「我習慣扮黑臉, 是希望組織能變好……」
「我習慣扮黑臉, 是希望組織能變好……」
2006.05.01 | 人物

Profile 林信義 工研院董事長 1946年生,成功大學機械系畢業、政治大學企家班。曾任中華汽車總經理、副董事長後轉入政界,擔任經濟部長、經建會主委、行政院副院長。現任工研院董事長及總統府資政。 張忠謀、曹興誠和蔡明介都出自工研院,這是台灣科技業的人才庫,也是眾多世界第一產品的搖籃。一九七三年成立的工研院,改變了台灣在全球科技業的位置,而今,它自己成為被改變的對象,定位和組織要重新調整,因應外部環境變動。 台灣還需要工研院嗎?或者說,需要什麼樣的工研院?來自傳統產業並擁有政府經驗的林信義,將進行他生涯中的第三次組織再造,在接受︽數位時代雙週︾專訪中,他談到這項任務的重點和挑戰。

以下是專訪內容:
Q:工研院目前進行的組織調整,和你過去在中華汽車的改革,有哪些相同和相異之處?
A:改變是常態,是生活和工作的一部分,但很多人抗拒改變,怕自己是被改的對象。這次工研院組織變革是一次再造工程,要得到同仁理解和認同。坦白說,這次組織改造和前陣子的優退,我們的溝通是不足的。 改組——不是逼大家離開 優退是我來之前就決定,報紙都寫是林信義來才要做,其實不是這樣,不過我黑臉做習慣了。工研院本來就有優退制度,年齡加年資等於六十年,就可以優退。問題不在優退。以前的退休金制度是「全拿或全無」(all or nothing),你必須撐到一定年資才能領,否則什麼都沒有,這樣大家無論如何都要待下來,你讓他提早走等於為難他。 過去台灣經濟奇蹟沒有把「員工退休成本」和「環保成本」算進來,經濟奇蹟只是假象,現在把這兩種成本算進去,台灣經濟成長就沒那麼多。退休金要有分段結帳的概念,什麼時候退,可以把之前累積金額提走,否則為了等二十五年的退休金,在公司混有意義嗎?

Q:工研院這次的組織改造,你最希望改造的部分是什麼?
A:組織調整不是要讓同事走,錯並不在他們,而是組織的目標和衡量績效的方式改了,大家的工作內容也要改,這裡頭最重要的是讓大家有選擇。李鍾熙院長讓同仁可以上網選擇自己的工作,這個想法我非常贊成。以前中華汽車每一年都會讓員工填「自我評估表」,問組織的目標、單位的目標、個人的目標達成沒?本來要接受四十八小時至六十小時教育訓練,有無達成、還要有哪些訓練?最後一欄是:如果讓你重新選,你想去哪三個部門,最想做的是什麼?照志願填下來,然後電腦開始配對。做自己想做的事情,員工會開心,績效會更好。 工研院有輪調不足的現象。輪調是全方位學習,換單位就會想突破、更新。變,不是承認過去錯了,很多高階主管有此錯誤觀念。改變是代表環境變了,但並不表示是錯了。「認錯」是一門學問,和部屬、同仁說「我錯了,我判斷不足……」,認錯是學習的開始,需要很大的勇氣,同仁也會敬佩你。

Q:過去工研院的研發實力很強,你覺得還有哪些部分需要加強?
A:工研院好的部分很多,但接下來要更加需求導向,而不是單純研發的角度看事情。工研院有五萬多件專利,其中在美國有六千多件,全世界排第四,但有多少是原創型的,有哪些是關鍵突破的?初期我們追求量是對的,但接下來要以質為原則。這些專利可以用到業界嗎?可以商品化嗎? 首先,要有成本效益觀念。一百元的東西,有九十五元業者會做,其中有五元是關鍵零組件,向別人買,要十元,工研院開發出九元就很高興,但是別人只要一降價到七元,我們就做不下去了,工研院要開發出四元東西,這才是成本效益。 第二要做到即時上市。工研院做計畫可以慢慢摸,但是企業不一樣,在多久以前多少成本一定要做出來,不然就倒了。工研院做了一年三個月終於研發出來,跑去找廠商,廠商已經倒了三個月。即時上市非常重要,希望同仁能多和廠商接觸,要常去廠商那邊,不然研發出來的東西怎麼用? 工研院商品化經驗十分不足。我從前在中華汽車時和工研院合作過共用引擎的案子,政府和廠商都出錢,但是工研院做出來的東西噪音太大不能用,後來找國外專家來幫忙解決問題。至於如何量產,工研院根本沒有經驗。

