數位轉型:瓶頸都是出現在瓶子的最上面,高階主管就是瓶頸
數位轉型:瓶頸都是出現在瓶子的最上面,高階主管就是瓶頸

每年的「流通經營者高峰論壇」一向以「同行不是冤家,異業可以為師」為主軸,今年的亮點就是全聯執行長謝健南主講的「連鎖通路優勢再進化,零售通路邁向實體電商創新策略」。認識的不少人是為了這場演講而來,因為:實務不論成敗,都是最好的課本。

謝健南在會中分享了一個有趣的案例:全聯內部曾和Amazon進行分析比較,全聯全台賣場空間為20多萬坪,Amazon倉儲為384萬坪,以空間比來說大約是1:20;而全聯年度業績為40億美金,Amazon年度業績則為800多億美金,比例也是趨近於1:20。同樣是空間,但全聯是用賣場空間做生意,而Amazon是用倉儲空間做生意。兩者的商業模式完全不同。

了解自身優勢,洞察顧客需求

謝健南粗估:Amazon最後一哩從接單到倉儲、撿貨、物流配送的成本約為18%,表示若毛利低於18%的商品是毫無利潤可言的,但Amazon賺的是廣告費、倉儲費和會員費,甚至AWS的系統服務費,Amazon從長尾商品創造流量,再從周邊服務去賺錢,和實體通路所熟悉的獲利模式是不一樣的。

再以MOMO為例,商品結構以3C、美妝最熱賣,業績和全聯差不多,但這些商品放在全聯卻無法創造業績。虛實商店的獲利模式不同,是因為顧客需求模式不同,顧客是兩邊跑的。所以實體商店與電商在商品結構上不應該一樣,高頻次、鮮度高的會在實體商店發生,才能攤提開店的固定成本、上架費;而電商則是3C類型的規格品、書籍等低頻次的長尾商品,免運的服務則能產生業績堆疊的效果,讓顧客多選購衛生紙等常備品來創造業績。

實體商店不必過度擔心電商,或依樣畫葫蘆。重點是要認清自己的優勢條件(商業模式),你的生意要是值得顧客來的,也就是符合消費者的需求,兩者重疊性越大(服務內容)表示生意越大(收入來源)。

所以,「通路」要認清有多少是你可以掌握的「會員」,過去POS客層鍵只知道顧客的背影,現在透過科技就可以知道顧客臉的輪廓,這樣才叫會員。必須快點建立這樣的會員機制,才會更清楚知道要提供什麼樣的服務?賺什麼樣的錢?才是顧客需要的服務。

組織要突破瓶頸,「科技」才能如虎添翼

全聯以PX Pay作為數位化的基礎建設,以支付的手機認證綁定單一會員;消除以往全家人累積同一張點數,而無法有清楚個人消費樣貌的疑慮。當我媽都能清楚的告訴我PX Pay的用法後,65%以上的婆媽來客數位化,似乎對全聯已不是難事,也是全聯的優勢。全聯目標是今年底達到500萬會員,建立會員數位服務的基礎平台。

全聯 支付
全聯以PX Pay作為數位化的基礎建設,目標是今年底達到500萬會員,建立會員數位服務的基礎平台。
圖/ 蔣曜宇

如果老虎代表本身優勢,翅膀就是「科技」。而科技是要花錢的!如何花的適當與巧妙,組織結構是一大因素。謝健南建議,

要設立能快速因應外部環境的組織,這組織是從各部門抓出菁英放在同一個部門,來做全公司的流程改造和系統研發。

為什麼呢?

因為菁英都是在做各部門的最佳化,但整合起來卻不是公司的最佳化,原因在於部門各自制衡。所以,菁英在各部門只能做到最適化,只有拉高到全公司的高度才能做最佳化。所以,要把菁英抓出來放在同一個部門。再者,就是運用委外對應快速改變!不要老想著自己做,要思考外部廠商是變動費用,不是固定費用,可以減少時間與風險,而且能更快的對應市場。

最重要的是高階主管的決心,要明白瓶頸都是出現在瓶子的最上面,所以高階主管通常都是瓶頸。因為年紀大、新科技接受慢,停留在過去榮耀。能夠放權、授權就是高階主管決心的展現!

同行不是冤家,異業可以為師:你的公司有機會數位轉型嗎?

這次的演講,最觸動我的就是謝健南談「創新組織」的構成方式。如果各零售通路能從自身組織做改變,整體的產業創新才有可能發生。

創新策略的能量是「人」。我也曾在方向與團隊錯了,速度是白費力氣一文寫到:

「談創新與數位轉型,關鍵在清楚的願景、人與制度。核心班底的穩定,是為了願景與戰術的連貫性;而不論是新手或核心班底,都必須具有一定的經驗,才能產生火花撞擊出新思維,這才叫有建設性的破壞;也必須容許員工挑戰既有的制度,而非一心要員工融入既有制度,封閉思維的管理方式是不可能容下開放、創新與個人化的!」

願景、人與制度就決定在高階主管的決心。 高階主管授權、放權,並尊重每個職能應有的專業與歷練,才能打造異質性高、能快速面對外部環境的團隊。千萬不要專制打造同質性高的一支軍隊!

(本文由被便利商店耽誤的設計師授權轉載自其Blog

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #全聯 #數位轉型
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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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