【龔成問答信箱】（Q21221-Q21240）

Q21221：

老師，我聽咗你的選優質股和為何不賣出優質股覺好有道理。多謝你咁好的片，以下請假你幾個問題：

1）優質股會否因時因市而異？宜家個個都話唔好選新經濟股，但如騰信，巴巴，京東，小米（都持有）百度
，b站（目標股等待中）等我始終認為係優質股（我錯咗高追快手所以唔買，美團雖佢好但太貴）

2）最好的組合應集中買賣幾多隻優質股？定都要唔同行業優質股去平衡？

3）快手有排都未到家鄉令我反省覺以後應集中少隻優質股（80%想全買700），我是否錯？

4）我諗住係選優質中的優質，咁騰信應該係優中之優，你的優中之優係邊幾隻？

5）我之前670入過700賺唔多放咗跟住等到630再入，假期最後一日654我無放

見你答FB答話唔好放如果630買，但好多都話個市仲有機會跌，我矛盾中：覺你話唔好放啱，但又諗當日670入賺10唔放我入唔到630，我諗住短期若有機會去到660-680就放，定你都係建議我唔放嗎？

6）我205入咗比亞迪，太多信息話仲會跌（26000），我應放定唔理照長期持有？

感覺有時睇太多財經跟住個個都話會跌（之前話好多次跌真的跌），我唔理先會失手放買快手（分幾注買都係貴）

所以好矛盾（我個人都覺會再跌尤其疫情反覆，身邊見到好多行業都好差）

7）我52入咗中移動我會長揸
若跌穿50應再加注定幾多錢再加？

8）我唔會奢望3百萬變一千萬，我只要本金有一半的回報已好感恩，但感覺真的唔易，不過會努力，你要我地自己選優質股係好啱，因授人而漁，我設388@410-430入唔到因佢一跌標升，你現在建議388的買入價是多少？

9）你對來緊一個月的股市點睇？會跌至27000定會升至29000以上？

我見你叫人忍手，是否你都唔睇好後市嗎（第二季）？

龔成老師︰

1） 我地最主要都係睇企業本身質素，去確定是否一隻優質股。之後，再利用平貴，去定一個買賣策略。

現時有不少新經濟股，出現輕微過熱架情況。但唔係代表佢地無質素，唔值得買﹕只係用現時價值買入，個風險會太高，再等佢回調會較好。

我地只會係合理至平宜水平入貨，或者利用月供去儲貨。就算再好的股票，都唔好係貴價時高追，咁係好危險。

2） 一個長期的「財富組合」，要優質，要平衡，要適合你的年齡與風險承受程度，新舊經濟各類股都要有。

同一行業不能太多，同一股不能太多。要平衡，建立後長期持有，不是買賣賺差價，而是成為你財富組合一部分。

你預大約8-10隻左右，會較理想。

3） 就算質素再好，都不要過份集中，因為咁個風險反而大左。因為一個行業就算更有優勢，也有機會面對行業週期及突發風險，太集中會對你整個財富組合不利。

因此，你要建立一個平衡的投資組合，當中有不同的類別、不同的行業，這是最好的平衡風險方法。相同行業不可佔組合多於3成，而單一企業不要高過15%。

4） 金沙（1928）、港鐵（0066）、比亞迪（1211）、中生（1177）、福壽園（1448）、小米（1810）等，都係一些有質素架股票。

但除了質素，我地都要考慮佢現價，到底有無值博率。好似比亞迪（1211）好有潛力和質素，但現價太貴，我地都唔會去入貨。

5） 你依然停留左係"賺差價"架思維，我地投資增值，係透過長線增有一些優質企業，去等佢自然咁升值，而唔係炒炒賣賣。

所以，只要係優質，你長線持有就可以。你見我比亞迪（1211）買左咁多年，中間升升跌，我都無賣過，現在才可以享受數倍升值的效果。

同埋，你唔好諗住自已估到個市點走。如果佢唔係好似你預期咁賣完，之後跌翻比你入，反而大升，你就會進退失據。

6） 你比亞迪（1211）個買入價係貴左，但由於佢好優質，你長線持有就可以，但現價唔好再加注。

記住，睇財經新聞，我地睇下個客觀資訊，唔係意見。

7） 中移動（0941）都有質素，但佢主要係收下息，如果你未近退休之年，唔建議持有太多。

至於再跌是否加注，就睇翻你本身預算投資此股的資金，是否已經用盡。如已用盡，就算再平也不要加注，否則只會增加風險。

如尚有資金，可每跌10-15%就加1注。

8） 其實只要你學習一套正確財富增值方法，再比些耐性，要令資產倍升，唔係話咁難做到。

港交所（0388）現價略貴，你預回多1,2成才算較合理。

9） 中短期股市走勢，我唔知道。我只係從大市水平和個別股票平貴，去定投資策略。

現時不少新經濟股，都有過熱情況，暫時不宜投資住。至於舊經濟股，普遍價格都合理，依然有投資價值。

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Q21222：

sir,可唔可以比D意見, thanks a lot!
（學員附上了6919的分析練習，但不便登出）

Sir,我有3隻蟹貨,都keep左3年,覺得唔係幾睇到未來既增長力,覺得食之無味棄力可惜

371 4.44@12000
698 0.84@40,000
315 6.44@14500
788 1.73@18,000

我覺得依幾隻質素都唔差,但睇唔到個增長力,每次出完業績就想等派息,派完息就想等業績希望有轉機,,明明其他資金買增長股回報都唔錯

但下唔到決心沽貨,從來未試過蝕錢沽貨,我係咪應該咁做,可唔可以比D意見我,THANKS!

龔成老師︰

你分析人瑞人才（6919）的練習，睇得出你花了一定的時間去進行研究，同時都有心機做的，基本資料方面無問題，至於評分方面，你的答案大致正確，你給了15分，我相信這個數與這企業優質度接近，相信你大致掌握了該評估表的指標方向。

至於你在SWOT分析，你可以寫更多（雖然評估表該格位不是很大，但你可以自行寫更多），你只簡單寫定位清、效率高，其實可以延伸這更多，佢怎樣效率高，這因素如果幫到這企業將來發展。

至於評估表第5頁，你表示負面因素是行業競爭加劇，其實可以再延伸寫更多，如果這情況發展，是否會對佢賺錢能力有所影響，你表示佢最終因經營本低而勝出，這是否佢最終能站得住腳但賺錢能力會減，到時如果真的行業競受加大，佢盈利會否減少，這企業怎樣保持現時的賺錢能力？

至於企業估值方面，你計算出的企業價值都大致正確。

人瑞人才(6919)主要為企業提供綜合人力資源服務，其服務包括發布招聘廣告、前端招聘、入職及上崗、後端人事管理等。

根據灼識諮詢報告，中國人力資源服務市場由2014年約人民幣1,912億元增長至2018年約人民幣4,086億元，複合年增長率為20.9%。

預期到2023年達到約人民幣10,142億元，複合年增長率為19.9%。故行業發展，預期係正面。

集團中國具有強大的服務網絡，覆蓋超過150個城市的客戶，開設超過20間辦公室。

按2020年末計，集團是內地龍頭靈活用工服務提供商，以工人數和收入計，市佔分別為2.3%和3.1%。

初步睇，此股都有投資價值。但人力需求很受經濟環境影響，加上集團現時賺錢能力，唔算得上十分強。

而且行業上，也算不上係藍海市場，因為行業都發展了一段時間，只是市佔較為分散，故增長力你預係中上，唔會係爆發性增長。

現價算係合理區頂部，此股係可以投資，但不宜太大注。

其實整份評估表，你都做得不錯，運用得很好。你要大量這樣分析企業，實力才會大幅提高，我自己多年來，都是不斷分析企業、分析企業，去提高實力，同時以「分析好多，投資好少數企業」去提高投資準繩度。

