【Meet Taipei】創業30年、讓全球7成人口都用Arm技術!下步瞄準車用、新創需求
【Meet Taipei】創業30年、讓全球7成人口都用Arm技術!下步瞄準車用、新創需求

「全球有70%人口在使用Arm架構技術,至今已出貨 2千億個以上Arm架構晶片」,Arm台灣總裁曾志光一語道出,Arm身為全球半導體IP公司的領先地位,下一步將瞄準車用市場,並培育IC設計新創企業。

Arm台灣總裁曾志光於18日參與2021年Meet Taipei創新創業嘉年華,演講主題為「擁抱開源!親愛的創業家,讓我們成為你迎戰時最強的夥伴吧(Enable Startups with Technology Innovation)」娓娓道來Arm過去30年的歷史,如何從一家小公司,變成半導體業的關鍵公司,更吸引GPU大廠輝達(Nvidia)的併購。

Arm的前身為艾康電腦(Acorn),於1990年獲得蘋果(Apple)與美國晶片製造商VLSI的資助,分割出Arm,成為獨立子公司,現在的ARM成為一家市值約900億元的公司。

Arm與一般半導體公司最大不同在於,它不製造晶片且不向終端用戶出售晶片,而是通過轉讓設計方案,由合作夥伴生產出各具特色的晶片。目前擁有580個晶片合作夥伴,從最小的傳感器到99%智慧型手機、汽車、資料中心以及超級電腦,Arm的節能處理器設計與軟體平台已支持2千億個晶片。

蘋果電腦的失敗,Arm找到自己的定位

當年Arm的創辦人Robin Saxby對公司的期待是「成為全球電腦處理器的精簡指令集運算的標準」,在1990年,這群工程師設計出低功耗、小型的處理器(CPU),1993年Arm在和蘋果合作的搭載ARM處理器的蘋果Newton MessagePad問世,一度成為CES展上最熱門的產品,前3個月售出5萬台。但這樣的熱度並沒有延續下來,像是電池壽命短、缺乏軟體生態系,以及手寫識別、與PC的連接性沒有想像地出色。

但也幫助了Arm找到顛覆市場的秘訣,透過把Arm的架構規格授權給合作夥伴,定位為客戶的虛擬CPU研發,大幅降低成本,也縮短產品開發時間。

2021 Meet Taipei 大會論壇 Arm台灣總裁曾志光
曾志光指出,現在的Arm擁有遍佈全球數千名工程師,不再是當年小型的新創公司。現在的Arm將通過釋放技術的力量,來激發世界的潛力。
圖/ 創業小聚

這讓Arm更清楚自己的價值,後續隨著採用德州儀器 Arm 7處理器的諾基亞6110手機推出後,Arm開啟手機的新時代,透過Arm的軟體與硬體解決方案,已支持數十億設備。

曾志光指出,現在的Arm擁有遍佈全球數千名工程師,不再是當年小型的新創公司。現在的Arm將通過釋放技術的力量,來激發世界的潛力。

推開放架構資源,瞄準汽車、新創需求

隨著 AI、物聯網與 5G 的發展,全球的共享數據都透過Arm的技術來處理。隨著數據的增加,必須不斷縮短延遲,以提升邊緣運算的能力。

曾志光列出從物聯網端點到連接雲端的三個趨勢,第一特定運算,這意味不同的工作負載,需採用專用處理器,Arm 擁有從 CPU、GPU 到 NPU (ML) 和系統 IP 的完整產品線,支持晶片合作夥伴開發正確的運算解決方案。

第二機器學習與AI將成為從 IoT 到雲端每個 SoC(系統單晶片)的運算基礎。第三是資安,對於軟體與硬體人員,資安將是非常重要的事情。曾志光認為,若沒有良好的安全性,如何安心把智慧裝置部署在工廠,甚至是駭客造成了企業或個人的損失。

目前Arm已是大量開源項目的貢獻者,啟動新的硬體功能並優化性能,項目包含行動(mobile)、嵌入式、物聯網、網路與基礎設施。

像是最新針對汽車產業推出的開放架構SOAFEE,曾志光表示,未來將是軟體定義車輛的時代,想像一下,未來若要升級車子的性能,透過app更新即可完成,意味汽車業的產業鏈將發生變化,整個供應鏈從 IP 設計到汽車製造商,都必須重新檢視,Arm將為汽車應用的安全與即時需求設計所需的標準、軟體、開發人員資源與特定應用的處理平台。

那Arm為新創帶來哪些資源?像是Flexible Access提供新創開發SoC所需的資源,包括70多種經過驗證的 IP 產品(包括 CPU、GPU 和 NPU)以及行業領先的工具和模型,以支持整個設計過程。

工研院攜手Arm推IC設計平台
工研院攜手Arm推IC設計平台,讓新創的想法可以更快落地。
圖/ 工研院

在初期產品設計時,無須支付Arm IP授權費,待產品進入量產階段再支付授權費,透過新創IC設計平台的建立,讓新創的想法可以更快落地,並且將產品快速推到市場。此外,Arm還有成立IoT基金,投資的內容包括生物晶片、元宇宙、SOC以及汽車軟體與服務,瞄準有潛力的新創公司。

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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