微信創辦人張小龍:KPI不該是考慮問題的出發點
微信創辦人張小龍:KPI不該是考慮問題的出發點
2016.11.01 | 人物

微信事業群(WXG)內部每年都會舉辦一次「領導力大會」,在2016年10月26日,騰訊集團高級執行副總裁、微信事業群總裁張小龍在會上發表了演講,以過往實例闡述了自己對產品與管理的思考過程。

張小龍提出了兩個觀點:

  1. KPI是產品的附加價值,把產品做好了,KPI自然就達到了。想辦法讓用戶感到輕鬆愉悅,口碑和KPI就會自然完成。得真正從「用戶角度出發」考慮問題,而不是以完成KPI的角度。

  2. 用小型團隊保證敏捷性,快速上線、快速驗證、快速改正。

以下為演講全文:

各位WXG(微信事業群)的同事們,大家早上好!又到我們一年一度的領導力大會。

大家都看到,我們微信團隊擴張速度還是比較快的,有1500多人了。對此,我昨晚跟Tony聊了一會兒,大家都有一個很大的擔心就是,當一個團隊規模變得特別大的時候,很多行為、方式一定會進入一種「組織化」的行為方式,要想保持自己特別好的一些特色就變得非常不容易。

在這裡,我跟大特別推薦一本書,叫《人類簡史:從動物到上帝》

之所以剛才想到這本書,是因為這個書裡面揭開一些事情的謎底,比如,他說當人類在遠古時期,任何一個村落只有150人左右,因為當時沒有「語言」這樣的工具,一旦超過150人,就沒有辦法維繫一群人。

你想像一下,如果沒有「語言」做為工具的話,確實只能存在非常簡單的交流方式。所以他說,我們的記憶裡面只適合處理150人以內的人際關係,一旦超過150人,它就變成一個社會組織。這個時候對個體來說是不太舒適的,已經超過了他的舒適圈。當超過150人,就要靠一種語言能力、想像力或者一種對規則的想像力來維持這種關係。

我們其實就在這樣一個過渡階段,當我們人數超過150人的時候,我們的組織方式已經跟以前完全不一樣了。

我記得在南通市的時候,包括這裡很多從南通市過來的同事,都會有很深的印象,覺得有一些反差。在南通市時大家都在同一樓層,每個人都是隨便走幾步就到另一個人的座位,要討論問題隨便找一個白板就開始討論了,那個時候大家感覺上有特別高的效率。

但是現在大家覺得要溝通還要先預約,或者先開視訊會議等等,這裡產生了一個對不光是我們組織、對所有組織都有很挑戰的事情,對於幾百、甚至上千這種超過人類自然承受能力的規模來說,大家要如何保持一個很高的溝通效率、或者一種很緊密的人際關係。關於這個問題仔細探討的話,所有組織行為學、各式各樣的公司管理哲學都會討論到這個問題。

我擔憂的是,作為一個上千人的組織,如果當成10個150人團隊的話,我認為它會有非常高的創造力,如果當成整體1,500人,我特別擔心它在創造力上會不會反而有一些衰退。我今天想就兩個主題跟大家分享我自己的想法。

做什麼取捨是有意義的?

大家也知道,一個大公司需要有KPI,公司高層需要有一個商業目標,但是,如果我們很多同事直接採取了高階主管的工作方式來工作,特別是把很多目標數字化,這個是不太合理的。

在QQ開始快速發展的時候,我記得在內部有一次分享,當時我說了一句話:「我們達到的KPI是我們產品的附加價值。」所謂附加價值就是說,我們真的把這個東西做好以後,我們的KPI自然就達到了。早期的微信團隊也一是圍繞這樣一個思維在運作。

但是,當我們的團隊變大以後,這個思維其實正被動地慢慢發生變化。我自己經常感受得到,因為很多同事跟我討論一些產品或者業務方向的時候,往往會給出一些證據,這些證據是用數字證明——這個是對我是有衝擊的。我說的衝擊是說大家在思考問題的出發點上有一些驅動力,不是來自是不是在做有價值的事情,而是來自於我們能做到一個多高的數據,那我會覺得有一點危險。

