TVBS進行換腦袋工程,全面朝向數位化
TVBS進行換腦袋工程,全面朝向數位化
2015.06.04 | 科技

在內容產製上,電視台製作的節目除了要與來自世界各地的節目競爭,還有無數的使用者自製內容;在平台上,各式的影音網站讓電視台不再是影音內容唯一可以被收看的管道。對電視台而言,跨螢世代帶來什麼樣的衝擊?又得到什麼樣的機會?

從政府、產業界到學界,一起喊了將近20年的數位匯流,總算在2015年5月在台南市看到一線曙光。有線電視系統營運商中嘉旗下在台南市的兩家系統業者雙子星和三冠王,繼另一家獨立系統業者新永安之後,全面推動數位化工程,替用戶裝設數位機上盒。目前台南市的有線電視收視戶已經全面數位化,正式告別類比訊號時代。

為什麼先談數位化?TVBS電視台執行副總經理楊盛昱表示,「數位化沒做完,就沒有所謂的『匯流』。」數位匯流不管從哪裡彙整,後續又流向何方,第一要務就是數位化。

TVBS電視台執行副總經理楊盛昱 (圖說:TVBS電視台執行副總經理楊盛昱指出,面對新閱聽習慣,電視台要回歸「媒體」角色,發揮內容優勢。圖片來源:蔡仁譯攝影)

然而弔詭的是,即使數位化內容早就存在於跨螢世代的生活中,大部分的人也都有從智慧型手機或平板電腦上收看影視內容的經驗,台灣的電視頻道推動數位化的過程卻是緩步前進。原因無他,楊盛昱忍不住感慨:「因為沒有人知道,數位化之後要做什麼!」

進行換腦袋工程

「做媒體該思考的方向是,如何製作讓最大公約數的載具都可以接收的內容。」楊盛昱說。最近3年來,TVBS砸下重金積極地往數位化邁進,除了全面推行「無帶化」,換掉類比時代例如線性剪輯等設備器材,讓所有影視內容符合HD畫質,甚至製播比HD細緻4倍的4K畫質節目,為的就是在台灣已經落後的數位匯流進程上,努力趕上科技發展的腳步。

在TVBS,數位化不是把「類比」變成「數位」就好,而是一項龐大的「換腦袋」工程:大到數位化的概念,小到任何數位化的執行細節,全部要打掉重來。例如原本類比的拍攝,景框比例是4:3,器材數位化之後的比例卻是16:9,景框變得更寬扁,原本設定好不會穿幫的場景可能就因此破功。製播、後製、剪接、存儲、檢索等系統和設備,都必須在數位化之後有相對應的改變。

內容數位化之後,光有HD的內容還不夠,更重要的是,電視台、系統商和終端收視戶的設備也要數位化。然而數位匯流的推動,在過去最大的阻礙來自於看不到數位化之後的新商業模式,一旦沒有夠大的誘因,數位化的腳步也就無法快起來。

直到高畫質的電視螢幕、智慧型手機、平板電腦普及的跨螢世代,原本只存在於想像的「數位匯流」,以各式影音網站之姿成了迫切需要面對的現實,數位化和數位匯流才終於在近幾年稍微得到成果。

但現在還不是數位化進程的終點,可能在不久的未來,就會需要更高的畫質。在台灣HD畫質都尚未完全普及的同時,8K螢幕今年就可能問世。每個用戶手上的裝置都不同,電視台該怎麼去追趕上科技的飛速進程?又該怎麼滿足各種不同的裝置規格?

楊盛昱給了一個很霸氣的答案:「一開始就要做到讓各種需求都可以觀賞的內容,把收看的選擇權交還給觀眾。」

例如TVBS在還沒有4K播出環境的此刻,卻製做了4K畫質的節目內容。楊盛昱認為,因為4K的內容做完,可以再二次加工成HD或其他的畫質,自動化做出多種規格,但若未來4K畫質螢幕普及,HD畫質的節目就無法配合4K螢幕再製。也就是說,內容的規格越好,寬容度就會越大,隨機應變的彈性才會高。

