我們正站在冰山浮起的那一角上
我們正站在冰山浮起的那一角上
2000.05.01 | 人物

今年四月,以華淵為前身的新浪網(Sina.com),在歷經與中國四通利方合併、並於大中華區打下相當市場基礎後,步上美國那斯達克掛牌之路。
今年才三十一歲的新浪網台灣區總經理蔣顯斌,是當年華淵的創辦人之一。
擁有台大與史丹佛機械工程碩士學位,然向來沉醉人文藝術的蔣顯斌,對建築更是情有獨鍾,也對書法、篆刻、素描深感興趣。當年華淵網站的中國文字風,即始於他之手,「那時寫滿書法的紙張,鋪了整個地板,」他笑著回憶。
在這次近兩小時的專訪中,蔣顯斌娓娓道出他與創業夥伴,當年如何胼手抵足,從小小書房開始,一直步向新浪網跨洲經營並公開上市的心情點滴。

Q:新浪網終於上市了。我們不禁好奇,這一路是如何走來?不妨由你的回憶先細說從頭……。
A: 1993、1994年左右的網際網路,已經是個熱門的工具,因為史丹佛是參與網路實驗計劃的重要單位,因此不管教授、學生做學術研究都會用到。但因為當時網路還沒有商業化,任何想要把網路當作商業用途的人,馬上就會受到圍剿,但偏偏商業的效果又特別好。
後來,美國政府法令通過網路可以商業化,當時就有許多學生一股腦兒地衝出校園,一堆VC(創投業者)也一窩蜂地衝進學校,兩邊激盪出許多火花。兩個朋友洪瑞殷與林欣禾跑去聽了沙正治準備創業Netscape的演講(當時公司名字本來要叫Mosaic,也就是第一代瀏覽器的名字),很心動,覺得這是未來造山運動的開始。
史丹佛大學在美國網路發展史上本來就有很重要的地位:一來教授很早就看出網路的爆發力,二來學校很鼓勵跨院研究,也就是把不同學系的學生,用一個題目兜在一起,看有沒有創新事業的可能。當時也有許多類似研究在進行,加上外界創投也給予資源,所以學校把學生推上舞臺,而創投則把學生拉出校園,提供商業實戰訓練,促成史丹佛學生擁有很好的資源與人脈。
我們就是在這樣的背景下創業,當Netscape成功了,我們覺得網路可以為中國人作一點事情,你知道,中國人在美國社會中只能算是邊緣民族,中國人很難進入美國的核心事業,網路既是一種造山運動,我們想不能讓中國人缺席,這種想法其實非常非常單純……

Q:合作創業是一件很難的工作,你們創業的幾個人是怎樣湊在一起?
A:當時我們主要有三個人,Jack洪瑞殷在技術面非常強,Hirsch林欣禾則在美國從事企管顧問工作,我則擅長人機介面設計,三個臭皮匠湊在一起,各有各的專長。
其實當時還有另一位夥伴,他目前正在台灣創業(即《數位時代》四月號曾報導的願境網訊公司副總裁許安德),不過因為那時他大學部課業相當吃重,後來經過再三斟酌下退出。而我當時也是原本已拿到哈佛建築系的入學許可,另一邊則是幾個臭皮匠沒天沒夜地在做,那時也是思量了好久決定繼續加入。

Q:一般來說,許多創業夥伴在事業有成後會很難繼續共事,但你們這三個人卻一直留在新浪網,你們如何做到?
A:我們個性很互補。洪瑞殷治學認真不躁進,把網路看成論文,從產品面或市場面都相當嚴謹;林欣禾則是海派型的人,喜歡聽重點,聽完重點就希望趕快跳下一個議題,是大開大合的個性。
而我比較中間,是屬於溝通型,所以那時許多商業Know-how我們靠林欣禾,產品與技術面找洪瑞殷,而我則在中間扮演潤滑劑角色,將兩邊意見做個整合。
我覺得公司運作需要一個互信基礎,才能把許多事情拋到後面,彼此背對背對外作戰,能共患難而不能共享福的情形,不容許發生在我們之間,即使今天三個人在公司職位各有不同,這樣的情況依然沒有改變。
當年我第一次回台灣找錢,我就跟他們說,我們必須斷了後路,錢一找到,就要quit工作,全職來幹,大家都同意,後來我們也真的守諾跳進來,洪瑞殷成了博士班輟學生,林欣禾則辭掉了Ernst & Young的高薪顧問,我則不去哈佛念建築。今天我們都還在公司內扮演角色,而且信任也沒變過。

