每次一不留神，新的書就一直疊上來不及消化的書堆裡，大概是之前被七月選書《樹冠上》消耗過多精氣神（https://bit.ly/3j22BJr），而這排約莫落在七月中到八月中入手的書籍，先稍微做個紀錄，因為下個月的書單相當豪華，類型遍及電影、音樂、系列小說等等，大概需要先把額度留下來，九月真的非常值得期待。
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這個月的選書並沒有特別獨立出來分享，因為是新版重出，這本在我多年前首度讀到的時候就頗為喜愛，為蕭麗紅的代表作《#千江有水千江月》，而此次恰好是四十周年紀念版本，希望能好好地為這本書寫篇文章。故事以布袋的蕭姓大家族為中心，敘述傳統大家庭的習俗和人情瑣碎，並探討生死、親情、愛情的衝突與矛盾。生於世代養殖漁業維生的大家庭，主角貞觀巧遇表哥大信，開始了一場若有似無的愛戀。這段戀情直到貞觀上臺北工作，大信到金門當兵，兩人間的情愫也因誤解而產生令人唏噓的變化。在蕭麗紅的內容敘述中，充滿了臺灣民俗的瑰麗與趣味，而貞觀與大信古典又含蓄的戀情，為臺灣逐漸失去的純然戀歌，悠悠地低吟了一遍。
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接下來是掛名推薦的兩本，一本為早已提過多次，正在進行贈書活動的馬修麥康納回憶錄《#綠燈》，50 歲的他，花了 42 年的時間釐清自己生命中的謎題，35 年的時間記錄下解答的線索，他想要知道如何當個好人，如何得到想要的東西。如何使生命得到意義，如何更成就自我。他寫下日記，記錄他的成功與悲傷，理解與回憶。他說他書寫，是為了遺忘。敘述該如何在充斥「不」的世界中得到更多「好」，以及如何認出可能是「不」的「好」，關於抓住綠燈、並理解人生中的黃燈與紅燈遲早會轉綠的書。
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再者，也已提前分享過的電影《#火口的二人》白石一文原著小說，故事敘述十天後將舉行婚禮的直子回到家鄉福岡，來到昔日戀人賢治面前。多年後再重逢，沒有一聲問候，也沒有一句質問，只是如昨日才剛分別一般，平淡中透著一股熟悉地拉開序幕。在二人熟悉的老家中，直子翻起一本舊相簿，裡頭盡是她與賢治一絲不掛的黑白性愛照。一頁一頁，往事的物證翩然眼前，那張如回憶之鑰的富士山火山口海報也隨之乍現，直子不禁脫口說出：「我最喜歡這張照片了。」二人之間曾不顧一切燃燒的火焰，在即將被宣判死刑的愛情面前再度復甦。等待直子未婚夫歸來的倒數五天，二人似末日到來般無法無天的徹夜歡合，如乾柴烈火覆水難收。肉體的歡愉、禁忌的血緣、沒有未來的放肆，在愛情與生命都將終結之前，二人最後看見的風景，名叫 —— 活著。
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另一本為曾寶儀《#一期一會的生命禮物》，透過她真實經歷的四段旅程，在阿姆斯特丹，見到第一位合法執行安樂死的醫生，他說死亡為什麼不能是一場盛宴？在瑞士，和 104 歲的人瑞擁抱，她開始不斷與七年前的自己對話在洛杉磯，見到「Hamony」，世界第一具 AI 人工智能性愛機器人。在美墨邊界，很多人看見了暴力，分離，界線，隔離，但對這裡也有愛，勇氣和希望。在聖地牙哥，一場「長生不老大會」激情展開，那是令人完全無法想像的未來世界。這本書希望是一趟思考的旅程，更靠近真實自我的旅程，直視生命的旅程，以及全然自由的旅程，當旅程結束，你也有了一份屬於自己一期一會的生命禮物。