至於你這些持股，是否沽出換碼，你要從投資回報角度去考慮。如果換至其他優質股，長線有明顯較理想的增長，我地就應該行動。

北控水務集團（0371）和數碼通電訊(0315)都有質素，但你預佢主要係收息，唔會有太明顯增長力。

通達集團（0698），算是不過不失。但就唔值得持有太多，始終質素唔算好高。

中國鐵塔（0788）不是無質素的。始終中國的3大電訊巨頭，都是佢的主要客戶，以及大股東，當5G發展，佢一定會受惠，因此前景仍然正面。

佢現時的收入都增長，盈利都保持向上，但增長比之前略減，加上股本回報率不高，是這股較弱的地方。若分析佢市盈率，會見到現時仍然處較高水平，反映佢雖然股價回落左唔少，但仍然未到平。

這股長遠仍算有發展力，可長線。不過，潛力度比過往略減。

你可以睇翻自己年紀、持股比重和風險承受力，去決定是否減持。

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Q21223：

龔sir.您好我今年40歲，以前有跟家人投資新股（白表）如下：

招行 1,000
領展 2,000
工商 2,000

中行 2,000
中鐵建 500
中鐵 2,000

因為自己唔識炒，輸多贏少，最後儲蓄都係做定期多，不過近期連一厘都無，跑輸比通漲。

現在收入二萬多，供養兩位已退休家人，住私樓（唔洗供）。

手持五百萬現金，應該點開始建立資產組合？

龔成老師︰

我地投資股票，係希望買入一些優質企業，透過佢自然增長，達至財富增值目的，絕對唔係"短炒"。

而定期這類方法，在財富增值上，効果都唔高，不建議你用。

只要選股和買入策略正確，並長線持有，就會有唔錯架財富增值效果。

我地投資增值會運用「先增值，後現金流」作方法，初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票，為自已創造穏定現金流。

你40歲，建議你用「平穏增長股」 + 「潛力股」的組合，當中以「平穏增長股」為主。

月供方面，你可以選擇投資在平穏增長股︰盈富（2800）、金沙（1928）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、長建（1038）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）

或潛力股︰中生（1177）、福壽園（1448）、小米（1810）、安碩恒生科技（3067）、港交所（0388）、阿里（9988）、騰訊（0700）、ＧＸ中國電車基金（2845）。

現時大市只是合理區，你現有500萬資金，可先扣起等同半年開支的應急錢。

餘下部份，可以先投入一半，用"分注"形式，慢慢買貨。另一半就等大市出現一定程度的下跌，才大力度掃貨，然後長線投資。

不過，你投資經驗與知識不足，加上過往投資虧損較多，我會建議你先集中「平穩增長股」，而「潛力股」，只能小注，等你有較多知識後先加大投資潛力股。

同時，買入時要慢慢分注，或用月供作策略。

暫時只建議你動用$50萬-$100萬，到你有一定知識、經驗後，先慢慢去到約$250萬作投資。

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Q21224：

你好, 本人38歲, 已婚有一個3歲小朋友
手頭現金約100萬, 而家同老公屋企人一齊住

想盡快買樓…..但兩公婆月搵4萬蚊, 問過銀行按揭只借到400萬, 要再儲多D首期先有望
上車, 現每月可儲萬五蚊

1. 點先可以滾儲到多d資金

2. 投資新手, 之前都係抽下新股咁

3. 岩岩睇多左你既FB, 想4月開始月供三千2800, 請問是否OK?

4. 知道買私人樓保值/升值潛力高D, 但budget有限, 買居屋自住係咪都OK

5. 我地住將軍澳區, 因想屋企人幫手睇小朋友,想搵番同區,但而家樓價越升越有, 真係追唔係幾到, 係咪應該搵遠d地方住呢

另現有股票組合約27萬如下, 請問有沒有重複??否需要調整

0005,1600股, 平均買入價49
0175, 1000股, 平均買入價33
1177, 3000股, 平均買入價7.63
1299, 400股, 平均買入價200股抽新股中, 200股96.5
1810, 800股, 平均買入價22.7
2388, 500股, 平均買入價15
9988, 100股, 平均買入價229.6

感謝!

龔成老師︰

1） 如果你打算1、2年內買樓，就建議留較多現金。

但若果你不打算太快買樓，就可以先利用投資，滾存更多資金先。

由於你係新手，我建議你先用月供模式，去投資一些有增長的優質股，以達至財富增值目的。

2） 抽新股係可以，但你要明白我地分析新上市企業合理價和質素時，除了了解行業發展、佢本身業務狀況外，都要參考過往財務數據。

但新股都唔會有太多這方面的可靠資訊，令成個分析唔完整。所以我地係投資新股時，就算覺得佢基本面再好好，我地都要比較保守，唔可以太取，去平衡翻參考數據不足這個風險。

3） 我地投資增值會運用「先增值，後現金流」作方法，初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票，為自已創造穏定現金流。

以你38歲計，應用「平穏增長股」 + 「潛力股」的組合。我建議你用每月5成儲蓄，去做月供，其餘先儲起，用一邊月供一邊儲蓄的策略。

月供方面，你可以選擇投資在平穏增長股︰盈富（2800）、金沙（1928）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、長建（1038）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）

或潛力股︰中生（1177）、福壽園（1448）、小米（1810）、安碩恒生科技（3067）、港交所（0388）、阿里（9988）、騰訊（0700）、ＧＸ中國電車基金（2845）。

由於你係新手，未有選潛力股的能力，也未必能掌握投資時機的能力。你可以簡單地先集中投資係盈富基金（2800）。到你有經驗，才選其他我建議架股票。

至於現有100萬，可先用30萬，分注咁入盈富。餘下現金和每月儲蓄，就等機會，當大市出現一定程度的下跌，就可以動用現金去投資，在平宜價加大力度掃貨，然後長線投資。

4） 私人樓一般情況，升值潛力都較高。但從自住角度，居屋都係有佢吸引之處。當你資金不多，而目的又係自住，居屋其實都可以考慮。

5） 除非你有迫切性要搬離現有居所，否則，你應先利用優質股增值，去先增值一筆財富。另一邊，再慢慢物悉價格較合理物業，咁會較好。

另外，其實將軍澳區已經是全香港，相對唔太貴的地區，所以日後其實唔太建議你轉其他區。

因為你手上資金不多，勉強買入單位，都會令你供款好吃力。而且，買物業後，我地都應該同時留有一定股票去做增值。所以，現時未必係咁適合。

建議你如果有較長時間，先用優質股累積起一筆財富，再慢慢換屋，會較理想。

至於現有持股，都適合你。除了匯控（0005），佢主要係收下息，唔會有太大增長力，不宜持有太多。

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Q21225：

龔sir你好，因為留意你啲post開始有買少少股收息，你嘅分析同意見都好實用！

想請教你以下情況，我應該如何理財，同埋有咩理財組員較適合我

本人28歲，
月入24k，
每月儲蓄大概15k-17k，
銀行現金20萬。

唔識理財，睇完你嘅分析先識買股票收息。多謝你嘅無私分享！！！

我個倉有:
0011一手@154.2
0006一手@45.9
1972一手@23.5

現金20萬中應該用幾多錢做投資？

另外如有每月月供股票應該每月供幾多較好，同埋哪一隻股適合？

目標期望5年內儲人生第一個一百萬，同埋一直想置業，但當有一百萬個時肯定樓價升到唔夠錢買樓。

仲有一個目標就係一直都好想創業，有好多想法，但好怕蝕哂d錢，所以一直遲遲未行岀第一步

我嘅目標係創業初期賺到嘅錢一部分捐岀去比有需要嘅人，我知失業率高企，好多人飯都無得食，有能力就要幫多啲人，平時每月都會買拉車仔買乾糧捐去食物銀行

所以如果創業我希望可以賺到更多錢，同時可以利用我嘅部分盈利再去幫人。感謝龔sir

龔成老師︰

你的想法很好，有能力時，我地係應該盡力回饋社會，這才有意義。

當我地進行人生財富累積，會運用「先增值，後現金流」作方法，年輕人應投資較多增值類資產，而較年長的，則應投資較多保守類項目，因為年輕人的財富系統未成形，同時負擔較少，可承受的風險度較高，所以會著重增值為先。

