提供消費者一個作夢的機會
提供消費者一個作夢的機會
2007.09.01 |

專家一(石靈慧)
從消費者視野替產品增值

在奢華想像這個類別中,「想像」就說明了奢華的體驗,商品必須提供使用者一個「作夢」的機會,從消費這個產品,進而擁有很多想像空間。例如香水、化妝品都是販賣「想像」,激發消費者變美麗的慾望,才會有購買行為。

要落實奢華訴求,必須從消費者的視野來替產品增值。有了這個,可以增加產品的說服力。奢華商品讓消費者感受到三S:明智(smart)、滿意(satisfactory)和時尚(stylish)。

奢華表現在價格和品質,像是很貴的材料、很好的品質。而在行銷上,「稀有性」是很常用的操作手法。例如廠商號稱「限量」的產品,就會引發很多消費者有「非買不可」的搶購慾望。

根據我的觀察,奢華商品能夠變成經典,設計一定要簡單,才能經得起時間考驗。廠商在商品的設計、生產上也必須拿捏比例,有些產品走時尚,有些則主攻經典。

奢華精品要能夠暢銷,經典的「品牌」形象不可或缺。所以奢華商品不能只是昂貴,還要讓消費者有持續追求的慾望,延續經典。要針對有影響力的分眾社群做客製化,永遠要給消費者升級的機會。

奢華商品更要將最基本的「功能」納入考量。如果皮包不能做皮包該做的事,就失去意義了。對我來說,如果有一個手機,它的電池續航力可以維持一個禮拜,這個手機就非常奢華。品味不一定等於奢華,提供消費者沒有選擇的選擇,就是奢華的選擇。

另外,奢華比較常被忽略的是「軟體」部份,體驗也是一種追求奢華的過程,方便好用的軟體、VIP的接待服務,都會讓消費者會有備受尊寵的奢華感受。

專家二(史孟康)
需要維持品牌一致性

儘管科技不斷推陳出新,有時簡單有時奢華,但品牌仍然需要維持一致性。像蘋果的iPod不管出了幾個版本,都同樣命名為iPod,這讓消費者能夠對品牌建立認同,這是長時間的積累。 

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徠卡Leica M8 數位相機
奢華來自歷史的經典元素**

Why:
擁有一台徠卡(Leica)相機,一直是所有專業攝影愛好者的終極目標。有相機界的「勞斯萊斯」之稱的徠卡,在相機歷史上有不可取代的神聖地位。只要提到徠卡,就會聯想到其悠久的歷史、精良的做工和優秀的影像表現。
隨著數位化的蓬勃發展,相機產業蕭條。儘管同業Konica把相機業務賣給了新力(Sony)、Nikon停止生產大部份的傳統相機,徠卡仍然堅守傳統相機的優勢,保留傳統相機設計元素,以謹慎的態度向數位領域擴張,M8滿足了從傳統進入現代,在數位領域中保有傳統經典的屬性,滿足消費者對經典的想像。

How:
永遠的創新來自歷史的承襲,徠卡M8承襲徠卡M系列相機的傳統,高質感的紮實機身,堅固耐用的鎂合金全金屬材質機體,相機的頂蓋與底蓋則用整塊實心的銅鋅合金,最後再用鍍鉻處理成黑色或是銀色,經得起時間的洗鍊。
高度的產品相容性,延續了徠卡在攝影界翹楚的地位,M8可以和舊有的傳統鏡頭相容,也延續了品牌的精神。所有徠卡為人稱道的技術,包括安靜、輕巧、快速而且精密準確連動測距器,都可以在M8找到,不因為數位化後而喪失。這讓徠卡M8即使單機就要價17萬5千元,仍然是專業攝影玩家夢寐以求的逸品。

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徠卡相機的奢華除了表現在紅底白字的品牌商標,高不可攀的定價也是讓消費者感受奢華的行銷策略。訴求鎖定專業攝影愛好者,讓玩家頸上掛徠卡,不僅炫耀了自己夠專業,也暗示荷包夠深。

