開放式創新 在Web 2.0如虎添翼
開放式創新 在Web 2.0如虎添翼
2007.07.01 | 人物

英特爾(Intel)的成功讓創始人摩爾(Gordon E. Moore)和八、九○年代的總舵手葛洛夫(Andy Grove)成了科技界的傳奇人物。然而,英特爾卻不是一般的科技公司。我們認為科技公司的研究發展一定具有高度比重,但英特爾不一樣,它的優勢並不是研發,而是讓夥伴幫它研發的能力。

這如何解釋呢?我們可以這麼比喻,一般公司的研發是垂直式的,而英特爾是平行的。垂直式的研發由研發部門主導,研究成果出爐之後由發展單位開發成產品。產品可能由公司本身或下游的OEM負責生產,最後產品由行銷部門出售。

但英特爾的方式就大異其趣了,它掌握關鍵核心能力,而其他的研發則以合作的方式進行。它的核心能力是半導體產品製造技術,還有一般人忽略的流程改進。掌握這些,英特爾將產品研發交給了以它為中心的研發系統。

英特爾的研發系統是以其研究理事會(Research Council)為核心。這個組織的功能超過了研發部門,建構並協調一個個研究社群,社群的每一個單元接受英特爾的資助。大學就是一個典型的研究單元。

公司付出有限但分享到的成果無限
英特爾要讓「Intel Inside」真正成為事實,絕對不僅靠著它的產品品質,還包括長期經營的夥伴關係。和我們傳統上認為大公司經常採取的生產垂直整合策略不同,英特爾走向市場的連橫。它投資其他硬體廠,這些廠商就成了英特爾的忠實顧客。它也研究未來電腦架構,據以設計下一代半導體產品,這樣就主導硬體廠的生產方向。

英特爾說明了開放式創新的威力。簡單地說,開放式創新就是將組織外圍也納入創新研究的平台,研究成果可以是專屬的,但更多是共同擁有、甚至是免費的。開放式創新者認為,公司沒法將所有的研究訴諸內部,原因很多,主要有二:

一、知識的分布愈來愈平面化,內部所能掌控的知識技術比重愈來愈少:全球化、教育普及、教學設備進步都是知識普及的原因,只有訴諸外部才能全面地研發。因此,英特爾大舉和學術研究單位合作,充分運用此一公開資源。

二、內部研究往往受限於公司的目標:和目標無關的研究往往認為沒有遠景,但這類研究卻可能對公司產生神來一筆的效用。例如Ethernet和GUI(圖形化使用者介面)是Xerox研發出來的,可是Xerox卻認為這兩件產品和其目標「辦公室自動化」關係不大,而遭到冷落。可是Ethernet和GUI卻在個人電腦領域起了革命性的影響。

開放式創新是企業的致命優勢
開放式創新雖然某種程度上是分享,公司的研究成果也讓別人享用,但付出成果的公司依然可以從中得利。IBM的公司策略副總裁(Vice President for Corporate Strategy)寇里(Joel Cawley)曾這樣描寫開放創新對該公司的助益。他說,IBM每年大約花上一百萬美元發展Linux,其中五十萬發展只對自己有用的產品,另外一半則是對Linux一般性功能的提升。全球發展Linux的經費每年大約是九百萬美元,其中也是一半用於一般性效用。如此看來,IBM在Linux上的投資是一百萬元,但所得到的效益卻值五百萬。

當創新是以整個網際網路為平台,就表示個別公司付出有限,但分享到的成果卻可以無限。甚至像維基百科,少數人奉獻,但全世界都蒙其利。

Web 2.0讓開放式創新更有意義。首先,研究工作在過去是高度風險的。我們不知道研究是否可以成功、問題是否可以解決;我們也很難預測市場未來方向,也不知道研究成果是否可以商業化。但透過Web 2.0,研究平台全球化、研究社群更具有自主性,個別研究主題之多寡、研發者興趣的動向,正可以作為判斷市場趨勢的依據,如此降低市場風險。

因為Web 2.0,知識的平面化更為顯著,而平面化知識的參與則更為容易,這就像是維基百科的原理。過去英特爾必須砸下重金,穩固其顧客關係與研究社群,但如今這項成本降低了。因為參與的容易程度提高,也就提升了參與率,連帶降低了投資風險。

Internet存在網路效果(Network Effect),也就是說,網路的參與者愈多,個別的效益也就愈大。這正是Web 2.0的致命優勢。Web 1.0的網路效果主要是在內容上、消費上,而Web 2.0除了在此延續這一效果外,參與本身就是效用的來源,因為愈多人參與,參與者得到的交流也就愈多。如此,網路效果在商業關係就能成功實踐。開放式創新正是運用它成為企業的致命優勢。

自從波特(Michael Porter)提出創新是企業競爭優勢的不二法門,創新理論也經歷了許多變遷。企業逐漸了解,創新本身也不能一成不變、也需創新。在Web 2.0時代,創造創新、邁越前塵的機會遍布全球。一旦勢成,影響力也是全球性的,而且速度之快,前所未有。正因如此,也唯獨開放式創新才能適應創新的速度。

封閉和開放式創新原則比一比

**封閉式創新原則
**●這領域的人才為我所用
●研發的利潤來自開發、發展、裝運,都由自己負責
●如果發現來自本身,我們就可以成為市場的先驅
●將創新推向市場的先驅獲勝
●如果我們創造最多最好的概念,我們就是贏家
●我們必須控制智慧財產,這樣競爭者就不會從中取得利潤

開放式創新原則
●並非全數為我所用,我們必須和人才在公司內外共同合作
●外部研發可能創造顯著的價值,而內部研發的工作就是取得這些價值
●要獲得利潤,不見得要成為研究的原創者
●建構優良的商業模式,比成為市場先驅更重要
●如果我們善於利用外部化的概念,我們就是贏家
●我們應該從分享智慧財產中獲利。如果他人的智財可以提升我們的商業模式,我們也應當購買

資料來源:http://www.openinnovation.eu/openinnovatie.php

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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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