在Uber工作4年多學會了「違反直覺」的思維
在Uber工作4年多學會了「違反直覺」的思維
2016.02.15 | 科技

圖說明

編者按:本文作者Michael Pao曾在Uber工作了四年,在此期間,作者學會了如何構建一個為大批量使用者提供服務的平台。

最近,我加入到矽谷頂尖創投Greylock Partners作為一名入駐企業家,在這裡尋找機會創建一家全新的平台型公司。

現在,隨著越來越多「無領」職員(利用自己的優勢和時間來過活的一類員工)的崛起 ,各種新技術也是層出不窮,比如自動化員工審查平台Checkr,支付平台Stripe、Adyen等。而我們需要做的,就是要抓住當下這些機會。

我在Uber四年的時間裡,學到了開發一個平台型產品需要付出什麼。以下,我想分享三個可能在創建過程中有些「反直覺」卻無比正確的觀點:

1. 願供給方與你同在

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圖片來自:《星際大戰》劇照

絕大多數平台都會存在所謂的「供給約束」。不過在早期階段,你可能會覺得如何創造需求比較傷腦筋,但如果你的平台能夠為消費者解決一個痛點,需求就會快速增長,很快便會超過你的供給。

除了這個事實之外,許多平台型公司往往會過度強調需求。對於用戶來說,他們覺得這些公司裡的員工會最能知道他們想要什麼,也就是通常我們說的產品的需求端。你上次用Uber打車,住Airbnb,或是在眾籌平台Kickstarter上啟動一個募資專案是什麼時候?

事實上,那些有管理意識的平台,通常會在供求端出現缺口,因為由於過於保守的業務增長率,會給你的企業運營帶來風險,甚至更糟……那麼,這個問題如何解決呢,我提出的第一個「反直覺」觀點就是,為競爭對手創造一個機會,很可能會為你帶來新的供應來源。

一旦你的平台啟動,不要受到「陰暗面」的誘惑,過度偏移到需求端,事實上,對於平台型公司而言,供應才是企業發動機裡最需要的燃料。

2. 不要只聽取用戶意見,要向他們展示何為真正的產品

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對於產品設計而言,我最喜歡的一句話是已故蘋果之父史蒂夫‧賈伯斯說過的:

「靠使用者調查來設計產品太難。很多時候,要等到你把產品擺在面前,使用者才知道想要什麼。」

對於平台型公司來說,這的確是個真理。當你為不同使用者群設計產品的時候,就會發現不得不要去滿足很多用戶「價值」,此時你需要做的,可能就是絞盡腦汁去想如何去分那塊蛋糕,這意味著,當你在構建平台型產品的時候,不得不仔細聆聽所有用戶的聲音,否則你很可能會將平台的某一方面做的很好,但卻顧此失彼,影響到系統的整體健康。

這裡可以舉個不錯的例子,我們可以參考看看Uber是如何執行動態定價策略的。事實上,Uber在波士頓推廣業務的時候,一開始他們的供應就無法滿足需求,特別是在深夜,根本沒有足夠的汽車接送乘客用戶。

Uber當時設定的最後接單時間是淩晨兩點,但是在淩晨1點半到2點半之間乘坐需求會大幅飆升,而另一方面,由於時至深夜,很多司機都早早回家了,那麼此時會怎樣呢?需求端為了能夠打到車,他們就會願意給司機加錢打車(司機端不會收取任何額外費用),這樣導致的結果就是,如果司機想要多賺錢,他們就願意在深夜多等一些時間。

動態定價策略讓Uber變得更加高效率,事實上,最後Uber發現,車輛的預計達到時間反而變短了,司機也能給接到更多單的生意。

但是,很多乘客和媒體一直呼籲Uber關閉或限制動態定價策略:

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圖片截自:@Mo Koyfman

如果Uber只聽乘客的回饋,可能線上等著乘客叫車的司機就會變得少之又少,那麼結果會怎麼樣呢?想必每週都會有成千上萬人被困在惡劣天氣和深夜等待之中。

我們知道,Uber的使命就是要提供便捷順暢的共用駕乘服務,而一旦出現這種情況,其實是和他們的使命相違背的。所以,Uber沒有被網友「綁架」,透過推出一系列功能,比如Uber POOL和通知提醒,他們堅持不懈地讓服務變得更加實惠,更加可靠。

3. 玩起來容易,想要掌控就難了

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你知道嗎?在國際象棋的棋盤上,每個棋手走四步之後,棋盤上就會有2880億個位置可能性出現。是不是很令人驚訝,要知道,整個國際象棋上只有三十二個,六種不同類型的棋子而已。

和國際象棋一樣,構建一個平台也是由一些簡單的規則所支配的,舉個例子,雙邊平台的目標,就是要平衡供給和需求,而實現這樣的目標,可能會有數千種不同的方式。

就拿亞馬遜來說吧,他們的平台,以及整個業務都是由一個簡單的原則集合所驅動的。《彭博商業週刊》資深記者布拉德‧史東(Brad Stone)在他的著作《什麼都能賣!:貝佐斯如何締造亞馬遜傳奇
》中就有過介紹:

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亞馬遜執行長貝佐斯和他的副手們描繪了公司良性迴圈的業務,他們相信這種迴圈會給亞馬遜業務帶來優勢。這種良性迴圈是這樣的:較低的價格會吸引更多消費者訪問亞馬遜,訪問亞馬遜網站的用戶越多,網站銷售量也會隨之增加,那麼亞馬遜這個平台,就會吸引更多願意付費的第三方廠商賣家。這樣會讓亞馬遜獲得更多固定成本,比如訂單履行中心,以及支援網站運行的伺服器。

有了雄厚的基礎設施支持,亞馬遜網站的運營效率就會變得更高,繼而使得他們提供的價格更實惠。亞馬遜的高階主管們認為,如果這個迴圈的運轉速度更快,他們就更容易獲利,所以他們會優化這個迴圈中的每一個環節。

這裡有幾個亞馬遜在解決供需問題時所採用的原則,不過,下面所有這些方法,其實都是為了實現一個目標,那就是提供更低、更實惠的價格:

  • 要求員工將使用過的辦公室門改造成辦公桌
  • 建立巨大的倉庫和訂單履行中心
  • 在亞馬遜自主商品旁邊,庫存第三方廠商商品
  • 在執行訂單時,使用機器人,而不是人工
  • 訂單價格超過25美元,就提供免費物流
  • 為Prime高級會員提供兩日免費物流
  • 還有很多很多我們不知道的事情……

如果你僅僅有一個不錯的想法,或是一個產品原型,那麼是無法創建一個平台型公司的,你需要儘快處理供給和需求,也就是說,你必須在產品和平台建設開發上下功夫,同時還要有支援團隊(比如財務團隊和運營團隊),這樣,你才能朝著自己的目標全力前進。

本文授權轉載自:36 氪

本文編譯自:My 4+ Years At Uber Taught Me These Key Lessons

關鍵字: #Uber
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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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