Q:剛創業時資金從哪裡來?
A:其實一開始並沒什麼資金的需求,我們都說這是「無欲則剛」,或借用學校實驗室,或改裝一下書房、幾台電腦連起來就當成辦公室。
當時我們向林欣禾A了6千塊,當作我們吃炸雞薯條的基金,但後來就真的碰到瓶頸,我們嚴肅的考慮,真的把它當人生事業,或著放棄。網路事業初期最大的開支,就是人與頻寬,我們本來是借用學校的頻寬,但後來我們的流量愈做愈高,學校的伺服器吃不消,因此約在一九九五年3、4月時,有一天我們發現眼前的機器裡,畫面突然消失了,跑到學校一看,原來插頭已經被人悄悄拔下來,那時我們知道,該是搬家的時候了,因為我們開始惹人厭了。
由於頻寬很貴,所以我們去找當時矽谷科技界前輩,也在做一家ISP的邰中和先生,請教他該怎麼辦,當然也希望能夠藉此爭取到比較優惠的價格。
我們約了個星期二晚上,帶著漏夜趕工出來的商業計劃書(Business Plan),七上八下的開著我們的破車,到了一棟半山腰豪華住宅。
我還記得當時他穿了個睡袍,從樓梯上緩緩步下,三個人都很緊張。但只見他翻了計劃書三分鐘,就把報告闔起來問:「你們要多少?」我們當時根本不知道可以要多少,只是想度個小月而已,幾秒鐘後,邰先生對著樓上太太喊說:「明天匯三萬塊美金給他們」,我們互相對望一眼-三萬塊錢就這樣來了!那時邰先生一點都沒談到股份的事,現在回想起來,總覺得前輩對於我們,是鼓勵大於投資的心情。

Q:剛創立Sinanet的時候,哪些內容主力,哪些發生的是,讓你直到今天仍印象深刻?
A:剛開始我們的網站是以新聞為主,第二是網路交友聊天,第三為網路佈告欄,第四是網路購物。對於在人力上最吃緊的新聞內容,我們採用中央社流傳在各大使館間的電子報,因為它是最早電子化的媒體。
那時,為了趕紐約人早上九點上班,所以我們三個輪流,從早上六點鐘起床開始,就一面刷牙吃早點,一面把即時新聞弄上線,通常弄到中午十二點吃午飯時才結束。那段時間雖然因陋就簡,但卻是Time to Market,也因此打下了江山。
其他像e-Commerce網路購物,則是海外華人特殊的消費需求,像當時我們賣市面上較難買的新東陽食品,或是常用到的電話卡等,因為對上了海外華人的特殊需要,都是那時很成功的線上產品。

Q:台灣網路圈都知道Sinanet早期經營一直很辛苦,當時最難料理的事情是什麼?
A:從市場面來說,華人市場很晚熟,我們身居網際網路蓬勃發展的美國,但鎖定的卻是海外華人利基市場,所以必須拓展其他地區,否則單一利基市場很難為華爾街所認同。
而在募款上,我們的許多Angel是看在姜豐年面子上才投資的,錢拿在手裡,心裡真的會比較忐忑。然而有時候,VC來投資,由於他們會根據商業計劃書拿捏利弊得失,拿錢時可以稍微理直氣壯些。
我自己有參與台灣的大型募款,後來到華爾街那邊就比較辛苦,因為那時還沒有足夠的市場讓華爾街跳下來,不過後來蠻幸運的,就是我們可以維持到把市場圈得比較完整後,讓華爾街開始認同。
投資我們的這些VP,包括有華登(即華登國際投資集團,Walden International Investment Group)、軟體銀行、高盛證券以及戴爾電腦等,他們都給了許多幫助。而華登除了投資外,當然還促成我們與四通利方合併,甚至還找了茅道林當我們的營運長,可以說在所有投資者中,華登是leading investor。