我舉幾個小例子,首先是一個好的。

去年在春晚的紅包大戰裡面,我們並沒有把競爭當成一個大戰來看待,但是競爭對手會把這當成一個大戰來看待,對方PR說一定要在數據上要超過我們。我記得當時團隊在開會說,我們今年的策略是什麼,我很高興大家最終定下來一個策略是——我們今年的目標是怎麼樣幫助用戶更有效率的搶到紅包,而不是最終呈現一個非常大的數字,這是完全不同的一個思考點。

如果我們是為了讓數字變得很大、更多人搶、更多次數、花更多時間,那我們整個產品邏輯裡面就會圍繞這個目標去執行,我們會讓用戶搶100次才搶到一個紅包,這樣參與人數次數會最多。如果讓用戶更有效率的搶紅包,我們的產品邏輯就變成了廢除所有多餘過程,讓用戶盡可能花更少時間在微信裡面。

這兩個產生的結果也是不一樣的,對用戶來說,花盡可能少時間搶到紅包,卻是最愉快的,但是數字上相比而言不是最大的。在這樣的情況下,後來結果大家也看到了,反而是說我們採用這樣一種對用戶有價值的做法,最後獲得了口碑都非常好,當然數據也會很好,不會不好。

這裡反映了一個重點,你用一個不同的目標驅動的話,產生的方法是完全不同的。 我們從來沒有跟公司領導人反映我們的KPI有問題了,反而現在很多同事往往是聚焦在數據的目標上,這是大家需要反思的地方。我跟技術團隊討論問題時候也說,不要太關注用戶的增加,因為這是一個很自然的現象,我們更應該關注我們對用戶做了什麼事情。來滿足他們對於某一種使用的需要、感到愉悅的需要,更加應該關注這個方面。

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圖/ via Shutterstock

其實,大家會看到即使在微信裡面也會有很不合理的東西、事物存在,有的甚至還大行其道。之所以說大行其道,其實還有一個原因,即使在我們微信事業群內部,並不會看到任何一個同事跑過來說:「某一部分讓微信整體使用者體驗差了很多,我們不應該這樣做。」大家只是默默忍受,如果這樣做,不管是商業原因還是什麼原因,一定有它的道理。自己看不順眼、覺得很不合理的地方,卻不會說出來,這樣是不對的,我們應該修正它——像這樣反而讓我覺得特別可怕。

我舉一個內部不好的例子。

比如說「城市服務」,城市服務是微信裡面一個重要的首頁功能,去年制定年度目標的時候,團隊給我拋出一個年度目標,一看這個年度目標我吃了一驚,因為我沒有看過這樣的年度數據。什麼樣的目標呢?列出來明年要達到的年造訪次數、年PV達到多少⋯⋯想說怎麼會有一個年PV這種說法,我沒有聽說過,我只聽過日PV,最多聽過週PV。團隊解釋如果每日PV,那個數據太小了,不好看,我當時有點啞口無言了。

這看起來是一個技巧,但是我希望同事少用這樣的技巧。我們應該看到我們的日PV、 日UV在增加,也不願意看到一個很大的年PV的數據;我們應該看到城市服務裡面每一項服務它的質量、易操作性越來越好,也不想看到這裡面進來的次數有多少——就像剛才說的,因為當我們提出一個目標方向,我們的努力方向一定會隨著這個目標改變,假如提出一個純數據目標,努力方向可能會圍繞這個去做。

昨天跟Tony聊天,Tony說微信有一個顯著的優點,就是商業模式建立的比較乾淨,不是在透支流量狀態下做的。之前我一直沒有想這一點,我覺得這不是應該的嗎?Tony一說我才想到,大家發現我們在微信裡面流量方面其實是非常保守、謹慎的。我們所有業務不管是商業還是非商業的,我們去衡量它對用戶具體帶來價值是不是真的很大,然後再決定要不要使用這個流量。

