不只找路   吃喝玩樂全包辦
不只找路 吃喝玩樂全包辦
2007.09.01 | 科技

GPS圖資怎麼來的? 

Step1:
交通部運輸研究等政府部門整理道路資料 
Step2:
製成底圖∕如業者大輿出版社、勤威等 
Step3:
吃喝玩樂加工∕如曉騰、傳星、研勤、康訊、路易通、通騰等業者 
Step4:
將圖資提供給手機、PND硬體廠商 

地圖之於導航,就好比地基對摩天大樓的重要性,GPS風在台興起,傳統圖資業者有如蠟燭兩頭燒,須一邊強化地基,將基本圖資的漏洞補齊外,還得加速向上蓋高樓,一層層將生活資訊加上去。
「GPS該做的硬體都做了,接下來的重點是圖資及內容服務,也是GPS能否打進大眾市場的一大關鍵,」IDC產業分析師楊惠安指出,GPS服務能夠普及到多大程度,圖資的豐富、正確、詳細度,扮演重要角色。

GPS圖資的建置工程浩大,大輿、勤威等業者,就像打地基的營造商,負責將台灣大至省道、國道,小至巷弄等基本圖資建立完全,加上便利商店、加油站等簡易興趣點︵Point of Interest,POI︶,再接棒給地圖服務開發商,如曉騰、研勤(Papago),加上更新的生活資訊,如餐廳、旅遊景點等,最後才提供給GPS硬體廠商。

**平台紛整合
3G結合網路互動性大增
**
這場幫台灣圖資修容美妝大作戰,除了傳統圖資業者,GPS平台整合商也快速興起。

「內建圖資有局限性,完全看你內建了多少東西,網路上則有無限可能」,傳星科技總經理江夏偉鵬表示,下一波GPS比的不再是內建圖資多寡,網路加入賦予更大空間。

日前中華電信A-GPS手機記者會上,出現成立僅兩年的傳星科技新面孔,卻是促成台灣首宗營運商A-GPS服務的關鍵。

兩年前台灣發放3G頻譜執照,江夏偉鵬基於長年在日本工作的直覺,看到台灣利用更大頻寬發展適地性服務(LBS)的潛力,回台成立傳星科技,並將日本最大GPS平台Navitime獨家引進台灣。

地球儀上的經緯度看似無聊,卻是全方位導航服務的基本元素,「只要有經緯度,就可以提供各種導航服務,與周遭的真實世界連結,」他表示,GPS應用才剛開始。

不同於傳統圖資公司將圖資電子化後,內建到手機或可攜式導航裝置,傳星科技仿效日本業者作法,把地圖放在伺服器上,用網路規劃行程。

江夏偉鵬解釋,伺服器上才能隨時更新地圖,連結新資訊,3G的頻寬夠大,讓GPS手機隨時與網路對話,才能有最新的互動。

背後有二十幾個內容合作廠商,傳星科技為中華電信「行動導遊」的背後平台商,江夏偉鵬表示,正與諾基亞(Nokia)等大廠測試,年底前可望還有十支A-GPS手機出爐,證明圖資與網路的配對可行。

資訊需求大
圖資業者須加值生活訊息

不過台灣地狹人稠,不像歐洲對鄰國的地理環境陌生,容易產生購買地圖的需求,國內多數可攜式導航裝置(PND)圖資都採隨機附贈的內建方式,泰半基本圖資又都來自大輿出版社。
大輿由出版全台各地的地圖紙本起家,約十年前引進日本圖資業者Zenrin的技術,初期曾撒下大網,廣派一百五十人到全台各地,一步一腳印建立街道資料,客戶包括宇達、台灣航電、通騰、華碩等,都使用大輿的圖資打地基。

不過光有底圖已無法滿足GPS硬體廠商,「導航軟體最令人詬病之處,就是只帶你到目的地,但很多活動都是到了才發生,例如到了新竹後,卻不知道約客戶去哪裡吃飯,」GPS服務開發業者曉騰國際協理譚建祥表示。

無論是底圖業者或地圖服務開發商,傳統靠勞力的底圖蓋樓法已不管用,開發獨特的POI,成了圖資產業的新挑戰。

圖資開發商絞盡腦汁,例如曉騰與旅遊出版社墨刻及旅行社合作,打算和全台縣市旅遊局合作,以秋季泡湯、初春賞花等主題客製化POI。

「網路上的圖資已發展一陣子,但搬到手機上的開發應用,才正要起飛,」譚建祥表示,例如透過電腦,台灣消費者能熟練地找到電子地圖,透過網路入口網站如雅虎生活家服務,能快速挑選網友評鑑的餐廳,但習以為常的PC網路活動搬到小小的手機上,一切都得重新開始。

