非洲最年輕史丹佛MBA棄高薪,回祖國創業開啟行動支付革命
非洲最年輕史丹佛MBA棄高薪,回祖國創業開啟行動支付革命

身為全非洲最年輕的史丹佛MBA畢業生,26歲的班傑明.費南迪斯(Benjamin Fernandes)捨棄在美國發展的大好機會,毅然決然返回位在東非的祖國坦尚尼亞,成立金融科技新創Nala,要為非洲民眾創造更便利的行動支付方式。

坦尚尼亞擁有6千萬人口,超過70%國民年紀小於24歲,儼然已是「老一輩」的費南迪斯,將目光放在這些才剛破土而出的幼苗身上,「當我們國家經濟仰仗這些年輕人推動時,他們如何為自己籌集資金?瞭解自身的財務狀況?」

坦尚尼亞的行動支付技術、網路銀行發展仍十分落後,一次線上付款使用者需要輸入多達46位數,相當不便。費南迪斯著眼於讓家鄉民眾享有快速、簡單易懂的數位金融服務,與夥伴合力推出金融App Nala,讓以往繁複的轉帳、支付過程,短短10秒內就能輕鬆完成。

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坦尚尼亞的年輕人們,正在學習如何使用Nala。
圖/ Nala Instagram

行動支付在非洲相當盛行,超過4.2億人擁有行動支付帳戶,坦尚尼亞47%的GDP,就是透過行動支付進行交易,費南迪斯認為,若是有辦法簡化交易流程,將創造非常龐大的價值。

捨棄高額潛在收入,返回家鄉貢獻所長

5年前,費南迪斯被史丹佛商學院錄取,獲得16萬美元的非洲獎學金(Africa MBA Fellowship)遠赴美國就讀MBA。這段期間裡,他不僅學習有關金融科技的一切知識,也開始在比爾與梅林達.蓋茲基金會工作,並結識未來的事業夥伴山姆.凱梭(Sam Castle)。

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費南迪斯就讀MBA期間,曾在比爾與梅林達.蓋茲基金會工作,並結識後來的創業夥伴。
圖/ Benjamin Fernandes Instagram

當年史丹佛商學院錄取的8位非洲獎學金學生中,他是唯一一位決定捨棄可觀潛在收入,回到祖國貢獻所學所長的。史丹佛MBA畢業3年後平均年薪約為215,000美元(約新台幣664萬),居全美MBA之冠,作為比較,坦尚尼亞的平均收入低於2,000美元,甚至不到百分之一。

儘管有留學經驗,費南迪斯並非出身自富裕家庭。父親在當地公司擔任查帳員,領著微薄的收入,小時候全家每天只吃一餐,省吃儉用為他與妹妹積攢學費。

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2017年從史丹佛商學院畢業後,費南迪斯成為非洲有史以來最年輕的史丹佛MBA。
圖/ Benjamin Fernandes Instagram

在坦尚尼亞成長的過程中,費南迪斯見識了這個國家最灰暗的一面:永遠擺脫不了的貧窮、恐懼,無數人死於飢餓與乾渴;引發一場搶劫的原因,可能只是微不足道的2美元。

但無論坦尚尼亞有多不堪,費南迪斯仍深愛著這片土地,以及生長其上的人們,希望能讓這個國家變得更好,「美國擁有一個人想追求的所有事物,但是我知道我的使命,是為家鄉引頸期盼的人們帶回新希望。」

於史丹佛就讀MBA的難得經驗更令他肩負使命感,「全國只有不到1萬人擁有碩士學位。我獲得了這一切,覺得自己有責任為數百萬有著同樣抱負的人們付出。」

人才、資金是創業最大阻礙

從史丹佛畢業後,費南迪斯返回位於坦尚尼亞的家中,開始獨自鑽研開發金融App,試圖找出最適合非洲人民的支付選項。隨著工作有所進展,他成功說服事業夥伴凱梭加入Nala,兩人一起踏上改變非洲的道路。

對家境並不寬裕的費南迪斯而言,「資金」是創辦公司後立刻面臨到的嚴峻問題,當時他僅有從米勒獎(Miller award)獲得的1.4萬美元。在有限的資金下,費南迪斯不拿半毛薪水、與家人同住節省開銷,即便如此,中途仍一度必須找朋友借錢讓公司存續。

後來,Nala從比爾與梅林達.蓋茲基金會獲得5萬美元的援助資金;今年1月又獲創投公司Y Combinator投資15萬美元,才暫時告別資金短缺的窘況。

「人才」是費南迪斯面臨的第二大難題。擁有知識的人才,絕大多數會選擇留在他們接受教育的國度,或者進到大型企業任職。一間資金不寬裕的新創公司非常難以找到合適的人選。

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費南迪斯期望Nala能成為泛非洲的數位銀行,為家鄉民眾創造更便利的支付方式。
圖/ Nala Instagram

即便阻礙重重,Nala仍存在它的機會。坦尚尼亞為數眾多的年輕人口,反映在比鄰近國家更勝一籌的手機進口量上,這些擁有手機、年紀介於23至26歲之間的年輕人們,正是Nala的核心使用者。

在沒有任何宣傳活動的情況下,Nala自2018年4月推出至今,已累積約10萬下載數,並計畫2019年內將業務拓展至其他非洲國家。在費南迪斯的終極目標中,不僅要將Nala打造成泛非洲地區的數位銀行,更期望成為首家在紐約證交所上市的非洲科技公司。

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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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