第三方支付、群募平台發展緩步,張善政:政府已學到教訓
第三方支付、群募平台發展緩步,張善政:政府已學到教訓
2015.04.16 |

政策跟不上網路的發展,也迫使政府開始思考O2O虛實整合,為了掌握數位革命的國際趨勢,國發會從1月開始草擬「網路智慧新臺灣政策白皮書」,以全民協作方式在公共政策參與平台上徵詢民眾意見,目前已完成初稿,16日下午2點在「行政院開麥啦」邀請社群代表一起討論,28日將會召開250人的公民參與會議為初稿定稿,5月初將白皮書草案送進行政院。

行政院副院長張善政指出,第三方支付、群募平台募資金,台灣的腳步比較慢,所以才要弄網路智慧白皮書。政府已經吃過苦頭,第三方支付弄那麼久,業界也不是很滿意,有了這個經驗的教訓,讓行政院想推出白皮書,建構傳統實體與網路世界之間的訊息交換平台,與民間有共識就趕快推行政策。

行政院副院長張善政  (圖說:行政院副院長張善政坦言,政府在網路的確腳步比較慢。圖片來源:截自行政院開麥啦。)

白皮書初步規劃涵蓋基礎環境、透明治理、智慧生活、網路經濟及智慧國土等五大方向如下:

##方向1:基礎環境

這陣子常辦直播公民參與政策討論「虛擬世界法規調適」及vTaiwan,提升資通訊基礎建設,發展資訊安全防護網。

  • 台灣開放資料計畫發起人張維志:建議把網路資安隱私改為網路資訊交換,在資安裡加進網路資訊。
  • FlyingV共同創辦人林弘全:新創公司有法規調適,有可能納入具規模的企業嗎?
  • 跨領域網路工作者楊孝先:為什麼網路白皮書的架構是五大構面?前瞻就不適合趕上趨勢,前瞻是要預測未來的趨勢。白皮書沒有納入著作權、網路中立性及共享經濟。
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##方向2:透明治理

加速開放政府資料,滿足民間「知」與「用」資料的權利。

  • 自由軟體鑄造場顧問林誠夏:白皮書裡寫的開放資料到底是政府資料開放,還是開放政府資料?各部會對於這個字詞有不同的想像,如果是講Open Data,是開放資料,就要按照國際上的開放定義。(註:「開放」意指不論任何目的,任何人可自由取用、修改、分享資料。)
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##方向3:智慧生活

結合通訊與智慧科技,導入照護、教育、文化等各生活面向。

  • 中興保全健康照護事業處協理洪培修:遠距醫療在《醫師法》裡規定醫生要跟病患面對面,可是遠距照護只是健康調整,希望有法規鬆綁。另外,不是只有弱勢有照護的議題,應該擴大到一般需要被照護者。
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##方向4:網路經濟

強調創新創業,提升電子商務及網路金融的環境與安全。

  • PayEasy康迅數位整合公司總經理林坤正:過去外資進軍中國,所有網路的模式都可以先在台灣做,讓台灣領先中國3-5年,但現在沒有這個優勢了。反觀台灣,把市值100億美金的Airbnb趕走,不允許市值400億美金的Uber,官員應想的是如何讓這些共享經濟服務符合法規,台灣政府在法律能不能管少一點?
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##方向5:智慧國土

用資通訊建立人和社會的關係,包含智慧防災、智慧運輸、智慧城鄉。

  • Open Data聯盟副會長陳奕廷:我談智慧運輸,目前開放資料分省道和國道開放,但民眾要的是全面開放的資料。如果能開放監理所資料,可以把車險降低。另外,政府一直開發App,事實上民間已有許多應用,何不整合這些民間資源?未來應推動全面電子票券,蒐集民眾出門的資料,去做到資料無縫化。

  • 究心公益科技執行長莊國煜:智慧防災只談如何做防災,但要包含發生災害後的接地處理,因為災害後有很多資訊混亂的情況,需要彙整,讓不同部門、救災組織可以拿得到這樣的資訊。要去定位權責單位和窗口,可以在災害時緊急協調。防災、ICT建置是台灣可參與的機會,邀請國合會和外交部,可以把台灣經驗輸出到其他國家。

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總的來看,虛實整合的概念立意良好,至少跨出第一步,但在徵詢意見的過程中,是否充分與社群交換意見?特別在智慧國土方面,跟社群溝通得更少,另外,智慧生活跟民眾息息相關,方向上是否真的有切合民眾的生活?既然要談透明治理及群眾智慧,政府各部會要做的就不該是事事都用「輔導」產業和「協助」民眾的思維思考政策方向而已。此外,要邁向真正的「前瞻」施政,就不只是把現在的趨勢名詞全擺在一起即可,首先要先確保名詞都定義清楚,而各部會也都能充分理解其背後的概念精神。

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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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