What is Enterprise 2.0 ?
What is Enterprise 2.0 ?
2007.11.01 |

3個關鍵字  用網路創造企業新型態

Enterprise 2.0 企業2.0:用Web 2.0改善體質

企業2.0是運用Web 2.0的工具以及邏輯來管理企業的方法。Web 2.0最初由奧萊禮(Tim O' Reilly)提出時,指的是下一世代軟體的設計模式與營運模式。邏輯上須以使用者為中心,強調使用者生產、分享內容,網站平台則是開放多元。由此原則下,多人共寫維基(Wiki)、開放原始碼軟體與社交媒介等都是典型Web 2.0的產物。

企業因應Web 2.0的浪潮,更進一步應用在知識管理、人力資源與公共關係上,意外發現可以找出企業內部的隱性知識、幫助經驗傳承、招募人才與降低流動率,連公共關係與行銷也改頭換面。

今日企業面臨部門管理困難、員工忠誠度低與大眾行銷逐漸失效的年代,企業2.0作為新企業管理思維,已成為一帖藥方。

企業2.0一詞出自2006年哈佛商學院麥克菲(Andrew Mcfee)刊登於《MIT史隆管理評論》期刊的文章。

Tacit Knowledge 內隱知識:找出茶水間談話的價值

內隱知識相對於外顯知識,有點像是師徒制間不言明的經驗傳承,也是企業永續經營的「眉角」。因其未被結構化,也難以儲存、管理、應用。過去在新舊世代交接之際,會以know-how的形式傳承下來,但今日企業面臨到的難題卻是人才劇烈斷層。

在各國因為嬰兒潮世代屆臨退休年齡,使得各大企業面臨資深經理人的退休潮,許多尚未揭露的隱性知識也恐將隨之消失;另一方面,企業由垂直整合邁向跨國經營之際,也更需要強化部門間的協同合作。企業2.0以部落格、社交媒介或企業維基的方式,讓高階經理人暢所欲言與員工交流,也從而挖掘出有待整理的隱性知識。

Folknomy 工作倫理:資訊處理權下放

企業2.0除了是知識管理與人力資源的解決方案外,它也動搖了企業由上而下的階層管理。舉例來說,標籤(tagging)就是擺脫以資料夾將文件歸檔的邏輯,讓作者甚至是讀者替文章訂出關鍵標籤。這些標籤化的文章日積月累,將演化出屬於文章本身的分類法,讓使用者搜尋更方便。也就是從由上而下的演繹法,演變為由下而上的歸納原則,在企業內部變成由員工本身來判斷資料的屬性,而非僅將情報丟入統一化的資料庫。另外,Web 2.0重視每位使用者的意見,也就是從總經理到部門員工都能生產內容,並獲得相同的重視,倡議者甚至認為這可能達成工作民主的烏托邦理想。

3道入門方案  企業2.0輕鬆上手

企業2.0不是籠統的口號,這邊準備的3個方案,讓你先行體驗什麼是企業2.0。

入門方案1   社交電子通訊錄
網路是認識新同事最快的方式

日本知識管理公司Real.com提出「社交電子通訊錄」的服務,將電子通訊錄、部落格與網路社交資訊結合在一起。因為單純導入企業2.0工具,不如結合員工每日例行事務,讓員工自然而然地習慣企業內部的人際網路,要來得有效。當你使用社交通訊錄時,可以直接搜尋職稱和姓名,除對方的聯絡資料外,也會出現對方的個人部落格和個人簡介,增進公司內部同事間的了解,也能透過社交機制留言給對方。在聯絡事務前,彼此都有初步的了解,知道不同部門間的最新動態,讓公司內部整合更加順利。該公司認為,如果能讓業務的推展變得更有樂趣,企業2.0才能順利推行。