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此次先介紹三本華文作品，若要選一部個人最喜愛的本土劇集，無疑是現在正在播出第二季的《俗女養成記》，而原作者江鵝也推出了另一本散文集《#俗女日常》，有別於上一本以在傳統中藥店家庭養成的台南女兒故事為主軸，最新文集不改幽默詼諧本色，卻更多聚焦於成長後在台北打拚的都會熟女人生。江鵝曾在訪談中表示，她跟「陳嘉玲」最大的共同點，是中年對生活各面向的反思，還有勇敢離開職場，做一個普通女人。這本《俗女日常》，也可說是這位勇敢的「普通女人」醒悟後學著做自己的第一手實驗記錄。回到俗女的日常，說普通也不普通，玲瓏通透的智慧和文采，清爽的文字挾帶著不可言說的魔力，既療癒又提點，不只讓同世代的六年級女生心有戚戚，五至七年級的都會女子讀來應該也都會覺得毫不高深，卻又如獲天啟。
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其次為，胡晴舫主編的《#我臺北我街道》，集合不同世代、不同背景的二十位作家的全新創作，他們各自以詩、散文、小說書寫記憶中的台北街道。小說與詩提煉出意象，散文貼近個人記憶與生活，不同文體、長度產生不同的閱讀效果，就像散步每一條街道感受到各自獨特的氛圍。焦元溥寫消失的羅斯福路唱片行，馬世芳寫來不及參與的麥田咖啡館，張亦絢寫她的木柵路，崔舜華寫她的潮州街，吳鈞堯寫他的重慶南路，何致和寫永遠在他心底流動的西藏路，馬欣寫敦化南路的前世今生，王盛弘、羅毓嘉在這座城市私藏了他們的男孩記憶，郝譽翔在椰林大道度過了她的憂傷青春，以曲折方式學會在台北安置自己的馬翊航、王聰威，更有陸穎魚在台北街頭思念香港，顏訥在往生者帶領下探索她不知道的台北，陳雨航在文章不斷叩問，自己是否是台北人？而被言淑夏形容為春天繼母的台北街道，也有楊佳嫻的 236 公車呼嘯而過，裡頭住有陳宛茜認識的清朝耆老、陳又津描寫的公娼，以及駱以軍眼中身懷內力的各路高人。除了作家視角，更有來自法國的攝影師余白，用鏡頭拍攝他安身立命這麼久了的第二個家。閱讀他們的台北，讓我們更深刻了解這座城市。
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第三本是兼具編劇與作家身分的劉梓潔新書《#希望你也在這裡》，她以這部小說，揭開路上的迷人和迷惘，熱鬧和寂寞。對生命的種種疑問，也許那些錯身而過的風景就是解答。有些人是天生的流浪者，有些人在飽嘗人的來去後才終於能夠出發，也有的人不知道前方有什麼，卻越走越寬廣。生命際遇各自不同的四個靈魂，在人生這張地圖上交錯前行，彼此纏繞又轉瞬消逝。面對旅途中的每個岔路，他們會做出什麼選擇？當漫遊變成探索，漂浪轉為追尋，旅程的盡頭，會有他們想要找的那個人，或者答案嗎？旅人歸來回首一望，種種混亂都已經過去了，一切才剛開始而已。
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此次翻譯小說特別想讀的，有《林肯在中陰》作者喬治桑德斯小巧精美的《#狐狸小八》，他回歸短篇小說場域，加上喬西卡迪諾的插畫，有著喬治歐威爾式荒謬的情節設定，狐狸寫給人類的一封信，卻真實地切中人與自然日益惡化的衝突。不過，桑德斯始終相信本質上是道德的，可以引導我們更好地去愛。只要記得，整個故事的敘事者是隻小狐狸，他嘗試學習語言與「人累」溝通，我們生而為人可以更溫柔地對待自然嗎？人類該如何回覆狐狸小八？闔起書本看著書封，不難發現作者虔心期許眾生的良善、平等與和諧。
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以及另一本同樣短小精悍的作品，西班牙作家胡利歐亞馬薩雷斯寫於 1988 年的《#黃雨》，被譽為是歐洲二十世紀文學的顛峰之作。在庇里牛斯山區一座荒廢的小村艾涅爾，1970 年代，那裡完全廢村。但屋舍仍矗立原地，在靜謐中、遺忘中，在冬雪中緩慢腐朽。老人安德烈斯是廢村僅存的最後一位居民。在寂靜和冬雪的包圍下，在悲涼和屋舍的廢墟之間。嚴冬漫長的十二月夜裡，只剩他孤零零一個人在艾涅爾度過黑夜。他喃喃念起逝者的眼眸、盤根錯節的回憶，那些死寂佔據破落凋殞裡的清醒與夢囈。這座村莊是真實存在的。瀰漫全書的孤獨、絕望、夢境與回憶，難以抵抗的時間年輪，深入存在的虛無，內心的孤絕、無力，理智和瘋狂。訴說時代如何遺棄鄉村，留予靜謐大地深沉的平靜。黃雨洗去一切，沒有人被銘記。