就像大家看到微信廣告的表現是一樣的,上次在公司會議上連Martin都說這裡可以置入廣告的空間特別大,原因是這裡的流量根本沒有完全釋放出來。事實上,大家會看到從微信廣告上線到現在,沒有一個平台廣告產品能夠像微信朋友圈廣告這樣做到幾乎沒有什麼用戶的轉換,甚至到目前為止還有很多用戶說為什麼我看不到一些廣告,他能看到——這是一個特別好的效果。並不是我們刻意要達到這樣一個效果,而是說即使我們考慮像廣告這樣非常商業化的東西的時候,我們首先考慮的是用戶是不是把它當成一個很友善、很好的一個功能在使用,而不是說我們去測試一下用戶的忍耐力下限、一直到擊潰它為止,我們不是這樣想的。

所以對於這一塊建議大家多思考,其實很有趣,你會發現任何時候都有一個分岔路去選擇,看你用什麼樣的方法去選擇。

在去年的對外課程中,我說了一個觀點,好的產品讓用戶用完就走,業界則認為你們微信太矯情了,因為你們用戶這麼多,誰也離不開了,所以你們才這樣說。

其實真的不是這樣子,在我看來任何一個好的產品就是一個好的工具,好的工具就不應該黏住人,是應該幫助用戶非常高效率完成他的任務,而不是說用完了還要拿到手裡玩一會兒、多用一會兒,那不是高效率的表現。但是如此一來,我則是希望它能夠深植到大家意識裡,無時無刻想一下什麼是我們對我們的用戶有價值,我願意不斷重複的跟大家提到這件事。

敏捷性和小團隊密不可分

我今天想分享第二個點是關於我們的敏捷性。

因為這裡很多同事沒有經歷過QQ時代,我先跟大家講一講QQ的故事。其實, QQ經歷過一個很波折的過程。

2005年當我們接手QQ的時候,當時QQ在中國排名很後面,也沒有人重視,可說接手過來是一個爛攤子。當時沒有意識到這是一個爛攤子,畢竟排名在十幾名的地方數據也算蠻大的。於是,我們組織了團隊來接手,目標是把QQ做好。

我們在第一年的時候就努力去做這個事情,其實大家也很投入,用的方法也是最「正統」的方法。比如說,我們會去研究競爭對手的產品、研究世界上最領先的同類產品,並且嘗試去學習它,把功能做得很複雜。當時這一塊領先的產品是微軟的hotmail,我們就想做中國的hotmail,然後我們就去做。怎麼做呢?認為當時公司有非常科學的流程管理,用非常科學的方式去研發設計一套方法論,我們就用這個方法論來做吧……最後做的結果是非常失敗。因為用戶進來發現產品非常慢,每一個操作又很麻煩,所有功能看起來都沒有什麼亮點,因此用戶很快就流失了。

但是呢,每次公司內部呈報時,我們都有很多東西可以說——我們這個月又做了什麼新的東西,整個技術水平又往前邁進多少步等等。

我現在回想起來那一年我們做的所有事情,用一句話來概括是「一個非常平庸的團隊用了一些非常平庸的方法去做出來一個非常平庸的產品」,而且是不知不覺的。所謂不知不覺就是,我們不知道自己做得有多糟,我們只是覺得自己用的是最合理的、大家都會用的方法,我們沒有犯什麼錯。這裡還QQ電子郵件的老同事,這幾位老同事應該回想一下,大家不會認為我們05年初的事情有什麼離譜、不合理的地方,我們該做的都做了,和我們大家現在做的事情可能真的是一樣的。但是你回頭看、或者對比來看才會知道有多糟糕。

我說這一段話應該帶給大家非常非常大的警惕,因為我引申的意思是,也許現在大家做的事情就跟我們當年QQ電子郵件團隊起初做的事情一樣:大家做一個非常平庸的事情,最後產出非常平庸的結果,只是大家現在沒有感受到,大家還以為我們在用一個很好的方法在做一個很好的事情。等到時間過去了,等到我們遭遇失敗了,大家才會想到原來我們所有方法都是錯了。

在06年的時候因為糟糕到了極點,物極必反,這個時候我們必須想辦法來解決它了,反而團隊開始去思考說我們怎麼樣讓一個觸礁的東西能夠來個回馬槍,這是一個很好的契機。在06年的時候,QQ的團隊開始思考這個危機,認為再按照現在的方式來做是不行了。我們要嘛讓它死掉,要嘛就重新找到一條出路。當時放手一搏,成立了一個很小的團隊,大概10個人的團隊,有幾個做後台開發,有幾個前端的人員,人員非常精簡,跟我們微信起步時非常類似,人員精簡到什麼地步呢?除了後台以外,我們把這些人做到一起也就十來個座位,大概2、3個web的開發,2、3個產品,1、2個UI,還有1、2個測試人員,他們組成了我們所定義的「衝鋒部隊」。