例如初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到年紀漸長或已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票。

以你28歲，可以選擇一些「平穩增值股」+「潛力股」作投資目標。現有持股都合適，但電能（0006）增長力唔高，只係收下息，長線唔好入太多。

以現時大市合理區狀況，月供最好用一半每月儲蓄，另一半就先儲起架策略。

由於潛力股要求你有一定的投資知識，因此這刻不用急著投資，你可以集中在平穩增值股先。

每月用$7000去月供盈富（2800），餘下就儲起，等大跌市機會。其餘合適股票，到你對佢地有一定了解，才從中選股。

平穏增長股：銀娛（0027）、恆基（0012）、港鐵（0066）、平安（2318）、粵海（0270）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）、長建（1038）

潛力股：安碩恒生科技（3067）、阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、中生製藥（1177）、ＧＸ中國電車基金（2845），但就要明白波動性比上述會高左，同時風險大左，你要自己平衡。

由於你投資知識不高，因此可較集中在平穩增長類股，至於潛力股，只宜小小注，最好是你提高投資知識，等你有一定知識，先慢慢增加翻潛力股比例。

現時大市處合理區，20萬資金，可先用7,8萬，分注咁慢慢盈富及其他平穩增長股。

餘下現金就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

當你累積到一定資金，就可以入市買樓。若此刻資金不多，可先從小物業入手，再慢慢換成大物業。（詳細做法，你可以睇我本<5年買樓4步曲>）

至於創業，你可以從你的興趣、強項、認識的事著手。

例如你本身對某類產品很有興趣，你會在那裡買？如果你在網上買這產品，這個網站的模式如何？

初期投入唔一定要多，可以用網店模式、網上買賣這些低成本模式著手。一邊做正職，一邊創業咁試都可以。最重要係行出第一步，因為未行過，你係唔會知乜野情況。

你最初要有學習的對象，你先尋找一些自己認為不錯的商店，了解一下佢地的商業模式，最始好大型及小型都有，先以小型作學習對象，然後就試下佢地的模式，能否成為你創業的方向。

記住，最好唔好做得太雜，要專注在某一範疇，等人容易記得你。

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Q21226：

龔Sir，想請教一下。

1. 522同981有潛力嗎？可以作月供選擇嗎？如可以，那一隻比較好？

2. 另外，聽你講過3067係供股好選擇，請問現價合理嗎？

龔成老師︰

1） ASM PACIFIC（0522）有質素。

佢係半導體和發光二極管行業的集成和封裝設備供應商，為跨國芯片製造商，為獨立集成電路（ＩＣ）裝配工廠和消費電子產品製造提供半導管裝配設備及材料。

過往的生意與盈利都有增長，不過盈利有點波動，這都會令股價略有波動。長遠有一定的發展，可長線投資。現價合理區頂位，如分注小注或月供，仍可以。

而中芯國際（0981）業務有增長力，但未必能稱為好優質的股。

睇翻佢過往的業務情況，雖然仍每年的生意都有增長，但盈利就有波動，反映雖然大環境的市場在增長中，但佢的成本與售價，就未必在佢掌握的範圍，最後造成盈利波動的結果。

雖然這股都有前景，但以佢面對的情況，但好難將佢定義為最優質的股票。

加上此股近年升了不少，就算有所回落都唔算平，加上之前熱炒過，股價大上大落，投資要注意風險。這股唔建議大注，也不建議用作月供選項。

2） 安碩恒生科技（3067），有長線投資價值。

這基金追蹤恆生科技指數之表現，而恆生科技指數，都是一些有質素的潛力股，例如阿里（9988）、騰訊（0700）、小米（1810）、美團（3690）等的新經濟類公司，長遠有潛力。所以有長線持有價值。由於基金有30隻股票，比起單一股票，風險能減低。

不過，現價都唔平，大約在合理區頂至略貴，因此，這刻不能大注投資。最好的策略，就是月供，或自行分注小注慢慢收貨（例如每月買一次、或2個月買一次），總之慢慢入，不能用盡現金，原理如同不斷儲貨，這樣就能平均買入價，減少風險。然後就長線持有。

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Q21227：

龔sir你好。我又忍不住在反思自己的組合了，希望你能給些意見！

問題1：我現在計劃的組合比例ok嗎？（我19歲）

問題2：現在的組合內，所有都有持股，除了小米。最近見你話小米波動性大咗
（因開發電動車），我應仍選擇它嗎？（如不應該，組合比例亦會考慮調整）

我月供的金額分配ok嗎？（每月有$17000能放入股票市場）

問題3：我另外還有些以前買咗，但現在不太想加入做我的組合的股票。你覺得我對這幾隻股票的處理正確嗎？（特別是9988）

現在計劃的組合：
科技 （700, 1810） —— 22%
安碩科技 （3067） —— 30%
醫療 （1833） —— 8%
舊經濟潛力 （388） ——5%
平穩 （66, 823） —— 10%
盈富 （2800） —— 25%

一手手買股票
- 騰訊 （when drop to $520）
- 平安好醫生
- 領展
- 小米

月供股票 （至少供3年持有5年）
- 港鐵 （1k）
- 港交所 （1k）
- 騰訊 （2k）
- 盈富 （2k）
- 安碩科技指數 （每個月買1手）

組合外現持有的股票：

打算就咁擺喺到：
11恒生1手@124
12恒基162股@30.92 （放棄了月供因增值較其他慢，好似我大個啲再買翻好啲）

等賣：
883中海油1手@6.7
9988阿里巴巴2手@272 （知道有質素的，但我現在好像已有不少科技股，而個人對這股
有些失去信心） （但如果不要小米，應保留？）

謝謝你的無私幫助

龔成老師︰

1） 19歲係一個好年青架年紀，正值財富增值的黃金時期，策略上可以相對進取些。

你現時月供組合，無問題。其實恆基（0012）仍是有質素，當然增長力減少左，預期佢中短期都是弱，不過，這股是睇長線及超長線的。

如果你將來有資金多，都可以考慮月供翻佢。至於恆基（0012）和恆生（0011）現貨，可持有。

但你現有持股，有少少偏重左係潛力股，令個組合波動性略高。以你年紀，唔好超過6成。

2） 小米（1810）由新能車發展有一定不確定，故你要預佢波動性大左，但整體質素係有，你照持有係無問題。

你現時月供金額和選股，都無問題。

3） 這些股票都係有質素（包括0011, 0012, 0883,9988），唔建議你沽出，照長線持有就可以。

但留意中海油（0883）只係商品類，價格自主性低，質素只算中等，不宜再加注。

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Q21228：

龔sir，你好，本人今年46 歲，有現金 $200,000，想買公用股作長線增值投資和收息用途。
目標有：

中電（0002），煤氣 （0003），電能（0006）
請問那一隻較適合我？

龔成老師︰

若果以收息角度，中電（0002）和電能（0006）會較好。

但我地投資增值會運用「先增值，後現金流」作方法，初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票，為自已創造穏定現金流。

