白話科技|讓機器人幫你工作,RPA是什麼?AI催生「APA」,這又是什麼?
白話科技|讓機器人幫你工作,RPA是什麼?AI催生「APA」,這又是什麼?

RPA,全名為機器人流程自動化(Robotic Process Automation),指的是讓機器人自動執行重複性、規律性的任務。這些重複性的任務正是機器人最擅長的事情,既能解放工作者的時間、提高效率、節省成本,又能降低錯誤率。

不過,RPA並不是一項新的技術,為何現在又重新被提起?最重要的原因就是AI。

RPA+AI=APA,AI代理流程自動化

RPA與AI,前者擅長重複性高、有規則的工作;後者可以用於數據分析、尋找洞見,兩者有非常好的互補性與融合,進一步催生AI代理流程自動化(Agentic Process Automation,APA)。

RPA and APA
來自清華大學、MIT與卡內基美隆合作的一份研究報告指出,在AI(LLM)加入後,讓RPA往APA更靠近一步。

舉例來說,一名公司的財務人員希望用機器人分析發票並發送給特定的員工。就可以先設定分析發票的AI,再配合RPA工具自動發送,解決過去單用RPA沒有辦法處理的情況。

這個擁有一個「個人助理」的概念,類似於吳恩達強調的AI代理(AI Agent),儘管AI代理已經是熱門詞彙,也陸續有一些小工具可以使用,但對於一般工作者來說現階段不一定適用。

延伸閱讀:AI Agent是什麼?它為何是邁向AI界聖杯的關鍵一步?

首先,從企業層面來看,企業導入RPA與AI需要考慮的層面很多,最重要的是「資安」問題,許多資料並不適合讓AI讀取;再者,對個人工作者來說,最先進的AI工具最好需要有一些程式背景來使用會更流暢,儘管未來門檻一定會不斷降低,在那天到來之前,存在已久的RPA工具有很好的技術支援與No Code(無程式碼)範例,對於完全的技術小白來說更親近一些。

但是,工具從來都不是重點,更重要的是工作者的思維。使用RPA、APA或是AI代理,考驗的是工作者對於工作流程的拆解,從「檢視流程」、「挑選工具」到「自動化」,一步步都是檢驗工作者是否了解核心問題。

因此不妨把導入RPA當作是一種練習,為未來全新的時代事先做好準備。

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什麼樣的人適合RPA?

只要是「重複性」的任務都可以考慮RPA的協助,根據麥肯錫的數據表示,在6成的職業中,至少有1/3的工作可以被自動化。

而軟體巨頭SAP舉了一些可以使用RPA工作的職務,包含財務、人資和客服,當然這只是眾多案例的冰山一角,最終仍要看企業與個人工作的需求為何。

財務

芬蘭最大的媒體公司Alma Media藉由自動化財務流程(如銷售訂單輸入)來提升生產力。導入RPA提升財務團隊的效率,其中包括60%的銷售訂單處理的自動化。

財務可以利用RPA從供應商提供的資料中讀取報價,並自動整理成表格,再讓員工評估最終的採購決策。

人資

人資可以採用RPA加速生成「錄取通知」,機器人比人類輸入的速度快上15倍,讓新進人員可以更快獲得錄取通知,讓人資可以把更多時間花在招募優秀人才上。

其中人資領域也有AI可以協助的地方,利用RPA做自動化履歷篩選、進行面試單來,再讓AI來分析履歷、評估候選人。

客服

在完全採用AI客服前,RPA工具可以協助客服人員抓取客戶的資料,甚至利用RPA工具把客戶問題同步給相關單位。

我可以怎麼開始?RPA軟體推薦

與任何工具導入的流程相同,第一步是先疏理工作流程,只要內容有明確的SOP,且可以整理出精確的邏輯判斷與步驟,就可以導入RPA來簡化流程。

以下簡單介紹2個RPA工具:

Microsoft Power Automate

Microsoft Power Automate是微軟推出的自動化工具,可以設定當「特定事件」發生時,會自動觸發機器人操作,也就是說可以變成專屬的機器人秘書。

雖然在全面自動化的能力,可能稍弱於RPA領域知名的UiPath,但是Microsoft Power Automate的優勢是學習曲線比較平滑,也有各種範本可以直接導入使用,且支援瀏覽器直接使用。

另外,因為Microsoft Power Automate與微軟旗下各種文書工具也有聯動,符合日常工作者大量的文書需求。

EMILY.RPA

EMILY.RPA由台灣廠商開發,群創光電、長榮航太等大集團皆有採用,其特色是「模仿人類行為」來操作電腦,因此可執行複雜的流程。

基本上只要是可SOP化、人類可執行的行為,都可以用EMILY.RPA來取代。使用的範圍包含電子郵件收發自動化(自動發信和回信)、發票文件解析、電商平台商品資訊抓取等。

EMILY.RPA也提供一系列的教學影片,讓工作者可以更無縫地上手。

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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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