實際上,就這麼小的一個團隊在後面幾年做的事情遠遠超過之前幾十人的努力,這個小團隊是怎麼樣工作的?這個小團隊是當時用了一個方法,叫「敏捷專案管理」,這裡可能有在座的一些同事都已經不太了解這個詞了,但是當時在騰訊挺鼓勵用這樣的方法,我建議在座的如果沒有去好好研究過的可以好好研究一下。我們真的做到一種非常敏捷的一種專案執行方式。

但是在座的大家可能意識不到,因為我們手頭做的事情,包括微信,還在快速成長,離碰壁還很遠,大家沒有機會感受到這種情境。

這裡所謂的敏捷是什麼意思呢?是真的非常快。在座有幾個同事是當時這個小團隊裡面的,幾乎大部分人都在,其實大家有空可以跟其他人多交流一下,如果回想起來大家可能會覺得、我自己也覺得那個時期過的非常愉快。為什麼非常愉快?因為對我自己來說,很有滿足感。當我頭一天晚上發現我們這裡有一個東西要改一下,我發一封信出去,第二天上班的時候就發現這個東西改過來了,而且已經上線了,大多數一個星期上線還不算誇張,無疑這是一種很爽的感覺。

現在你們在座的可能是體會不到這種感覺,就形成了一些問題。我有一天跟社群平台同事開會的時候就說到當時QQ的案例,有一天晚上我發了一個微信說:「有一些用戶跟我們說,公眾號回覆裡面只能看到讀者評論的次數,但是看不到作者再評論的有多少人讚,這個事情存在很久了,為什麼沒有加上?應該早一點把它加上。」但是同時我多了一個念頭,我說這個需求可能大家會做一個計劃,排一個流程出來,可能要等到兩個月以後才會加上去。於是,我就多加了一句話,「必須一個星期以後上線」,結果過了兩天大家告訴我這個東西已經上去了。

如果按照平常的習慣,我們加一個東西真的要兩個月了,但是其實非要兩個月嗎?其實並不是這樣子的。而是說大家習慣了改一個東西是很大的事情,那麼它真的需要兩個月。可是,在當時QQ起來的時候真的不是只這樣的速度。如果這樣的話,它可能也就起不來了。

講到這裡,我感觸特別深。

當然也有可能依人數來決定,為什麼我老是說特別懷念150人的小團隊,因為當我們人數增加時,自然會製造出很多流程出來。我們自己會習慣這樣的效率,而對一個非常小的團隊來說,他不需要開會、也不需要幹嘛,大家坐在一起,轉個頭就可以說:「有一個問題,我們解決它吧。」

在敏捷度方面,我們可能在離這方向越來越遠,但是我們自己並沒未發覺。越來越遠離的後果是,我們自己都覺得我們做的事情沒勁,因為你今天想到一個很有趣的主意,過了一個星期你自己也會淡忘它。敏捷帶來一個最棒的心理作用是什麼呢?我們今天可以想一些與眾不同的點子,然後我們可以很快就看到效果,因為我們可以很快把它上線了,然後可以去驗證,如果不對就下架,如果還有改進餘地,下個星期再去改它。如果改了還不行,那繼續下架,如果改了行,它一定很好⋯⋯這是一個能夠持續實現你想法的過程。但是如果說有一個很好的點子去嘗試一下,然後大家討論一下說好吧,那我們嘗試一下。過了兩個月還沒有排上去,然後第三個月發表了,你可能對這個事情沒有熱情了,即使發表了你也不會看它了。

比如說剛才這個小例子,作者回覆地方要不要看到讚的問題,他們說剛剛討論過這個問題,只不過大家意見有一點分歧,到底是讀者的評論按讚的數量排在前面還是作者的按讚數要排在前面?這個大家有分歧,所以就放下了,放下就不知道什麼時候再提起了。這樣區別就是顯示,如果大家真的做到很快速的、很敏捷的更迭的話,我相信這裡的意見分歧並不是一個問題。相反如果心裡覺得任何一個想法都要經過三個月才能夠看到的話,那包括我自己也對這個想法可能就失去了熱情,因為你過了幾個月都忘記這個事情了。

