雅虎和Google向人類學取經
雅虎和Google向人類學取經
2007.11.01 | 人物

如果說研究人類學的專家學者以及相關研究所畢業生,將來是台灣網路與資訊科技業的搶手新貴,只怕沒有幾個人相信,也許就連研究人類學的人,自己都不見得會這麼想。但這絕不是胡言亂語或憑空想像,雅虎(Yahoo!)和Google這兩個網路上的龍頭老大,這幾年不約而同地向人類學取經,請人類學的專家發掘創新的重要關鍵。

人類學是研究人類的科學,研究人類的生物性和文化性,以及人類今日特質之演變溯源。所以就定義來說也不難了解,使用科技產品和網路既然是現代人生活中重要的一環,當然也可以是人類學研究的對象之一,不過成為創新的重要關鍵,好像說服力還有所不足。

其實科技產業需要不同創新的動力,最基本的就是技術創新。如果沒有資訊軟硬體與網路相關技術的變革和創新,也就沒有網路產業和資訊科技產業。另外,商業模式和組織的創新也是必備條件,當年和雅虎一同角逐入口網站的對手不可勝數,可是雅虎建立了能夠運行的商業模式;Google憑藉著技術的創新起家,也一步一步地成長茁壯到今天的規模。在保有以上三種創新的優勢條件之後,很難不感到這三種創新動力的根源之一,就是人的需求。

創新的技術並不少,但不能滿足人的需求就沒人會用;基於人類需求的商業模式,才是現實而不是幻想;和人類需求衝突的組織創新所帶來的破壞,則遠大於建設。但如何挖掘人的需求?如何全面了解人類?請人類學家出馬、運用人類學的方法,也就是呼之欲出的答案了。

雅虎和Google將人類學運用於研究目前使用者和潛在使用者。人類學非常注重田野調查,必須到使用者的生活環境中,與使用者生活在一起,從細微處了解與感受使用者,再將一個個小細節串連組合,形成感同身受的體會,打破設計者和使用者之間的隔閡。這樣來研究使用者,對已成形的產品和服務設計幫助有限,但對於發現沒有被滿足的需求有很大作用,因而啟發創新。研究已成形的產品和服務,往往局限在現有的技術和商業模式中,但先放空再深入使用者的生活中,就會看到有哪些需求,可能引導未來的技術創新和商業模式創新。

舉例來說,雅虎、Google和很多網站一樣,都會採用互動設計和用戶評測方法。這類型的用戶研究,成為人機介面設計領域的普遍基本動作已二、三十年,主要是在設定好的使用情境中研究設定的主題。使用人類學的方法則是從使用者的生活中找出問題,因不預設立場,反而不被局限在設定好的主題上。

大約十年前,曾有網路通訊公司在美國幫潛在使用者的家裡裝設接近3.5G速度的無線網路,再給這些家庭新電腦、平板電腦等新設備,然後看看他們會怎樣使用。結果有許多出人意表的現象,包括二十多歲的使用者喜歡在看電視NBA球賽的同時,使用平板電腦上網搜尋,總體上網時間不會因為有了無線網路而排擠有線連接,因為原本不能上網地點的限制消失了,使用者整體上網的時間大幅增加等。

還有更厲害的人類學家連設置新環境都不需要,只要跟著使用者一起生活即可。人類學的方法還曾經帶給手機設計一次文化震撼教育,在親身深入觀察使用者,包括到日本及其他亞洲大城市之後,這些手機設計者,才放棄手機必然等於商務溝通工具的想法,將音樂、遊戲和時尚注入手機的設計概念。這些例子在今日看來理所當然,但在十年前則是開創趨勢的關鍵。

話說回來,雅虎和Google的創辦人和許多成功的科技人與企業家一樣,都具備敏銳的觀察力與過人的分析力。儘管他們沒有受過人類學的專業訓練,也能夠從個人的生活經驗中,挖掘人的需求和創新的關鍵。可是個人的生活經驗總有局限,這些成功的創新者也不再躲在車庫或電腦實驗室裡,滿腦子天馬行空,過著科技宅男女的日子了。他們已是公眾人物,生活中食衣住行與一般使用者都愈來愈不同,而且他們在企業中也不應該只扮演原來的角色,必須要交棒、分工與擴充人手。在這樣的條件下,請出人類學的系統性科學方法和專家,和各種專長的人員組成團隊,實在是一個不得不然的解決方案。

發掘人的需求也是台灣企業建立品牌必須的,在幫別人製造或設計產品時,不用自己去問要提供哪些使用者哪些產品,只要根據別人發現的需求甚至具體規格就好了。自己去發現要提供哪些使用者哪些產品,是建立品牌遲早的一課,不妨從雅虎和Google學起。

研究已成形的產品和服務會局限在技術和商業模式,
但先放空再深入使用者的生活中,
就會看到有哪些需求,
可能引導未來的技術創新和商業模式創新。

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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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