Google推出Fitbit Air！一款無螢幕手環要價99.99美元，解密背後「AI健康教練」布局|數位時代 BusinessNext

重點一：Google 5 月 7 日發表 Fitbit Air，主打無螢幕、12 公克輕量、可 24 小時配戴的「被動式」健康追蹤器，售價 99.99 美元，5 月 26 日在美國上市。

重點二：Fitbit Air 比 Fitbit Luxe 小 25%、比 Inspire 3 小 50%，配備自動運動偵測、AFib 心律警示、SpO2、HRV，據稱機器學習模型比前代準確 15%。

重點三：該產品對標美國 Whoop，背後真正的賣點是 Gemini 驅動的「Google Health Coach」，Fitbit app 也在 5 月 19 日改名 Google Health app，Google 把整個 Fitbit 品牌往 AI 健康教練方向推。

Google 在 5 月 7 日正式發表 Fitbit Air，這是 Fitbit 品牌目前最小、最輕的一款健康追蹤器，售價 99.99 美元，即日起接受預購、5 月 26 日於美國上市。

Google Health 總經理 Rishi Chandra 在發表會上指出，Fitbit Air 比 Fitbit Luxe 小 25%、比 Fitbit Inspire 3 小 50%，含錶帶僅重 12 公克，主機本體（pebble）只有 5.2 公克。

簡言之，Google 正在把健康追蹤器的「存在感」壓到最低。

沒有螢幕、沒有按鈕，跟 Whoop 在同一塊戰場

Fitbit Air 最反直覺的設計是：它沒有螢幕，也沒有按鈕。整支裝置就是一顆可拆卸的小石頭（pebble），塞進不同款式的腕帶裡，不會主動跳通知，也不需要使用者操作。所有資料要看，得另外拿手機開 Google Health app。

這個產品定位幾乎是直接對標美國新創 Whoop 同樣強調無螢幕、24 小時配戴、訂閱制變現。值得注意的是，Google 早在今年 3 月就透過美國 NBA 金州勇士隊當家球星 Stephen Curry 預告過這款「Whoop-like wearable」，這次發表正式回應。

簡單來說，Google 不是在跟 Apple Watch、Pixel Watch 競爭，而是想把另一群「不想戴智慧手錶、但想要長期健康追蹤」的使用者收進 Fitbit 生態系。

健康偵測規格：和主流追蹤器持平，但機器學習模型升級 15%

Fitbit Air 的感測能力對照表上其實沒太多新東西：24 小時心率監測、睡眠分期偵測、SpO2 血氧、心率變異性（HRV）、AFib 心律不整警示、自動運動偵測（騎車、跑步、走路、划船等）。

真正的差異藏在演算法。Google 在新聞稿中聲稱，Fitbit Air 由「比前一代更準確 15% 的機器學習模型」驅動，睡眠分數（Sleep Score）的計分方式也重新設計，「更能反映恢復狀態」。電池可撐一週，充電 5 分鐘可用一天，90 分鐘充滿。

對一般用戶來說，這個 15% 是 Google 自家數字，沒有第三方對照，但這也是這次發表的核心溝通點：Fitbit Air 賣的不是硬體規格，而是「演算法升級後的判讀品質」。

真正的賣點是 Gemini 驅動的 Google Health Coach

Fitbit Air 名字裡的 A 與 I，其實堪稱一語雙關。整個發表的核心，是 Google 同步推出的「Google Health Coach」，其為一個由 Gemini 驅動、像 ChatGPT 一樣可以對話的 AI 健康教練。

Health Coach 會根據使用者的生理數據，主動建議運動處方、調整訓練計畫、甚至能解讀醫療紀錄摘要。Google 表示，使用者可以「拍下健身房的器材或白板上的訓練菜單」，Health Coach 就能自動排進當週計畫。

Fitbit Air 出貨會附三個月 Google Health Premium 試用，等於買一支 99.99 美元的硬體，免費試用三個月的 AI 教練服務。三個月後若想留在訂閱制裡，就是 Google 真正想做的生意。

Fitbit app 改名 Google Health app，品牌整併底定

Google與產品發布同步宣布：Fitbit app 將在 5 月 19 日改名為「Google Health app」，新增 Today、Fitness、Sleep、Health 四個分頁，可整合 Health Connect、Apple Health 與 Google Health API 串接的第三方 App 資料（如 Peloton、MyFitnessPal）。

從 2021 年完成 Fitbit 收購至今，Google 過去幾年讓 Fitbit 維持獨立品牌運作；這次 app 改名，等於正式把 Fitbit 收編進 Google Health 主體，而硬體仍保留 Fitbit 名稱。

進一步來說，Google 的盤算是「Fitbit 是入口，Google Health 是平台，Health Coach 是訂閱服務」三層架構。

Google 也再次承諾，不會將 Fitbit 使用者的健康與運動資料用於 Google Ads。

上市資訊與聯名款

Fitbit Air 標準版 99.99 美元、Stephen Curry 聯名特別版 129.99 美元，配件腕帶起價 34.99 美元。

三款腕帶分別是 Performance Loop（標配，回收材質、可微調）、Active（防水矽膠）與 Elevated Modern（金屬風格手環）。Special Edition 採乾草棕加比賽日橘配色，腕帶內側有特殊紋路設計，據稱可在高強度運動中增加透氣。

下一個觀察點是 5 月 19 日 Google Health app 正式上線後，Health Coach 在實際使用情境下的表現。

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資料來源：Google Blog、Google Health App 發表、Engadget

本文初稿為 AI 編撰，整理．編輯／李先泰

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。

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。

「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

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