你現時才46歲，都應該作一定程度上的財富增值，而唔係純收息。我建議你用「平穏增長股」，去創造一個增值平台。

現時大市只在合理區，你20萬可先用一半，分注咁慢慢儲貨。餘下一半，就等大市有明顯回調，才再出手。

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Q21229：

成老師你好呀，我現年22歲，月入21k，我學習價值投資開始了大約9月開始月供11k股票

直至現時，月供包括（均價）2800（$26.9）,0066（$41.9）,0002（$73.1）,0027（$60.1）,2013（$13.5）,0981（$21.2）,9988（$237.4），另外曾一手買入9988（$227.8）一手，0981（$20.2）一手，0823（$58.4），一手。

1.我想問一問我的投資組合風險會唔會唔太適合我這個年齡？

2.這個月供組合會唔會太保守是否需要作出轉換？

3.是否需要加大月供額？

4.我亦有儲現金作一手低位買入，如果需要買會唔會有一些建議？

我亦想好好把握黃金10年做好投資將現金轉換成資產。
謝回覆

龔成老師︰

1） 以你22歲計，係財富增值的黃金時期，可以承受較高風險。

你月供組合中的股票，大部份都有質素。但中芯國際（0981）業務有增長力，質素都有，但未必稱得上最高質。

睇翻佢過往的業務情況，雖然仍每年的生意都有增長，但盈利就有波動，反映雖然大環境的市場在增長中，但佢的成本與售價，就未必在佢掌握的範圍，最後造成盈利波動的結果。

雖然這股都有前景，但以佢面對的情況，但好難將佢定義為最優質的股票。故此股作月供，就不太適合，或最多小注月供好了。

微盟集團（2013）財務數據的增長都強勁，但波動性較高，唔建議用來月供。

但這2隻股票現貨，你照持有就可以。

2） 我不清楚你月供供款比重，故難言是否太保守。但從選股上看，都可以。你22歲，建議你用「平穏增長股」 + 「潛力股」作組合，比例約各一半。

以下都是一些適合你月供的股票，你可以用來加入。

平穏增長股︰盈富（2800）、銀娛（0027）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、煤氣（0003）、長建（1038）、領展（0823）

潛力股︰安碩恒生科技（3067）、阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、中生製藥（1177）、福壽園（1448）、ＧＸ中國電車基金（2845）。

現時大市只在合理區，每月資金唔好盡用。最好留有部份，等大跌市出現時，可以用來掃貨。

3） 最好將可以動用的閒錢，都用來投資。因為你年紀，越做累積財富，個複利效果會越理想。

4） 現時大市在合理水平，現金和股票最好各佔一半。若果你現金唔多，可以先等大跌市出現，才出手。

至於投資目標，就係我2）中所講的股票。到時你可以因應自已持股情況和股價平貴，去用現金掃入這些優質股，並長線持有。

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Q21230：

老師你好，一直以來我都係對股票投資既概念都係半桶水，直至幾年前開始睇你既書，睇你係網絡

上分享你既心得同知識，慢慢學識投資係應該長線同睇企業既價值，亦都因為你，比亞迪

令我賺咗人生第一桶金，所以好想多謝你令我感受到賺錢原來咁開心，我來緊想抽居屋

同老公買樓，但係我唔知道應該點樣分配，所以想請教老師既意見

我現在持有268金鍱，9988阿里巴巴同3067，大約總供有二十萬

現金二十萬，每月可儲蓄15000，我應該月供股票令資產增值，還是應該儲蓄現金作為首期，我想兩至三年之間可以

賺多少少，幫補買樓，希望老師能夠指點一下，謝謝老師

龔成老師︰

比亞迪（1211）係有質素，雖然股價已升了不少。但由於佢有潛力和質素，最理想係繼續長線持有。

我建議你先用股票增值，但2至3年唔算係一個長架時間，增值時要保守些。

現有持股可持有，但由於佢地波動性略高，唔建議再加注住。未來以平穏增長股作為目標，去創造一個組合。

你每月5成儲蓄，去做月供，其餘先儲起，用一邊月供一邊儲蓄的策略。

月供方面，你可以選擇投資在平穏增長股︰盈富（2800）、金沙（1928）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、長建（1038）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）

大市現處於合理水平，20萬資金和每月儲蓄，就等大跌市機會出現，才出手掃貨。

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Q21231：

大佬，我依家股票組合係咁

Stock 5, $46.3, 14000股
Stock 386, $6, 4000股
Stock 737, $3.95, 10000股
Stock 941, $74.75, 1000股
Stock 1789, $12.77, 4000股

Stock 1810, $31.75, 2000股
Stock 2333, $27.65, 2000股
Stock 2638, $6.84, 5000股
Stock 2800, $26.5, 5000股

我想問再整合一下。有冇咩股票會放左佢會好d ?

龔成老師︰

從質素上計，這些股票都係優質，可以長線持有。

但我地財富組合，除了係優質股外，都要因應自已年紀，去做相應的配置。

我地會運用「先增值，後現金流」作方法，年輕人應投資較多增值類資產，而較年長的，則應投資較多保守類項目，因為年輕人的財富系統未成形，同時負擔較少，可承受的風險度較高，所以會著重增值為先。

例如初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到年紀漸長或已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票。

你現時這個組合，主要收息股為主，係偏向保守。若你係中年或接近退休的人士，這個組合都可以。

但當中有個較大問題，就係成個組合偏重左係匯控（0005），佢佔組合近一半。緊記，任何股票、任何行業，我們都不應太過集中，因為一個行業就算更有優勢，也有機會面對行業週期及突發風險，太集中會對你整個財富組合不利。

因此，你要建立一個平衡的投資組合，當中有不同的類別、不同的行業，這是最好的平衡風險方法。相同行業不可佔組合多於3成，而單一企業不要高過15%。

建議你，慢慢沽出部份，換碼至以下股票，去令組合回復平衡。

平穩增值股，例如盈富（2800）、金沙（1928）、長建（1038）、中銀（2388）、港鐵（0066）、恆基（0012）、平安（2318）。

目標是5%、6%的股息率的收息股，例如港燈（2638）、深高速（0548）、香港電訊（6823）、工行（1398）、恆生（0011）、置富（0778）、陽光（0435）。收息基金（3110），都可以。

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Q21232：

龔sir: 早前$15入咗3手藍月亮6993，之後係咁跌，買入的時候冇考慮市盈太貴，依家又冇咩息收，呢隻可
繼續持有？還是溝多兩手平倉就沽？

龔成老師︰

首先你要明白一個概念，我地持有一隻股票與否，關鍵位是企業質素、前景，不要被買入價影響。買入價只是一個心理因素，如果企業核心因素未被影響，我地係唔需要理會。

另外，我地決定加注與否，要睇幾個因素，記住，並不是「拉低平均買入價」為目的。

第一，要分析這股的質素，如果無質素，就再跌都唔加。

第二，這股的類別，如潛力或增長或收息類等，是否與你的財富組合匹配，比例是否適合。

第三，你要先計算加注後，這股佔你股票組合的比例會否太多，因為同一行業，同一股票。不能佔股票組合的比例太多。

第四，現價是否有投資價值率，要平，或起碼合理，不能貴。

第五，你要在加注後，仍有現金剩。

記住，重點不是「拉低平均價」，而是組合比例與配置。

藍月亮（6993）有質素的。

佢有「中國P&G」之稱，成立於1992年，擁有衣物清潔護理、個人清潔護理和家居清潔護理三大系列共73個品種的產品。

佢係中國洗衣液有龍頭地位，加上毛利率高，賺錢能力強。睇翻佢之前的資料，以零售額計算，藍月亮在洗衣液市場、濃縮洗衣液市場及洗手液市場的市佔率均為第一，分別為24%、28%、17%。

