康迅搖擺創6億營收 
康迅搖擺創6億營收 
2004.05.01 | 科技

走進康迅位於台北市中山北路的辦公室,人們正忙著重新裝修,好接納擴大營業後加入的合作廠商一起進駐辦公。販賣女性精品的購物網站康迅payeasy,2003年創造了6億5600萬的營收,以及稅前盈餘5290萬元的成績。但眼前的風光卻不是一路順遂,曾經,康迅只剩下16萬元的現金,總經理林坤正備受煎熬……。

**改名payeasy,再試一次

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林坤正在台新銀行工作8年,擔任信用卡部門主管。2000年他認為提供網路交易安全機制有商機,在台新銀行的支持下出來創業,用6000萬資金設立了康迅「paysafe」。然而當時環境不成熟,網站紛紛倒閉,康迅根本沒辦法維持營運。林坤正決定放棄交易安全的生意,運用在台新銷售玫瑰卡的經驗,轉型賣女性精品,網站也改名為payeasy。
「公司最慘的時候,現金只剩下166,068元!」林坤正對這個數字印象深刻。
在公司資金剩下200萬元時,林坤正去見當時的台新銀行協理蔡孟峰和副總經理謝壽夫,希望能夠獲得1000萬資金的援助。林坤正說,自己先是被臭罵了一頓,謝壽夫後來好言勸他回台新銀行。「還是回來吧!台新還是需要你」「你看那麼多大企業做電子商務也沒成功啊,你回來也不丟臉!」林坤正回憶,當時聽到這些話,很想答應下來。但他終究把話吞了回去,低著頭說:「請再給我一次機會。」林坤正自認不是很堅持的人,當時也沒有什麼必勝的把握,但就是想再試一次看看。

**「幸運草」危機,建立信任感

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在資金援助進來之前,康迅又傳來公司好不容易熱賣的產品品質出了問題。Payeasy上賣的項鍊「幸運草」,以每條199元賣出了1萬8000條。然而有消費者反映:「就像真的幸運草,會掉葉子」。而且經由問卷調查發現,大約有十分之一的產品有毛病。當時康迅內部會議討論時,有人認為只要針對有問題的消費者做補償就好,但林坤正認為,既然產品本身製作時有問題,即使現在沒事,也難保幾個月後產品不會出問題。他決定讓工廠重新生產幸運草,把新品連同道歉信,寄給所有購買者,多花了100多萬元。
「公司就算要死也不能死得太難看!」幸運草項鍊出問題時,雖然康迅情況已經很艱難了,但林坤正認為,如果讓消費者對公司失去信心,那就再也不可能逆轉。在銀行信用卡部門工作,讓林坤正認知到「信任」是商業經營最重要的事。他也不諱言,除了產品的品質曾出問題,還有幾次因為系統失誤,或是人為疏失發生的錯誤。林坤正跟員工說,除非有發生比幸運草危機「更大條」的事,否則不需要事先報告,一律用同樣的態度及方式處理。
雖然康迅不免犯錯,但幾次事件下來,消費者對payeasy的信心也跟著增強不少。林坤正以自身經驗提到,消費者不用網路購物,並不是因為網路交易的安全性問題,而是消費者對網站沒有信任感。

**女性行銷技巧,逛百貨找靈感

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除了逐步建立消費者的信任感,如何準確觸動女性的購物神經,也是一大挑戰。「我就是對女性商品比較有感覺。」林坤正笑著說,在台新銀行衝刺玫瑰卡業績時,常常跑百貨公司專櫃等地方,累積了很多銷售女性商品所需要的技巧。
康訊不像一般購物網站,把產品照片放在小方格內,而是用一整個頁面介紹產品,再配合flash動畫。像康訊payeasy的第一個產品「紐約的星空」項鍊,就是先用動畫呈現紐約帝國大廈的夜空,而星星會逐漸變成要賣的項鍊。
「賣女性商品,營造氣氛很重要。」林坤正不好意思地說,其實當時公司沒錢,而且堅持採不吃貨的方式營運,那條項鍊是能拿到的唯一產品,所以盡全力去做,沒想從此到確立了這樣的文案風格。「那時我們是十幾個人,花了2個星期來討論文案。」康訊一位員工表示。
林坤正發現網路購物與實體經驗結合才是最好的方式。Payeasy的經營從百貨公司得到許多靈感,像是「每日一物」的特價訴求、每個整點推出的限量特價產品,讓消費者用MSN口耳相傳,帶進更多人潮。這都讓網友多停留在一個純購物網站的技巧,「百貨公司經營了幾十年的方式,一定可以拿到網路上再加以改良」,林坤正說每次跟在百貨公司工作的太太逛街,一定隨身攜帶筆記本,記錄百貨公司與消費者互動的點滴。
走過電子商務的寒冬,經過這些年的摸索與碰撞,林坤正認為電子商務的重心仍在商務二字,如何導入實體商務的成功經驗,並在網路上加以改良,才是召喚網路春天的方程式。

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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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