣海峽航向全球風電的第一現場。

Q1:身處台灣,在設計船舶與施工策略上,是否具獨到之處?

A:我們在台灣做海事工程和專案管理,面臨兩個主要挑戰為:

一、台灣海峽特殊的嚴峻海象:

包含颱風、東北季風,以及強勁的海峽流。目前大部分的離岸工程都在台灣西邊建置,施工上必須克服這些天然環境挑戰。許多初來台灣的外商常因沒有意識到這些獨特而複雜的氣候條件而「吃虧」。因此,在船舶選擇上,我們一律選用定位能力強的船隻,以確保在強流中能準確定位,這是我們在設計上克服環境挑戰的第一步。

二、缺乏區域經濟效應:

因台灣是亞洲率先執行離岸風電建置的國家。船舶是非常特殊的資產,在這種情況下,東方風能一開始就佈局讓船舶具備多功能性。舉例來說,我們正在建造的新型船舶,主功能是維護風機,但同時也設計讓它具備維修海纜的能力。

因為台灣常發生海纜斷裂情況,且亞洲區特殊船舶稀缺,導致維修時間冗長,可能要等三到六個月才能修復。透過多功能的設計,我們能更全面地滿足區域特殊需求。這就是我們針對現有環境所做的差異化佈局。

Q2:面對新能源浪潮,如何導入數位科技,提升工程及維運上的效率與安全?

A:面對 AI 浪潮,東方風能作為相對年輕的公司,很早就開始佈局科技應用。2022 年,就於船舶上引進名為 REGAR 的系統。這套系統在船舶各處裝設了許多具不同功用的 sensor(感測器)以全方位追蹤各種數據,包括:船舶的速度、航線、上下與左右的擺盪幅度,甚至是引擎的油耗、輸出與溫度等,即時性數據的收集對專案安排非常有幫助。

更重要的是,這些數據不僅船上能看到,陸地上的同仁也能同步追蹤,能更精確地了解在何種環境條件下施工效率會降低,協助我們與客戶討論如何優化工程並降低成本。

此外,在全新建造的四艘船舶上,我們也開始做介面整合。傳統船舶需要整合非常多的獨立系統,像是導航系統、定位系統等。我們的做法類似將舊版車子的許多按鍵,整合到一塊螢幕上。讓未來的船舶操作人員可以透過幾個螢幕,自由調配所需看到的關鍵資訊,並透過控制面板控制整艘船舶,大幅提升操作效率。相信未來在海上也有機會發展成類似「船聯網」的概念,讓資訊流通更為同步、高效。

Q3:追求營運效率的同時,如何兼顧社會關注的海洋生態保護議題?

A:在施工面上,政府和施工廠商都做了非常多努力,確保在建置基礎建設的前提下,也能保護周遭生態。海事工程上比較常見的是「鯨豚觀測」與「噪音檢測」。因為在海上建置風機需要打樁深入海床,其產生的噪音會影響周邊魚類,尤其是靠聲音定位的鯨豚。

因此,我們採取以下三個積極作為:

1 . 目視觀測: 我們會在打樁地區外圍部署船隻,並在船上安排持有合格鯨豚觀測執照的觀測團體。一旦辨識到海豚進入工作區域,就會立即停工。

2. 噪音監測: 我們會部署另一艘專門的噪音監測船舶,在海裡佈置許多收音浮標,確保打樁的分配沒有超過規範的數值。

3. 氣泡帷幕: 這是一種最直接的降噪技術。做法為:在打樁周圍佈置一圈軟管,用空壓機往裡面打空氣,在海平面上產生大量氣泡作為第一階段的噪音阻隔。

這三項工作都是東方風能在第一線積極參與的,協助客戶確保施工過程不會對生態造成影響,達成工程與環境的平衡。

Q4:如何平衡工程開發與在地生計,與社區民眾建立共生互助關係?

