每個人都應享有平等的數位機會
每個人都應享有平等的數位機會
2006.12.15 |

近年來政府關懷數位落差問題,也企圖整合各界資源,全力投入進行改善。針對台灣數位落差現況,《數位時代雙週》特別訪問行政院研考會資訊管理處處長何全德,解讀數位落差所將導致的問題,以及政府如何以實際的行動,給予民眾平等的數位機會?

Q: 研考會歷年來持續進行大規模的「數位落差調查報告」,由報告中發現了哪些問題與現象?
A: 台灣目前有一千三百萬的上網人口,但是還有一千萬人不上網。所謂的數位落差,應該要把定義的範圍擴大,不能侷限在是不是會用電腦、會上網,而是在於民眾的數位機會是不是均等。
我們關心的是,會不會因為年齡、性別、族群、居住地等不同,而減少了民眾接受數位資訊的機會,影響他的競爭力,比如勞工要是懂得應用數位資訊,對競爭力及學習能力的提升都有幫助,那我們如何了解他們真正的需求、如何幫助他們?
比弭平數位落差更新的想法是,應該是講求「社會包容」,就是如何透過數位科技,讓所有的國民都有均等接收資訊科技的機會。所謂的數位落差,廣義地說應涵蓋數位機會是否均等,例如每個地區的衛星電視是不是清楚?也不該侷限於能不能上網,還要考慮到網站的內容是不是也針對不同的族群設計。政府關心這些問題,所以研考會跟教育部合作推動數位機會中心,在全省設立數位機會點,希望能讓偏遠地區也可接收衛星電視,也能上網,有機會接受數位科技,得到均等的數位學習機會。
根據歷年進行數位落差調查報告,造成數位落差最大的原因,不一定只是區域,反倒是年齡,現在上網的人口大多是年輕人,很多五、六十歲以上的中老年人都不會上網。另外,弱勢的族群,包括台灣五%的身心障礙人口,他們也需要有平等的上網機會,所以研考會也積極地推廣無障礙網路空間,落實數位機會平等的弭平數位落差政策。

Q: 現在若是不好好因應數位落差,會產生哪些問題?政府持續推動哪些行動來弭平數位落差?
A: 要縮減數位落差,需要政府與民間一起努力。在政府單位需要跨部門合作,行政院有個跨部會的小組來研擬計畫、編列預算,協調各部門運作,政府各部門都有其關心的議題。例如農委會關心農民的數位落差,協助農民用網路賣水果;經濟部積極輔導中小企業的e化等等。
除了政府跨部門的運作,也需要企業與民間組織的協助。最理想的狀態是,政府先設立數位機會中心,給與必要的教育訓練,然後透過各個社區發展協會,激發社區居民對社區文化的關懷。在各地社區都有熱心的校長、老師、村里長、協會的幹部等,結合大家的熱情,凝聚向心力,才能讓這個數位機會中心永續發展。
例如我們在雲林大埤鄉圖書館開電腦班,一些越南籍的新移民學會了用電腦下載MP3聽越南歌曲;老人家也可上網看看天氣、新聞,瀏覽一些生活相關訊息。
總結過去的經驗,我們發覺會不會、用不用電腦上網,比有沒有電腦來的重要,所以在九百位居民社區的數位機會中心,其實不需要用到二十部電腦,也許只要五部電腦就夠用了。這樣我們可以把有限的資源分布到更多的地區,讓更多民眾有機會到數位機會中心互動交流,真正能接觸、學習,並養成上網的習慣。

Q: 台灣是世界知名的科技島,政府如何結合企業與民間的資源,有效改善數位落差問題?
**A:**現在很多企業,像微軟、惠普(HP)、中華電信,都有在推動送電腦到偏遠地區的公益活動,其實送二手電腦到偏遠地區未必是好的作法,二手電腦的維修問題,可能會對偏遠地區民眾造成更多問題。如果能提供台幣一萬元出頭的國民電腦,使用自由軟體,提供更多的學習教具,讓社區居民使用,這個效果會更好。
民間組織或是企業捐贈硬體,當然對弭平數位落差有貢獻,不過我們更需要企業提供人力資源,投入無形的Know How,現在很多企業也推動企業志工,讓企業員工下鄉教導偏遠地區民眾或是學童如何使用電腦、如何上網。許多學校也這麼做,例如台北的北一女中派學校裡的資優同學,到偏遠地區的部落去服務,這對協助台灣九千多個村落獲得數位學習機會的貢獻良多。
另外一個值得推動的,便是希望企業能協助非政府組織NGO及非營利組織NPO,給予人力、教育、管理經驗等協助,提升這些組織的e化能力,讓他們更有能力去協助各個地區的居民,獲得數位學習的機會。讓各地的數位機會中心,真正成為民眾樂於參與學習,可以獲得生活資訊又兼顧娛樂功能的好場所。

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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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