Q:之前工研院提出要「聚焦整合」,不能什麼都做,能更清楚解釋嗎?
A:經營其實就是分配資源,設定優先順序。以奧運為例,台灣不能每項參加,而是選擇跆拳道、舉重和棒球,專注在有希望的強項,把資源集中過來。技術也一樣,我們有十八項產品世界第一、七項世界第二、四項世界第三,選出我們會做的,往下扎根,才有機會。 經營——集中資源才有機會 我們的基礎技術扎根就不夠。像我們的工具母機,精度就是比別人差一點,高速化就差人家一點,但是售價差很多,我們一台賣一百五十萬,人家可以賣到三百或五百萬。台灣產業兩大弱點就是原材料和關鍵零組件能力不夠。韓國已經發現,並責成大企業好好做這兩項,不要再掐在美、日手上。

Q:台灣半導體工業,從聯電、台積電、華邦到世界先進,都來自工研院電子所,後來的通訊和光電產業也和工研院有淵源,接下來呢?
A:在聯電和台積電之後,這幾年的成果不是沒有,但卻沒有聚沙成塔。工研院最強的在跨領域,現在的產業常需要跨領域,材料、化工、光電和電子等,工研院都有,但為什麼組織要改?因為不能各擁山頭,所以把過去各個獨立的研究所改成「基盤實驗室」(core lab)。 跨領域是專案團隊,是矩陣組織,而且要把權責和資源配置的方式也改變,從各個所轉到各個專案上,專案負責人掌握預算和分配資源權力,調動跨所人員參與才有辦法。 專案團隊的負責人很重要,要所長來當。組織改造要趕緊開始做,跨出去,審查然後修正。現在不做,三個月後還是要做。 目前的狀況是,工研院的同仁較少接觸組織改革,沒有受過相關訓練,當然這也牽涉能力和意願。沒有能力,可能是組織的錯,因為組織沒有訓練;同仁能力增強,組織就強。工研院在研究績效和薪酬的結合制度,結果一年半還提不出來,因為習慣了年資主義。

Q:這次工研院進行的組織再造,牽涉人事的部分相當多,最主要的改革重點是什麼?
A:工程師有階級,管理師也有。但管理師的上限在十二萬,有人能力是可以領二十萬的,卻只能最多領十二萬。有人只做三萬元的工作,卻可以領十二萬,只因為年資到了最高點。這都是不合理的現象。

改革——績效和薪資要連結

績效和薪資一定要連結起來,這有賴管理工具。剛進來的工程師四萬,有年資的人八萬,做的事情卻一樣,讓新進來的人怎麼願意做?休假是另一個例子。進工研院頭一年可休七天,第二年十四天,到第四年有二十八天,這其中有人都休完,忙的人根本休不完。有人休假,別人就得幫忙分擔他的工作。工研院整個行政管理有改善的空間,目前會計、人事、公關都已集中化。
工研院的經費要管理好,錢要用在刀口上。年終獎金為什麼只能有兩個月,為什麼不能八個月?好壞差距要拉大。我在中華汽車時,有人一年總共領三十八個月,有人只有十四個月,那才會有人努力。在公家機關,考績都是用輪的,有主管在年初就和部屬說,今年你就是乙等,因為大家是照輪,這很荒謬。我和這位主管說,你要這樣打考績, 那你就是乙等。

Q:你覺得現階段工研院在台灣產業轉型的過程中,應該扮演的角色是什麼?
A:工研院接下來的角色,是幫助中小企業升級。殺價競爭從中國換到越南,最後換到非洲嗎?未來要以加值取代降價。降價有一定下限,但加值是沒有上限的,而且加值還不一定加價。以羊肉湯三十塊一碗為例,加個當歸可賣五十塊,但當歸才三塊。台灣產業一定要想怎麼加值,以加值來賺錢,而不是只想降價。加值過程就是工研院可以扮演的角色。在台灣經濟結構中,服務業已佔超過七○%,服務業一定要靠加值才會有特色,和生活結合。