整體有質素與發展力，不過現價唔平，之前貴，現價算是合理區頂，唔係加注的時候。但此股有質素，現貨持有係無問題。

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Q21233：

成哥
本人38
我現在持有物業自住
每月可儲二萬
用作月供1177 及700
每月6000 供1177
8000 供700
其餘用作儲現金
手頭現金 約二十萬

手上持股
388 @ 451.6 100 股
700 @ 580 100 股
788 @ 1.2 20000 股
1211 @ 228 500 股
2158 @ 61.6 200 股
3067@ 17.83 400 股

6618@ 29.2 100 股 （因高位賣了接低成本）
9618 @330.7 100 股
9988 @ 255.2 300 股
2638 @ 7.2 8000 股
2800 @ 28.5 10000 股
3033 @ 8.3 4000 股
1177 及700 供了幾個月

目檟 ： 希望在十年後 有每月五萬被動收入

1）現在月供出這兩隻 可以嗎？
2）想增加潛力股 有那些值得投資十年後收成的倍升股？
3）現在持倉可以嗎？
4）想再集中儲倍升股 有沒有推介？ 例如 儲1448 及3067 可以嗎？
5）以上做法 能否做到十年後 有被動收入五萬？
6）現在倉位 會否太散？
7）178 好想買 值得現價大量入嗎 大約1.8

龔成老師︰

1） 我地最重要是建立一個長期的「財富組合」，要優質，要平衡，要適合你的年齡與風險承受程度，新舊經濟各類股都要有。

同一行業不能太多，同一股不能太多。要平衡，建立後長期持有，不是買賣賺差價，而是成為你財富組合一部分。

你現時持股和月供組合，都係太偏重係潛力股。以你38歲去計，潛力股和平穏增長股最好各佔一半。否則，你個組合架波動性風險會過高。

而且，大市只在合理區，每月儲蓄最好先用一半，另一半儲起去等機會。

2） 以下股票，都係有質素架潛力股，有力可以成為倍升股。

潛力股︰中生（1177）、福壽園（1448）、小米（1810）、港交所（0388）、阿里（9988）、騰訊（0700）、比亞迪（1211）

但大部份現價偏貴，買入前要做好估值。

3） 跟月供組合一樣，偏重左係潛力股類，但情況無咁嚴重。這些股票可以持有，再利用月供和新資金，慢慢修正翻個比例。

若你想投資恆生科技股ETF，我建議用安碩恒生科技（3067），佢費用成本比3033為低。

另外，港燈（2638）係收息股，增長力欠奉，你不宜持有太多。

4） 這兩股都可以的，同時你都可以睇我本<50值博倍升股>，當中會有更多選擇，但要注意組合比重問題。

5） 要做到10年後每月有5萬蚊現金流，以股息率5%計，你需要本金1200萬。

以大市過去年平均回報10%計（連股息再投資），你每月投資$20000再加上你現有資金和持股（約值85萬），10年後大約會增值至600萬。

如果要達至你的財務目標，你要再加大投資力度。可以看看你自已的開支，有沒有一些部份可以調整來增加月供金額。

如果無，你就要從開源著手，轉工（如SALES，一些多勞多得的工作）、找PARTTIME、網上生意等，令你每月可儲資金大幅提升。或者拉長增值年期，以助你達成10年後1200萬的目標。

6） 有少少，長線最好維持8-10隻，咁會較易管理。

7） 莎莎（0178）仍有質素，但佢已經無過往年代般的賺錢能力，同時香港的零售市道有風險，都令這股近年的表現較一般。

這企業本身在行業有一定的地位，賺錢能力不差，但就會受經濟及零售市道影響，令股價較為波動。

其實股票班我都有講這股的估值，在過往10年，自由行較為黃金年代過左，所以從估值上，無之前咁高。

佢在行業的優勢仍在，但整體行業及零售市道，無過往咁強。長遠仍有質素，這刻處合理區，但投資注碼不能太大注，亦要有耐心先有收成。

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Q21234：

請問2186 綠葉製藥 $6入左3萬股，請問前景好何？止蝕位？待覆。謝謝

龔成老師︰

綠葉製藥（2186）主要銷售腫瘤科、心血管系統以及消化與代謝三個領域的新藥品，基本上都係有市場的，其實長遠又不是太差，只是市場有時對佢的增長力會有不同。

但近年佢質素的確有少少轉弱，但相信最差時間已過，這股本身的風險較高，唔建議投資得太多。若佢佔你組合比重唔多，可長線持有。

至於止蝕位，我唔會用一個價格來定。

只會在其長線質素出問題，或者個市去到好狂熱，令個價異常地高，我才考慮沽貨。若質素不變，就算中短期出現波動，都需要太在意。

除非你持有貨太多，就建議你在反彈時減少少。

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Q21235：

龔Sir，想請教一下，我有10000股中國人壽是賺返嚟的, 我想賣咗佢, 換馬 買比亞迪, 請問你意見如何？

雖然換取比亞迪只係大約800 - 900股, 但前景會更樂觀嗎？

龔成老師︰

這些股票賺翻黎與否，佢始終都係你做財富增值的本錢，我地都要認真對待。

中國人壽（2628）並不是無質素，不過增長力唔強。同埋企業的賺錢能力不及過往年代。

長線持有價值都算有，但暫時唔好對股價有太大期望。你可以考慮沽出部份，換至其他優質股，都係可以。

比亞迪（1211）去年營業額1530億人幣，按年增長26%，而市場一般預期為1400億-$1500億。

至於盈利為$42億，比上年增長1.6倍，不過，這就差過市場平均預期的46億人幣。每股盈利1.47。

其實整個業績，都算同市場相差唔太遠，而我地分析時，最重要是長遠的企業發展。業績初步反映，新能源車的市場仍處增長狀態，動力仍在，不過賺錢能力這刻仍算好強，但當技術進步、市場規模增加、成本控制等因素慢慢出現，賺錢能力進一步提高。

預期佢2021年新能源車銷量，應該能達到40萬至50萬輛的水平，已經能獲得一定的市場佔有率，新能源車仍是增長動力，仍是正面。

反映比亞迪長遠仍是正面，不過我自己在估值上，暫時未有提高，始終這刻市場太著重前景因素，因此，這刻仍是略貴，初步保持我之前對這股的合理價，$120。如果想投資去翻$150先月供會較好。

