幫你避開塞車、規劃不淋雨路線
幫你避開塞車、規劃不淋雨路線
2007.09.01 | 科技

GPS(Global Positioning System)最早用於軍事用途,因此帶著神秘色彩,不僅多數消費者不清楚怎麼用,誤以為接收訊號需要連接費、月租費而不願嘗試,即便在3C高手林立的光華商圈,「老闆,GPS月租費要多少錢?」仍是不少消費者開口的第一句話。

「其實GPS很容易使用,接收訊號定位導航也不用錢,」以銷售PDA起家的蔡家國際創辦人蔡若芸說。 去年起,不僅愈來愈多光華商場的商家開始賣PND(Portable Navigation Device,可攜式導航裝置)、GPS手機,燦坤、家樂福等3C通路、大型賣場也開始鋪貨。

「今年走進店裡的客人,每十位中幾乎就有七、八位要有GPS的功能,」蔡若芸表示。GPS熱在台點燃,今年買氣比去年更旺,預算有限的中低消費族也首度湧現。

約兩年前,GPS商業應用在台萌芽,隨全球GPS一哥通騰(TomTom)正式進軍台灣,全球手機龍頭諾基亞(Nokia)推出GPS手機,中華電信與東芝(Toshiba)合作,打開行人導航新服務,台灣GPS市場也出現新火花,從單純導航邁向互動服務。

功能多元化 大甲媽祖遶境定位也靠它

透過環繞地球的二十四顆衛星,GPS接收器可精準定位,但除了協助駕駛人從A點以最快路徑導航至B點外,還能做什麼?

「GPS應用將從單純導航邁向互動服務,」資策會分析師何心宇表示,從五○年代末第一顆人造衛星升空,七年前美國開放衛星給民間使用,GPS民生用途已成主流。以日本為例,計程車司機喜歡用GPS,不是為了找路,結合即時路況的導航系統可顯示前方有車禍,紅色路段代表車流量高,為避開塞車的好幫手。

GPS手機也深受日本行人喜愛,可得知周遭的餐廳、商家等資訊,在NTT DoCoMo及KDDI等營運商努力下,甚至開發出雨天遮雨路線規劃、徒步導航等實用功能。

國外更進一步將GPS用於汽車保險,利用車上的GPS裝置記錄駕駛的行車速度等習慣,讓優良駕駛能要求更低的保費;人身安全則在日本被普及應用,父母可透過GPS功能,隨時知道心肝寶貝的行蹤。

GPS的互動服務包羅萬象,從提供興趣點(Point of Interest, POI),如吃喝玩樂等資訊,國內的遠碩科技還利用GPS管理車隊,今年大甲媽祖遶境進香,也透過GPS定位,讓信徒隨時掌握媽祖的行蹤。

市場商機大 台灣GPS滲透率僅四%

「PND不是民生必需品,卻有幾個刺激成長的有利因素,」蔡若芸表示,電視購物頻道的介紹,可望加速市場對GPS認知,加上導航裝置競爭激烈下,中低價產品普及,開始吸引預算有限的小家庭。甚至有業者針對尚未開發的女性市場,開始推出以凱蒂貓為造型的導航機。

日本有個廣告,一家人出外旅遊,先生開車,太太坐在一旁拿著地圖猛看,緊張得連風景也沒看著。廣告的結論是,難道太太不值得你買一台GPS導航裝置?隨愈來愈多手機支援GPS,甚至專供GPS相關服務,整塊GPS大餅將愈滾愈大。

「台灣的GPS還有很大空間,以日、韓經驗來看,台灣有倍增、甚至三倍的成長空間,」宇達電通(Mio)總經理王聖表示,去年台灣市場約銷售十五萬台GPS裝置,今年可望挑戰二十萬台,「光PND,台灣應有年銷五十萬台實力。」

從行家到第一次使用者,都是GPS業者瞄準的客層。通路商分析,已購買族群可略分高預算及中低預算:前者屬於行家,比產品規格;後者隨周休二日旅遊盛行,例如爸爸周末開車帶家人出遊,五、六千元的PND接受度很高。

此外,PND業者積極與車商合作,例如台灣國際航電(Garmin)和福特汽車、通騰與BMW、台灣松下(Panasonic)和中華匯豐(Mitsubishi)等合作,都直接刺激可攜式導航裝置的銷售。

不過,台灣的GPS裝置滲透率僅四%,全台約六百七十萬輛汽車中,僅不到三十萬輛使用PND、PDA或智慧型手機等GPS導航裝置。通騰亞太區業務副總經理黃昭穎表示,若把台灣跟地理、人口等環境相仿的荷蘭比較,荷蘭約有六百六十萬輛汽車,導航裝置的普及率已超過一五%,「根據國外經驗,台灣的普及率只要超過五%,就會快速成長。」

根據資策會統計,今年起全球市場規模也將快速起飛,包含PND及PDA的導航裝置,今年全球銷量可望達兩千五百萬台,較去年成長五○%,強勁成長力道將持續至明年。


全球搶大餅 台灣是國際大廠練兵之地

向歐洲平均一五%的GPS普及率看齊,台灣一場從四%起跳的GPS成長競賽鳴槍起跑,不僅內需市場大有可為,更是國際GPS大廠無法缺席的重點戰場。

「台灣是代工重鎮,市場對3C產品的接受度也很高,對國際大廠而言,絕對是很好的練兵之地,」IDC產業分析師楊惠安表示,台灣市場有奇特之處,內需市場雖小,但放眼許多3C產品,不僅國內品牌林立,就算市場已經飽和,還是吸引國際新品牌跳進來,如通騰就是一例。

GPS大廠登台,不僅瞄準台灣市場,短期目標亦可瞄準北京奧運的圖資商機;中長期而言,以台灣為跳板,更是進軍大中華的練兵機會。

科技產業權威市調機構Canalys報告指出,過去兩年,導航功能成為歐洲手持裝置的殺手級應用,相關的軟硬體廠商因此享受快速成長的碩果,接下來導航需求將席捲北美及亞洲地區。尤其諾基亞購併gate5,推出功能多合一的智慧型手機N95,不只PND等大廠受惠,GPS已替手機廠、電信營運商、軟體平台整合商等開啟一道大門。

可攜式導航裝置PND及支援GPS的手機(含PDA及智慧型手機),成為GPS服務的兩大主流裝置,後者強調通話、照相、導航等多合一特質,但有螢幕小、操作介面較複雜等缺點,PND剛好可滿足大螢幕、簡易操作的導航需求。業者表示,不論是PND或GPS手機,隨GPS大浪起,都將被推向高峰,抓穩不同客層各自發光。

由GPS技術延伸應用,帶來各種新商機,其中有導航裝置商機,有營運商的新興服務,有適地性服務(Location Based Service, LBS),未來觸角還將伸入零售市場外的新世界,發展物流追蹤、企業溝通等商務用途,各方業者磨刀霍霍開始迎戰,接下來就等消費者親自體驗GPS新世界,從天上飛的到水裡游的各種活動,都有GPS可扮演的空間。

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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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