Q:你覺得在網路界工作,最辛苦的地方在哪裡?
A:在網路界工作,心情會一直上上下下,好像坐雲霄飛車;而且更重要的是,不是外界成熟的環境去孕育網路成長,反而是網路帶領外界一起成長,這不是件容易的事。
當時最快樂的是,就是我們常會與許多像E*Trade等的大公司策略聯盟,每一次合作,都是一劑強心針,讓我們覺得作下去有希望。但網路競爭實在太快,常常第一回合還沒有打完,第二回合已經開始,當時北美、台灣也都有齊頭並進的競爭者,所以對我們來說,如何兼顧全球戰略以及各區域戰術,這中間策略思考的切換很有挑戰性。
同時,美國已經有一個標竿在那裡,今天有個標竿長到一米九,我們會覺得在華人世界也應該能長到一米九,但做到卻不是件容易的事。
不過在那段日子裡,新浪也創造過一些紀錄。像兩岸飛彈試射期間,當時海外這方面的新聞很少,大家對這類資訊需求又很強烈,因此那時可說是漏夜不停報導,流量也呈拋物線成長。

Q:回顧過往種種,您覺得新浪網有哪些轉折與關鍵?
A:應該是合併與改名吧!
合併,一開始是姜豐年與王志東在北京時興起的念頭,當時我們很訝異的原因是完全沒有前兆。直到今天王志東都還津津樂道地回憶,在談之前,四通利方都覺得Sinanet太危險,是個它們「要消滅的對手之一」,否則會成為進入華人市場的阻礙,沒想到後來彼此竟握了握手成了夥伴。
由於那時正在募款,所以剛開始我們對合併其實很謹慎。但後來我們還是決定先合併再談募款,否則會增加合併的變數,姜豐年在董事會也一直強調「合併第一,募款第二」的原則,我們聽了分析後也能理解他的想法。
我覺得很重要的一點是,我們幾個創業團隊對於Daniel的決策都相當支持,否則也不需要特別請一位專業經理人來幫助我們。
我去中國大陸其實是合併以後,目標是讓兩邊產品線能夠整合,從介面、對外識別、資料庫以及系統面等等,過去是各寫各的code(程式碼),各吹各的調,現在則需要各網站互相分享交換,兩邊人員的對口窗戶也都要拉出來,譬如碰到什麼問題時,這邊的某某某相當於那邊誰誰誰,那是一個密集動員全公司的任務,我們訂了個時間表,拼了命就是往前衝。
到了四月一日,我們完成了正式整合。那時我人在中國大陸,非常興奮的是本來每個網站各有各的面貌,直到那天,才一個個翻成一個長相。

Q:新浪網很特殊的地方是在北美、香港、大陸與台灣都有據點,對於一個跨國經營網站,你們是如何經營的?
A:這是個大哉問,可以談兩個鐘頭都談不完,也是直到現在我們還在摸索的問題,我可以分享,但也千萬別把新浪網的經驗當成聖經。
之前業界曾針對這個題目找我演講,對於這個主題,我當時下的標題是:「等待成吉思汗」。
這個意思是說,如何一面擴張一面鞏固,是相當大的挑戰,過去或許很多人用中央集權方式處理,但網際網路是高度服務性質,有文化、語言、法令甚至意識型態等界線,我們很難用一個中心、跨區遠端遙控的方式來主導。因此,我們很尊重地區總經理的主導權,也有專人將各區意見相互溝通分享,譬如我們在組織上有一批同仁很特別,他們在當地公司有兩種角色,一個是Local的工作,一個是跨區做產品協調,把各部分串接起來,讓新浪的產品有區域特色,也蘊含全局視野。
設計組織很難,如何設計一個具彈性,且有爆發力的組織更難,如何結合有經驗的人,並隨外界變化隨時調整,曾是讓我們晚上數度失眠在想的事。
現在如果回想我們第一份商業計劃書與實際運作的差距,美國網站還是按照原來的路子,以新聞為主,走的是利基市場,抓住幾個需求點下去做就是了。但在華人區則不同,這是主流市場,因此許多思考點是如何主動、全面出擊,因為你必須作領導群。