入門方案2   各種企業部落格
談公事變成部落格串門子

《海星與蜘蛛》(The Starfish and the Spider)一書中,描述過去企業多屬中央集權的蜘蛛般組織架構,而今日分權的海星型組織大行其道。前者有著分明的上下階層關係,後者則相當仰賴同儕的力量。但書中提到,真正成功的多半是複合型企業。而企業內部部落格正是能活化僵硬的蜘蛛組織,強化組織間平行聯繫的好工具。

部落格具備即時更新、資訊流通公開迅速的特質,且容易維護。從全公司的企業部落格、各部門的分享部落格到表現柔軟身段的執行長部落格,取代了企業內部流通刊物。作為企業對外聯絡的窗口,部落格雙向溝通的特性,比企業網站更能展現溝通誠意。

入門方案3   外部社交網站
去網路上找優秀人才

下一個世代的新人才會在哪?美國《商業週刊》(BusinessWeek)報導,現在是企業需要去適應新人才,這批從社交網站、即時通訊與影音分享中長大的年輕人,早就在社交網站上有自己專屬的網頁了。傳統求職網站屬於Web 1.0世代的求職方法,現在企業得上Facebook(編按:美國最受矚目的社交網站)才能找到他們。

求職2.0網站中以Linkedin最早竄起,它主要強調人與人之間存在的弱連結,使用者可以透過關係找到自己所需要的人才。

3種重要技術 新工具讓企業效率再提升

企業2.0能夠快速發展,來自3種新軟體技術。藉由這些新工具,能讓企業獲得顯著的效率提升、成本降低。

重要技術1   協同合作(Collaboration)
網路就是最好的知識庫

從Web 2.0而來的企業2.0,十分重視網路應用。網路版辦公室軟體,不僅是協同合作的利器,也有助於企業跨地域與跨時間的合作。網路版的文書處理軟體,提供多人同時線上編輯,同事可以同時存取一份文件,並在編輯時彼此對話,省去電子郵件附加檔案的麻煩。網路版行事曆讓公司與部門行程能一目了然,並輕鬆存取。個人也可以編輯私人不公開的行程,安排會議及活動時可直接建立於公用行事曆,並寄發邀請函。

在開放平台中,最為人所熟知的,就屬多人共筆網頁編輯的維基(Wiki)技術。由員工自行編寫的企業維基百科,取代了舊時的檔案室以及工作手冊,成為即時更新的知識庫。

重要技術2   軟體即服務(Software as a Service)
線上租用軟體可節省成本

企業版軟體價格昂貴,中小企業雖有服務需求,卻無軟硬體預算。「軟體即服務」(Software as a Service, SaaS)是軟體公司針對中小企業用戶開發出來的新服務,讓中小企業不必付費購買軟體,而是以租用的方式付費。統計、會計、人力資源與顧客關係管理等不需客製化的軟體最適合採納SaaS作法。

軟體公司不再以銷售軟體為主要獲利模式,而是將軟體建置在網路上,以遠端伺服器方式提供包含維修、更新與技術支援等套裝服務。服務以使用人頭數和時間來計費。過去昇陽嘗試未果,今日Salesforce.com已相當成功,連微軟都投入開發網路版辦公室軟體。

重要技術3   Ajax程式語言
不同文件檔案整合在一起

Ajax是網頁程式語法,讓使用者與遠端伺服器不需要切換頁面,就能夠進行資訊交流。最經典的例子就是gmail把所有同主題的信件整理成一串連鎖信,讓使用者可以在同一頁面中閱讀之前往來的信息。2004年成立的Zimbra(現已被Yahoo!收購),即是將Ajax與企業資訊系統整合發揮到極致的公司。

以Ajax整合系統資訊後,電子郵件上可以直接顯示寄件人資訊,並且可以直接將電子郵件拖曳至共用行事曆,建立共同行程,甚至連結上Google地圖,就可以直接顯示各行程的所在地。透過Ajax,企業可以更為靈活地運用其資料庫,從分門別類的擷取,進展為同時呈現在同一畫面上,可節省相當多的時間成本。

 

 

 

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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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