在QQ從06年、07年開始進入這樣一種敏捷專案執行方法以後,後面幾乎每年都是以一個非常高速的進度往上發展。這個過就像一輛汽車有了引擎和足夠的汽油就會自己一直跑下去,就是這種感覺。後面幾年,我們一直保持這樣快速更迭、快速上線、快速驗證想法這樣敏捷的方法,團隊運轉也非常順暢。當然跟微信比起來還有一個很重要原因,就是當時QQ的團隊一直沒有擴增人力,所以不會遇到人的許多問題。微信這裡其實因為是有員工數的問題,雖然我們也盡可能說把一些人員做一些拆分、分解,盡可能以一種小團隊來運作,但是仍無法避免即使在部門內部,大家的做事方法仍越來越常規化,所以大家提每一個東西可能都需要經過很長時間、甚至大家都覺得遙遙無期的排期。

當然並不是說我看到我們的不足,其實更多的是我希望讓大家了解還有一些方法是大家沒有掌握到的,或者說尚未意識到的,如果我們只是這樣一種按部就班往前邁進,我們可能會陷入危機而不自覺,特別是微信本身還在成長的過程中,大家會覺得非常的樂觀。我想我們在做QQ的時候,其實一直有一個很強大的競爭對手——網易,我們要不斷追上它,這是有方向感的。但是對微信來說我們並沒有這樣一個外部對手在那裡給我們警惕著,這也是需要我們自己給自己警惕的。所以關於敏捷度的開發,我特別希望大家能夠多做嘗試,其實這個嘗試並不是需要大家說一定要把專案剝離出來幾個人來做才行。它更多是一種執行方法,而不是具體的形態。

關於人才輪替

最後,我也想附帶提一下對於人才、對於組織的一些想法。

大家也知道微信事業群做了一個「活水計劃」,人資在這塊一直花了很多精力來實施。當我們人數很多的時候,其實多一些輪替對大家都有幫助。之前大家是說:「我在一個職位,我就一直這麼做,如果沒有特別的事情,我可能做這個事情好幾年、十幾年都是有可能的。」但是這可能是不太利於組織活躍,也不利於個人成長。最近一年我跟HR一起嘗試,看看有沒有一些新的機制能夠幫助組織裡面的人員流動的更加順暢。從我自己角度來看,我反而是覺得大家在團隊裡面經受的鍛鍊或者磨練不夠多而不是說已經夠多了。如果有一些方式讓大家用同樣的時間,卻經歷更多、思考更多,確實是沒有壞處只有好處的。

所以對於微信事業群的同事,大家用活水計劃去讓一些想要去換工作職位的人沒有後顧之憂,可以非常自由的轉換,同時我們也上升到總監這個位階,我們也制定出一個微信事業群內部的措施,我們BG的總監如果沒有經過輪替是不能往上晉升的,必須要有輪替的經驗。

可能有些同事會覺得這樣會不會不太舒服?當然不太舒服,超出一個人舒適圈,必須面對新的挑戰。但是以後你回頭來看的話,這樣的結果其實是有好處的,在座的都是leader以上的基層、中階管理幹部,大家以後也會面臨這樣一個輪替的問題,所以在這裡先跟大家做一個心理準備。

在座特別是leader這一階層的同事其實可以多想一下,透過一種輪替的方式讓自己接觸更多的磨練。

總結一下,我今天想要分享的主要是兩個點:第一,關於對我們產品、我們業務思考方向是不是真的從「用戶角度」出發來思考;第二,關於敏捷性,大家自己也可以看到,即使對微信來說,我們的前面的更新速度很快,後面則是變得越來越慢,所以這也是需要大家共同來思考的。除此之外,我也再次鼓勵內部加強活水計劃,支持工作崗位的輪替。謝謝大家!

本文授權轉載自:PingWest

關鍵字: #騰訊 #微信
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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

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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。
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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。
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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。
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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。
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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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