一顆NFT,讓時尚產業擺脫第二大汙染源臭名!區塊鏈、AI如何開啟設計師的「民主共創」新時代?
一顆NFT,讓時尚產業擺脫第二大汙染源臭名!區塊鏈、AI如何開啟設計師的「民主共創」新時代?
2023.05.30 | 區塊鏈

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##### 時尚產業佔全球碳排放近10%,區塊鏈能助擺脫臭名?

服裝產業是僅次於石油業,全球第二大汙染產業,一件人人衣櫃裡都有素T,在被消費者穿上前,需要經過設計、生產、製造、運輸、零售等一連串環節,每一步都會造成污染。

根據《外媒》報導,根據統計,時尚產業佔全球碳排放近10%,預估到了2030年,碳排放還可能增加50%。

全球都視2050年淨零排放(Net zero)為重要目標,意思是要做到「碳排放量與減碳排量相互抵消」,高污染的時尚產業,沒有時間再等,區塊鏈技術或許能幫上一把。

時尚產業與區塊鏈放在一起時,不再只有發發NFT(非同質化代幣)、透過各種華麗的行銷素材吸引眼球,而是真正改變產業的生產模式,扭轉浪費、污染的臭名,怎麼做?

🛎️延伸閱讀: 虛擬奢侈品顧客買單嗎?從14個精品品牌的故事,一窺時尚產業下一步

##### 一顆NFT,讓衣服不再過度生產

提及時尚,許多人會聯想到新潮、快速,這也是造成浪費、污染的主因,品牌為了爭奪消費者目光,快速、大量生產產品。

義大利時尚科技集團Lablaco共同創辦人Eliana Kuo觀察,許多時尚產業的Web2系統屬於單次經濟型態,也就是只能單次變現,且無法追溯產品售出後的狀態,並與Web3系統完全無法連接。

正因為品牌設計、零售與客戶端的資訊無法及時流通,在無法得知服裝售出後去向的情況下,設計師可能會盲目生產,持續產生浪費。

「數據化」是時尚產業首要之急。

因此,Eliana Kuo與另一位創辦人Lorenzo Albrighi,共同成立了Web3時尚循環生態系統科技集團Lablaco,透過區塊鏈技術啟動循環經濟,打造旗下虛實整合的互動零售公司「SPIN.FASHION」,而該平台更獲得開雲集團及巴黎時裝周的支持。

「SPIN.FASHION」做的事情,是將衣服生產、交易的數據,全部都記錄在區塊鏈上,做到虛實整合。

舉例來說,品牌可以透過「先賣NFT再提供實體服飾」或是「掃描智慧標籤」,將該件商品的購買歷程記錄到區塊鏈上,因為區塊鏈紀錄公開、透明的特性,所有人都能在鏈上看到這件衣服屬於誰,「消費者」(Consumer)在概念上也將成為真正的「擁有者」(Owner)。

商品售出後,服裝的使用次數、交易狀況等商品細節,品牌端、持有者都能查閱, 而根據鏈上紀錄的數據,品牌也能從中分析大眾喜好,更精準地做出生產或設計方面的調整

因此,比起毫無目的地生產服裝拚銷售量,更是值得品牌參考的指標。這不僅是精品品牌的目標,對快時尚來說,這樣的流程亦有助於永續發展。

Eliana Kuo
從商業角度來看,區塊鏈技術的導入,將改變產業的績效指標(KPI), 不再單純以『產品銷售數量』(N. of Product Sold)當作衡量成功的商業指標,而是以『產品使用數量』(N. of Product Accessed)為基準,這包含了數位及實體產品等虛實整合場景,進而達到時尚產業的終極目標:下訂後生產(Made-to-order)。

虛實整合NFT對時尚產業來說,是一種輔助。

以產品角度來看,時尚為實體產品,還是要拿來穿、拿來戴,無法透過數位化,完全消除實體產品的使用, 因此區塊鏈最能夠優化的部分,是促進產品生命周期結束後,品牌停止市場行銷、銷售或甚至服務的處理。

Eliana Kuo分析:「這是非常大且耗時的工程,需要完整的透明追蹤系統,來達到資訊整合及處理,同時改變產業鏈的商業模式,來達到完整的循環。」

##### 打造時尚產業APP Store,「民主共創」時代來了!

除了生產過程的改變,區塊鏈技術也將帶來新的「設計」與「創意」展現模式。

結合數位與實體的3D時尚共創平台——DMKTZ創辦人Jac Hsieh,過去八年來,專門服務品牌以及零售商,導入人體掃描機、布料掃描機、服裝設計軟體等,進行服裝或布料設計數位化。

因此對DMKTZ來說,該平台能夠理解服裝產業的競爭,與數位化轉型的困難,DMKTZ想讓設計師和品牌,更信任數位化和區塊鏈技術,他們將設計師的IP、創作過程的資訊,都記錄在區塊鏈上。

DMKTZ創辦人Jac Hsieh
「我們透過區塊鏈保障設計者的IP、紀錄創作過程履歷、延續每次不同迭代創作的設計價值。讓更多設計創作者藉由DMKTZ平台及區塊鏈的特性,擁抱數位化及共創世代的來臨。」

