2025 最新螢幕 AI 校色技術完整解析:傳統校色 vs AI 自動校色趨勢
對於平面設計師、攝影師及影像導演等專業人士而言,顯示器的色彩準確性和一致性至關重要。傳統上,確保螢幕顯示精確色彩需要使用硬體校色設備(如色度計或分光光度計)定期校準螢幕。然而近年來,隨著機器學習和感測技術的進步,出現了利用AI 技術進行螢幕校色的新方法──透過智慧型手機相機或螢幕內建感測器結合演算法,自動調整螢幕色彩。本文將深入比較傳統硬體校色與AI 校色在技術原理、使用者體驗、實測效能,以及2025年具代表性的技術與產品方面的差異。
技術原理差異:硬體測量 vs. 相機+機器學習
傳統硬體校色依賴專用儀器直接測量螢幕發出的光譜或色彩值。典型裝置如色度計(Colorimeter)內含經過校準的紅、綠、藍感測器,模擬人眼對色光的響應來讀取螢幕顏色;更高階的分光光度計則量測全光譜資訊,再換算成標準色度值。這類裝置需貼在螢幕上逐一測量多種色塊,將量測資料與標準色值比較,計算出色偏並產生校正曲線或ICC檔供螢幕或系統使用,以確保顯示器「所見即所得」地呈現正確色彩。
AI 校色則運用了攝影感測與機器學習模型來取代昂貴的色度計。具代表性的方法包括:利用智慧型手機相機或螢幕內建感測器拍攝螢幕顯示的測試圖像,經由雲端或本機的演算法分析相片中的色彩偏差,計算出校正值並套用到螢幕。以 2023 年推出的 TruHu 校色應用為例,其開發團隊為每款支援的 iPhone 建立了特定的查找表(LUT)來校正相機輸出,透過擷取 RAW 圖像資料來「測量」螢幕輸出的色彩光譜反應。由於手機相機的原始感測資料經過機器學習校準,TruHu 不需要像傳統校色器那樣將相機貼在螢幕上;但這也意味著校正過程須在無強烈眩光的環境下進行,以免干擾相機讀值。內建感測器的作法則常見於高階專業螢幕,例如 EIZO ColorEdge 系列內嵌小型感測器,面板會定時自動觸發感測器測量螢幕白平衡與色彩,再由螢幕韌體中的演算法調整顯示設定,使其回到預設校準狀態。某些廠商稱此類功能為「智慧校色」或「智能校正」引擎,暗示結合了感測器讀值與自適應演算法來達成自動校色。
傳統方法屬於直接實測校正:依靠精密感應器比對標準色值後微調螢幕。而 AI 校色屬於間接推算校正:利用攝影感測器取得螢幕顯像,再藉由預先訓練的模型推算色偏並補償。這兩者在原理上的差異,決定了用戶在使用上的體驗不同,也可能影響校色結果的精確度。

