在遙遠的過去，具有更高照片解析度和像素的數位單眼相機，一向是專業攝影的代名詞，如何有效保存照片和影片，也是使用者的煩惱。
但是在今日，不僅數位單眼相機，隨著技術的演進，智慧型手機在拍照功能足以取代絕大多數的消費型數位相機，甚至越來越多的中高階智慧型手機，早已能夠達到足以媲美數位單眼相機的攝影效果，所需儲存容量亦水漲船高，但手機內建的儲存容量卻似乎跟不上其成長幅度，讓昔日限定於專業攝影師和業餘攝影者的需求，也變成一般手機攝影愛好者的煩惱，如何有效的整理這些照片更是一大難題，而 QNAP 的 AI NAS「TS-AI642」將可透過人工智慧技術，讓此難題迎刃而解。
▲QNAP 為其 NAS 發布照片管理應用程式已有一段時間了。（Source：QNAP）
軟硬兼備才是「人工智慧 NAS」的價值
不可否認的，人工智慧正在迅速發展並變得越來越流行，例如 ChatGPT、Bing Chat、Midjourney 和 Stable Diffusion，都是近期世人耳孰能詳的知名應用，但退一萬步來說，像 Google、微軟 Azure、Meta 臉書等雲端服務和社群網路，早已引進人工智慧技術多年，不再有人認為人工智慧將不會徹底改變我們的生活方式。
那麼，用來儲存各種資料和檔案的 NAS，乍看之下跟人工智慧毫無關聯，但事實上，利用人工智慧以改進資料管理的風潮也吹向了 NAS，而在 NAS 市場擁有領導地位的 QNAP 當然也不例外。QNAP 現行有多種型號的 NAS，其採用的系統單晶片（SoC, System-on-Chip）具有用來進行加速人工智慧推論（Inference）作業的輔助處理器，一般稱之為「 NPU（神經處理單元） 」。
尤其是 8 月推出的 TS-AI642，是該公司首款在型號中包含「AI」的 NAS ，彰顯其具備強大的 AI 功能。在 AI 處理性能方面，該機 SoC 中整合的 NPU 據稱峰值性能為 6 TOPS。TOPS 是 “Terra Operations Per Second”，或表示每秒可以處理多少萬億次推理的單位。6 TOPS 意味著每秒可以處理 6 兆次推理。與智慧型手機/平板電腦的 SoC 相比，可以認為它的性能是蘋果「A12 Bionic」中安裝的 NPU 的約 1.2 倍。
▲這張投影片解釋 QNAP 如何在 TS-AI642 中安裝帶有 NPU 的 SoC，其目的是提高 NAS 端儲存監控和視訊識別的速度和複雜度。（Source：QNAP）
不過，對於有在關心科技脈動的讀者來說，可能內心會這樣疑惑：這些年來，人工智慧的議題如此熱門，一般的處理器也或多或少內建了類似的技術，那為何結合人工智慧技術的 QNAP NAS 會如此的值得重視？說穿了，看起來很強大的硬體規格擺在那邊，但有沒有使用者體驗良好的應用軟體，讓一般人也可以輕易上手，那又是另一回事，而這也剛好是 QNAP 這種專業 NAS 廠商的獨到之處。
行文至此，或許有些人尚未理解讓 NAS 結合人工智慧的概念，那麼我們就來看看 QNAP 的「AI NAS」，透過儲存並重新組織照片的分類，作為 NAS 改變智慧型手機照片備份及管理，所能帶來的改變。
智慧型手機使用者的拍照行為跟數位單眼的差異性
誠然，時下高階智慧型手機的的像素和品質越來越高，高階智慧型手機和可更換鏡頭數位相機使用像素超過 4,000 萬的相機感測器，部分智慧型手機更配備了 2 億像素的超高像素感應器，但相對於數位單眼，無論在技術和應用上還是有眾多的不同點，讓智慧型手機使用者更需要 QNAP 的「AI NAS」。