在DMKTZ共創平台上,集結了許多服裝設計師創作的版型、布料、圖樣設計等資料,藝術家能夠將作品上傳,而平台方便會協助上鏈紀錄。

平台上的資料就像是模板,若是想使用資源打造服裝作品的使用者,也能夠過DMKTZ的資料庫,快度地建構自己的作品,不需要懂得打版與縫紉。

DMKTZ整合了平台素材提供者與使用素材的用戶,並協助共創出來的作品撰寫智慧合約,使該資產能夠於各個元宇宙(虛擬空間)中擁有互通性,對於創作者來說, DMKTZ就像是個專屬時尚設計師或創作者的APP Store。

對Jac Hsieh而言,區塊鏈技術的出現,也實現了他在創業初期所期待的「按需生產」(Fashion on Demand)願景。

他舉例,Nike旗下的RTFKT項目,應用3D數位設計呈現方式,和藝術家村上隆共創各種3D數位服裝和球鞋,在虛擬世界裡產生社群效應,確認用戶在擁有需求後,進而推動實體時尚商品的銷售。

🛎️延伸閱讀: Nike推出首款虛擬球鞋、還將空投海報NFT!元宇宙內是否能延續搶鞋熱潮?

Jac Hsieh說:「此次DMKTZ也與設計師潘怡良及DNA club旗下NFT IP共創3D服裝,並穿在CloneX虛擬人物上走秀。這已經宣告,服裝時尚浪潮,不僅只是3D數位化,也是Web3化的來臨。」

Jac Hsieh認為,區塊鏈技術讓時尚產業「民主共創時代」的來臨,而這也是其平台稱為DMKTZ,也就是「Democrotize」的來由。

##### Web3、AI打開時尚產業新宇宙

除了區塊鏈技術之外,近期最熱門的AIGC(人工智慧生成內容)對Jac Hsieh來說,也是Web3時代重要的一環,只要輸入簡單指令,就能生成圖片或文字,無論是創作任何型式的作品,都變得相當快速,而這也間接影響了NFT或是元宇宙當中素材的生成。

DMKTZ所擁抱的共創文化,不僅是相異個體之間的共創,其中也包含了「人與AI」。

透過人機協作,打開傳統單一維度下的設計理解和技術,利用描述或圖片完成服裝版型設計創作,可讓原本需要大量人力和時間投入的設計製作,在Web3與AIGC的協助下,變得更容易。

不僅是創意呈現方式的不同,在創作者的權利之上,區塊鏈亦扮演著至關重要的角色。

Eliana Kuo針對此說明,以時尚產業中心的創意角色來看,如設計師、模特兒、攝影師以及造型師等, 如何讓這些工作者的「創意」,獲得更好的回饋及版權許可,避免版權或所有權竊盜等,也都是Web3能夠支援優化的部分。

「當然,相應的法規也必須同步,來達到真正的產業價值最大化。」Eliana Kuo補充。

AI也讓Jac Hsieh與實踐大學服裝設計系主任董雅卉,感受到其發展潛力,而針對該技術是否會取代人類創意的問題,兩人也有類似的想法。

近期AI人工智慧技術的發展,能夠透過詞彙進行設計繪圖,許多人也都擔心設計師會不會被AI取代,或者現實會不會被虛擬取代。

實踐大學服裝設計系主任董雅卉
「我認為現在不會,相信只要願意學習新技術、並將這些能力作為後盾,茁壯成長並且善用,將能超越科技發展的速度,成為具有獨特創意思維的設計師。 」

Jac Hsieh也說明,「數位化、自動化、AI化」並非為了取代傳統或人類,而是促使人類去思考更有價值和意義的事情。

而Web3與AI等科技對Jac Hsieh而言,為時尚產業打開了新的元宇宙大門,讓時尚不只是高冷、好看,而是結合更多社群文化。

例如,NFT、遊戲、藝術家、材質設計等,並促使時尚生態於虛擬及真實世界,碰撞出多元火花,同時透過虛實交互的營銷體驗,往真正的永續生態邁進。

##### Web3時尚人才需求有多大?

區塊鏈正逐漸改變許多產業生態系,而對時尚來說,Web3帶來的效益可深可淺,品牌能夠推出NFT跟風試水溫,也能採用相關技術解決辦法,深入改變傳統時尚產業的弊端。無論如何,區塊鏈都將是未來人人都得面對的技術革新。

台灣實踐大學服裝設計系,曾於今年與HTC VIVERSE、時尚雜誌Elle的Web3計劃「Elleverse」,一起推動「數位行銷」及「元宇宙虛實整合」課程,讓學生了解3D服裝設計、元宇宙應用、Web3商業模式,甚至是AI生成式藝術等,並學習時裝與Web3的結合可能性。

實踐大學服裝設計系主任董雅卉認為, 區塊鏈技術為時尚產業帶來的最大改變,便是讓設計師透過新的方式與渠道販售虛擬服裝、配件與珠寶,並為每件作品都留下「Made by Me」的痕跡,保障自己的作品。

「由區塊鏈衍伸出跨越線上與線下的虛實整合,也讓時尚品牌的核心客群,能夠在虛擬世界中同步體驗品牌核心價值,這都是過去從未在時尚生態中發生過的!」對於區塊鏈未來的發展,董雅卉抱持著滿滿期待。

實踐大學的課程,無疑為台灣時尚教育開啟了先例。因為「人才」始終是目前該產業仍需開發的方向。

Eliana Kuo分析, 產業內需要大量同時理解時尚產業運作,以及最新區塊鏈科技術的Web3時尚科技人才 ,當這部分缺口被填滿時,將會是Web3時尚真正飛速發展的時機。

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核稿編輯:高敬原

關鍵字: #區塊鏈 #NFT
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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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