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還有等待許久的《魔戒》托爾金中土三大傳奇最終章《#剛多林的陷落》，繼《貝倫與露西恩》、《胡林的子女》之後，見證了第一紀元走向終結。這三大傳說既是《魔戒》那宏大背景的組成元素，更是《精靈寶鑽》必不可少的基石。講述人類圖奧在剛多林的旅居，包括他與精靈伊綴爾的結合、兒子埃雅仁迪爾的出生、部臣邁格林的背叛、隱匿之城的陷落和諾多族倖存者逃亡的經過。這個故事在托爾金想像的中土世界觀第一紀元中占舉足輕重之意義。遺憾的是，托爾金平生寫出的完整版本便僅止於那創作於青年時期的文稿，他雖曾著手重寫，但並未完成全稿。透過其子克里斯多福托爾金的整理，此書得以面世。
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當然，克蘇魯的話題還繼續延燒，《#夢尋祕境卡達斯：H.P. Lovecraft 幻夢境小說傑作選》仍不容錯過。《幻夢境小說傑作選》，是由一連串異次元空間幻夢境的相關故事所組成，收錄的十篇故事，以藍道夫．卡特的冒險事蹟作為主軸，再加上幻夢傳奇的重要篇章《奈亞拉索特普》、《烏撒之貓》與《末日降臨薩納斯》，和劇情看似獨立、卻對後續故事有重要連結的恐怖短篇經典《皮克曼的模特兒》，以及將上述元素串聯在一起的長篇故事《夢尋祕境卡達斯》。幻夢傳奇與克蘇魯神話最大的不同，就在於它偏向帶有微妙恐怖的奇幻故事，而非完全傾向克蘇魯神話深淵般的太空恐怖劇情。此外，洛夫克拉夫特在其他故事偶爾提及的諸多神祕地名（像是《死靈之書》中經常提及的冷之高原），也會在本書中完整呈現在讀者眼前，讓這個系列，與《克蘇魯的呼喚》相關故事息息相關，卻又展現出自己獨特的生命力。有趣的是，在這裡，作者本人的化身藍道夫卡特，會如同神話故事中的英雄，循序漸進，帶領讀者深入幻夢境，首尾相連，將各個段篇故事拼湊為一個完整的冒險歷程，打造出一個如同《魔戒》般，精彩刺激的傳奇故事。
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同樣帶有奇幻色彩的療癒小說是《#歡迎光臨夢境百貨：您所訂購的夢已銷售一空》，這個百貨公司是睡著後才能入場，客人們入睡後，進入最受歡迎的「達樂古特夢境百貨」，挑選陳列在眼前的各色夢境：想再次相見的人、期待前往的地方、害怕又想突破的事物，以及超乎想像、上天下海的瑰麗夢境等等，每一層樓都提供別出心裁的夢。這棟五層樓的百貨門庭若市，有睡長覺的客人，也有短暫睡個午覺的人類和動物。新人佩妮通過了與達樂古特本人進行的一對一面試，來到夢境百貨上班，準備好好推銷各個傳奇製夢師所設計的夢。然而，當她好不容易稍稍搞懂測量睡意的「眼皮秤」、從「夢境滿意度」轉換的支付系統等細節後，竟然惹下大禍，最貴的夢境費用從她手上被偷走了。眼看工作即將不保，她該如何化解困境？在這神祕的夢境百貨，在清醒與睡夢的邊界，她又將遇見什麼樣的人，以及他們心中渴求已久的夢？
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若注重推理閱讀樂趣的人，應該不容錯過這本暢銷小說《#喜鵲謀殺案》，當編輯蘇珊拿到艾倫康威最新作品的書稿時，她怎麼也不會想到這本小說即將改變她往後的一生。和這位暢銷推理作家合作多年，蘇珊對他筆下的偵探艾提克思彭德瞭若指掌。而艾提克思彭德系列是蘇珊任職的三葉草圖書出版最暢銷的書。為了工作蘇珊別無選擇，只能忍受艾倫種種惱人的行為舉止。在艾倫的新作中，艾提克思彭德來到派伊府邸，一座鄉村內的莊園調查一樁謀殺案。是的，其中有死屍和許多各懷鬼胎的嫌犯。然而隨著情節的推演，蘇珊不禁越來越懷疑，在這份書稿字裡行間隱藏著另一個故事：一個充斥著嫉妒、貪婪、冷酷的野心，以及謀殺的真實故事。