- 智慧型手機和數位相機的「高像素解析度」目的略有不同。對於智慧型手機來說，它更多的是「提高數位變焦的圖像品質」和「提高受光性能 (亮度)」的手段，而對於數位單眼相機來說，它具有很強的「創造更精細的細節」。
- 這也反映出兩者應用方式上的差異，智慧型手機的用戶在拍照時比較沒有強烈的目的性和主題，多得是即興隨手隨拍，所以當手機的照片瀏覽器塞滿了一大堆雜亂無章的縮圖，就變得難以整理。
- 內建行動網路的智慧型手機在攝影上對數位單眼（尤其是比較老舊的產品）卻有個相對優勢：所有照片都能精確標定拍攝的位置，這反而更便於搭配 NAS、直接將手機內的照片，透過無線網路傳送給 NAS 做自動位置分類。對於老舊數位單眼所拍攝的照片，或著具有座標資訊，卻先傳送到雲端相簿，再集體下載而失去相關資料的照片，就反而享受不到這些好處。
我們回過頭來，重新檢視使用智慧型手機拍照時，要備份與整理相片可能遭遇的困難。為了滿足各種使用者的需求，QNAP NAS 可讓您在可透過網頁瀏覽器存取的管理畫面上輕鬆新增來自 AppCenter 的應用程式。當然，AppCenter 有幾個有用的應用程式可以利用 TS-AI642 的 NPU，包括照片組織應用程式。我們結合實際使用來介紹一下。
▲QNAP NAS 可從 App Center 新增各種應用程式。（Source：QNAP）
問題 1：我擔心由於操作錯誤或故障而遺失照片。
有很多照片只能在當下的瞬間拍下那霎那間的永恆，像是孩子的成長、事件、珍貴的瞬間。這就是為什麼人們對高品質拍攝有著強烈的渴望。
然而，智慧型手機和數位相機始終面臨損壞、浸入水中、遺失或被盜的風險。特別是在世界某些地區，一些劫匪的目標是高階智慧型手機和數位相機。如果所有的「記憶」都隨著儲存媒體一起遺失，那就不值得了。
【解決方案】
建議經常備份不想遺失的檔案。即使智慧型手機不小心遭到損壞，仍然可以保留記憶。QNAP 的 Qfile Pro 是非常好用的手機 app，當一回家時，就可立刻透過 WiFi 傳輸照片和檔案到 NAS。亦可設定手機充電時才能傳輸，或著即便在外頭使用行動網路也可隨時備份，因此即使智慧型手機在拍照後立即損壞或遺失，資料也不會遺失。自動上傳時間和目標檔案可以詳細設置，因此很容易，兼顧「想一直上傳任何東西，因為有無限的數據使用量」或「只想在充電時上傳，因為擔心電池壽命」。
▲Qfile Pro 大幅優化使用者介面設計，使用者可輕鬆地將行動裝置的影音檔案備份到 NAS，同時快速瀏覽、存取、串流及分享 NAS 檔案。（Source：QNAP）
備份資料的方法有很多種，但如果主要想儲存私人照片，NAS 還是首選。NAS 的優點在於，它不僅可以將資料保存在觸手可及的地方，還可以輕鬆地在家中或與家人和朋友分享，使用智慧型手機和 Qfile Pro 從任何地方存取 NAS 上的檔案，還可以當場共享文件，以便在旅行時輕鬆與親友分享日常照片。
問題 2：分享/取出照片很困難
很多人在想要「將孫子的照片發送給父母」或「與熟人分享旅行中的照片」時，都會使用 LINE 或其他 SNS。但是，將照片上傳到這些服務時，它們會自動調整解析度並減小檔案大小。通常，這不會成為問題，但如果您想交換更高品質的照片，則需要考慮其他方法。尤其當一次共享多張照片時，組織文件和設定共享範圍可能會很麻煩，尤其當想要分享的人彼此不認識，則必須單獨分享/發送的時候。
【解決方案】
如果使用 NAS 來儲存照片，則可以使用共享功能輕鬆地與多人分享它們。無需一一選擇檔案/資料夾，因此下載者不會浪費通訊費用。在這裡就不能不介紹 QNAP 的相簿程式「QuMagie」，是一款利用AI來整理和管理 NAS 上照片/影片的相簿應用程式，可以輕鬆地與他人分享照片。QuMagie 也有行動 App 版本，因此可與沒有個人電腦的人分享照片和相簿。