加值——幫助中小企業升級

工研院有一種色標冷凍液包技術,把東西放進去,可以維持在一定低溫十二小時,這對於物流業很有幫助。卡車裡頭裝的東西溫度各自都不同,魚是零下兩度,飯團零下五度,這些都可以放在不同溫度的冷凍液包裡,用顏色標示出來,用一趟普通卡車就可以運送。這樣物流業者可以利用晚上送貨到店面,塞到門底下,早上業者打開門時再把這些產品放到冰箱,非常方便。另一個例子是竹炭。竹子很便宜,但是以特殊技術加工成竹炭,可以拿來做鷹架,一公斤賣五百元,做傢俱的話更貴。
日本產業研究院才兩千多人,工研院有六千多人,不是說工研院不要做了,每天還是要跑步健身,但決戰點在以有限資源做計畫。

Q:這種從市場需求反推回來的策略,和過去工研院注重技術先進性不同,需要會講市場語言的人,而不是講技術語言的人,這點你怎麼做?
A:以前胡定華(現為建邦創投事業董事長)在提案子時,自以為一百分的簡報,被孫運璿院長批為零分,「因為你沒有講我聽得懂的語言。」不只做簡報,工研院同仁在寫報告也一樣,第一頁就要有結論、要有重點摘要。

效率——擺脫公務員習慣

我剛當經濟部長時,每晚八點到半夜兩點,看報告,報告很厚,整晚只看完三份,但都沒有結論。公務員注重流程,一定把來龍去脈交代清楚,但沒有行動方案。工研院沒有公務機構那麼注重流程,卻也沒有民間機構的時間、結構、效益上的要求。

Q:因為績效差距不大,是否會造成有能力的人都去創業,留在內部的人,都是不願意出去的?未來有無可能從業界找人進來?
A:工研院待遇較差,很難從外面吸引好的人才。一碗飯,少點人來吃但大家吃飽,還是多一點人來吃,大家餓不死。工研院好像採取後面一種。經濟部說,不反對工研院增加薪水,但工研院要自己省下來或籌出來。
工研院有發明人獎金,但誘因不夠,民間企業節省公司一千萬,員工可以領五%。專利還可以賺錢,二十五萬的誘因是不夠的。誘因不夠,乾脆就把專利和技術拿出去賺錢了。 留在工研院不一定是差的,但制度要改,為什麼要出去創業,可以在這個組織很有成就,為什麼一定要創業?組織和員工是生命共同體,就不會想出去創業。 我剛到中華汽車頭幾年,公司派我出去受訓,但要簽約,我就拒絕。有同事簽了,最後一年一點心也沒有,公司卻付他薪水,有什麼意思呢。

互動——加強了解廠商需求

工研院有很多優秀的人和技術,問題是不知道怎麼發揮價值,這裡頭有制度和習慣問題,也有定位問題。
像綠色環保技術,廠商需要,但是廠商不知道工研院有,還從國外引進。工研院也不知道廠商需要,非常可惜。研發不夠透明,不知道是否研發了有用的技術。
沒有廠商參與,可能有兩個原因:一是計畫根本不對,二是廠商不願意冒險,第二種工研院就可做。誰來選擇和聚焦?其實業者可以來幫忙審查工研院的專案。
以混合引擎為例,台灣根本做不出來,但可做其中的零件,做零件台灣最強。不做汽車,做摩托車、機動車等可不可以,這都可以討論。要做汽車電子是電子所的專案,但機械所卻抱在手上,這表示組織僵化,還要多討論、辯論。

Q:你從產業出身,也有公職經驗,你覺得政府部門如何「管理」企業?
A:台灣總是要等時間、市場機制來決定,根本是資源浪費。過去汽車工業是如此,現在液晶面板產業也是如此,不見棺材不流淚,重複投資,政府欲主導,就被媒體修理。大家都有寧為雞首,不為牛後的觀念。

我在經濟部長任內發現,台灣企業資本額在一億九千多萬的,有兩萬多家,為什麼?因為資本額到兩億,就要公開發行,而且股東要超過三百名。我去研究這個法,發現是民國七十年訂的,早就不合時宜。後來我發現只要用行政命令就可改變這個情形,於是我們馬上就動手改,資本額到五億才需公開發行。 工研院名人榜 30多年前,孫運璿將經濟部下轄的三個研究機構合併成財團法人工業技術研究院,以研發為主,輔助產業發展。其中「積體電路發展計畫」造就了後來台灣IC產業的蓬勃發展。 張忠謀 1985年回台接掌工研院, 之後創立台積電 曹興誠 創立聯電前, 曾任工研院電子所副所長 蔡明介 曾在工研院工作,現為 聯發科董事長

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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