[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!
[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!

網路是關於人的生活,今天我們不談商業模式,來聊聊人生。五位創業家,有人以台灣為主力市場,堅持了15年,有些則跨海到中國,參與堪稱最激烈血腥的戰場,或者成為國內外大集團的一員,也有人順利踏上IPO之路。
在青春正盛的年紀,感受到網路的召喚,踏上了通向新世界的偉大航道上,卻也碰到台灣網路業最困難的10年,家人反對、資金縮手、社會質疑,但他們還是無懼地揚帆,朝著夢想前進。走過那段一段不平凡的歲月,他們理解,原來,這些環繞個人小宇宙的經歷,其實豐富了人生的旅程,帶著不放棄的心,他們仍努力著下一次達陣!

圖說明
(人物由左至右)

葉建漢(時間軸科技創辦人):
1976年生。九○年末還在交通大學資訊系就讀時就開始創業,先後創辦了三間公司。2008年創辦時間軸公司,專供行動與社群服務,2013年遠傳電信以1 億投資,去年正式推出全新行動服務品牌FriDay。

高儷玲(優仕網創辦人):
1976年生。2000年在江炯聰老師介紹下,與研究所同學陳慶蔚創辦嚮網科技,針對大學生推出「優仕網」,是國內第一家開始收費的社群網站,成立15年,目前以導購服務「愛逛街」與Facebook備份服務「Flog」積極展開東南亞市場佈局。

羅子文(活動通創辦人):
1981年生。2009年和大學同學謝耀輝成立盈科泛利公司,2010年推出電子票券平台「活動通」,2012年決定全力轉進中國大陸市場,目前用戶數達一千萬人,並成功取得包括高通、英特爾旗下DCM公司兩輪投資,募得上億元台幣資金。

郭建甫(Gogolook創辦人):
1979年生。抓住App浪潮,與鄭勝丰和宋政桓兩位朋友,成立走著瞧公司,2011年推出Whoscall來電過濾軟體,全球用戶突破2500萬,曾被Google執行董事長施密特稱讚。2013年被Line母公司韓國Naver 宣布收購。

林志銘(愛情公寓總經理):
1978年生。大三開始接案寫程式,2003年與張家銘、林東慶、舒雨凡三位高中同學共同創業,成立台灣社群交友網站愛情公寓,2005年前進大陸市場,打下一片江山。2013年6月4日以台灣首檔社群網站個股上櫃。

#Part 3: 時代的考驗,個人的成長

郭建甫:
我們都有看過 Paypal創辦人之一彼得•提爾(Peter Thiel) 的書《從0到1》,它裡面講一件事情,就是說真正的創新,是創出一項沒有競爭者的服務,對我來說,背後的反思,就是中國人的社群為什麼很難做出什麼真正很偉大的創新?

尤其在整個網路環境裡,我們在談的永遠是:我們有沒有可能複製出一個Line?

可是我們有沒有其他國家背後的人文思維、教育背景,鼓勵我們做出根本層面的、全然新鮮的創新,我覺得像美國這麼大,它很願意去投資那種很基本的東西:像是電動車,這件事情他有沒有可能有一個新的模式?在很早的時候從Tesla就開始做,你覺得他很瘋狂、他在做電動車,可是你不知道他電動車裡培養的很多技術,它會變成下一個世代讓整個美國獨佔全球產業的東西。

葉建漢:
台灣通常都沒有辦法學到這個世界的運作方式,像百度、阿里巴巴或是騰訊這些中國公司,對於未來佈局為什麼那麼緊張?因為現今每個人都在跨,運動公司覺得自己是科技公司、科技公司覺得自己是品牌公司,沒有人覺得自己是在自己的核心領域裏面,大家都在打生態圈,我覺得全世界新銳公司都正在學習這件事,但唯獨這二十年來台灣人都不習慣,他們只告訴你要專注,要focus,你做這個東西你就好好做十年,你不要想太多。可是現在很有趣的是,你就是要想很多,你才能打贏這場未來的仗。

圖說明

羅子文:
我在想我們這一代到底相信的價值觀是什麼?美國夢的一部份也好,我覺得我們這一代是沒有的,我不知道下一代有沒有啦。至少我們這一代看的是很務實主義的,看的都是錢,我覺得這不算是一種追尋。

開始創業到現在,我發現公司跟公司之間的競爭,其實是人才的競爭。舉例來說,台灣以前最聰明的人全部都從醫了,某個程度上,它也代表了這個世代的某個缺憾,就大陸來說,最精英、最精打細算的,全部都在做互聯網。

到現在為止,對台灣來說,關鍵的議題我覺得不是資本,而是「人」,人上面的東西反射回來的,不只是技術上面,所謂對互聯網的理解,是對這個社會的想像。

我非常羨慕在矽谷、北京的年輕人,每個人走在路上都是抬頭挺胸的,哪怕他前面關了一間失敗的公司,他只會更覺得這個國家、世代是有希望的,可是我每次回到台灣,特別我是南投人,就只有一個感覺,這地方十幾二十年沒有太大的變化,明天像是昨天。

郭建甫:
人才這件事情,我曾經請了三個獵人頭要公司找UI(使用者介面)設計師,找了半年都沒找到,那這些人並不是不存在,而是他們都在一些很優渥的地方,而我挖不動。如果我們想在台灣投資一個可以長大的網路公司,人,就是一個很大的問題,因為我們是跟全世界優渥的資本市場在搶人。

這一直是我們很想解決的問題,我們走出去全球化,但其實真正可怕的是全球化正在入侵我們,當所謂的資本已經不是物質、不是工藝了,而是「人」身上的時候,我們一整個世代訓練出來的教育,仍停留在思索如何更有效率、怎麼成本更低這些事,而不是想怎麼從人文思維的咀嚼探索,去作出顛覆根本層面的創新。

葉建漢:
你有沒有發現,網路時代中,「透明」是這個世界進步的主要動力,但台灣這個社會有權力的一代,卻不太喜歡讓世界看清楚他們,他們覺得灰暗的地方能保有安全感。

郭建甫:
我比較喜歡把一個東西往極端去談。我覺得「透明」這件事帶來的影響就是,科技其實可以用更舒服、安全的方式來服務我們。未來可能二十年後,我們再來看這個世代,其實會覺得活在這個時代的人很累,我們的手機為什麼一天到晚會有提醒訊息?為什麼我們每個人都會低著頭看螢幕?如果我們預期會那樣,就應該試圖在當下找到那些創新。

圖說明

台灣工作者不會跟外面比,因而,當身邊的人都是跟他用同樣的標準在做事的時候,對「什麼是卓越」這件事情,他就不會去追求,因為他認為他做的,跟隔壁的人差不多,他超棒、他想下班。

可是當我們公司被Naver併購之後,開始有日本同事、韓國同事出現,本地同事發現就會去跟他們比,然後他會想做的比他們好,這時,競爭關係就出來了。我覺得要鼓勵台灣的人,跟國際的人一同競爭,就必須去創造一個相互參照的環境,要不然我們對自己的標準無從比較,你也覺得差不多就好。

羅子文:
我反而覺得不會那麼規律,因為規律不會造成創新,就是會有碰撞,我覺得會往反方向去走,因為這是創新的來源。

(系列完)

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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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