專家意見:胡佑宗(唐草設計創意總監)
徠卡品牌復興的第一步,是把舊歷史先整理成文件、書籍,作為和消費者重新溝通的媒介。執行過程不僅再度凝聚企業內部對品牌的了解,也實現把經典元素數位化的目標。這個工作耗時3年,期間沒有商品推出,這在台灣是無法想像的。  

Acer Ferrari 1000筆記型電腦
將F1的價值加到電腦上

Why:
法拉利賽車風馳電掣的畫面是許多男人蟄伏心中的夢想,看準了這點,宏推出Ferrari 1000,讓賽車狂熱份子多了一個方式展現愛意。

How:
在產品設計上,融合許多F1賽車的設計元素。採用與法拉利跑車上相同的碳纖維材質,輕巧堅固。鍵盤上方的黃色顯示燈仿效跑車儀表板,包括散熱孔、金屬油門踏板式的四向觸控版,都展現了賽車精神,甚至連開機都會有賽車呼嘯而過的音效,滑鼠滾輪也非常講究地用上法拉利字形車胎紋。
在細節上的講究、與奢華品牌Ferrari的結合,讓宏的Acer Ferrari 1000筆記型電腦成功塑造精品形象,抓住賽車愛好者的心。

專家意見:陳文龍(浩漢產品設計股份有限公司總經理)
時尚表現在科技產品與奢華品牌的結合,宏選擇和法拉利策略聯盟,就是很聰明的作法,把別人的價值加值到自己的身上。

**承大科技金縷衣
夕陽產業的新出路
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Why:
原本只是傳統運動器材公司因應產業技術升級,利用金屬纖維紡織技術與衣料結合,讓原本被視為夕陽產業的紡織業,重新創造了新機。

How:
金縷衣金光閃閃的色澤,是因為採用超細金屬纖維製作,不但可以持續釋放金屬離子,保護人體免受瞬間靜電的困擾與驚嚇。另外,金屬纖維還有輕薄保暖、易清洗、不沾塵等功能。對溫差較大的歐美市場,格外具有競爭力。為訴求金字塔頂端、具經濟消費實力、勇於嘗試新事物的都會人士,在風衣的設計也力求簡潔。希望強調產品的功能,讓注意健康的消費者接受。

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傳統產業另闢蹊徑,運用高價格的材質和技術,開發出功能奢華的產品。儘管金縷衣單價高貴,但它提供了注重健康的消費者(例如日漸增加的銀髮族市場)一個新選項:穿得輕薄卻保暖,並可防止靜電。

**Jabra JX10藍芽耳機
聽音樂也能當耳環
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Why:
藍芽耳機是商務人士不可或缺的配件,光是功能齊全還不夠,現在還需要好看的產品設計,才能說服消費者願意佩戴在身上,展現自己對奢華的品味。
Jabra在推出全球最精巧(10克)的藍芽耳機「Jabra JX10」廣獲好評後,訴求金字塔頂端消費者市場,大膽選用黃金與鋼等頂級金屬材質,讓藍芽耳機可以和耳環一樣閃閃發亮。

How:
產品由丹麥頂尖工業設計大師Jacob Jensen親自操刀設計,融合設計美學及藍芽科技,也加入了時尚奢華概念。外型沉穩洗鍊,很有北歐風格。除了好看,功能實用更是產品的前提,JX10重量僅14公克,音量控制、配對和通話按鈕的使用介面都十分人性化。

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JX10的奢華表現在選擇高貴材質的黃金和鋼,又由北歐設計大師操刀,讓藍芽耳機不再只是通訊工具,還能夠妝點自己。「魅惑黃金版」更採取限量行銷策略,讓消費者願意花大錢,展現與眾不同的尊貴品味。 

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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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