【觀點】AI特助改造零售業!沃爾瑪、亞馬遜拚AI轉型怎麼做?
【觀點】AI特助改造零售業!沃爾瑪、亞馬遜拚AI轉型怎麼做?

今年3月,比爾蓋茲(Bill Gates)在一場活動上分享,AI 將帶來新的產業洗牌,能在「個人化代理人工具」(personal agent)取得領先的人,將能主導下個世代,因為用戶將不再需要去搜尋引擎首頁、使用生產力工具,甚至不再需要點進亞馬遜(Amazon)頁面購物。看來,這之中最快被實現的預言,可能從零售業開始。

在 ChatGPT 上線後不到1年,台灣零售 SaaS 公司 91APP也緊接著推出亞洲第一個原生零售 AI 模型Jooii。可以把 Jooii 想像成個人購物顧問,只要輸入你想找哪類商品、想送給誰、有哪些需求和用途,它都能直接給出推薦商品。

現實生活中,或許我們還沒辦法擁有如電影《鋼鐵人》(Iron Man)中,上知天文、下知地理的 AI 助手,但只要能結合更多消費和市場調查數據,最懂消費者的購物顧問 AI 助手已經離我們不遠。

而這只是 AI 改變零售業的其中一個例子,從前端的客戶互動到後端的工作流程,AI 已經逐漸成為零售業中不可或缺的技術。

省很大!沃爾瑪、亞馬遜擁抱多元AI應用

在前端的客戶互動上,除了上述 91APP 的例子,全球最大零售商沃爾瑪(Walmart)則是將對話式機器人運用在另一種類型的客戶——與人類供應商談判採購合約。目的是,透過提供更多合約彈性和行銷曝光等誘因,讓沃爾瑪獲得更多付款折扣或延長付款期限等好處。

藉由和 AI 談判新創 Pactum 合作,目前,沃爾瑪已在美國、加拿大、智利和南非等供應商導入這套談判機器人,並且成功與近7成的供應商達成交易、平均省下3%的成本,沃爾瑪也預計將這套系統從供應商談判,擴大到物流費用的談判。

Walmart
全球最大零售商沃爾瑪和 AI 談判新創 Pactum 合作,將對話式機器人運用在與人類供應商談判採購合約。
圖/ Mike Mozart via flickr

而同樣被生成式 AI 大幅改寫的,是消費者雖然不一定有感、但卻能替零售業者省下大幅成本的圖片生成工具。

例如,時尚電商蘑菇街(WeShop)在今年上半年推出AI商業攝影工具。零售業者只需上傳簡單的商品照,選擇商品呈現樣式、場景、AI模特兒國籍等,就能自動生成高品質的商品照。這可替零售業者省下一般約占 商品交易總額(Gross Merchandise Volume,GMV)2%的攝影成本,對想拓展海外市場但預算有限的業者是一大利器。

另一個與圖片生成有關的零售業應用,是亞馬遜近期推出的掌紋掃描支付系統 Amazon One。

顧名思義,Amazon One 機器能透過掃描客戶的掌紋、靜脈等資訊,辨識出客戶身分,並連結到其亞馬遜帳戶和信用卡,做到付款、驗證會員或年齡等,簡單來說,就是將身分驗證從現在的「掃臉」變成「掃掌」。

但亞馬遜在研發這套系統時遇到一大難題:如何在手掌數據有限的情況下,提高掃描準確率?生成式 AI 就成為他們的解方。亞馬遜透過 AI 生成數百萬張擁有不同光線、姿勢、掌紋的手掌照,並拿來訓練其 AI 模型,據稱,其身份辨識的準確率已經比掃描2個虹膜更準 100 倍。

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Amazon One 透過掃描掌紋、靜脈等資訊辨識客戶身分,連結到其亞馬遜帳戶和信用卡進行付款。
圖/ Amazon

別一股腦拚科技,要鞏固不變的核心

如今看來,生成式AI已經為零售業的不同環節中帶來改變,然而,在關注新科技為產業帶來哪些變化的同時,更要提醒自己回頭思考,有哪些是產業未來不會變的本質,畢竟,競爭力,往往來自於掌握這些不變的核心、持續投入累積。

以零售業來說,無論科技怎麼變化,最終還是要回到這個本質問題:升級消費體驗和提升營運效率,以達到最終銷售成長的目的。只要想清楚這點,那麼掌握這項新技術的人,將比對手跑得更快;反過來說,如果只是一味不停導入新技術、而忘了要解決的本質問題,可能反而因為分散資源而帶來反效果。

值得思考的是,在迎接「最懂消費者和供應商的 AI 顧問」、擁有「最準確的身分辨識工具」以前,需要先提供更大量、更貼近個人的數據,才能成就那樣的 AI。「我們已經準備好這天的到來了嗎?」你我心中的答案,也是 AI 助手離我們還有多遠的答案。

責任編輯:蘇柔瑋

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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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