▲QuMagie 可透過網頁瀏覽器從與 NAS 連接到同一網路的 PC 或智慧型手機進行存取。（Source：QNAP）
QuMagie可以單獨共享每張照片，但如果想共享多張照片，透過建立相簿來管理它們會更容易。建立相簿後，可以設定共享設定以一次性共享相簿中的所有照片。它還支援密碼保護和有效期限設定。
問題 3：整理大量照片很困難。
通常，智慧型手機和數位相機使用日期或序號來命名照片檔案。因此，要判斷一張照片的內容，至少要看它的縮圖。如果僅依靠檔案名稱和儲存日期並按拍攝月份組織它們，則可以輕鬆地手動對它們進行分類。然而，手動將照片按主題內容分開是很困難的，例如「朋友的照片」、「同事的照片」、「寵物的照片」或著「某次同事、朋友和家人的聚餐照片（裡面一堆不同的人臉）」。
更具體地說，人們自然地按「事件」組織照片的分類，但同時，人們也希望能夠在列表中看到它們作為「同事的照片」或「朋友的照片」等具體對象。雖然將同一張照片複製到多個資料夾中並非不可能，然而，將同一個文件放在多個資料夾中，從某種意義上來說是浪費空間。特別是，由於每張照片的檔案大小都很大，變相浪費購置儲存容量的金錢。
【解決方案】
使用現代 NAS，可以安裝「相簿應用程式」作為附加軟體。這使得組織和管理照片變得更加容易。透過建立相簿，無論實際資料夾結構如何，都可以拾取照片，從而減少空間浪費。尤其是搭載AI功能的照片整理應用，只需備份照片，即可自動識別拍攝對象並分配資料夾和相簿。當然，也可以對安裝應用程式之前備份的照片進行主題識別，並根據該識別來組織資料夾和相簿。QNAP 為其 NAS 推出照片整理應用程式已有一段時間了，並且還支援基於AI的照片整理功能。尤其是這裡介紹的最新型號 TS-AI642，配備了專門從事 AI 處理的 NPU，因此其處理速度極快。
QuMagie 只需將照片/影片檔案放入 NAS 上的資料夾中，QuMagie 就會自動標記它們。無需按拍攝日期、主題或事件分隔資料夾。主螢幕變成一個「畫廊」，媒體檔案按時間順序排列。時間軸顯示在右側邊緣，因此您可以輕鬆追蹤孩子的成長或按日期搜尋事件。
▲搜尋頁面使用 AI 引擎自動分類和顯示照片和影片。（Source：QNAP）
「智慧相簿」是創造相簿時的一個便捷功能。當創建一個要隨時添加而不是按事件添加的相簿時，例如「孩子的成長記錄」，一張一張添加照片很麻煩。如使用智慧相冊，可以透過指定照片中的標籤和人物等條件而不是照片本身來建立照片，因此如果建立指定「我的孩子」的智慧相冊，可以將照片上傳到 TS-AI642，只需新增即可隨時將照片新增至相簿。
首先，TS-AI642 的 NPU 實力在「搜尋頁面」中得到了展示。在搜尋頁面上，照片會以「人物」和「物件」分類顯示。其中，辨識人的「臉部辨識」具有很高的實用價值。臉部辨識會建立每個偵測到的人的清單。因此，即使照片中有多個人，也可以按個人進行分類。當然，用戶也可以手動排序。在管理資料夾中的照片時，很難像這樣在多個軸上對它們進行分類。使用 QuMagie，可以輕鬆地在多個軸上執行自動/手動分類。
▲「人物」類別列出了臉部辨識偵測到的每個人。唯一需要的作業時間，基本上就是給這個人一個名字。（Source：QNAP）
圖像處理程式「Qsirch」也是一個有用的工具，可以利用 NAS 的 NPU。如果 QuMagie 是對照片和影片進行分類和組織以便直觀管理，Qsirch 則使用 AI 透過文字搜尋圖像。該應用程式使用 「Smart AI OCR 技術」來識別圖像中包含的字串。因此，當執行文字搜尋時，可以找到包含該字串的圖像。它還支援複製圖像中的文字並將其下載為文字檔案。