當然，之後到比亞迪正式有詳細財務數據、年報、附註等資料，會正式重新估值，相信調高的機會有超過一半。

你現貨可長線持有，但想現時將中國人壽（2628）換碼至比亞迪（1211），我就不太建議。

最重要不是睇「賺蝕」，不是睇「買入價」，而是睇質素。

你要分析「之後的組合情況」，不是過去，是將來。應該持有那些優質股，比例如何，能為你帶來怎樣的長期財富。

你要分析你的投資目標，你想潛力股的比例多少？平穩股的比例多少？組合風險程度如果？

即是你想設計一個怎樣的投資組合？長期、優質、平衡、適合你。

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Q21236：

成sir，你好。小弟睇了《年報勝經》，書中提及經營現金流-資本開支＝自由現金流。

如果要搵上述資料，是不是在年報中的現金流量表就可以？

我想計算［215］和記電訊的自由現金流，可唔可以麻煩你指教一下。

以上是和記電訊的現金流量表，要計算自由現金流，應該用那一個金額計算呢？麻煩晒成sir。謝謝。

龔成老師：

佢2020年的資本開支，$5.93億

而佢的經營活動現金流，為$12.97億

所以，你只要將$12.97億減去$5.93億，就可以理解為佢的自由現金流。$7.04億。

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Q21237：

老師你好，我想請教一下買樓問題。我個portfolio入面己有70%係樓(澳洲投資物業），現已達正現金流狀態，睇個勢仲有機會升，真心唔想賣。

而我依家喺香港跟屋企住，都會想有更多私人空間，但稱不上係有迫切需要。

而我依家買樓唔係唔得，因為我人工穩定而且接近6萬，但要放晒所有股票做首期，就會變成All-in樓市既狀態

所以想請教老師，你認為我應否係香港買層自主樓？定係保持分散風險嘅原則，keep返三成股票？

龔成老師：

澳洲物業如果已有正現金流，同時質素唔差，其實可以持有

由於你這刻在香港，無太大的逼切自位需要，加上你在整個財富配置比例中，已經較集中在物業，因此，暫時你未必要好急在香港買樓。

你可以集中用股票作為投資工具，先將財富增值，到你有自住需要，又或樓市出現較明顯下跌，有明確機會時，才考慮買樓。

其實最好是，當你買樓時，只需賣出部分股票，買樓後仍有一定的現金及股票剩，就最平衡。

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Q21238：

龔sir 你好！我有個疑問：一般來講，投資股票越早越好，因為時間越長越有複利效果，而分注/月供就可以減低市場波動的風險。（我理解對嗎？）

但經過上年3月，我之前月供的股票（約供了兩年）帳面蝕咗好多，雖然我明白長線不用擔心，而之後今年年頭都升返啲

但好似輸咗機會成本，因為如果不月供而將儲到嘅錢大跌時入貨會賺多好多。

我知道老師你都沒有月供，而係耐心等機會。

咁其實我應唔應該停月供/分注，儲現金等到個市再大跌至入貨？

但又覺得留現金會蝕通脹及享受不到複利效應。我現在股票現金比例（2:1）（金額都好大下）......
謝謝

龔成老師：

股票愈早買愈好，這個大方向是不變的，當然，只限於優質股，但都要留意，這是講長期的，而中短期會波動，簡單來說，你今年買，會著數過5年後買，但如果以中短期計，只要我地能把握到買入時機，有機會在一年後的買入價比這刻好。

另外，月供是一個長期儲貨的策略，好處是平均了買入價，有效減少一次過在高位買入的風險，但缺點就是，無法一次過捉到低位。

因此，對於投資實力不足的人，利用月供是很好的方法。

但如果本身已有投資實力，能把握投資時機，有企業估值能力，其實不用月供都得，所以我自己都無月供。

而我一般的建議，都是部分資金月供，同時留部分現金，等機會，這是一個較平衡的做法。

你現時現金的比例，都可以的。

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Q21239：

龔sir，有幾個問題想問

第一，請問閱讀你12本著作的順序

第二，我已有1百萬流動資產，是否可以不去讀（80後百萬富翁）？

第三，你的二個面授課程，應分別在讀完你那本書的時候報讀？還是讀完你的12本書便無需報讀？

第四，看到你有一網上課程，你的12本書或面授課的內容可完全覆蓋到嗎？讀了你的12本書後是否無需報網課？

第五，我即將38歲，對於我閱讀你的書、面授課、網課的計畫會有建議嗎？

第六，網課會再推出限時優惠嗎？

第七，你的12本書中，相信大部分會是說「心態」、「經驗」，不會過時，但其中3本：50優質、50穩健、50值博，提及的股票會因時間而出現變化，現在或將來才買的話，會否過時呢？

龔成老師：

1）你可首先睇：

《80後百萬富翁》
《股票勝經》
《財務自由行》

之後再睇其他。

書本在三聯、商務、誠品都有得賣。由於部分書在一些書店已斷，所以若你見唔到，問下職員就得（又或向職員訂都可以）。

以下是我的12本書：

《80後百萬富翁》（第9版）
《80後2百萬富翁》（第4版）
《80後3百萬富翁》（第2版）
《財務自由行》（第7版）
《大富翁致富藍圖》（第5版）
《50優質潛力股》（第4版）
《50穩健收息股》（第3版）
《50值博倍升股》（第3版）
《股票勝經》（第3版）
《選股勝經》（第2版）
《年報勝經》（第2版）
《5年買樓4部曲》（第2版）

2）不是，因為書都是教你累積財富，同時無太大順序的。

3）課堂大部分內容，都是無在書講過的，而一些實戰，更具體的投資技巧，都只會有課堂講述。

例如企業估值技巧、5種選股模式、選股程式的具體應用、年報分析的實戰技巧，同時會派一份6頁紙的「企業評估表」給學員，令你可以自行為企業進行有系統的質素評分。

你可以當書只是頭1、2堂的入門部分。

4）網上課程是配合《大富翁致富藍圖》的，你可以理解是書的實戰版。

5）我建議你先睇《80後百萬富翁》、《股票勝經》、《財務自由行》，然後可以上股票班（基礎班），這樣進取最大。

6）暫時都無推出特別優專。

7）《50股》的3本書，你要睇下出版日期，因為久不久會更新的。當中分析股票，因為都是一些大方向，因此無太大變化，但平貴度，你就要留意可能會變。

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Q21240：

老師，如果想幫港交所做估值，應該使用甚麼模型比較適合？

龔成老師：

你可以用現金流折現法，以及市盈率估值，如果用市盈率估值，可以用佢過往的市盈率作參考。

其實要深入進行估值，要考慮企業長遠的生意、盈利、現金流、資產、負債等財務數據，同時要比較行業，考慮這企業的經營情況，之後的環境又會如何。這都是計算的基礎。

例如，我地會考慮佢有多少生意，有多少盈利、現金流，有多少資產，從而計算該業務值多少錢，同時會推算將來的盈利情況，去推算這企業長遠的價值。

如果要深入計算，基本上要好仔細的研究企業，要分析好多財務數據用比率，先至有較完整的答案。

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若你有問題想向本人發問，可在龔成的fb專頁中（www.facebook.com/80shing）inbox龔成，但要注意如無特別聲明，有可能將問答放上網，當然，會將發問者的身份，以及有關個人資料的部分刪去。

另外，我所給予的各種意見，只是供大家參考，當中無任何銷售及推介，不涉及任何利益，其實大家應該要有獨立分析的能力，我只是給予一些方向及純參考模式。

由於提問人數眾多，見諒無法即日回覆，如果是普通的提問，預起碼要7天以上才能回覆，若然是較複雜的提問，起碼要10天才能回覆，希望各位能諒解。

佈署 IoT Edge 和霧運算技術以開發智慧建築服務

2021年2月19日 星期五

《3S MARKET》這篇報導把物聯網的架構與實作，描寫的非常詳細，雖然在建築的細節上描述不多，但報導中也提及這是個實際驗證，可適用在很多的場域。不知道，有多少人真正看得懂？當然，連這篇都看不懂的人，就別說他真正了解物聯網、Edge 與 Cloud。

事實上這篇報導的描述不難了解，真正物聯網與邊緣運算的挑戰，是在實作。實作真正面臨的，是這些數據處理、融合、分析上的完整度，還有 —— 找到實作的場景！

摘要

基於 SoC 架構的嵌入式系統的進步，使許多商業設備的開發變得足夠強大，足以運行操作系統和複雜的算法。這些設備整合了一組具有連通性、運算能力和成本降低的不同感測器。在這種情況下，物聯網（IoT）的潛力不斷增加，並帶來了其他發展可能性：「事物」現在可以增加數據源附近的運算量；因此，可以在本地系統上，佈署不同的物聯網服務。

這種範例稱為「邊緣運算」，它整合了物聯網技術和雲端運算系統。邊緣運算可以減少感測器與中央數據中心之間，所需的通信頻寬。此方法需要管理感測器、執行器、嵌入式設備，和可能不連續連接到網路的其他資源（例如智慧手機）。這種趨勢對於智慧建築設計非常有吸引力，在智慧建築設計中，必須整合不同的子系統（能源、氣候控制、安全性、舒適性、使用者服務、維護和營運成本）以開發智慧設施。在這項工作中，分析和提出了一種基於邊緣運算範例的智慧服務設計方法。

