TV 2.0或者TV 0.2?
TV 2.0或者TV 0.2?
2008.02.01 | 人物

根據「Pew網路和美國生活專案」在去年下半年所做的調查顯示,有近六成的美國年輕人至少參與一種型態的線上內容創造。在所有的年輕女性中,有高達三五%的女性選擇寫部落格;但相較於女性網友偏好圖文創作,男性更喜歡上傳影片。

從這個調查,我們不難看出影片分享網站在去年已成為大多數網友的最愛,一如當年數位相機崛起,大家拚命拍攝與上傳照片,也造就Flickr等相片分享網站發光發熱。在這一期的「中國網路觀察」,我們來談談TV 2.0和中國視頻網站的發展近況吧!

「TV 2.0」一詞,大抵起源自二○○五年美國《連線》(Wired)雜誌的一篇報導,大意是指以用戶為中心的電視新時代即將來臨。

TV 2.0的概念最近又被中國網路圈內人士所談論,知名視頻網站六間房的總裁劉岩還在某個研討會上,暢談網路與電視媒體的整合,彷彿預告視頻網站的下一步,正走向新型態的影音媒體匯流。其實早在二○○六年,華文世界便有類似的論述,台灣本地的三立電視和易利信合作手機電視相關服務時,就曾發表有關TV 2.0的議題。

視頻分享網站將大洗牌
TV 2.0的概念,從當初一篇預言式的報導到近來逐漸被落實,期間也歷經兩、三年的努力。無論業者所扮演的角色為何,提供新思維與新科技服務的用心值得肯定。當然,伴隨著載體與傳輸方式不同,有線電視業者和視頻網站所構築的新媒體藍圖也會有些許差異。包括最近傳出六間房將和串流媒體業者PPStream進行業務合作的傳言,都是相關業者朝TV 2.0進展的跡象之一。

這兩年來中國視頻網站成長快速,在頻寬、資本與用戶的競逐上更是可觀。原本外界預料中國視頻分享網站無可避免將於今年進行大洗牌,但就在去年十二月三十日,中國國家廣電總局和信息產業部頒布了一道《互聯網視聽節目服務管理規定》,舉凡有意申請從事視頻網路服務者必須為「國有獨資或國有控股單位」,將從今年一月三十一日起實施,預計將會對視頻網站生態造成重大變革。

簡單來說,根據這項新出爐的規定,往後非國有控股的視頻網站,將不得為個人提供影音視聽節目的上傳服務,同時也不允許個人上傳時政類型的視聽新聞節目。

雖然業者對這項新規定感到莫衷一是,也正四處奔走尋求解套方案和對策。但可以確定的是,這項新規定一出,將影響中國網路產業發展甚鉅。

二○○八年是千載難逢的奧運商機年,但對中國境內數百個視頻網站而言,究竟是邁向TV 2.0的大好契機,抑或回到TV 0.2的時代?目前尚無法斷言,有待觀察。

 

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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