此外，由於 Qsirch 也實作了 QuMagie 的核心引擎（QuMagie Core AI），因此也可以從 QuMagie 辨識的物件中進行搜尋也可以指定「元資料」作為搜尋條件，並透過「解析度」、「F值」、「曝光時間」等縮小搜尋範圍，因此以在搜尋影像時使用 QuMagie，在搜尋文字時使用 Qsirch。此外，QNAP還推出了「Qsirch PC Edition」，可同時在個人電腦和 NAS 上搜尋內容，可選擇適合用途的版本以便能夠更方便地使用它。
有沒有 NPU 差很多
QNAP TS-AI642 是該公司首款型號帶有「AI」字樣的 NAS，定位於個人用戶和中小型用戶，其特點是在設計上強調使用應用程式高速執行各種人工智慧處理的能力，同時確保 NAS 的基本效能。那問題來了，有沒有 NPU 會差多少？
筆者將手機（三星 S23 Ultra）內 3673 張照片，使用 Qfile Pro 傳輸到 TS-AI642（三顆 Seagate 4TB 組成 7.2TB RAID5 靜態磁碟區），然後再使用 Multimedia Console 重新建立索引，再使用 TS-431K 作為對照組，出現了驚人的差距。
▲光是這數量級的巨大差距，就不難想見 NPU 的威力，以及體驗「時間就是金錢」這句格言的真意。（Source：QNAP）
▲如此巨大的效能差距，就知道有沒有 NPU 加上最佳化的軟體有多麼的重要。（Source：QNAP）
QNAP 「TS-AI642」是一台適合一般智慧型手機用戶的 NAS
QNAP TS-AI642，最多可配備 6 個 2.5 吋或 3.5 吋硬碟，體積不大，適合居家佈署。該機的 SoC 採用 Arm 架構，CPU 的效能相當強大，由 4 個注重效能的「Cortex-A76」（最高 2.2GHz） 和 4 個注重功耗的「Cortex-A55」（最高 1.8GHz） 組成的 8 核心配置，GPU 為 Mali-G610 MC4。記憶體為 8GB（不可擴充/更換）。最多可安裝六個 2.5 吋/3.5 吋 SATA 連接儲存單元，支援使用 2.5 英寸 SSD 的 SSD 快取加速。
▲TS-AI642 看似跟一般其他 NAS 沒有兩樣，但規格卻是實用完整，並且有 NPU 加持，在整理照片上更是如虎添翼。（Source：QNAP）
網路介面配備 1 個支援 2.5Gbps 的 LAN 連接埠（2.5GBASE-T）。2.5GBASE-T 可讓使用目前廣泛使用的 1Gbps 相容 LAN 連接埠（1000BASE-T）的纜線，從而在將來升級的家庭網路時更加靈活。 如果想要更快的 LAN 端口，可以在主機上的 PCI Express 3.0 x2 界面插槽上安裝單獨出售的擴充卡，以建立 5GBASE-T 或 10GBASE-T 有線 LAN，重點是具有未來的可擴展性。
▲1GbE 網路早已不敷使用，但 10GbE 似乎又太貴且太多，這時候 2.5GbE 就剛剛好。（Source：QNAP）
TS-AI642 的 SoC 採用智慧型手機中常用的「Arm 架構」，而不是 PC 中常用的「x64 架構」。Arm 架構具有低功耗的優勢，而從「家庭照片儲存」的角度來看，Arm 架構的 NAS 往往更適合，如果 SoC 配備了 NPU，可以大幅減少照片管理的工作量和所需時間。假若你一直在煩惱該如何備份並整理手機內的繁雜照片，QNAP 的「AI NAS」TS-AI642 絕對是值得考慮的選擇。
（首圖來源：Shutterstock）
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