次世代電視機
次世代電視機
2004.01.15 | 科技

新年新氣象,許多家庭都準備添購更替家電設備,輕薄的液晶電視、高畫質的電漿電視、訴求超大螢幕的背投影電視,占據不少廣告及報導版面,購買次世代的電視機種,成了一種流行。然而,面對價錢、規格、功能各異的多樣選擇,想要享受高品質的影音生活,該做的功課還是不能少。

家電資訊大廠
紛紛搶進市場

一般而言,次世代電視機大約可分為電漿電視(Plasma Display Panel TV,簡稱PDP TV)、液晶電視(Liquid Crystal Display TV,簡稱LCD TV)及背投影電視(Rear Projection TV)。其中背投影電視中又可分成映像管背投影電視、液晶背投影電視、液晶矽投影電視(Liquid Crystal on Silicon TV,簡稱LCoS TV)與數位光處理電視(Digital Light Processing TV,簡稱DLP TV)。
雖然傳統映像管電視在亮度、畫質、甚至是價格上,都比其他在發展中的次世代電視來得占優勢,短時間內立即被取代的可能性不高;但因傳統映像管電視是類比訊號接收,加上有輻射線,以及具有尺寸越大、體積越笨重的限制,許多國際大廠如新力(Sony)都將退出傳統映像管電視市場,專注在次世代電視發展上。
根據DisplaySearch的預估,2002年全世界的電視機市場為1.68億台,到了2007年全球的電視機規模將成長到2.88億台,成長將高達1.2億台,這股強勁成長力道,使得被忽視已久的電視機市場,成了傳統家電廠與資訊大廠的兵家必爭之地。

液晶電視:
輕薄、省電、無輻射

在三大類型中,外觀輕薄、省電、沒有輻射問題的液晶電視,絕對是目前市場中最耀眼的明星、也是競爭最激烈的領域。
「液晶電視能夠被各業者相中,正因為這個產業具有較完整的產業鏈、發展時間較長,所以業者降低成本的速度也較快,」資訊會分析師勵秀玲指出。不論是國外的夏普(Sharp)、新力(Sony)、三星(Samsung)、戴爾(Dell),甚至是國內的明基、大同、東元、聲寶等在切入數位電視領域時,液晶電視都扮演著打頭陣的角色。此外,液晶電視所採用的面板,在尺寸切割上相對靈活,不論是強調大螢幕的42吋,還是與顯示器規格相近的17吋,都有可以選擇的機種,因此很適合住家空間不大的消費者購買,或是做為家中的第二台電視。
不過因為技術發展的關係,液晶電視不論是在視角與亮度上都有所限制,甚至在播放連續動作時也可能有視覺影像殘留的問題,加上面板生產的良率問題,還是以30吋以下的市場為主力。

電漿電視:
畫質佳、對比高、可視角度大

正因為液晶電視在大尺寸市場面臨的瓶頸,使得訴求大尺寸、且價錢較高的電漿電視有了發展空間。「超過40吋以上的液晶電視,在面板切割成本、耗電量上,不見得比電漿電視便宜,」大同顯示器事業部總處長王炎元指出。雖然電漿電視價格動輒十多萬台幣,但因具有畫質佳、對比高、可視角度大的優勢,重視影像品質且對擁有較大空間的影音玩家來說,亦是不錯的選擇。
電漿電視發光原理與日光燈相近,是以惰性或水銀氣體灌入,時間久了,容易有亮度、色彩飽和度衰減、損耗的問題,而關鍵步驟也需要人工完成,連帶造成其價格一直居高不下,這都是消費者未來在購買電漿電視時絕對要考量的重點。

背投影電視:
成本較低、價格實惠

相較於液晶電視或電漿電視在台灣市場的熱潮,另一規格的背投影電視,雖然聲勢較弱,但由於具備價格低、可配合寬廣空間設計的特色,在歐美地區反倒較被看好。
背投影電視中,主要採用的技術有CRT背投、穿透式高溫多晶矽液晶顯示器(HTPS-LCD)、數位光源處理器(DLP)、矽液晶(LCOS)等。過去為消費者所熟知的就是映像管背投影電視;雖然價格便宜,但因為無法接收數位訊號、加上體積笨重,而且每次開機都易失焦,所以一直沒有辦法普及。
近來,引進結合了液晶與CMOS半導體的矽液晶技術,不僅克服電漿電視畫質衰退問題(消費者只需換燈泡),且製程與現有半導體相近,得以大幅降低成本,大大增強了產品的競爭力,像台積電、聯電,都將背投影電視列為下一階段重點發展的產品,各自聯合國內的歌林與三洋進行合作。甚至連以微處理器起家的英特爾(Intel),也宣布將在市場上推出相關產品。
雖說心動不如馬上行動,然而,面對如此紛雜的產品訴求,除了認真檢視各項產品差異性及自身需求外,先讓自己保持客觀冷靜的態度,才能真正享受科技帶來新鮮樂趣。

往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