老台電73年電業資料成瑰寶!團隊學AI一年已養出8隻智慧小獅
老台電73年電業資料成瑰寶!團隊學AI一年已養出8隻智慧小獅

這一天台電員工聚集在會議室裡,籌備一年的台電AI大數據人才競賽終於可以大秀成果,8組團隊導入人工智慧、機器學習來解決電力相關問題,透過新科技的力量,讓老台電多年累積的資料數據「徹底解放」。

台電特別邀來行政院數位政委唐鳳來擔任評審團主席,以及台灣智慧電網產業協會名譽理事長林法正、清大電機資訊學院院長黃能富、天氣風險管理開發公司總經理彭啟明、工研院巨量資訊科技中心副執行長黃維中等各領域專家擔任評審。

台電AI大數據人才競賽
台電今年首辦AI大數據人才競賽,透過AI落地發展數位轉型。
圖/ 台電

由台電發電、配電、環保、電力調度、供電、再生能源及業務、研究部門籌組8隊相互競賽,這8組團隊也是台電內部精挑細選的人才,學習運用機器學習及人工智慧等演算法進行資料的分析與模型建立,來解決電業營運上所碰到的問題。

電力調度智慧化,省下9成人工查詢時間

像是因應再生能源上升趨勢,台電的電力調度將成為一大挑戰。負責全台電力調度的中央調度室,提出「即時負載輔助調度工具」。

台電AI大數據人才競賽
台電電力調度處中央調度監李青霖表示,透過即時負載輔助調度工具,將可縮短調度員9成的查詢時間,把更多心力放在再生能源預測上。
圖/ 陳映璇攝影

台電電力調度處中央調度監李青霖表示,要確保電力系統穩定,必須即時掌握電力的供需情況,其中負載的變化是一大關鍵(編按:負載為工廠、家庭等消耗電能)。造成負載的變化因素多,以往透過調度員人工查詢今日的天氣狀況,並查看即時系統負載變化,再調出歷史上相似的用電參考日,但負載是時時刻刻在變化,也考驗調度員的智慧。

這次透過整合大數據資料庫,建立一個自動化、圖像化的智慧推薦系統,調度員可設定各參數比重,系統會推薦出歷史上10天相近的負載曲線做為參考,透過科技的加持,可以縮短調度員9成的查詢時間,實際解決工作的痛點。

不過太陽、風具有變動性,沒有歷史資料可參考,因此預測的技術就變得重要,李青霖說,未來中央氣象局的預測必須更準確,目前台電也與氣象局展開合作。

但對於大數據的應用,李青霖憂喜參半,他擔心未來調度員會變得太依賴工具,傳統的調度經驗將失傳;但往好的方向思考,或許可以把時間省下,花更多時間觀察風、光的關聯性,做出因應策略。([太陽能板募資始祖轉行!陽光伏特家拿到第一張「純」賣綠電執照,交易如何進行?][1])

導入機器學習,進行電力設備維護及預防保養

在配電上,有組別透過導入機器學習,進行變壓器的提前維護預測分析,降低變壓器的故障率;第一名的組別甚至從概念驗證走入現場服務驗證,導入機器學習模型列出全台有問題的斷路器清單,並召集各區進行斷路器檢修,成功排除異常的斷路器。

也有隊伍透過AI系統提前掌握電塔污損程度,以往是靠檢修人員定期維護、爬到鐵塔上才能發現污損問題,現在透過AI,能讓檢修人員在時間安排上更有效率。

台電AI大數據人才競賽
工具人組別實際走到現場,透過導入機器學習模型,成功找出全台有問題的斷路器清單,一舉奪得第一名。
圖/ 陳映璇攝影

台電拚數位轉型,參與資料商機

這次台電AI大數據人才競賽,幕後操盤是推動資料科學的DSP智庫驅動公司,透過AI落地來協助台電進行數位轉型。智庫驅動知識長謝宗震表示,今年是台電推動AI大數據的重要一年,從今年年初幫台電員工訓練AI思維與技能的培養,花了半年養成AI底子,再花半年進行概念驗證。

智庫驅動告訴學員AI的極限以及AI可以解決的問題,再加上台電本身的技術實力,即便是首屆,8組團隊的成果展現都讓評審大讚台電人才濟濟。

天氣風險管理開發公司總經理彭啟明形容,已經看到台電有「8隻小獅子」正蓄勢待發,未來的台電不止生產電力,還能參與資料商機。

隨著《電業法》修正,開放綠電自由化,台電寡占的局面勢必面臨其他電力公司的挑戰,台電董事長楊偉甫坦言,未來台電必須多角化經營,像是把技術輸出海外,進一步拓展台電的業務,公司也從今年起舉辦AI大數據人才競賽,將多年來累積的電力資料,結合大數據、AI技術,從內部點燃創新的能量。

責任編輯:蕭閔云
[1]: https://www.bnext.com.tw/article/54892/sunnyfounder-first-renewable-energy-sales-license

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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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