台灣企業老闆對贊助賽車 要花那麼多錢,都覺得不可思議!
台灣企業老闆對贊助賽車 要花那麼多錢,都覺得不可思議!
2005.10.01 | 人物

Q:去年你在蘇州幫施振榮那群企業家們上的那場賽車課,你最深刻的印象是什麼?你覺得這些大老闆們真的對賽車有興趣嗎?
A:應該有吧,畢竟F1或是其他賽車,在中國市場的地位愈來愈重要,雖然他們以前較沒機會接觸賽車,但以他們對市場趨勢的敏感,應該很快就會知道該怎麼做。我現在只記得,他們當時對贊助F1要花那麼多錢,每個人都覺得不可思議。

Q:你自己過去三年來在各國參加賽車比賽,每年大概花了多少錢?錢都從哪裡來?
A:第一年我跑BMW方程式,一年花了差不多一千萬,因為當時我沒什麼知名度,所以找贊助特別困難,主要是台灣的觀光局贊助了三分之一,其他都是靠我老爸變賣家產支撐過來(編按:林帛亨的父親林振廷目前是台中國際藝術拍賣會總裁,台新醫院最大股東)。 台灣企業不了解運動行銷 那一年獲得年度亞軍後,第二年除了觀光局與台灣的機油廠商外,一個奧地利運動飲料商要打中東市場,所以也成為我的主要贊助商,另外中國石油也贊助我跑了兩場雷諾方程式,一整年下來,也花了差不多一千萬。到今年主要包括中華電信在內,總共五、六家贊助商,經費比較充裕些,所以我們可以做得比別人好,也就能順利拿下冠軍。

Q:一個台灣的賽車手要進軍國際,你覺得找贊助商最困難的地方在哪裡,你如何突破這個困難?
A:在台灣最困難的就是去解釋賽車的價值。就我的經驗,我發現很多台灣廠商通常不在乎品牌形象問題,大家好像比較關心銷售數字的問題。相對的,在西方世界,品牌與形象早就有一套完整的商業價值認定方法,而且運動贊助還可以抵稅,所以賽車在那裡可以發展得這麼完整,有它整個商業基礎在支撐。 有陣子我每天整理自己的簡報,想盡各種辦法送進各大企業辦公室,也到處打聽哪些大老闆對賽車有興趣,看怎麼混到他經常出入的地方去毛遂自薦,當然通常都沒有成功。以前能做的,就是盡量蒐集自己曝光的媒體訊息,讓廠商了解可能的效益,再努力跟他們分析:花同樣甚至更高的預算找代言人,光環都在明星身上,但贊助賽車就不一樣,因為車上都是廠商的Logo與設備。 國外科技廠商大量贊助 不過通常解釋都沒什麼用,畢竟台灣很多企業家都是白手起家,年輕時苦過來的,他們很少有運動行銷的概念,更別說去認同賽車的價值,比較實質的還是要靠交情,或是企業家的第二代,年輕一輩很多在國外感受過賽車魅力,另外也愈來愈多大企業的少爺出來跑賽車,這也都會讓上一代有機會多了解這個運動。

Q:贊助賽車的廠商,一定要跟汽車有關嗎?以你對國外賽車贊助廠商的了解,什麼樣的廠商對賽車會比較有興趣?
A:其實滿多贊助商跟賽車無關,傳統的香菸、啤酒品牌或許跟這個陽剛性強的運動還有些關連,但愈來愈多科技廠商贊助賽車,藉由賽車本質的快速度與精準性,來強調自己的產品特性。其他還有很多不大相關的廠商,但長期贊助賽車後,自然就建立起特殊的品牌印象,像日本有家建築公司DynaCity,贊助了所有Toyota廠車,台灣做食品的統一企業贊助保時捷,其實也沒有直接關連。另外像奧地利的運動飲料商Red Bull,也是個很好的例子,以前大家也不會拿它跟賽車做聯想,但進入賽車世界六、七年後,在歐洲它們根本已經成為賽車速度的代名詞,甚至現在它們自己還有賽車場,也簽約培訓自己的車手。哪種廠商會贊助賽車,愈來愈沒有一定的邏輯。 不過更微妙的,通常是贊助行為背後的商業考慮,像DHL當初贊助F1,根本不是為了興趣或品牌知名度,而是正在與F1聯盟談貨運契約,最後以贊助Jordan車隊來做為交換條件之一,但合約拿到一年後,DHL就撤掉贊助。另外HSBC贊助Jaguar車隊也是很有趣的例子,因為贊助關係,銀行總裁與福特高層混得很熟,因此建立了福特集團與HSBC相當密切的金融合作關係,但拿到最大利益後,HSBC現在也退出F1了。所以賽車場的維修區,其實是另外一個很難想像的商業舞台。

Q:對賽車手來說呢?大家會不會互相比較誰身上的貼紙比較多,或是比較「夠力」?
A:當然會,車手之間都會互相觀察比較,看誰的車上有最多贊助,某種程度上,這也會牽涉到競爭廠商之間的關係,例如競爭品牌贊助某一部車,那另一品牌也許會加碼贊助兩部賽車,來強調自己的氣勢。不過更有趣的是贊助商的資源,也是影響車手命運的重要元素,例如Marlboro過去十幾年來,向來只贊助最強的車手,在一九九○年澳門大賽車時,駕駛Marlboro紅色賽車的,是當時最優秀的芬蘭新秀車手哈克南(M..Hakkinen),但是當舒馬克(M. Schumacher)在這一戰戲劇性力挫哈克南後,不僅紅色制服從此換人穿,光芒的轉移,也影響了這兩位頂尖車手往後十五年的賽車生涯,這是賽車另一種殘酷的現實。

往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