Google地圖台灣版強勢壓境
Google地圖台灣版強勢壓境
2007.11.01 | 科技

以搜尋引擎起家的Google,近年來靠著自行研發、購併,在網路服務上幾乎沒有做不到的事,從郵件、即時通訊、RSS閱讀器、共同論壇等,種類繁多。在地理資訊方面也著墨甚深,特別是地圖功能,自二○○五年上線以來快速引起風潮。但英文介面以及缺乏街道搜尋的使用障礙,確實讓台灣使用者望之卻步。有鑑於此,Google台灣團隊九月推出自行研發的地圖台灣版。

進入新上線的Google地圖台灣版,繁體中文介面下,可用地址查尋台灣街道,也可使用關鍵字搜尋想找的訊息,例如打上「茶餐廳」,就會在地圖上顯示搜尋到的餐廳位置。除了工具性的查詢之外,Google見長的個人化也在此展現,「我的地圖」功能可自行在地圖上註記各種資訊,並可嵌入相簿和影片,使用者可選擇是否要公開,是個結合地圖的網誌,Google台灣工程所所長簡立峰說:「現在Google已有四百萬種MyMaps應用。」

應用程式的戰役

簡立峰所帶領的地圖台灣版研發團隊,包括一個產品經理、三個工程師,加上一位實習生,五個人花六個月就完成了這項本土化使命。其中的地圖資料是由本土企業勤崴科技提供,國道影像、停車資訊是與公部門合作,企業合作資訊則是企業製作提供的,各方網友自製的小工具也相當有特色。但豐美的果肉無法獨存,支撐一切的骨架則來自Google開放的API(Application Programming Interface,應用程式設計介面)技術。國外網友運用這套容易使用的技術,已經發展出幾百個小工具,台灣版方面則有網友製作出日據時代跟現在地圖的對比工具,相當特別。

目前美國版地圖獨有的功能,包括規劃路徑、街景功能,簡立峰表示,美國有的功能,台灣都會做。至於台灣版獨有的功能,最神奇的,就屬台北市即時停車空位資訊,只要點選即時停車場資訊,就會在地圖上顯示停車場資訊及目前哪裡有空位。

此外,Google地圖台灣版所製作的商家登錄中心,開放給企業自行上網登錄公司資料,經過Google內部檢驗之後,就能出現在地圖上。此項功能對中小企業而言,可說是個免費的好服務。

簡立峰解釋說:「台灣多半是中小企業,但它們的IT能力可以做網路行銷的不到一%,政府花很多力氣推廣IT化,但效果並不好,不如架一個網頁,讓它們上去貼資料就好了,也可們將DM貼在網路上。」他接著指出,跳出Google業務的角度來說,台灣網路內容相較國外少的原因,就在於IT化的不足,占台灣商界九○%的中小企業,並沒有龐大的資源去支持IT成本,但台灣卻是個適合網路行銷的地區,所以透過簡單的上網登錄資料與訊息,可望活絡整個網路,「這不只對Google好,對大家都很好。」

在地化與國際化戰役

顯而易見的是,地圖台灣版是Google在地化的另一項成品。台灣工程團隊成立才一年多,半年前推出的igoogle台灣版個人化首頁,使用情形比預期好,緊接著的地圖台灣版也引發討論熱潮,在地化對Google而言,具有什麼樣的意義?

簡立峰表示,Google一直致力於「國際化」(international),從台灣觀點看就是在地化,Google希望各地的使用者都能有相同、美好的使用經驗,所以在地語言是最基本的。簡立峰說:「我們內部有一種說法,只要有一種語言即使只剩一千人使用,我們也要支援。」除此之外,還依當地使用者習慣設計產品,先前的igoogle設計出方便台灣人使用的類目,並可自定使用與否,就是在地化的顯著表現。

面對Google地圖的來勢洶洶,雅虎奇摩也同時更新生活+地圖,以生活+豐富的資訊為優勢,但沒有衛星影像與衛星地圖,功能較少,是個簡化但堪稱實用的地圖網站。雅虎奇摩搜尋暨社群服務事業部總監鄭雅仁表示,目前來說還沒看到網友以地圖為使用中心,所以生活+地圖定位仍是以「實用性的工具」為主。關於手機版和個人化地圖的部分,將視使用者反應之後,再考量是否增加這些功能,「目前來說,網友使用上還不是以地圖為主,若發現使用者行為模式改變,我們也會因應。」
從網站規劃來說,Google對於搜尋的理念與眾不同,包括雅虎奇摩在內的本土資訊網站,對於特定需求的搜尋(如美食),都會設定「類別」;也就是說,當你點選美食頻道時,將會出現燒烤、異國料理、火鍋等類別,這樣的暗示有助於引導網友使用,特別是當你只隨意瀏覽,沒有設定目標時,是不錯的方式。

設定目標與否的戰役

但Google卻有不同的想法,簡立峰表示,網路非常重要的是資訊平等觀念,這些類別確實有提醒功能,用起來也方便,但是類別該放哪些名目、順序又該如何,這都影響到資訊平等,而搜尋則是來自於每個個人的腦海,該用哪些字找什麼,這些資訊都平等存在。簡立峰說:「我每天都在想要怎麼樣『公平』。台灣使用者喜歡被『餵』資訊,但我們不喜歡餵給他,我們尊重他,讓他知道有,並可選擇要不要。」

除了入口網站之爭,Google地圖也令本土地圖網站提高警覺。不過,有些本土業者評估對手後,認為現階段的Google地圖「危害不大」。

功能性與習慣性的戰役

台灣熱門地圖網站UrMap你的地圖,負責經營的友邁科技總經理卓政儀說:「他們網站上有哪個功能是我們沒有的?」此波Google主打的房仲等生活資訊地圖,更是UrMap的強項,擁有十多個類似頻道,與美食雜誌、房仲業的合作已行之有年,口碑頗佳,並與求職網站合作,將職缺直接秀在地圖上,卓政儀笑著說:「方便大家找個錢多、事少、離家近的工作。」至於UrMap受歡迎的規劃路徑功能,更是Google地圖還未開通的項目,可見Google要撼動本土網站還需要一些時間。

資料品質才是關鍵

另外,網路界興起沒多久的地圖性質部落格,在地圖上標定點、貼圖文的網誌,面對嵌入相簿、影片的Google地圖,是否有分食眼球市場的顧慮?擁有五千名使用者的地圖日記執行長郭書齊表示,Google地圖以資訊為主,使用者是工具性質的使用,但地圖日記定位則是社群網站,像是在這個平台上交朋友,「透過地圖日記的文章,讓彼此更真實的存在」,一個是找資訊,一個是交朋友,即使功能有些雷同,但屬性上的不同,使得瓜分使用者的顧慮沒有那麼強烈了。

或許是因為Google這個網路巨人,或許是因為結合照片、影片的強大功能,各方人士對於台灣版地圖,有著不同的期待或焦慮,但就競爭台灣使用者眼球的觀點來說,搜尋到的資料品質如何,其實才是最後決勝的關鍵。

Web 2.0精神造就網友自治的國度,但一個純粹仰賴網友提供訊息的地圖,到底好不好用,仍是使用者心中的一個問號,Google台灣版地圖的風行與否,需要時間檢驗。

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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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