這種新穎的方法，克服了現有設計中與服務的互操作性，和可伸縮性有關的一些缺點。描述了基於嵌入式設備的實驗架構。能源管理、安全系統、氣候控制和資訊服務，是實施新智慧設施的子系統。

1. 簡介

建築自動化系統使用開放式通信標準和介面，可以整合多種不同的建築控制規則，例如供暖、通風、空調、照明和百葉窗、安全功能和設備。但是，現有建築物通常不具有這些系統。

通常，每種安裝類型都提供特定的服務：供暖通風和空調（HVAC）控制氣候服務，攝影機和感測器提供安全服務等。僅當設計能源管理系統時，不同的子系統相關，但僅透過以下方式，連接建築物的能源管理系統。能源管理服務，集中在專用軟體中。

對於使用者和維護技術人員來說，提供不同服務的不同製造商，發現很難整合新的服務和功能。自動化建築將用於控制和數據採集的軟體，與工業協議和介面整合在一起。此外，將新服務整合到這種解決方案中並不容易，這取決於已安裝軟體的開發。

這些工業發展還為能源管理，提供了雲端連接解決方案和智慧服務。這些服務，也在集中式電腦系統中開發。數據被傳輸到這些系統或雲端進行分析。本文提出使用佈署在物聯網（IoT）技術中的邊緣和霧運算範例，主要有兩個目的：

A. 在自動化和非自動化建築物中，促進新的智慧和可互操作服務的整合（整合）。

B. 允許在建築物的所有子系統之間，分配智慧服務（互操作性）。

透過該建議，可以促進建築物子系統之間的關係。它還促進創建新的智慧服務（例如，新的分佈式智慧控制算法；使用電源管理捕獲的數據，來檢測人類活動；捕獲設備連接的模式辨識，運算可再生電力預測，在安全服務中使用電力數據等）。在這項工作中，我們設計了一個中間軟體的體系結構，該體系結構具有兩個主要層，這些層基於嵌入式設備、IoT 通信協議和硬體支援，來開發人工智慧算法（圖1）。

為了實現這一目標，我們在建築物的設施中添加了兩個概念等級：邊緣節點和霧節點。每個等級都有不同種類的設備和功能。我們佈署並實現了基於層的中間軟體的體系結構，以對模式進行實驗。

本文的組織結構如下：第 2 節回顧了智慧建築技術，建築物中的 IoT 佈署以及邊緣運算範例。第 3 節提出了一種在建築物（自動與否）中佈署邊緣和霧運算範例的方法。第 4 節介紹了進行的實驗。最後，第 5 節介紹了結論和未來的工作。

2. 相關工作

本節介紹與這項工作相關的主要研究領域。首先，我們在分析雲端運算層之後，回顧了基於邊緣運算範例的資源和服務供應。最後，我們研究了實現智慧建築的技術，並在最後的小節中，總結了先前研究的貢獻。

2.1. 邊緣運算資源和服務供應

最近，網路在兩端被標記為「邊緣」和「核心」，以查明處理發生的位置。邊緣端靠近數據源和使用者，核心端由雲端伺服器組成。透過這種方式，邊緣運算範例將運算推送到 IoT 網路的邊緣，以減少數據處理延遲，和發送到雲端的數據數量。基於雲端的後端，可以處理對時間不太敏感，或源設備本身不需要結果的處理請求（例如，物聯網網路狀態下的大數據分析）。

在邊緣運算資源供應方面，正在進行的 Horizo​​n 2020 RECAP 項目，提出了一種整合的雲端 - 邊緣 - 霧端架構，目的在解決應用放置、基礎架構管理和容量供應。雲端/邊緣基礎架構監控功能豐富了應用，基礎架構和工作負載模型，這些模型又被回饋到優化系統中，該系統可以協調應用並持續配置基礎架構。

徐等人進行的研究。 提出了一種用於邊緣運算的實用感知資源分配方法，稱為 Zenith。借助 Zenith，服務提供商可以與邊緣基礎設施提供商，建立資源共享合同，從而允許延遲感知資源調配算法，以滿足其延遲需求的方式，來調度邊緣任務。

邊緣節點資源管理（簡稱 ENORM），是管理邊緣/霧節點資源的框架，可透過監控應用需求，來自動擴展邊緣節點。可以透過靜態優先等級分配，來確定特定應用的優先等級。供應和自動縮放機制，是基於線性搜索的相對簡單的實現。

當源本身是可行動的時，邊緣雲範例也是可行的。 Chen 等人研究了行動設備向邊緣節點（特別是在無線電接入網路邊緣）的智慧運算分流。在這項工作中，作者提供了任務卸載算法，將分佈式運算卸載決策表述，為多使用者運算卸載功能。在同一項工作中，Wang 等人研究了聯合協調卸載任務，到多個邊緣節點的問題，並提出在邊緣等級引入及准入控制，以及兩階段調度方法，與傳統的最近邊緣選擇方法相比，改進了卸載性能。

2.2. 雲端運算服務配置

就社會和行業採用資訊技術而言，雲端運算範例是最具創新性的策略之一。提供的優勢提高了效率，並降低了成本，同時提供了可透過 Internet，普遍存取訪問的按需 IT 資源和服務。

當前，雲端運算服務種類繁多，甚至如何提供，這是一個受到廣泛研究的主題，正在提出許多的方案。甚至有評論總結了雲端運算範例的相關研究。

本小節介紹了有關以下問題的先前工作，這些問題與本手稿的主題有關：（i）安全性； （ii）服務品質（QoS）； （iii）提供邊緣服務。

（i）安全是雲端運算中一個具有挑戰性的問題。雲端服務位於應用環境之外，並且超出了防火牆的保護範圍，因此，需要附加的安全層。另外，邊緣和霧運算應用的行動性和異構性，使得難以定義單個過程。因此，需要一種分佈式安全策略。

此外，必須有一個標準化的環境，才能正確解決此問題，並指定霧運算和邊緣設備，如何相互協作。網路邊緣上的多個霧節點之間的敏感數據通信，需要資源受限的事物的輕量級解決方案。另一個與安全性相關的問題是數據位置。在雲端中運行數據分析是很常見的。因此，關於數據安全或隱私的公有雲與私有雲的爭論就出現了。

（ii）分配給雲端應用的資源，通常是根據合同規定的服務水準協議（SLA）所設置的。但是，實際上，由於偶爾執行大量事務，而導致分配的基礎結構飽和，可能會出現瓶頸。為了解決此問題，可以在資源可用時，動態擴展雲端基礎架構。當前，最具創新性的趨勢，目的在建構自動 SLA 合同合規系統。在 Faniyi 和 Bahsoon，以及 Singh 和 Chana 進行的研究中，可以找到與品質服務管理相關建議的詳盡綜述。考慮到這一點，提出了幾種策略來預測，應用的資源需求和 QoS 的要求。最近的工作試圖將安全性和 QoS 問題結合起來，以提供全面的性能指標。

（iii）最後，濫用雲端服務，是該領域的另一個問題。物聯網環境是霧和邊緣設備不斷加入或離開，動態的執行前後關聯。因此必須在網路邊緣提供彈性的服務。為此，在網路的可用設備之間，共享應用工作負載，可以為高階運算應用提供靈活性。提出了可靠的服務供應方法，來為系統提供更高的彈性，並提供靈活和優化的雲端服務。

在本主題中，將雲端框架和中間軟體技術，設置為與雲端層，以及具有不同介面操作系統，和體系結構的設備之間，進行通信的平台。

2.3. 物聯網在建築服務工程中

物聯網開發為在建築物上，開發數位服務提供了新資源。建築物中常見的物聯網應用，包括節能的過程環節、維護改進、雜務自動化和增強安全性。由於全球變暖，建築物的節能是一個重要的課題。

