Google裁掉Stadia遊戲開發部門、攜手福特打造百萬輛Android汽車,要全力發展雲端?
Google裁掉Stadia遊戲開發部門、攜手福特打造百萬輛Android汽車,要全力發展雲端?

不必高規格硬體,只要連上網路即可暢玩遊戲的Google Stadia,一直以來被外界視為遊戲領域的Netflix。但不同於Netflix自產內容的策略,Google本週宣佈關閉Stadia內部的遊戲開發部門,專注於經營串流遊戲平台。

做遊戲太貴太耗時,Google決定專注雲端平台

Google決定聚焦於雲端平台,捨棄遊戲開發部門的理由並不難想像。開發遊戲不僅需要耗費大量資金、時間開發,最終能否收穫市場好評,並促使玩家訂閱服務也讓人難以預料。

Google原先的策略與Netflix十分相似,計畫藉由推出獨家遊戲吸引用戶加入平台。而Google的這次策略轉向,也導致Stadia遊戲及娛樂(SG&E)旗下兩間位於洛杉磯及蒙特婁的遊戲工作室面臨關閉,預計將有約150名員工受到影響。

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玩家可透過Stadia串流遊戲服務,從手機、電腦等各式配備上網遊玩各式遊戲,而無須高規格硬體配備。
圖/ Google

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Google指出,大部分SG&E員工都會轉調其他部門,但曾在Ubisoft、EA等大廠任職的資深遊戲製作人潔德.雷蒙(Jade Raymond)將離開公司。

Google Stadia總經理菲爾.哈里森(Phil Harrison)表示,從頭打造出一款頂尖遊戲需要很多年,以及非常可觀的投資,「由於我們的重心是運用Stadia的技術及強化業務夥伴關係,除了一些短期項目之外,我們不打算繼續投資獨家遊戲。」

2019年11月推出的Stadia服務,讓玩家無須購置昂貴的電腦配備或遊戲主機,可直接用手機、電腦連上網路遊玩各式遊戲,收費為每月9.99美元。不過Stadia本身並不提供遊戲,只提供連接服務,玩家仍須付費購買。

雖然玩家們大致給予Stadia好評,但基於遊戲須另行購買、定價等因素,有前Google員工透露,Stadia的初期營收遠低於預期。

哈里森指出,他們將繼續協助遊戲開發者利用平台技術,直接為玩家們提供遊戲服務,但不再打算推出自己的遊戲擴充內容。

2023年起百萬輛Android系統汽車上路,Google攜手福特搶攻雲端商機

Stadia關閉遊戲開發部門的時機點,恰好是Google首度公佈雲端業務成本及利潤等詳細營運數據的前夕,這次變更營運策略或許是Google逐步調整雲端業務架構的開端。

2020年第二季財報中,Google廣告營收出現首次衰退,也讓外界對營收極度仰賴廣告產生擔憂,寄望雲端業務能開創出多樣化的營收來源,使Google的營收結構更加健康。

Ford
福特預計將在2023年推出搭載Android系統的聯網汽車,Google可望藉此為雲端業務開創新的營收來源。
圖/ shutterstock

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就在Stadia傳出裁撤消息的同時,Google宣佈與福特簽訂為期6年的合作協議,將協助福特把Android系統導入旗下車款,並提供雲端服務、Google AI技術支援。福特將從2023年起推出「數百萬輛搭載Android系統的汽車」,屆時Google地圖、Google助理等服務將直接內建於汽車上,不必再透過手機使用這些功能。

雙方並未披露合作細節,但預計Google將可從每一輛賣出的Android系統汽車上,創造更多的雲端收入及授權費用。Google還將為福特工廠提供雲端支援,可望對廠房帶來現代化改造。

Google在雲端市場方面,一直遠遠落後於亞馬遜及微軟的腳步,這次合作是重要的里程碑。Google雲端執行長湯馬斯.庫里安(Thomas Kurian)表示,這次一次非常有策略意義的合作,它連結了從駕車體驗到供應鏈轉型、IT系統現代化等所有層面。

Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)在推特上向福特執行長吉姆.法利(Jim Farley)表示,Google雲端、Android及Google AI將協助福特轉型業務,創造讓人們更安全、連結更緊密的汽車科技。

除了是Google雲端業務的一大進展外,這次合作也揭示過去一年來車廠紛紛與科技公司合作,加速聯網汽車的發展的浪潮。

去年6月,賓士才宣佈與Nvidia合作,兩者在共同開發自駕技術之餘,也將逐步推出各項服務,以無線更新(over-the-air)的方式提供客戶購買或使用;而過去持續耕耘車聯網平台的微軟,今年1月也宣佈與自駕車新創Cruise締結合作,將提供Azure雲端服務加速自駕車上路。

法利認為,開發汽車的數位商機是個比電動車更有潛力的市場,數位服務讓車廠在銀貨兩訖後,仍能維持與車主的互動,進而培養品牌忠誠度。

資料來源:The VergeReuterCNBCBloomberg
責任編輯:錢玉紘

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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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