Q:Sina.com上市,恰好碰上NASDAQ狂跌,你個人如何看待這幾個禮拜以來的美國投資市場?
A:對創業者來說募資會更殘酷,要看真正的成績,而不是像過去只看概念而已。上市公司畢竟已經搭上這班車,未上市公司會更辛苦,它要證明未來獲利將如何與股市連在一起,這為籌資又投下一顆變數。
總體來說,許多上市價跌破承銷價,過去一面倒樂觀的投資人,這下真的會開始擔心:投下去的錢拿不回來,這透露了一個很清楚的訊息:網路會更務實。

Q:新浪網是你就業第一份工作,是什麼原因讓你持續堅持下去?
A:這雖然是我第一個工作,但因為從募款、寫商業計劃、設計介面、整合產品、跨區協調人事等等都做過,所以感覺上好像已經換了好多個工作似的。
公司專業經理人與創業者在想法上或許也有些不同。經理人忠於專業,換公司很平常;創業者則不同,除了會有感情因素,你心中更會有一份責任在,總會希望對與自己一同打拼過的同事有所交代,也因為看到了一些成績,也就這樣持續地走了過來。

Q:三月份剛擔任新浪網的台灣區總經理,您如何看待台灣這個市場?
A:由於地區特色的不同,香港在整個大中華區是一個金融與策略聯盟中心,而台灣則在網路產品上有領導地位,產業環境也很成熟。未來新浪網會加碼台灣產品線,在這裡,我們總覺得可以做得更多,為什麼不做?
網路變化很快,不變的是要有很強的心臟去面對變化。美國花了三、四年的時間從入口網站走到電子商務,在Great China這裡則幾乎是高度壓縮一起解決,面對著這麼一本已經打開的厚厚教科書,我們必須要把書中內容濃縮,快速執行。

Q:工作之餘,你有沒有最常逛哪些網站,或是有哪些其他興趣?對於走入網路這一行,你有哪些深切感觸?
A:每天工作至少十二個鐘頭,下班後好像也沒什麼休閒娛樂,最喜歡的網站應該算是雅虎與亞馬遜吧!這兩個網站對我啟示很大,雅虎真的是個可敬的對手,亞馬遜則是網際網路的典範試驗者,上它的網站,你可以發覺它介面友善,消費動線清楚,不會讓網友有迷路的可能,也開啟使用folder(檔案夾)概念的先河,哪怕是一個click,亞馬遜都會注意到是否能幫消費者儘量減少。
我雖然唸工科,但也喜歡藝術與人文,若要找一個科目能整合我所有興趣的,應該就是建築了。建築的歷史感很強,即使當我已經離開這個世界,作品都還能留在世界上。我相信若我繼續唸機械,應該會走上工業設計的路,如設計收音機之類的,不過這些東西的生命週期就短多了。然而萬萬沒想到,我走到網路這一行,這領域的週期更比什麼都短。
以前許多數學家或哲學家都是各專長集於一身,現在網路人才也必須如此,主要原因是發展時間還很短,分工還不那麼細。我相信十年後,網路將會變成一個分工細密的產業,那時候要爬這座山,一定要從某個專業爬上去才行。
網路真的是個的時代性很強的產物,而現在,才只是冰山露出的尖端而已!

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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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