使用者體驗差異:流程、時間與自動化便利性
在使用者操作層面,傳統硬體校色往往較為費時且步驟繁瑣。使用校色器時,專業人員需要將儀器連接電腦並貼附在螢幕中央,透過軟體顯示數十到上百個色塊讓儀器測量。一次完整校色流程約需 5~15 分鐘,且過程中可能要依指示調整螢幕亮度等設定。此外,現代筆電常缺少傳統USB埠,使用外接校色器還得準備轉接器。相比之下,AI 校色大幅簡化了流程:以智慧手機相機校色為例,用戶只需在應用指引下讓手機相機對準螢幕拍攝幾張測試圖片,上傳雲端處理後自動下載並套用色彩剖檔,即可完成校正。實際操作中,TruHu 的校色只需拍攝兩張圖片(一張灰階、一張彩色),整個過程約 1 分鐘內完成,且不需要連接任何外部裝置。正如評測指出的:「整個過程不到一分鐘就完成,而傳統校色需要插入裝置且耗時10至15分鐘。」Samsung 的 ViewFinity S9 創作者螢幕也提供類似的 「智慧校色」(Smart Calibration) 功能,用戶透過手機 App 接入螢幕後,可選擇快速模式(將手機貼在螢幕上採樣)或專業模式(手機固定在腳架上距離測量),皆在數分鐘內完成螢幕色彩校準。
介面友好度與自動化程度方面,AI 校色明顯更具優勢。傳統校色軟體通常提供許多可調參數(如目標色溫、Gamma、亮度等),彈性高但也要求使用者具備色彩管理知識才能設定適當值。而 AI 校色因面向更廣泛的使用者,多採用精簡直觀的UI,自動判斷大部分參數。例如 TruHu 僅要求使用者選擇所需的白點色溫(如 D65 6500K)並調整螢幕亮度到偏好值,其餘細節由雲端演算法處理。App 內建了防呆機制,確保即便使用者操作不完美,生成的色彩檔與螢幕內建色彩模式不會差距過大,以免出現嚴重失真。Samsung 智慧校色則完全免除了專業知識門檻,在 App 中提供預設的色域(DCI-P3 或 sRGB)選擇,以及色溫、亮度、Gamma的簡易調整接口,無需任何額外工具或複雜程序即可完成設定。另外,高階螢幕內建校色器的自動化程度更進一步——用戶可以透過螢幕OSD菜單或附帶軟體預先排程校色時間,例如每兩週凌晨自動開機校色一次。EIZO ColorEdge 螢幕具備定時自動校正功能,即使在螢幕關機或電腦未連接時也能依照預約時間自行啟動校色器工作。這意味著使用者幾乎不必干預,就能保持螢幕長期處於校準狀態,體驗上極為省心。相形之下,使用外接校色器則需要人工記得定期執行校正。
儘管 AI 校色在便利性上占優,但可控性方面傳統方法仍勝一籌。專業級校色軟體允許進行測量後的詳細報告和驗證,用戶能看到校色後 ΔE(色差)數值、對比度、色域覆蓋率等資訊,確認螢幕是否達到標準。例如,硬體校色可以精確指定目標亮度(如 120 cd/㎡),並由軟硬體協同將螢幕亮度調整至該值,同時回報最終結果。但在 TruHu 等AI校色中,為了簡化流程,應用並不會測量或回報螢幕的實際亮度值,只是提示使用者將亮度調到合適環境的觀感即可。對於習慣精確控制的專業人士而言,這可能算是一項限制。不過,AI 校色的開發者選擇不涉入這些「複雜領域」,其出發點是滿足大多數創作者對準確色彩的需求,同時避免讓一般用戶陷入過多技術細節。
在使用體驗上,AI 校色提供了前所未有的便利:校色門檻降低、速度更快且可部分自動化,非常適合想節省時間又提升色彩準確性的使用者。而傳統校色雖稍嫌繁瑣,但提供了更深入的控制與專業級細節,仍是嚴苛色彩工作流程中不可或缺的一環。

