你所不知道的 Uber：在台灣推汽車金融服務|數位時代 BusinessNext

「台灣Uber正在評估為司機提供汽車貸款......已經和一些金融業者洽談，但業者很在乎法規問題。」Uber台灣總經理顧立楷在六月份記者會中指出。「非法」風暴沒有讓台灣Uber停止對新商業模式的探索，反而想提供更多價值，向外界證明Uber模式可行。

Uber以網路＋汽車＋金融的概念在中美、越南與新加坡等地，針對想買車又想當Uber司機的族群，推出分期貸款等汽車金融服務（Auto Finance），啃食傳統車貸業者與車行的大餅。Uber在合法國家，透過跨界異業結盟，展現更多價值，抵抗認為是「非法」模式的國家，一方面招攬更多司機為Uber效力。

台灣一直缺乏大型網路平台，因此把Uber趕出台灣，不僅是一種新乘車服務的缺乏，可能也是一種「新金融」服務的失落，這不是山寨一個Uber就能彌補的。

圖說明

現況：當Uber司機「開車還貸」，台灣已經有

Uber目前是透過租賃業者賣車給司機。舉例來說，台灣Uber與普捷公司合作，提供3年共36期的分期付款服務，司機以接Uber的派遣訂單來賺錢，然後「開車還貸款」，以總價近90萬Camery為例，付完3成頭期款後，一個月付給普捷約2萬元。

不過，不是任何人都可以透過普捷購車，貸款資格頗為嚴格。普捷要求購車者必須通過聯合徵信，有職業駕駛執照，車子也登記為營業用。無職業駕駛執照不符合資格，此外和普捷購車也沒有比較便宜（普捷分期付款利率比銀行高4%，最後付款總額和一般銀行差不多）。

這麼多限制又沒有比較便宜，怎麼吸引顧客購車？原來，普捷屬於乙種租賃業者，不是現在被視為非法的計程車業，接Uber單法令管不著，不怕被罰5萬元。而司機也可以自己和飯店合作接送，增加財源。

Uber台灣不願針對汽車貸款策略多做說明。但在美國有種作法是Uber繞過租賃業，自己成立租賃公司，和TOYOTA等車商合作，提供3年36期汽車貸款服務，越南的作法則是直接和銀行合作貸款給司機購車。這兩種做法都和台灣這種舊有服務截然不同，被稱為新型態的汽車金融模式。

模式：網路＋汽車＋金融＝新汽車金融

Uber汽車金融核心概念為，「讓汽車買家透過Uber租或買車，並以代駕 Uber所賺取的收入來支付費用。」，也就是「分期購車，開車還貸」，模式本身一點都不特別，特別的是Uber就連過去被金融業者或租賃業者拒於門外的人也敢賣。

舉例來說。Uber去年美國多個城市推出Xchange Lease服務，讓「沒有」信用紀錄或信用記錄差的民眾，也有辦法租/購車當司機，而後身為投資者的汽車製造商TOYOTA也成為合作夥伴。Uber在肯亞的服務也是如此。

Uber肯亞與銀行合作，「我們拋棄傳統金融業的貸款徵信方式，轉而依賴Uber產生的數據。」Sidian Bank 執行長 Titus Karanja 接受《路透社》採訪時說，「肯亞民眾的徵信體系不普及，全國4500萬人中，僅有4.4%民眾有信用數據，信用數據的缺乏，讓這些人無法和銀行界借款，但Uber的汽車金融模式讓縮小了肯亞的徵信體系空白。」

而在東南亞的計程車司機，車子大多是租來的，Uber透過汽車金融，讓這些人擁有一台車。今年年初，越南Uber與越南資本銀行（Viet Capital Bank）合作，推出低利車貸服務。Uber司機可用低利率貸款買車（越南車貸平均利率為10%，Uber方案提供8%的利率），刺激以摩托車代步的越南民眾購車，變身為Uber司機。

意涵：綁定有貸款在身的全職司機

Uber要靠賣車或租車賺錢嗎？似乎不是。

「Uber推貸款的最終目的還是希望讓更多司機在路上跑，才能規模化。Uber司機多為兼職，而有貸款在身的司機則多為『全職』，是另一種司機來源。」中租控股金融科技發展組協理吳建頤認為。

「這個模式對Uber相當有利。Uber掌握了司機的資訊流與金流，可以精確掌握司機每個月花多長時間開車？載了多少客人？賺了多少錢？」吳建頤分析。這些數據成為金融業者或汽車製造商判斷貸款者是否有辦法還款的依據，「這是過去TOYOTA等業者做不到的。」

對TOYOTA等車商來說不如Uber那般得利，但有創造商機的可能。「雖然TOYOTA貸款給這群信用紀錄較差的人，可能會有些損失，但最終可能刺激汽車買氣。」P2P網貸平台瑞保網科執行長楊瑞芬點出。她舉例，假設TOYOTA本來一台賺四成利潤一個月可賣一千台，藉由Uber的計劃，卻可能用三成利潤賣出一萬台車，最後還是有賺頭。

爭議：次貸風暴的2.0版？

汽車金融服務對Uber有利，讓TOYOTA等合作業者有商機，那貸款的Uber司機呢？由於在美國，Uber的汽車貸款方案，能把汽車買給「沒有」信用紀錄或信用紀錄「較差」的人，讓美國媒體質疑，放款給這些人後，這些人有辦法還款嗎？司機是否成為奴工，就像台灣雙卡風暴中的「卡奴」一樣？

《Bloomberg》就認為Uber車貸的模式接近於次級車貸（SubPrime Car Loans：提供給信用較差者的汽車貸款，一般來說利息較高），加上美國次級車貸違約率正超過金融海嘯的高峰，點出盛行可能造成次貸風暴的疑慮。

台灣的業者怎麼看呢？「Uber若和汽車製造商或金融業者合作，（放貸）風險就轉嫁給別人。」楊瑞芬評析。她認為，這些合作對象自己要有能力判別，這些信用較差的司機最後能不能還錢來，會不會造成次貸風暴的責任不是在Uber而是在合作對象身上。

個人分期付款平台Installments創辦人暨執行長陳仁彬則認為，「這種模式既是壓榨，但也是提供這群人一個謀生方式。但如果沒有Uber的服務，這群人可能連汽車都買不了。況且資本主義本質中壓榨成分本就很高。」

Uber如同農業時代的大地主，這些Uber司機有如佃農，幫地主打工，但到底Uber是拯救了沒土地快餓死的農人還是壓榨，端看從哪一個角度看了。

代表圖來源：noeltock@flickr

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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。

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。

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。

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

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。