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接下來兩本是與女性議題有關，首先是關於一場性侵案與一封陳述書，打動上千萬人，也改變了美國司法的花漾女子故事《#這是我的名字》。2015 年 1 月 17 日，香奈兒米勒遭到史丹佛大學生布羅克特納酒後性侵。隔天，香奈兒在醫院醒來，才得知自己成了被害人。她不再只是香奈兒，在法律上，她被賦予了一個新的匿名身分：無名艾蜜莉 Emily Doe。香奈兒與艾蜜莉各自過著不同的生活。香奈兒繼續上班、社交、過日子，但她開始失眠，還會在沒人看見的地方獨自流淚、崩潰。艾蜜莉活在一個封閉的世界，她活在法院、警局，活在證詞與質問當中。沒人知道艾蜜莉是誰。而布羅克，這位有望代表美國參加奧運泳賽的明日之星，在被捕後不到二十四小時，就以十五萬美金交保，重獲自由。2016 年 6 月，歷經將近一年半，審判結果終於出爐，布羅克僅遭判監禁六個月。數日後，網路媒體 BuzzFeed 刊登了無名艾蜜莉的法庭陳述書，四天內點閱率破 1100 萬，引爆全美輿論。無數人民站上街頭聲援艾蜜莉，時任美國副總統拜登也公開支持。2018 年 8 月，加州針對性侵罪修法，該案法官遭罷免，布羅克的上訴被駁回，史丹佛也將他退學。艾蜜莉獲得了遲來的正義。2019 年，艾蜜莉以本名出版此部自傳《這是我的名字》。
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後者是被稱作少女版《使女的故事》的南韓作家尹異形《#兩封合格通知書》。女孩收到卵子評鑑合格通知書，根據最新生育法案，她必須在卵子迅速老化之前短短三個月內，進入生物資料庫尋找「準爸爸」，準備懷孕。如能順利生下小孩，將會獲得不愁吃穿的財富，簡直比進入理想大學更令人嚮往。自身亦是人母的韓國文壇怪物級新銳小說家尹異形，自道內心的女性主義者於江南站隨機殺人案之後被喚醒，對於女性遭輕視物化的現狀無比憤怒。本書虛構的駭人法案左右著青年的生涯抉擇，「生育」赤裸裸地淪為階級晉升的工具。擁有生育能力，難道就非得拯救人口危機不可？小說直指當今社會制度弊病，讀者驚嘆字字句句引人痛切共鳴。作者多次強烈表示，「不要繼承這個世界，不要繼承我們現在的生活。」無論是對自己生育的孩子，或是對這個世界的年輕世代，她都傳達了不得不把如斯醜陋世界交給下一代的歉疚感。她說自己的名字意思是「奇異的形狀」，特立獨行，敢於說出人所不能言。自從江南站隨機殺人案發生後，尹異形才真正意識到，自己所處的世界是多麼輕視女性、多麼獨尊父權意識。在數年後迅速席捲全球的 #MeToo 浪潮之下，她仍持續以書寫探索女性在和平狀態與受迫處境之下的各種不公體驗。
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最後是，不知道該怎麼拍進去的金磊《#鯨豚記》，觀賞過紀錄片《男人與他的海》的觀眾對作者應該並不陌生，榮獲英國自然史博物館「年度野生動物攝影師大賽」民眾票選大獎、法國「P×3 巴黎國際攝影大賽」金牌 、美國「IPA 國際攝影獎」榮譽獎等國際攝影大獎殊榮，台灣首位水下鯨豚攝影師金磊，大學畢業後，來到花蓮成為海上解說志工，開啟他往後 20 年的鯨豚追尋之旅。從水面上的影像開始，為了熟悉活動於不同海域的鯨豚種類，金磊前往世界各地下水拍攝鯨豚，磨練出深厚的水下拍攝技能與心法。一路追尋，堅持夢想的他，足跡遍及東加王國、日本御藏島、阿根廷巴塔歌尼亞、挪威極圈，與夢幻如抹香鯨、大翅鯨、南方露脊鯨、藍鯨、虎鯨近距離接觸，並拍下牠們的美麗身影，其中包括悠游台灣海域近 30 多種的鯨豚紀錄。全書收錄超過 200 多幅珍貴影像，金磊從拍攝鯨豚中認識自己，享受過在水中與鯨豚共游的震撼奇妙感，突破了恐懼、沮喪、撞牆的內心爭戰，更體悟到自己與自然之間的關係。透過過往生命歷程的反思，他在書中娓娓道出一張張令人驚奇影像的背後故事，那一段段的海洋冒險，難忘的神奇旅程，亦是他為邁入第 30 個鯨豚拍攝生涯所做的一次深度回顧。
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（以上文字部分自出版社書介。）