實測效能比較:準確度、穩定性與長期一致性
以下是一個簡要的比較總結,列出傳統硬體校色與AI校色在主要面向的差異:
比較項目 | 傳統硬體校色 | AI 校色(相機/內建感測器) |
---|---|---|
校色設備 | 外接色度計或分光儀(需購買專業儀器) | 智慧手機相機、螢幕內建感測器(利用現有設備或螢幕內附功能) |
技術原理 | 實測螢幕發光值,與標準色比較計算校正值 | 拍攝螢幕圖像,經機器學習模型推算色偏並補償 |
校色流程 | 安裝驅動與軟體→連接校色器→逐步測試多組色塊→生成ICC檔並套用 | 安裝App→啟動校色模式(手機或螢幕)→拍攝或感測幾張圖像→自動完成 |
校色所需時間 | 約5–15分鐘(視色塊數量與裝置速度) | 約1–3分鐘(智慧手機兩三張照片的時間) |
使用者操作難易度 | 需要基礎色彩知識設定參數,步驟較多 | 介面友好,有引導步驟,幾乎零技術門檻 |
自動化程度 | 低–中:需人工執行(部分專業螢幕可內建自動校色器定時執行) | 高:大多數程序自動化,可定期手動啟動;部分可全自動(內建感測) |
校色精確度 | 極高:ΔE可<1,專業等級標準 | 接近極高:ΔE可達2以內,肉眼難辨差異 |
校色結果資訊 | 提供詳細報告(ΔE、亮度、對比度等) | 簡化結果回饋,通常默認結果即最佳,少量提示(如成功與否) |
設備/服務成本 | 校色器單價高(幾千至上萬元新台幣不等) | 軟體服務費用低或免額外成本(手機App訂閱/螢幕內建功能) |
長期一致性維護 | 靠使用者定期校色維持,需記得週期操作 | 操作簡易可勤於校色;內建方案可自動維持,長期一致性佳 |
(註:上表中所引用之數值和描述為2025年前後的主流技術水準,不同產品實際表現可能有所差異。)
評估校色方案的優劣,最關鍵的莫過於實際色彩準確度和穩定性。傳統硬體校色因其直接測量原理,一直以來是專業領域的金標準——高品質色度計/分光儀能將螢幕校正至平均 ΔE < 1 的精確程度(肉眼几乎無法分辨差異)。那麼新興的 AI 校色是否真的能達到媲美的效果?目前的測試與案例顯示,其表現相當接近傳統校色。PetaPixel 對 TruHu 的實測發現,該App校準完成後生成的螢幕 ICC 剖檔與使用專業校色器(Calibrite ColorChecker Display)所得到的檔案「差異極小——幾乎無法分辨」。換言之,在主觀觀察與一般使用中,用智慧手機完成的校色已可實現與專業儀器幾乎一致的色彩顯示效果。這是令人振奮的成果:過去被認為無法取代專業儀器的手機相機,透過巧妙的軟體校正與雲端運算,展現了足夠高的色準。不僅媒體評測如此,一些學術研究也支持了手機「準校色」的可行性。有研究比較了智慧手機App量測色卡與實際標準值的差異,結果顯示某些安卓手機上的色彩讀值在 CIELAB 空間中與專業色度計精確度相當。這些實驗暗示,經適當校正的智慧型手機感測器完全有潛力用於顯示設備的色彩校準,而誤差可控制在很小範圍內。
然而需要注意的是,AI 校色的準確度仍可能受到使用情境限制。例如,Apple TV 曾推出利用 iPhone 前置相機協助電視調整色彩的功能(Color Balance)。一般用戶使用後反映結果有時改善明顯,有時則變化不大,視電視本身的顏色設定而定。專業評論也指出該功能只是調整了 Apple TV 輸出的色彩,而並未真正改變電視的內建校準;此外,iPhone 相機的感光元件靈敏度終究不及高階校色儀,難以達到專業等級的精準。換句話說,在更嚴苛或複雜的顯示校準(例如 HDR 電影畫面的絕對校正)上,AI 校色目前仍非萬靈丹,專業校色器的精度和全面校正能力短期內難以完全被取代。即便是TruHu,本身也有意避開某些可能影響精度的環節,例如它不嘗試測量環境光或螢幕峰值亮度,以免引入誤差。因此在極度講究的印刷打樣、電影調色環境中,傳統校色器提供的全面校正(含灰階、伽瑪曲線、對比等)仍具價值。
穩定性與長期一致性方面,兩種方法各有側重。傳統校色需要定期重複進行,因為顯示器隨時間可能出現背光老化、色偏漂移。高階色度計一般具有多年不失準的穩定表現,用戶遵循每月或每季校正一次的頻率,即可保證螢幕長期維持標準。AI 校色的優勢在於因操作成本低而更容易頻繁執行:例如攝影師可在每次重大專案前快速用手機校準螢幕一次,確保色彩無誤。而內建AI校色的螢幕(如EIZO或Dell內置校色器的型號)甚至可以自動定時校色,將色彩漂移控制在最小範圍。EIZO 顯示器更配有感應器監控環境溫度和背光變化,實時微調輸出穩定性。因此這類螢幕在長期一致性上表現極佳,多年間色彩表現保持如一。反觀利用智慧手機校色,由於依賴外部設備(手機)和軟體服務(雲端運算),長期可用性還需考量:若手機更換感測器特性變化、或校色App服務中斷,可能對持續校色造成影響。此外,AI演算法本身可能透過更新迭代提升精度,也意味著不同時期生成的檔案可能略有差異,不過這通常可以透過持續更新來改進一致性。
就目前實證看來,AI校色在常見的專業用途(攝影、設計、影片剪輯等)的色彩準確度已非常接近傳統校色水準。大多數創作者使用AI校色後能得到足夠可靠的色彩呈現,且因其操作簡便,能更勤快地保持螢幕處於校準狀態。因此在工作流程中,AI校色完全可以覆蓋過去許多需要硬體校色器的場合。不過在最高等級的色彩嚴謹需求下(例如電影級HDR調色、色彩科學研究等),傳統校色器仍是最穩妥的工具。可以預見的是,隨著技術進一步成熟,AI校色的精確度與功能將持續改進,或許不久的將來,就能完全滿足甚至超越目前硬體校色的各項指標。