閱聽習慣改變不代表滅亡

在媒體環境急遽轉變的當下,網路加上跨螢幕,各種新型態的媒體叢生,對電視台而言,帶來衝擊最大的首推影音網站。有許多人甚至認為,影音網站的存在瓜分了電視的收視族群。對於這樣的論點,楊盛昱抱持著不同的看法。

「收視族群到底是『挪移』還是『增長』?」楊盛昱指出,目前沒有任何確切的研究或數據能說服他,讓他把新媒體當成傳統媒體收視族群減少的禍首。

「新媒體代表的是新的閱聽型態。」楊盛昱說:「回過頭來,要看到底觀眾的需求是什麼?」如果新的閱聽習慣能把整個收視族群的餅做大,傳統媒體也不該排斥任何管道,讓內容能接觸到最大比例的人。

對TVBS來說,面對新的閱聽習慣,只能用「實作」去一步步修正方向。為了配合不同的收視管道,內容在最初的發想時,就必須考量到各種新元素的配合,提早規劃。

例如在新聞上,TVBS在今年初復興航空空難時,嘗試用網路同步直播現場畫面,有4千個瀏覽數。在戲劇節目上,以往戲劇播出時有Window Period,電視先首播,過一段時間再讓其他的平台播出,現在為了跨螢幕的用戶,必須在網路上也同步播出。甚至如果戲劇在電視台播出一集只有60分鐘,在網路上可能會播出90分鐘版和120分鐘版,還要同步配合情節進程剪輯。在綜藝節目上,則是要思考如何讓更多觀眾能參與到內容。

於是科技上的數位化,也讓內容的產業鏈從只有電視台到觀眾單一管道的線性傳播,變成點狀式的跨螢幕,散布在各裝置、各平台間。電視台因此回頭思考,身為媒體最重要的角色定位是什麼?有什麼是即使產業鏈被重塑,電視台依舊可以著力的角色?

對TVBS來說,楊盛昱認為,「就是要把內容做好,探索讓內容接觸到最多人的可能性。」

電視台仍具有內容優勢

面對各種新媒體或自媒體加入戰局的時代,楊盛昱還是對傳統媒體有信心,「就像在發生狀況時,人們會尋求有公信力的媒體獲得資訊。」電視台可以提供比其他自媒體更專業精緻的內容,而這些是影音平台和自媒體不一定能做到的。

例如中國的影音平台近年來也經歷一段劇烈的變動。兩年前,中國影音平台紛紛砸大錢彼此競爭,購買國外版權的節目來播出,後來發現版權費過高,於是平台開始跨足內容產製,自己製作影音內容,希望能藉此獲利。沒想到最後卻因為品質不佳,自製內容無法賣回給電視台,中國的影音平台只好回歸到單純平台的角色。

除了精緻的內容,電視台的另一個優勢是「後仰15度」。如果將觀看不同裝置螢幕的姿勢分為「前傾15度」和「後仰15度」,「前傾15度」多為小螢幕,像是智慧型手機和平板電腦,這樣的姿勢會讓觀眾覺得自己在「攫取」資訊,是費力而疲倦的。「後仰15度」則多為大螢幕,像是電視螢幕和電影院,觀眾會覺得輕鬆而沒有負擔,是「被娛樂」的。「會選擇『前傾15度』的小螢幕,一定是因為使用者當下沒有其他的選擇。」楊盛昱認為。

於是在跨螢世代,電視台也回歸到「媒體」的角色,與其緊守著「電視」這個平台,不如專注成為好的內容提供者,讓更多觀眾能夠依據當下的環境,選擇最適合的裝置或管道收看。未來無論是B2B(把內容賣給其他平台)、B2C(透過電視頻道播給觀眾看)或是B2B2C(透過其他平台播放),電視台都能找到對自己最有利的定位。

「未來媒體的產業鏈和商業模式可能會改變,但本質不會變。」楊盛昱說,電視台開始要思考,媒體究竟只是平台,還是潮流的引領者?

「即使夢醒在現實的重重殘酷,也要有繼續做夢的勇氣,才能把現實推到更遠、更接近夢想的地方。」楊盛昱語重心長地說。

數位時代253期封面 (《數位時代》2015年6月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw其他精彩內容》》 訂閱數位時代》》

關鍵字: #數位轉型
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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。

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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。

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「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

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