蟻／象 ◎陳少
　
1
削好一隻鉛筆
填完ABCD1234
他更喜歡畫一頭心愛的大象
讓螞蟻輕輕地搬走
　
2
用長長的鼻
將動物百科從書架捲了下來
　
「長鼻目，陸地最大生物，耳大體拙
牙齒年老磨損之後，會死於營養不良」
　
牠覺得句句粗魯
違背馬賽馬拉夜空最亮的預言
象用力撕下來咀嚼
畢竟這些書頁
都是小時候最愛的嫩葉
　
3
螞蟻列隊摩天社區
一隻一把刀
像一行浩浩蕩蕩的江湖
沿著水管陽台牆縫爬進十五樓
從門窗闖蕩廚房
較量烤麵包機與拖把
把秋天搬進新窩
繁衍一部輕量級武俠
　
4
耳朵扇一扇
草原就變成機場
　
從這條河，到那朵雲
從繪本，到動物園亞洲熱帶雨林
比聖誕老人還忙
忙著送禮給愛畫畫的小朋友
　
5
忙著搬運食物，揮汗
有那麼兩三秒
天瞬間黑
　
象群跨過忙碌的蟻
帶小象去沖澡
　
6
象夢見自己迷你
四條腿可以輕易攀牆
小小的工蟻和胖胖的蟻后驚呼
象的鼻子竟然抬得動
一粒沙塵
　
7
小朋友拿著削好的鉛筆
把螞蟻畫得像
大象一樣
　
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2017第六屆台中文學獎新詩類佳作
　
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◎ 作者簡介
　
陳少。1986年生，臺北教育大學語創所畢業。曾獲林榮三文學獎、文化部青年創作補助。著有詩集《被黑洞吻過的殘骸》，以及《只剩下海可以相信》，希望將來能帶著這本《只剩下海可以相信》詩集重返南太平洋，獻給薩摩亞和萬那杜的朋友。
　
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◎ 小編小令賞析
　
八：全詩分七節，第一節即強烈對比相較於制式的答題符號，更喜歡將鉛筆這個工具用於畫大象。
蔓：心靈的逃生口？
薛：情境很簡單，很輕盈。但現在還有人自己削鉛筆嗎？考生很忙耶。
八：但看它第二節就直接從象的角度切入，感覺完全不想管考生身分了啊。
蔓：直接變身成一頭象。
薛：第二節頗有哀悼童年之感，陪伴童年的動物百科，卻感受冒犯地說「牠覺得句句粗魯」
八：倒是滿喜歡這段「長鼻目，陸地最大生物，耳大體拙//牙齒年老磨損之後，會死於營養不良」，瞬間有種今昔對比的反動，在隱隱騷亂的感覺。
蔓：是因為「死於營養不良」嗎？
薛：有點在反抗命運的姿態，它在第二節以象身，找到書中描述自己的定義，但明顯不肯接受違背預言的事實真相，彷彿牠此生就只能這樣活著，有一種強烈不甘，以至於本能地吃吞下肚，也找得出解釋給自己台階下。
八：「畢竟這些書頁//都是小時候最愛的嫩葉」，亦即在童年的認知中，文字定義容易局限想像的空間，對幼小的敘事者，其實是毫無衝擊或影響力的，書頁是純粹的中性存在，甚至更近乎食物那樣令人直觀喜愛。
蔓：就是喜歡，然後吃，沒有想太多。很自然。敘事者就是單純喜愛動物百科。
薛：對。接著在第三節，又分身且變身成螞蟻，上演一齣「輕量級武俠」，我想武俠或功夫類型的想像，必然是青春期常有依附其上的神話般的熱血式鄉愁。