2025 年代表性技術與產品盤點
隨著AI校色概念的興起,不少國內外廠牌和研發團隊已推出相關的產品與技術,以下是截至2025年具代表性的例子:
TruHu 智慧手機校色應用:這是一款由新創團隊推出的軟硬體結合方案,使用者利用 iPhone 相機搭配桌面App,即可在macOS上生成螢幕ICC檔進行校色
- TruHu 瞄準設計師、攝影師等專業創作者族群,提供平價訂閱服務(首年約$29.99美元)作為傳統校色器的替代方案。其特色在於全面雲端運算與機器學習模型支援,成功將多款 iPhone 轉變為準確的校色工具。PetaPixel 等攝影媒體對其評價正面,證實TruHu校色後的螢幕色準足以比肩傳統硬體。TruHu 的出現代表了行動設備結合AI在顯示校色領域的創新突破。

Samsung ViewFinity S9 5K 專業螢幕:三星在2023年發表了 27 吋5K解析度的ViewFinity S9顯示器,主打面向內容創作者的色彩精確顯示
- 這款螢幕內建了色彩校正引擎(Color Calibration Engine),可透過三星SmartThings智慧手機App進行校準。使用者無需購買額外儀器,只要使用手機相機連線螢幕,即可在Basic模式和Professional模式下校正螢幕的色域、白點、Gamma與RGB平衡。三星表示該功能讓創作者能夠隨時透過手機獲得「完美的色彩準確性」。ViewFinity S9 出廠時已調校至平均 ΔE ≤ 2 的高色準,再加上智慧校色功能讓用戶可自行微調,以確保長期使用中的色彩一致。這是市面上首批將AI校色整合進顯示器產品的案例之一,顯示大型廠商開始重視這項賣點。

Dell Ultrasharp 系列高階顯示器:戴爾的專業顯示器向來強調廣色域與準確度,其PremierColor系列如 UP2720Q、UP3221Q 等型號內建了硬體校色儀。以 31.5吋 4K 的 UP3221Q 為例,螢幕下方嵌有一個 Calman Powered 校色感測器,允許使用者在不連接電腦的情況下按預定計畫自動校正顯示器
- 雖然Dell的作法屬於傳統硬體方案,但由於校色器內建且可自動執行,使用體驗上已相當智慧化。Dell 提供專用校色軟體與Calman校正流程,讓專業影片調色師等用戶能方便地保持顯示器的精確。截止2025年,戴爾尚未推出利用手機相機進行校色的功能,但透過內建校色器實現了高度自動化的硬體校色,在專業市場廣受好評。

華碩 ASUS ProArt 系列顯示器:華碩的 ProArt 系列定位於內容創作者顯示器,強調出廠即提供高色彩精確度和硬體校色支援。ProArt 多款型號(如 PA32UCX、PA279CV 等)具備硬體 LUT 校色功能,用戶可透過 ProArt Creator Hub 軟體搭配 X-Rite 校色器來校準並將色彩參數寫入螢幕內部的 3D LUT
- 這確保了在不同電腦或軟體下,顯示器都能維持一致的校正狀態。目前華碩尚未直接導入AI相機校色功能到其顯示器,但憑藉著廣泛的硬體校色支援,ProArt 系列依然是專業設計與影像工作者的可靠之選。未來若華碩結合其校色軟體與手機App,不排除也會加入AI校色的行列。

Apple 蘋果:蘋果在顯示器校色領域的動向也值得關注。一方面,Apple Pro Display XDR 等專業螢幕提供極高精度的出廠校準,並允許使用者透過第三方色度計和蘋果內建工具進行重新校正,以符合如電影業D65標準等需求
- 另一方面,在消費端,Apple利用自家生態系的優勢,推出了使用iPhone為Apple TV輸出進行色彩平衡的功能(2021年隨tvOS推出)。雖然該功能對電視整體校準作用有限,但它開創了用手機感測器協助螢幕調色的思路。No Film School 評論認為三星的智慧校色靈感正是「借鏡自 iPhone + Apple TV」的做法。截至2025年,蘋果尚未針對Mac或iPad螢幕推出類似的AI校色app,但隨著其他品牌開展此類功能,未來蘋果也可能跟進。例如,不少Mac使用者期盼能用搭載LiDAR與進階攝影頭的iPhone,來校準MacBook或Studio Display的顯示色彩。如果蘋果投入研發,此舉將對AI校色在專業領域的普及產生重大影響。