A:在過往的經驗中,我們得到的道理是:尊重非常重要。作為在地廠商,我們認知到施工一定會對當地造成影響。因此,每當我們去到一個在地社區,最重要的是去理解他們的需求,並非常透明地向他們進行說明及溝通。

與早期部分歐商不同,我們不抱持「我有權利,你不能阻止我」的溝通態度,而是會向在地民眾清楚說明預計的工程規劃,及可能帶來的影響。儘管對於民眾提出的所有需求(如回饋金)不一定能達成,但需要雙方有默契地腦力激盪,想出對在地有益的方法。

以離岸風電重鎮彰化為例,我們啟動了一個長期計畫:協助在地漁民轉型。不只是給予回饋金,而是支付他們取得船員執照、海上船員相關訓練課程的所有費用。同時,我們與客戶開發商溝通,希望有一整套配套措施,優先聘用這些轉型成功的人。因為風機需要在海上插 20 年,需要長期維運。讓住在當地的漁民朋友,在未來仍可以繼續從事海洋相關工作,同時協助風場的維運,這是最好的「三贏狀態」。該計畫已啟動並進行到第三年,很多漁民朋友已取得船員執照,從漁民轉變為專業船員,加入了我們公司。

延伸閱讀:沃旭、上緯、台達都是成員!SEMI成立風能產業委員會,拚本土供應鏈產業化

Q5:以亞洲區而言,台灣在離岸風電起步較晚,如何招募與養成人才,並邁向國際化?

A:東方風能在這方面做得蠻順利的,因為從成立一開始就有明確的目標:公司未來要走向國際化。在這樣的目標下,起初即找了非常多外籍團隊來協助。雖然台灣是亞洲第一個開始發展離岸風電的國家,但以全球(如歐洲)來看起步卻算晚。因此,台灣一開始幾乎沒有離岸風電相關的技術人才,促使我們仰賴非常多外籍團隊來台建立團隊,並進行技術轉移。

當中最大的關鍵是文化與個人目標的融合。東方風能讓外籍團隊理解:他們現在雖然在台灣,但未來我們將走向國際。他們現在建立起來的團隊是屬於他們的,未來公司走向國際市場時,這些團隊會跟著他們一起去。當一間公司走到國際化時,來自哪裡已經不重要,重點是共同的目標與語言。所以,我們公司從一開始就用英文化模式運作,這讓我們的團隊走到世界各地都能順暢。

目前東方風能員工約 370 位左右,其中外籍員工(包含船員)約 140 位,涵蓋來自英國、波蘭、菲律賓、印度等 17 個國家,是一個名符其實的「小型聯合國團隊」。而這些外籍員工也都扮演著比較資深的角色,帶領整個團隊進步。

Q6:除了台灣,東方風能在國際市場與亞太區的佈局計畫為何?

A:今年底我們會在挪威設立分公司,希望以此做為第一步,擴展到整個歐洲市場。同時,它也象徵一個重要的里程碑,東方風能將是台灣第一家把海事工程做到歐洲的公司。

在亞太區,因我們比較早建置離岸風電,所以相對累積了較多的技術能量和知識。例如,韓國最近表明要全力發展離岸風電,在與韓國廠商對談時,會發現他們真的很像六年前的台灣,什麼問題都要問。這對於台灣廠商是一個很好的機會,有機會把觸角觸及到未來可能發展離岸工程的亞洲國家,包含日本、韓國、菲律賓、澳洲等。

但機會伴隨挑戰,這些國家都具有非常特殊的在地文化。我們在國際化時,溝通原則是尊重在地主導權。例如在韓國,我會主動向合作夥伴說:「這是你們的項目,我是台灣廠商。常態性的方式是你佔 51%,我佔 49%。」秉持著外國廠商不應該具備主導權的原則,甚至當對方提出要占 70%比例時,我也會接受。這種尊重與彈性,是東方風能在特殊文化國家推動國際化的方式。我們的企圖心是:雖然名為東方風能,但最終要做到全球風能。

延伸閱讀|EP 259. 新一代討海人:離岸風電工程如何從台灣做到歐洲?下一步瞄準全球? ft.東方風能執行長陳柏霖

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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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