我們的對手,不是中時電子報
我們的對手,不是中時電子報
1999.08.01 | 人物

用一句簡單的話來說,我們要做網際網路中的報紙,而不做報紙的網際網路版。我們定位為網際網路的媒體,有什麼樣的需求,我們就要去做,做不到或不能改的,我們也願意策略聯盟或合資。這是在聯合報系50年來沒有發生過的事情。聯合報系過去都是要不是我做,要不我不做;如果不是100%的擁有,我就不玩了。但是未來這個策略是非改變不可,因為網際網路這個事業大到你吃不掉,甚至你可能連最大股東都不是。要達到這個境界,是長期目標,短期來說,是不容易做到的事。
所以我們第一步要做的事情,是請記者在最早的時間,把稿子發回來,傳統的記者都是「採訪、吃飯、晃到報社、打稿」。我希望記者如果一個採訪在上午,就先發稿回來,e-mail回來就好了。鼓勵記者隨時發稿,也不過是去年年底發生的事情。聯合晚報做得最徹底,他們一個禮拜才回辦公室開一次會,我們也鼓勵記者不要回來,因為我沒有時間讓你回來打稿。
晚報下午一點準時開印,所以比較有這個概念。但日報改變牽涉的人數非常的多,他們不習慣,如何順遂的轉型,以聯合報系的經驗和文化來看,不能操之過急,要一步步來作。

**起步晚,但很樂觀

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網際網路對報社造成的改變、對現有作業流程的變動,比要學的新技術多得多,也難得多。
未來的變動,是整個流程的改造,可能需要的決心比較強,要求也比較嚴,報社會提供所有同仁必要的教育訓練。你可以說聯合報對同仁厚道,但不能說我們沒有決心。聯合報辦得每個事業都很有決心,虧了也咬緊牙根撐下去。
中時電子報的出現,的確給我們一些刺激。但這刺激沒有很大,因為在高階管理者的感受上,中時電子報的出現,不管是廣告效果、發行量、營收、盈餘、言論立場的影響力來講,說老實話,都沒有太多影響。
我比較年輕,所以我會比較急。我們的確比它晚,但我很樂觀,我們先不要比別的,兩個報系的資源和內容,報比報每個專業裡,沒有輸過。我不覺得是追不過去的,也不覺得是很難很難追過。甚至於我們一開始就和我們同仁說,我們未來的對手,不是中時電子報,但中時電子報是我們第一個目標,如果連和我們同質性最高的中時電子報都不能贏,那就不要說別的了。
國外的大財團才是我們要擔心的目標。語文障礙,對全球品牌的公司來說,不難跨越。像微軟、梅鐸,這些國際型的大portal,更具威脅性。他用錢挖人、買別的報紙。我不會說我們不堪一擊,但是如果這樣的競爭來臨,那會很痛苦。Internet是不容易分出國界的事。所以長遠的未來,更大的競爭對手是他們。

**不拋棄原有的價值

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傳統媒體轉型確實很痛苦,但我想通一個很簡單的邏輯:你不做,但別人做,他也會傷害你,所以,你要自己去做!像我們的世界日報今年一月開始有自己的網站。做之前就有人提出,這可能會影響發行量。但實際上報份不僅沒掉,我們還在加報。網站推出到目前為止,每個地方都成長。
如果有影響,也寧願是我們自己影響自己,到了一定的時刻,也許傳統媒體的比例和網際網路的比例會倒轉。就像統一食品開7-11,剛開始統一大,7-11小;結果今天反而是7-11一言九鼎,成為統一的精神堡壘。這並沒有拋棄原有的價值與責任,只是轉型。
我們的網站一開始就定了兩個目標,一個是個人化,第二是如何讓使用者用最快的方式取得資訊。例如我們可能會採用一種技術,讓使用者跳過一層一層的畫面,直接進入它想要的頁面。這個方式有缺點,因為它會跳過某些頁面的廣告,對廣告主的訴求不利。但我根本不相信banner廣告會是主流,我不相信以後要拿著你的pageview、用eyeball作廣告。以後一定是target marketing的時代,廣告是沒有用的。在美國,人家花很多錢刊廣告,但是如果你讓讀者覺得download很慢,他可以花39.99美金買一個軟體就把廣告通殺了。所以我不在乎哪個download page的廣告,我要讓消費者感受到,我很積極的想讓你覺得方便。

**網站的內容,網友喜歡看

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在內容方面,除了報系原有的資源之外,我們也配置幾個原生記者,加強網友喜歡看的東西,做適合網友看的專題報導。其次是加強互動性。比如說增加聊天室。這會是一個風險,因為聯合報內容都是層層把關過的,絕不會有惡意傷人的稿子。但是在Internet上就沒法管了。
但回頭想想,Internet不天生就如此嗎?成不成功我不知道,但我認為這是網際網路上的習慣,一定要試一陣子看看。
我們希望運用報系的資源去打這場仗。可是又要擺脫聯合報過於沈穩的形象。但是要讓讀者了解,網站的品質等同於聯合報。聯合報是一個負責任的報紙,網站也是這樣原則的網站。

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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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