BenQ 明基:作為專業攝影螢幕市場的主要品牌之一,明基的 SW、PV 系列等專業螢幕均強調高色準出廠校正及對硬體校色的支援。明基與 Portrait Displays 合作提供 Palette Master Element 校色軟體,使用者可搭配市售色度計將校正結果直接寫入螢幕的查找表中
- 明基還開發了例如 Paper Color Sync 等軟體功能,讓螢幕模擬特定紙張的列印效果,方便攝影師在螢幕上預覽印刷成品。目前明基尚未推出AI自動校色功能;其策略更傾向於提供可靠的硬體校色工作流程。不過,在AI浪潮下,不排除明基未來與色彩管理軟體商合作,引入部分智能校色助手功能,以提升用戶體驗。

EIZO 艾紫歐:日系廠商 EIZO 的 ColorEdge 系列是專業顯示領域的標竿,其在色彩校正方面的技術積累深厚。早自2010年代起,EIZO 就在ColorEdge CG系列中內建可自動翻出的小型校色感測器,搭配 ColorNavigator 軟體可定時自動校正
- 它們還具備環境溫度與背光亮度感應器,能在日常使用中即時微調螢幕以維持穩定。EIZO 此套自動校色機制雖非以「AI」命名,但本質上實現了全自動的智慧校色,在專業影像和印刷機構廣泛運用。2025年EIZO持續強化其校色軟硬體生態,例如最新機種提高了校色器的測量速度與精度,同時ColorNavigator能與印刷色彩標準對接,確保螢幕到輸出的色彩一致。EIZO 的方案證明了硬體自動校色的可靠性,也為其他廠商結合AI提供了靈感藍本。

學術與研發趨勢:在學術研究方面,應用深度學習進行顯示校正亦是熱門課題之一。一些研究嘗試建立螢幕色彩特性的模型,利用深度神經網路來預測不同面板的色偏並進行補償,期望縮短校色時間並降低對昂貴儀器的依賴
- 隨著攝影器材的進步,新一代智慧手機的感測器解析度和色彩線性度均有提升,也為AI校色創造更好的硬體基礎。未來我們可能看到更多類似TruHu的跨平台校色App,或是開源社群推出利用Raspberry Pi攝像頭模組、自行訓練模型來校準顯示器的方案。總體而言,2025年的技術圖景是AI校色方興未艾,各界投入使其演算法更成熟、適用設備更廣泛,朝著讓專業顯示校色「人人都可輕鬆完成」的方向發展。
結語:趨勢展望
2025 年的顯示器校色領域,AI 技術正快速崛起並改變傳統流程。對專業設計師與導演而言,這意味著校色不再是繁瑣冗長的特殊任務,而更像日常工作流程中方便的一鍵動作。傳統硬體校色以其穩健精確,繼續在高階應用中發揮不可取代的作用;同時AI 校色以極佳的易用性與接近專業的準確度,正在成為更廣大創意工作者的新寵。許多品牌的旗艦產品紛紛導入或支援AI校色技術,顯示這一趨勢已獲得產業認可。
隨著演算法優化和硬體感測提升,AI校色有望進一步縮小與實體校色器在極限精度上的差距,甚至實現全自動、全環境適應的動態校色(根據環境光、內容類型自調整)。屆時,創作者將更能專注於內容本身,而將色彩校正交給智慧系統處理。可以預期,人機協作的色彩管理將成為未來的新常態:在一般場景下AI自動搞定校色,在關鍵環節下人類專家微調把關。總之,2025年的今天,我們正處於顯示校色技術演進的轉折點,傳統與AI交融並存。這對專業用戶來說是利好消息:未來無論選擇何種方式,都能更輕鬆地獲得準確繽紛的影像,為創意工作流程保駕護航。