家裡還有錄影帶?專家警告:保存期限終點已至
家裡還有錄影帶?專家警告:保存期限終點已至
2017.06.10 | 產品

在光碟出現之前,錄影帶是很多家庭的主要影音娛樂方式。不光是錄影帶出租盛行,很多人也會用V8或是Hi8拍下一些珍貴的家庭影像,或是結婚典禮。而隨著數位化的時代來臨之後,這些錄影帶你可能還是捨不得丟依然保存下來。但是,就算你保存得再好,專家已經提出警告,錄影帶的內容很有可能已經到了保存的臨界點了。

錄影帶是在1980年代開始風靡,一直到2005年左右都還是很多家庭的必備裝置。不過,錄影帶記錄的原理是將影音記錄在磁帶上,而磁帶的磁性是會隨著時間以及使用次數而衰減的。因此,錄影帶本身有使用的壽命限制,就算是你妥善的放在防潮箱裡頭保存,也很小心的播放,但是磁性依然會衰減。此外,錄影帶的保存也與溫度與濕度有關,像是台灣處在潮濕的氣候,更容易加速錄影帶的壽命退化。

動畫及電視工程學會的主管Howard Lukk表示,一般來說,錄影帶的壽命如果你經常觀看的話,可能五年就結束了。那麼在良好的保存狀況下,最長的壽命可能可以到15年左右還可以「堪看」。在這樣的標準之下,像是在錄影帶盛行的1990年代到2000年左右期間的錄影帶,現在可能正面臨了大規模的死刑。

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錄影帶以及其他儲存媒體的壽命期限表。
圖/ T客邦

如果你真的有珍貴的影片,要怎麼樣挽救這些錄影帶的內容呢?當然就是將這些影片的內容數位化。如果是早個十年,將錄影帶數位化比較不是難事,因為那時很多人家裡頭都還有錄影機,電腦買一張影音擷取卡,然後將錄影機的影音訊號輸出到影音擷取卡上,就可以把影片數位化保存了。可是,現在很多人家裡頭可能連錄影機都找不到了,你也比較難在一般賣場買到可以支援AV端子輸入的擷取卡,反而現在想要自行將這些錄影帶的內容數位化就變得比較困難,甚至可能要找專人來協助。

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圖/ T客邦

Howard Lukk估計目前市面上依然有數以十億計以上的錄影帶還在等著數位化,其中有很多人也不知道錄影帶的內容會衰減這件事。更重要的是,他懷疑就算是現在能夠幫忙將錄影帶數位化的所有專家都卯起來工作,也不大可能在其中某些珍貴的錄影帶內容消磁之前,可以把所有的錄影帶都保存下來。

原因就在於想要將傳統錄影帶數位化,其實沒有捷徑,你沒辦法像是對數位化檔案一樣按個複製貼上就可以在不到一分鐘的時間解決一部影片。傳統錄影帶的數位化,你必須要用1:1的時間,將影片從頭到尾播放出來,同時用擷取卡錄影並且即時壓縮成數位檔案。如果想要確保內容的話,工作者還必須要坐在一旁觀看錄影帶的播放。這其實是一筆大工程,而且目前看來人類已經不大可能完成這個任務了。

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圖/ T客邦

網路上有一個團體叫做 XFR Collective,他們正在致力於保存這些逐漸消失的錄影帶內容,他們焦點就在於挑選那些重要的、目前還沒有被數位化的錄影帶並且將其數位化,最後放到archive.org上供公共存取。不過,目前他們也才轉了155部錄影帶,總共67小時的內容而已。

本文授權轉載自:T客邦

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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