八：聽不懂到底想表達什麼……不過很抱歉，個人並沒有迷過武俠哦。
蔓：沒有加一。但不影響體會這一節在細部觀察並結合意象使用的生活美感。
薛：除了「一隻一把刀」，會覺得稍重，或在效果上的精準需要再著墨一下吧。
八：那往下。看第四節：「耳朵扇一扇//草原就變成機場……忙著送禮給愛畫畫的小朋友」從自身所處的河，延伸至繪本描繪的場景切換。
蔓：有點重疊的平行時空感。這隻大象有點忙。雙重現身各處。
薛：但有個懸念在「忙著送禮給愛畫畫的小朋友」，不很清楚是什麼樣的禮物。但扇耳朵的這個動作，本身就很迷人，像是扇一下就有魔法風般地產生幻術。
八：意思是接近童話般的魔幻感嗎？這一節結束比較快，可以往下找線索。第五節還是大象的角度，一樣是忙著的狀態，但也同時讓螞蟻的角色一起登場。
蔓：等等，不覺得這裡的忙碌一定是指涉象，或許是指涉螞蟻。
薛：同意。第五節是指螞蟻的搬運現場，所以切入角度又轉換成螞蟻，天會瞬間黑是因為象群的經過不是嗎？而牠們的交會在忙碌於各自的生活日常。
八：所以當第六節：「象夢見自己迷你//四條腿可以輕易攀牆//小小的工蟻和胖胖的蟻后驚呼//象的鼻子竟然抬得動//一粒沙塵」個人非常喜歡夢見自己迷你，對比蟻群驚訝象抬得動一粒沙塵，是因為象原本巨大到被侷限於根本不可能做得到的事情，卻在幻想的夢境中達成了。
蔓：又一次心靈的逃生口？
薛：縮小自己之後，可以做到的極為細小簡單的事情，本來是遙不可及，且受限於現實的束縛。而螞蟻跟大象交換彼此存在的方式，除了夢境之外還有畫作，藉由最後一節，也就是第七節結尾：「把螞蟻畫得像//大象一樣」即使切換身分帶來的滿足感，不論是交織出不同生命經驗的對話可能，或是相互補足觀看角度的差異與想像，其實都是這首詩充滿趣味性的閱讀體驗。
八：個人滿喜歡這種目的性或功能性並不那麼強烈想要處理什麼主題的感覺，有時候就只是單純覺得這樣幻想很好玩，或轉換、改變、挑戰視角很有趣，然後寫成詩去分享。那份純粹的玩心其實非常珍貴，就一個寫作者而言，曉得怎麼跟自己玩，或自己覺得好玩到不行，最後想一起分享給更多人看，才激發出寫作慾望的那種內在驅動，對待文字或架構上，都顯得更悠遊自在、更乾脆清爽一些。
蔓：比較耐看？耐玩味？耐久放後再回頭閱讀一次？
薛：耐（蟻）耐（象）子？
　
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美術設計：吉兒
圖片來源：小令
　
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｜#關於文學獎的不重要冷知識｜
2018年的金車現代詩獎文字風格以白話居多，大約佔據一半的數量，少數較隱晦。
　
——小編K
　
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#每天為你讀一首詩 #台中文學獎 #蟻／象 #陳少 #把螞蟻畫得像大象一樣 #對話體賞析
https://cendalirit.blogspot.com/2021/03/20210325.html

