靠空間租借月入百萬!台灣新創Pickone闖盪日本,一招贏得場地主的心
靠空間租借月入百萬!台灣新創Pickone闖盪日本,一招贏得場地主的心

不管是慶生、舉辦課程、讀書會,還是外部會議,生活中有太多需要找場地的需求,但在5年前,場地租借不只沒有資料、訂位不方便、價格也不透明,讓評估成本變得很困難。

共享空間平台Pickone的創辦人暨執行長張雲淞也遭遇到一樣的問題,原先他的創業項目是做線下課程,找老師、找學生的同時,也要找場地來舉辦活動,「網路上缺乏場地資訊,我們只好自己蒐集名單,做著做著發現,這個問題好像比想像中大。」張雲淞說。

於是張雲淞用過去蒐集的場地名單,在2014年成立Pickone,用「場地界的Airbnb」解釋其服務就能快速理解,除了匯整場地資訊,也讓有閒置空間的場地主能夠自由刊登資訊。

空間品牌「小樹屋」,意外成為小金雞

在張雲淞的想像中,租借場地是一件非常數位化的事情。消費者只要上網看場地、預訂、付款,到現場用密碼鎖開門,一切都不需要人為介入。於是團隊設立各式各樣標準,希望能規格化場地租借的流程。

但他們發現,其實大部分的場地主都不是專職經營,配合意願相當低。「咖啡廳、商務中心,甚至是速食店,都有自己的場地管理邏輯與方法,」張雲淞說。在規則沒有辦法統一的情況下,Pickone也僅僅是一個「場地電話簿」而已。

「會不會根本就沒人需要我們的標準?」張雲淞開始質疑自己,但他轉念一想:「沒人要配合,那我們自己來試試看。」於是成立自有的空間品牌小樹屋,符合一切Pickone原先想像中的空間租借標準。

上線第一個月,張雲淞就感受到爆炸性的需求,第一個月就出租180個小時,讓原本只是想做展示用的小樹屋不斷擴張。至今小樹屋在台北已有25個據點、120個以上的空間,也成為最大的收入小金雞,每月都能帶來數百萬收入。(共享辦公室WeWork來台招租!台北駐點首度曝光

如今Pickone不再要求場地主符合規格,成為單純的資訊平台,提供全台灣3,000個空間資訊,「但平台仍是我們的命脈。」張雲淞說,因為Pickone的存在,團隊能夠知道哪個地區的需求量大,甚至也能知道租金價格區間是否合理,「這些資訊是我們最大的競爭優勢。」

前進日本市場,先找當地商家「抱團」

在Pickone、小樹屋之後,張雲淞建立活動管理平台onEvent、活動報名的金流工具Payper,圍繞在場地租借不斷優化各項服務。在2018年年底,Pickone獲得由AppWorks領投的1,500萬元種子輪融資,也開始進軍日本市場。

但日本已有相當強勢的場地租借平台,張雲淞不硬碰硬做平台,選擇以「空間品牌」切入,用在台灣打造小樹屋的know-how協助日本場地主改裝、裝潢場地。目前在日本先找到一個合作夥伴,也有效提升場地的營收與來客數,「 但收入全歸他,我們共享場地的所有資訊,包含客戶名單。 」對張雲淞來說,短期目標不是營收,而是快速掌握日本的需求狀況與使用型態。

另外一個目標,就是擴大合作的場地主數量。考量到日本的特殊文化,若場地未在大平台曝光,消費者不敢貿然租借,「沒上大平台,降價20%消費者都不考慮。」張雲淞說。因此找到越多場地主一起「打群架」,就有機會擺脫對平台的依賴,讓張雲淞有機會在日本闢出一條活路。(一個床位月租3萬7千元!PodShare天價租金為什麼還能一上線就破9成預訂?

Q:為何Pickone與小樹屋名稱不統一?

在Pickone平台後做自己的空間小樹屋,我們並不知道會不會成功,也害怕造成負面影響。舉例來說,平台上的其他場地主也許會因為Pickone自己做空間,產生不好的聯想,像是「Pickone只推廣自己的空間,那我不要加入了。」之類的。

Q:小樹屋會走出台北、拓展外縣市嗎?

目前並不考慮,從Pickone平台上來看,就算是台中、高雄的需求加起來都不及台北。更直接來說,台北以外的縣市需求加起來才大概跟台北差不多。除非台北的需求減弱,我們才會考慮擴張到其他縣市,其他如板橋也有需求,我們只能就近希望古亭能滿足。

Q:WeWork即將開業,會有影響嗎?

各自瞄準的客戶就大不相同,WeWork是企業客戶、《財富》五百強、海外企業的選擇,位置也在信義區頂級地段;我們則是主打中小企業,一半以上的使用者來自C端,位置分散在台北各地。當然,價格也有滿大的落差。

責任編輯:陳映璇

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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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