[李開復]如何做最好的創新?
[李開復]如何做最好的創新?
2016.01.04 | 科技

圖說明

如今創新已經成為了我們的生活密不可分的一部分。無論是企業還是個人,都已經無法忽視創新對我們工作、生活的影響。只有擁抱創新,才能融入這個新的時代,才能更好地迎接挑戰。沒有什麼比親自走在創新之路上更讓人興奮的了。但是,究竟該怎樣做,才能不斷得到最好的創新呢?建議大家思考和實踐以下五項創新的準則,它們是:**1)洞悉未來,2)打破陳規,3)追求簡約,4)以人為本,5)承受風險 。 ** 

**洞悉未來就是要求創新者瞭解未來的用戶需求,以便研發出適用於未來的產品或技術。**要做到洞悉未來,雖然應該重視用戶,但是,不能完全聽取用戶的意見,因為用戶不可能有足夠的前瞻性,也不可能完全理解技術的發展規律。所以,創新者需要有洞悉未來的才智,能根據目前的市場情況和使用者需求,結合技術的發展規律,對未來做出正確的預測和判斷。

在互聯網發展的初期,當時的用戶沒有準確地提出針對搜尋引擎的需求,因為使用者習慣於使用分類目錄來查找自己需要的網頁。那時,用戶可能並不知道搜尋引擎是什麼,不清楚自己是否真正需要這樣的功能,也不清楚技術上是否具有可行性,但是,能夠洞悉未來的創新者可以推測:隨著網頁數量的不斷增長,總有一天,分類目錄將無法更好地容納更多的新網頁。這時,創新者便先於用戶想到,未來的用戶需求一定會轉向比分類目錄流覽更加便捷的方式。

例如,是不是可以允許使用者使用任何關鍵字進行查詢,並獲取網頁結果呢?在技術上,是不是可以自動為海量網頁創建索引並獲得最好的排序呢?Google公司的創辦人正是洞悉了這個用戶的潛在需求,而投身於搜索技術的研發。當使用者對於網路搜索的需求越來越明顯時,以谷歌為代表的搜尋引擎就自然而然地走向前臺,取得了巨大的成功,並直接帶動了網路廣告產業的興起。

做最好的創新的第二項準則是打破陳規。其實,創新的最大障礙就是無法脫離固有的思維定勢或思維框架,總是在已有的方式、方法裡打轉。如果不能打破陳規,那麼,無論對未來使用者的需要有多麼清楚的認識,創新者也無法想出最有效的、最新穎的解決之道。

在科技發展史上,透過打破陳規來獲得有價值創新的例子不勝枚舉。當無線通訊剛被發明出來的時候,幾乎所有人都認定了這個技術演變的最終目標肯定是,每個人都會有一台無線通訊裝置,能夠成為「無線」的電話。但在當時的技術條件下,無線通訊設備有兩個部分:無線發射器體積龐大,價格昂貴,但是無線接收器體積小,而且便宜。所以,要實現這個終極目標需要有長遠的打算。這時,一位打破陳規的創新者想到,是不是可以把發射器和接收器分開,讓每個人都有一部非常便宜的接收器,來接受某個中心發射器的信號。就這樣,廣播這種最早依賴無線電技術的大眾傳播方式誕生了。

**追求簡約也是通向創新的必須之路。**在很多情況下,複雜的東西並不一定有效,只有最簡單的設計和組合才能發揮最大的效力。最初做搜尋引擎的時候,研究人員發現,如果用戶搜索時多輸入幾個字,搜索結果就會準確得多。那麼,有沒有什麼方法能提示用戶多輸入幾個字呢?當時,有人想到,我們能不能做一個智慧化的問答系統,引導使用者提出較長的問題呢?但是,這個方案的可行性會遇到許多挑戰。也有人想到,我們能不能主動告訴用戶,請儘量輸入更長的句子,或者根據使用者的輸入主動建議更長的搜索詞呢?但是,這樣似乎又會干擾用戶。最終,有一位技術人員想到了一個最簡單,也最有效的點子:把搜索框的長度增大一半。結果,當用戶看到搜索框比較長時,就會有更大的可能性輸入更多的字詞。今天搜尋引擎上長長的搜索框就是這麼來的。  

**以人為本是企業能否保持持久的創新能力的關鍵。**21世紀人才最重要。在19世紀的一個普通工廠裡,最能幹的工人與普通工人相比,他們的生產力最多相差一倍。但是,在21世紀的IT企業、研發機構中,一個最有創造力的研發人員和一個普通的工程師相比,他們的生產力卻可能差距幾十倍、幾百倍甚至上千倍。如果你的企業能夠吸引、用好幾百個、幾千個天才的創新者,即便是在最激烈的競爭環境裡,也一定能脫穎而出。為了吸引和留住人才,就要為人才創造最好的工作環境,給予他們最大的信任,賦予他們足夠的許可權。

承受風險也是創新過程中重要的一點。**任何創新都有風險,在創新的過程中,我們必須用正確的態度對待失敗。**失敗不是對我們的懲罰,而是一次最好的學習機會。

在Google,有許多20%時間裡開始的創新工作,但其中很大一部分都失敗了。沒有這些失敗,就不可能有成功的創新脫穎而出;沒有接受和承擔風險的能力,就不可能營造出真正鼓勵創新的環境。在我負責研究工作時,我的主管曾對我說,如果你每一個專案都成功了,那麼,你實際上是失敗的。因為你並不是在做研究,而是在迴避風險,只選擇那些十拿九穩,沒有什麼創新價值的項目。

關鍵字: #創新創業
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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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