迎接終端AI新時代：讓運算更靠近資料所在

作者 : Andrew Brown，Strategy Analytics
2021-03-03

資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計，人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長，現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長，未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。

這包括種類繁多的不同裝置，像是智慧感測器與致動器，它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西，以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在，從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物，它們的數量將持續爆炸性成長。

資料爆量成長，讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質，在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點，但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行，來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料，需要從起始點經過網際網路或其他網路，來到集中式的資料中心(例如雲端)，然後在這裡處理與儲存，最後再傳回給用戶。

對於一些傳統的應用，這種方式雖然還可以接受，但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間，資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策，網路延遲要越小越好。基於這些原因，開始有人轉向終端運算；越來越多人轉而使用智慧終端，而去中心化的程度也越來越高。此外，在這些即時應用中產生的龐大資料量，意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。

與資料成長連袂而來的，是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動，並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊，需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML，是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料，唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作，在未來還將會直接在終端裝置上進行。

資料正在帶動從集中化到分散化的轉變

隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟，網路的設計以及在其運作的所有裝置，也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機，一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能，基礎架構持續重組與最佳化，以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存，以及資料處理的需求。

智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長，加上物聯網的快速成長，促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素，包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力，以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用，近來也已轉向使用分散式的運算模型。

從邊緣到終端：AI與ML改變終端典範

在成本、資源效率、彈性與便利性等方面，雲端有它的優點，裝置數量的急遽增加(如圖2)，將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的，這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸，而且從能源、頻寬與運算力角度來看，相當沒有效率。

在終端執行進階處理與分析的能力，可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴，並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。

終端AI：感測、推論與行動

在終端部署更多智慧的主要原因之一，是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方，可以更快與更準確地做出回應，同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險，可以節省費用。

處理能力與神經網路的重大進展，正協助帶動終端裝置的新能力，另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下，對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序：傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作)，以及採取行動(如物件是披薩，冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音，因此發出警告)。

感測

處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如，自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化，並且與以往相比，會搜集更多的資料。

它們搜集到的資料極具價值，但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端，數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行，就可以大幅提升效率。

推論

終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時，就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜，機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作，這對體積越來越小的裝置，極為關鍵。

例如，圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具，訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU)，以轉換成最佳化的程式碼，讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像，而且準確度相當高，而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣，轉移到在終端運作的MCU本身。

行動

資料一旦完成感測與推論後，結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉)，或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中，因此會針對穩定度而非音質進行最佳化)，或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習，輸送帶若發出聲音，顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧，因為這些能力提升後，運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後，一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能，將可以移到終端本身的內部進行。

終端 AI：千里之行始於足下

從智慧型手機到車輛，今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務，從最簡單到最複雜，並需要各式各樣的能力。例如，應用處理器是高階處理器，它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計；即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統，與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器，至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多，能源效率也高出很多，同時擁有特定的功能。

這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作，之前必須透過威力更強大的元件才能完成，但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能，例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。

隨著更多功能在較小型的終端進行，這將可以省下資源，包括資料傳輸費用與能源費用，同時也會產生極大的環境衝擊，特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置，以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。

TinyML、MCU與人工智慧

根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示：「令人相當興奮的是，我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置，特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人，我無法想像那些即將出現的全新應用。」

微型機器學習(TinyML)的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合，而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型，耗電量只有數毫瓦。

物聯網環境中有數十億個微型裝置，可以為各個產業提供更多的洞察與效率，包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持，可望改變我們處理物聯網資料的方式。

受惠於TinyML，微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別)，以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