打開GPS裝置螢幕,便利商店仍是最普遍的POI,少有令人眼睛一亮的商家資料。圖資業者資源雖有限,但要如何在GPS裝置上打造媲美PC上的圖資使用經驗,卻是必須克服的挑戰,善用GPS手機的3G寬頻優勢,藉由Web 2.0的分享精神,可望替圖資業者帶來新希望。 
**
**
**軟硬體未盡完善
GPS仍有進步空間  **

怎麼這麼快就沒電?」「怎麼連我家旁邊的巷子都找不到,找到的餐廳居然關門了」、「咦,語音導航的方向居然相反」、「定位真慢,定到位我人都到了……」,用過GPS產品的消費者,對這些抱怨一定不陌生,自己在做GPS的業界人士都坦承,各種GPS應用的進步空間還很大。

就像3G一樣,GPS也是一種技術,從技術到人性化服務需要時間,常見的問題包括GPS手機續航力不足,影響手機更重要的通話功能,遮蔽物林立的都會區難以定位,輔助定位的網路出現忙碌等。

台灣公部門未盡力維護各縣市圖資及交通資訊,精美的機器裡頭,圖資漏洞層出不窮,都是消費者使用GPS產品該有的心理準備,尤其是GPS手機,少了可攜式導航裝置的大螢幕及觸控式螢幕,入門者得願意花時間把玩才能熟悉各項功能。

除《數位時代》編輯部實測,為蒐集更多使用經驗,我們也與Mobile01網站合作,進行一周的GPS討論,發現其實網友對GPS裝置的要求很基本,例如圖資準確、GPS手機兼顧電力與效能,廠商應優先解決。
台灣PND市場普及率不到5%。根據Mobile01網友回應,規格好、怕迷路、導航精準及好奇心,為尚未使用GPS裝置的人想試試看的主因,其他還包括提供有用吃喝玩樂資訊、價格合理、外型等。

手機發展逾10年,從功能陽春邁向複雜多元化,近年在iPhone的刺激下,再度回歸人性化、簡單使用的需求。GPS應用也是如此,業者除了期盼對3C產 品躍躍欲試的台灣消費者能多點耐心,若有心把GPS餅做大,業者得加把勁加強圖資、裝置人性化介面,真正做到裝機10分鐘上路、拿GPS手機當隨身導遊, 才能進一步落實GPS的美好境界(撰文=何旭如)。
**

廠商看過來!GPS需改進之處  **

想讓GPS更好用?《數位時代》與GPS主要論壇Mobile01合作,請網友自由提出GPS裝置需改善之處。以下為網友討論及編輯台測試的綜合結果,讓廠商聽聽第一線的使用者心聲。其他討論請見http://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=130&t=382216&last=3393815 

**PND  **

  1. 圖資準確性仍不夠,更新速度太慢
  2. 沒有機踏車規劃,也沒有耳機孔,騎車環島無法使用太可惜
  3. 建議加上高度改變參數,可避免車子已到平面道路,機器仍誤以為還在重疊的交流道上
  4. 周邊吃喝玩樂資料不夠
  5. 加強路徑規劃的邏輯演算能力
  6. 軟體寫死無法任意擴充或自行加裝其他軟體
  7. 操作介面再直覺一點
  8. 電力不持久,至少要8小時才能撐1天
  9. 觸控筆的使用嫌麻煩
  10. 純導航的功能太陽春 

**GPS手機  **

  1. 電力不持久,使用GPS會很快沒電
  2. 定位時間過長、手機效能不夠穩定、流暢度不夠
  3. 輔助定位不穩定,如網路會忙線
  4. 行人導航無法連結公車轉乘,規劃結果居然有徒步2小時的情形
  5. 語音導航聲音太小,規劃結果非最近路徑
  6. 來電會干擾,接完電話無法直接回到導航畫面
  7. 螢幕不利戶外瀏覽,建議提供遮光等周邊選購
  8. 手機螢幕太小,導航看不清楚
  9. GPS訊號收訊差
  10. 語音導航誤差大,左轉變右轉 

**GPS相關名詞快捷索引  **

GPS:Global Positioning System,全球衛星定位系統
PND:Portable Navigation Device,可攜式導航裝置。可放在車上或旅遊時攜帶
POI:Point of Interest,吃喝玩樂等興趣點
LBS:Location Based Service,適地性服務。針對所在位置來提供相關服務,如告知附近餐廳、超商優惠等資訊
A-GPS:Assisted Global Positioning System,全球衛星定位輔助系統。利用網路或手機基地台,輔助衛星以外的定位技術 

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