蔡明介如何打造 第三個S?
蔡明介如何打造 第三個S?
2006.01.01 | 科技

二○○三年聯發科首度有技術研究被國際權威學術期刊(ISSCC)所採用發表,主要內容不是聯發科獨霸世界的「光儲存」技術,也不是剛獲得市場肯定的「射頻晶片」,而是影像解碼格式MPEG的技術。

IC設計的一代拳王宿命

影像解碼格式MPEG的技術,主要是用在消費電子產品上。二○○五年十二月在新竹科學園區二十五年週年研討會上,蔡明介就指出,消費電子引導下一波科技產業發展潮流,而聯發科在技術上的佈局,顯然也敲響往「第三代拳王」之路邁進的回合。
所謂「拳王」,主要是蔡明介經常拿「一代拳王」的故事來做比喻,IC設計要能一直保持技術領先,否則打贏一個回合就不見了。
而「一代拳王」的背後,就是「策略管理」中常畫的「S曲線」。特別是在高科技產業中,從「S」的底部主要就是投資、研發、測試等進入市場的階段,通常許多公司畫到這段曲線就停了,順利地開始拉起一條成長弧度,開始獲利回收。但是好景不在,馬上又向下彎曲,這時除非再畫起下一個「S」,否則就要下台鞠躬。
台大教授李吉仁指出,在市場版圖上最困難的,就是要選擇在哪裡畫「S」,這也說明了要畫「S」,也要有相當的難度和風險。而回顧聯發科的「S」策略,正好可以看出兩種不同的模式。

遠離英特爾成就第一個S

在畫下第一個S時,也是聯發科母公司聯電最不看好的時期,當時聯電沒有人願意派到聯發科的亦所在多有,而蔡明介回想當年決策的過程,「其實還滿簡單的,」他對媒體表示,那時他和總經理卓志哲等一干人,只是把聯發科的條件和市場現況攤在桌上,考慮到市場的自主性,他們很快就下了決定。「當初聯發科會選擇CD-ROM這個周邊產品,的確是想離英特爾(Intel)、中央處理器(CPU)遠一點,因為英特爾影響力比較大,如果受到它的影響,自己能掌握的條件就會減少,我們想CD-ROM離CPU遠一點,」蔡明介說。
簡單的說,就是當聯發科還很弱小的時侯,最好離超級大金剛英特爾愈遠愈好,否則就算做的再好,「大金剛」一個不高興便用專利揮拳就把你告倒,這是IC產業的現實,蔡明介看得很清楚,也造就了聯發科的第一個「S」。

手機晶片成就第二個S

要畫第二個「S」,蔡明介看上了通訊。「我們就是要找一個量比較大的產品,但也要考量技術的困難度是不是可以克服,」蔡明介面對外界能否順利轉戰通訊IC的質疑,分享了自己的看法:從過去做過不同專案中發現,其實解決技術的問題,重要的是「做事的方法」,尤其是管理一個特別的技術專案時,「做的方法」要比「是不是做過」更重要,有「對的做事方法」就可以找你需要的人來解決問題。
據了解,聯發科只花了一年半的時間就完成硬體晶片設計,但其後的軟體開發卻用掉大約二年半的時間!聯發科的手機之路走了四年才有所成績,說明了要做「第二代拳王」的艱辛,但所幸終於站穩腳步,二○○六年手機晶片營收從二○%上看二五%,並準備在中國搶下約一五%的手機晶片市占率。
畫完了兩個「S」之後,聯發科公司內部的一種「氣質」,像是勇氣及深思的能力,就慢慢散發了出來。蔡明介也坦承,聯發科開始找人、做事,慢慢朝這個方向,也是跟公司同仁一起歸納出來的,「所謂文化是這樣來的,公司規模慢慢變大,需要靠正規、良好的管理,」蔡明介表示。

挑戰重重的第三個S

但是有了「良好的企業文化」,只是挑戰消費電子這「第三個S」的部分條件而己,因為第三個「S」要面臨的是無法選擇的三大挑戰:第一個挑戰是「重量級的技術」,第二是和對手重覆的產品線,第三是人才競爭力的「水土保持」。 面對第一個技術上的挑戰,聯發科躍上國際知名期刊的論文,就是用多媒體影像來領軍發表專利。事實上聯發科手機晶片能成功,多媒體技術功不可沒,主要是聯發科在通訊晶片上的「多媒體效能」領先推出,加上基頻、音效、MPEG4影像處理及一百三十萬畫素相機控制晶片,讓聯發科手機晶片功能相當完備,吸引更多元的客戶。
另外,二○○五年聯發科也以新台幣三億元以上的金額,取得IBM專利及專利申請案共約三百五十件。除IBM外,聯發科也取得美商Sarnoff數位視訊相關專利(IP)約二百件,加上取得工研院數件專利,使得公司掌握的專利數一下子進逼一千件大關,與二○○二年僅有二十餘件不可同日而語。

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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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