儘管之前提到的雲端神經網路框架工具，是取用這個公用程式最常用的方法，但把AI函式庫整合進MCU，然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式，然後從中建立模型，例如預測性維護能力。

如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU)，利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要，原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。

AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能，我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域：語音(Voice，如自然語言處理)、視覺(Vision，如影像處理)以及震動(Vibration，如處理來自多種感測器的資料，包括從加速計到溫度感測器，或是來自馬達的電氣訊號)。

終端智慧對「3V」至關重要

多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何？)，以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。

Strategy Analytics的研究顯示，許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用，仍然只需要相對簡單的指令，如基本的開/關，以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中，智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長，成為智慧家庭指令的中樞，包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴，以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能，可以依據地點與環境，在音質優先與穩定度優先之間自動切換。

如同我們檢視的結果，終端AI可以在「3V」核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及B2B與B2C的應用：

震動：包含來自多種感測器資料的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。
視覺：影像與影片辨識；分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音：包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力，以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景：

震動

可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展，有各式各樣的不同應用領域，對於成本與物聯網裝置與應用的效用，都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域，包括：

溫度監控；
壓力監控；
溼度監控；
物理動作，包括滑倒與跌倒偵測；
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ；
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ；
感測器融合(見圖7)；
電場變化。

一如我們將在使用場景單元中檢視的，這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。

語音

語音是進化的產物，也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令，也不令人意外；聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其他新的電器。

在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因，有離線語音處理的需求，因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作，並從機器手冊與工廠文件，立即取用資訊。

語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式，因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路，而雙手仍持續握著方向盤。

對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務，語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。

視覺

正如我們之前已經檢視過，終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。

曳引機裝上機器視覺攝影機後，我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後，AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草，並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用，並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。

使用場景

預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料，進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體，我們也可能做到遠端監控。

震動分析

這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡，相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如，把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處，就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動，可能顯示滾珠軸承出現鬆動，需要更換。

磁感測器融合

磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器，它與附近平面的磁鐵一起作動，與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。

聲學分析(聲音)

與震動分析相似，聲測方位分析也是供潤滑技師使用，主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損，否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時，承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障，可能造成整個生產流程的中斷。

聲學分析(超音波)

聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護，超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音，並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比，更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高，但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測，大幅降低部署的費用。

熱顯影

熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣，它們會觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

消費者與智慧家庭

將語音運用在消費者與智慧家庭，是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置，例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置，可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長，說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求，與日俱增。

消費者基於各種理由使用智慧音箱，最常見的使用場景為：

聽音樂；
控制如照明等智慧家庭裝置；
取得新聞與天氣預報的更新；
建立購物與待辦事項清單。

除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置，智慧家庭裝置語音的使用，也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購，它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器，裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時，可以發出語音警告。

終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會，而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如，增加姿態辨識來控制例如電視等家電，或是把語音控制嵌入白色家電，即是以最低成本強化功能性最直接的方式。

健康照護

用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用，將為病況的治療與診斷，提供更多的價值。這種資訊可能是資料，也可能是影像、影片以及說出的話，我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法，為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展，像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作，也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用，也可以把 AI 用在第一線的病人診斷，然後再由醫師接手提供諮詢。

其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件，這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件，並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app，方便使用者提出問題。

結論

由於連網的終端裝置數量越來越多，這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個，而微控制器的數量也超過 2,500 億，每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化，不過，把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用，意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景，可能無法開花結果。

解決這些挑戰的答案，並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助，但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。

儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行，TinyML 技術近來的提升，已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力，可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升，在源頭掌握情境化與具關聯性的資料，具有極大的價值，並將開啟全新的使用場景與營收機會。

終端裝置的機器學習，可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起，甚至跳過傳送大量資料的需求，因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲，並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界，其中還有很多我們現在想像不到的機會。

附圖：圖1：從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源：《The End of Cloud Computing》，by Peter Levine，Andreessen Horowitz)
圖2：全球上網裝置安裝量。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖3：深度學習流程。
圖4：MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源：意法半導體)
圖5：AI 工具集執行模型轉換，以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源：意法半導體)
圖6：物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖7：促成情境感知的感測器融合。
(資料來源：恩智浦半導體)

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI