怕吃到黑心食品?區塊鏈服務新創DTCO替你把關!
怕吃到黑心食品?區塊鏈服務新創DTCO替你把關!

在未來的數位世界裡,區塊鏈技術是個極被看好的一項。它的作用在於,使用密碼學方法相關聯產生的數據塊,每一個數據塊中包含了一次比特幣網絡交易的信息,以電腦算力驗證其信息的有效性與防偽,生成下一個區塊。

延伸閱讀:爭奪金融科技新戰場!美國銀行卡位區塊錬技術

台灣也有一些新創公司開始研發區塊鏈服務,如MaiCoin與DTCO。其中,MaiCoin正致力打造台灣金融圈能使用「帳聯網」架構,運行數位化新台幣。而另一家新創公司數金科技(DTCO)則跳脫金融產業,以提供產業區塊鏈服務為目標。數位時代特別專訪DTCO團隊。

金融尖兵的冒險:跳出來創業

公司團隊成員李亞鑫、劉業淳與林哲新等人擁有10-15年的金融與資訊業背景,3人曾為「金融家資訊」公司同事,因為看好區塊鏈服務前景一起創業。提到金融家資訊,你也許很陌生,但市場上,許多金融商品交易看盤分析與模擬下單系統都來自這公司,如「選股寶」、「期臨王」與「台股追蹤」等。

圖說明
(圖說:DTCO團隊合照,右二為執行長李亞鑫。圖片來源:DTCO。)

執行長李亞鑫曾擔任金融家資訊的產品經理,在金融家資訊任職期間,他打造了一套台股雲端輔助決策系統「台股追蹤」,創新獨具。「很多廠商提供的台股下單決策軟體都是把數據直接塞給投資人,並不提供雲端運算,投資人還要自己看書與研究找投顧老師,才能下投資決策,但『台股追蹤』利用機器人偵測與大數據運算等技術,把股市線圖與財報等數據在雲端完成運算後,提供模式、演算法、指標等資訊給客戶端的手機,輔助投資人下單。」說起這個產品,李亞鑫很得意。

雖然金融資訊業曾風光一時,但李亞鑫對未來前景感到茫然,「金融電子化已經走了10年,現在券商交易量萎縮,最風光的時代已經過去。需要找尋下一個藍海。」李亞鑫說。國外金融資訊廠商可以分到客戶的下單利潤,但台廠只能賺微薄的資訊費,長久之下,資訊廠也懶得設計更好的軟體,只接純代工訂單,創新力道不足。

轉型區塊鏈服務,與全球競爭

2013年李亞鑫接觸到比特幣系統,引起他的注意。他當起礦工,想了解其中技術。2014年10月他決定創業,開發比特幣錢包miniBank,這個錢包的特點為用戶擁有獨立離線儲存的比特幣地址。一陣時間後李亞鑫發現,比特幣錢包不應該是公司的營運重心,不是個好的創業題目,因此把創業目標轉向為區塊鏈。「錢包與交易所等服務已是紅海市場,又被中國公司掌控,加上各國的反洗錢防制等法規很嚴格,如果沒有足夠的資本,很難打入全球市場。」李亞鑫說。

延伸閱讀:比特幣在台不合法?

於是2015年公司轉型成「產業區塊鍊的服務提供者。」李亞鑫說,「就像現在每家公司都有網站,未來都需要區塊鏈服務。」這樣的理念也獲得天使投資人們的支持,募集到約15萬美元的天使輪資金。「他們是可愛的股東,來自各行各業,雖對區塊鏈前景沒有深刻理解,但勇於冒險並承擔投資風險。」李亞鑫形容。

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/47UTlRUAMU0" frameborder="0" allowfullscreen></iframe> (圖說:DTCO顧問查爾倫(Flavien Charlon)接受專訪影片。影片來源:YouTube。)

除了基本的3人團隊,李亞鑫也聘請了愛爾蘭籍查爾倫(Flavien Charlon)與荷蘭籍蓋德曼(Mel Gelderman) 2位外籍顧問。查爾倫大有來頭,他不但是矽谷區塊鏈公司Coinprism的創辦人,也是比特幣區塊鏈技術專家與主要開發者。他起草區塊鏈2.0的概念(區塊鏈1.0強調的是支付等貨幣應用,但2.0把區塊鏈應用到債券與股票等有價資產傳輸,不再限於比特幣。),他所開發的系統也被納斯達克交易所採用。

新時代供應鏈管理:建立可追溯的系統

在李亞鑫的終極想法中,DTCO是一家為多種產業提供區塊鏈服務的公司,他取了個名字「貿鏈」(Tradechain)。

圖說明
(圖說:DTCO的貿鏈架構圖。圖片來源:DTCO。)

**利用區塊鏈,鏈結線上或線下各種生產者,合作夥伴,通路,設計者,供應者,紀錄地點,庫存等資料,建立起一個可追溯的系統,讓供應鏈管理就像寄送Email那樣簡單,低成本並且有彈性。**但這是一個非常嶄新,還缺乏可驗證的商業模式,要說服產業理解區塊鏈服務,非常的困難,因此選擇應用的產業就很重要。

切入應用領域:智慧帳單

智慧帳單(Smart Invoice)成為李亞鑫貿鏈概念切入口。如帳單、收據等區塊鏈化,減少紙張浪費與方便管理,於區塊鏈交易,數位化、資產化,不僅可以做為所有權與來源的證明依據,也可做為「原料追溯」等產銷履歷的應用。透過貿鏈SmartInvoice API就可以提升到國際層次,可以把區塊鏈當作是一個全球存取、註記與交易公證,不可偽造、不可逆與不朽的永久紀錄。

於是DTCO設計的這樣的服務流程。舉例來說:農民種米之後,送了SGS檢驗,檢驗過了之後,現在只是給個紙本證明,但紙本只能影印,並未大量數位化,而DTCO則提供智慧帳單區塊鏈APP給農民使用,農民把米的產地,米的檢驗證明、米的上下游流通廠商與米的產品內容等資訊數位簽章後放進DTCO的智慧帳單區塊鏈內。

就像堆疊積木一樣,從米開始到後端的所有原料都寫入這個區塊鏈服務,一層又一層的堆疊扣連,產品形成一個完整食品履歷。

目前服務還在初步試驗階段,客戶相當少。有一個電商客戶奧丁丁與有機農產品通路12 Baskets。相關服務將在二月底上線,目前獲利模式為月費,使用服務的廠商或農民月繳200元-600元。

圖說明
(圖說:加入DTCO區塊鏈服務的米,上面有個QRcode,讓消費者可以知道米的履歷。圖片來源:翁書婷攝影。)

圖說明
(圖說:上圖的米的資料就變成一個區塊鏈被展示出來,上頭除了產品履歷之外,也有社群機制。圖片來源:翁書婷攝影。)

圖說明
(圖說:最後的資料累積成一個產品數據庫,可以衍生出非常多的應用。圖片來源:DTCO。)

履歷更透明,真偽稽查有效率

區塊鏈技術讓食品履歷更透明,真偽稽查更有效率。面對現有的食安問題,政府一直希望建立食品履歷,但食品履歷在實務上非常複雜,牽涉眾多部門,資料數位化與真偽稽核等流程繁瑣,耗費成本效率不彰。

DTCO團隊認為區塊鏈可以解決這些問題。將農產品的來源地與種植方式與等履歷「高效率」全透明化,放在雲端資料庫,供應鏈廠商或終端消費者可以隨時查詢。

「除了可以降低資訊揭露的門檻,也可以清楚知道產品最後賣到哪裡?追本溯源非常方便。藉著這樣的系統,供應商之間可以做來源認證。而且這樣的數據與全球可以存取,不可偽造、不可逆。未來可以衍生更多的創新應用。」李亞鑫強調。

要怎麼運行這個區塊鏈架構?他們採用私有鏈與公有鏈混合的區塊鏈服務。也就是說,一方面保有比特幣公有鏈資料不可竄改、交易不可逆、共同維護、去中央化、自動化、永久保存的優點,同時又避掉公有鏈結算較無效率的缺點。

「我們雖然提供的是私有鏈架構,但每十分鐘會和比特幣公有鏈同步處理。也就是說我們會把私有鏈累積的資訊,寫到比特幣公有鏈上,利用比特幣礦場,在比特幣公有鏈做交易稽核認證,讓我們的私有鏈資料永久無法篡改。」李亞鑫解釋。

私有鏈的架構則改善比特幣公有鏈交易速度慢的缺點。「私有鏈交易速度快,一秒千次交易。成本低,因為私有鏈沒有礦工,不需提供手續費等獎勵機制。為了讓客戶相信DTCO的服務,提供獨立冷儲,並且採用法國頂尖資安公司Thales的硬體加密系統。「在私有鏈的部分還會提供第三方單位數據做稽核與驗證。」李亞鑫強調。

為台幣電子化的時代準備

「你可以想像走進一家Costco或超商,想要買什麼東西,不需要拿到櫃台結帳,直接利用QRcode付款,而付款金流分配可以根據時間自動分配給供應鏈中的所有廠商,所有步驟自動化完成,不需經過金融機構,直接進到廠商或農民的戶頭裡,完成P2P的支付,而且是去中心化的P2P,不像支付寶是由螞蟻金服掌控金流服務。」李亞鑫說。

李亞鑫已經為台幣電子化的時代所準備,DTCO下一步則是Smart Payment(智慧付款),透或智慧合約,把金錢配送(auto-payroll)這件事情完全自動化,可以根據時間、規則、對象,自動支付,無需人的管理。例如消費者買單,當下就把錢分送給整個供應鏈,甚至是員工。

目前以全球供應鏈來說,金流已經可以不透過銀行,不只非常多種數位貨幣可以選擇,也有美元代幣、歐元代幣,1比1無波動,對於Smart Payment來說,應用彈性很大,不是只有比特幣。金錢遞送規則存在區塊鏈上面,做為智能合約,可以根據時間、對象、條件,不受地點的影響,全年無休的運作。

夢想與挑戰


這種先有區塊鏈技術架構,才運行服務的模式,和現有從需求出發在找出解決方案的架構不同,因此是否真能實現還需要很多環節的配合。例如對於農產品商而言,加入這樣的區塊鏈服務並不能保證一定會增加商品的收益,加上資料永久紀錄與不可逆的特性,與區塊鏈技術本身複雜難懂,如何說服農民或食品原料廠商採用會花掉許多教育成本。

不過,這個團隊的夢想很大很遠,並且是全球視野的。團隊在講述理念與價值時,踏實不浮誇,他們服膺比特幣區塊鏈顛覆世界的價值,在他們的眼中,區塊鏈重要性並不亞於網路網路與工業革命。

先不論這家公司區塊鏈服務最後是否成功,在金管會法規牢籠下,在金融業者缺乏互聯網思維下,在大量新創服務跳過台灣公司,台灣被邊緣化的危機下。這家公司勇敢大膽與前瞻性的新創精神讓人非常振奮。也許這篇文章重點不在於論述區塊鏈服務多麼跨時代與顛覆,而在展現台灣金融科技界最需要的創業家精神。

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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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