物聯網技術引入智慧建築，不僅可以減少本地溫室氣體排放，還可以將減少溫室效應擴大到更大的領域。目前，物聯網還被用於建築領域，以協助設施管理。物聯網使營運系統能夠提供更準確和更有用的資訊，從而改善營運，並為房客租戶提供最佳體驗。有基於物聯網的建議，這些建議顯示建築系統，如何與雲端進行通信，並分析所獲取的數據，以開發新的業務見解，從而能夠推動真正的增值和更高的績效。

實驗研究顯示，物聯網平台不僅可以改善，工業能源管理系統中實體的互連性，而且可以降低工業設施的能源成本。 FacilitiesNet 表示，建築物聯網（BIoT）正在推動我們獲取資訊，彼此互動和做出決策的方式發生重大轉變。BIoT 不僅與連接性或設備數量有關，而且還與交付實際和相關結果有關。當前，有很多基於物聯網的智慧家庭應用的例子。

然而，智慧設備或「物」，僅僅是連接到網路的設備或嵌入式系統。增值來自設計協調系統，和提供智慧服務，以提供實際收益的能力。這些特徵基本上，取決於對不同類型連接事物的異質性，及其互操作性的管理，並取決於數據處理提供的情報潛力。

Tolga 和 Esra 進行的研究得出的結論是，就智慧家庭系統中的軟體和硬體而言，物聯網技術尚未變得穩定。原因之一，有可能是物聯網技術仍處於發展階段。McEIhannon 所撰寫有關物聯網應用的邊緣雲和邊緣運算的未來，其評論得出了類似的結論。這篇評論提到概念和發展，目前還處於早期階段，從學術和行業的角度來看，許多挑戰都需要解決。

物聯網帶來了新的機會，但許多企業仍在尋求了解和分析，其將如何影響，並與現有的 IT 結構和管理策略整合。為此，必須創建專門的使用模式和技術，來彌合這一差距。

2.4. 發現

以下結論闡明了這項研究建議的新穎之處：

雲端運算作為「實用」的一般概念，非常適合智慧家庭應用的常規需求。但是，在某些情況下，將所有運算都移到雲端中，是不切實際的。

邊緣計算作為一種計算範例而出現，可以在物聯網設備生成的數據附近執行計算。這種範例可能有助於滿足最新應用的安全性和 QoS 的要求。

當前，控制子系統的高級建築設施，通常使用 Internet、IoT 協議和 Web 服務。專有系統是使用標準的 Internet 通信協議設計的，用於管制和監控。先前的工作顯示，基於無線感測器網路、Web 介面和工業控制模式，用於氣候控制、電源管理或安全性的控制系統，使用不同的監視和控制技術。監控應用分析，得自監控和數據採集系統中的這些子系統。對於不同的子系統，有不同的解決方案。考慮到上述情況，本工作中提出的模式，引入了以下新穎元素：

A. 介紹了一種分層架構（整合了邊緣和霧端等級），以及提供子系統之間互操作性，以及在建築物控制中開發智慧服務的方法，該方法使用了邊緣和霧端範例，這些範例將 IoT 協議整合在一起，並在本地 Intranet 中操作 AI 技術，讓雲端服務的通信層，完善了該層的架構。

B. 介紹了一種基於使用者為中心的方法，用於在互操作性需求下設計、驗證和改進新服務。

C. 該提案允許使用可以在已建的建築物中，實施的非專有硬體和軟體系統。

3. 計算模式設計

建築物中的設施子系統分為有照明、氣候、能源、安全、警報、電梯等。在自動化建築中，這些子系統由專門的控制技術控制和監控。在非自動化建築物中，不存在這些服務，並且子系統透過電子和電氣方式進行控制。在這兩種情況下，所有子系統都為建築營運，提供必要的服務。

從邏輯上講，每個子系統都在其場景中起作用，並且不能與其他子系統互操作。嵌入式電子控制器和連接的不同感測器，可以使每個子系統自動化。這些服務都是基於直接反應性控制規則。除了嵌入式控制系統和感測器之外，通信技術（基於 Internet 協議）和新的行動設備還為開發管制、監控和數據訪問服務，提供了新的可能性。

在智慧型動設備上開發，並連接到 Web 伺服器的人機介面和專用應用，是近年來已實現的服務的範例。每個子系統中的專家（氣候、安全性、電源等），都具有可以轉換為專家規則的知識。這些規則被轉換為用於管理、維護、控制、優化和其他活動的控制算法。這些規則是可以，在可程式設備上編程和實現的。但是，它們是靜態的，不會在出現新情況時發生變化，並且不能互操作，也無法適應每個安裝的特性。

例如，氣候或安全專家決定，如何使用標準啟動條件，來配置每個子系統。每個控制規則僅在一個子系統（此範例中為氣候或安全性）中工作，因此，這些子系統之間沒有互操作性。考慮到這種情況，提出的模式有助於並允許，基於不同子系統的互操作性，來整合新的數位服務，並將人工智慧（AI）技術的新服務，引入當前設施。

例如，諸如電梯控制的設施，可以用於安全服務或建築能源管理服務。氣候控制設施，可以與安全子系統整合在一起。整合到模式中的天氣預報軟體系統，可以由能源管理服務，或建築物空調服務使用。

目的是讓每個子系統中的專家，參與設計整合服務，並將所有子系統轉換為可互操作的系統。該模式會開發自動規則，並允許在考慮安裝行為本身的情況下進行決策。該模式基於一個過程，該過程包括四個開發階段（圖2）和分為不同級別的硬體 - 軟體體系結構（圖3）。該體系結構的主要等級，是邊緣等級和霧等級。這兩個層次介紹了在建築物中，應用物聯網技術的新穎性。下面介紹了模式的各個階段（分析、設計、實施和啟動）。

．分析：在此階段確定了不同的專家使用者（氣候、安全、電力、水、能源、管理人員，以及資訊和通信技術（ICT）技術人員）。諮詢專家使用者，以指定需要控制的主要過程。資訊通信技術專家作為整合環節，參與了這一過程。第一種方法產生了設計控制規則，和潛在服務所需的事物（對象）。在此階段，使用以使用者為中心的方法，並捕獲子系統的需求。

．設計：我們提出了一個三層架構（邊緣、霧端和雲端），如圖 3 所示。

．實施和數據分析：在此階段中已安裝和整合了子系統。服務基於每個子系統中的規則，分析事物（對象）生成的數據，以設計基於機器學習的服務。

．啟動：最初，在每個子系統的監督下制訂專家規則。然後，使用回饋過程安裝規則。最後，透過人工智慧技術，可以推斷出自動的和經過調整的規則。

3.1. 分析與設計

專家使用者對此過程，進行不同的審查。以使用者為中心的技術，用於設計整合流程。目的是獲得所需的所有事物（對象），它們之間的關係，以及潛在的服務。一旦指定了事物（對象）和服務，就必須關聯通信協議和控制技術。選擇了物聯網協議和嵌入式控制器；提出了人機介面；指定了邊緣層和霧層及其功能；分析專家規則和智慧服務。最後，提出了維護和操作方法。所有這些任務在專家技術人員，和資訊技術專家之間共享。

結果是事物的定義，它們之間的關係，以及與邊緣和霧層的交互作用。該過程中代表了建築物的所有子系統，數據感測器、執行器、控制器、規則和過程經過設計，可以整合所有子系統。數據集、對象和設備，由物聯網概念表示。事物由具有狀態和配置數據的實體，和前後關聯組成。事物數據位於霧和邊緣節點中，儲存的不同配置中的關聯性。

事物以數據向量表示：[ID、類型、節點、前後關聯情境]。

– ID是辨識碼。

– 類型可以是感測器、執行器、變量、過程、設備、介面、數據儲存，或可以在 IoT 生態系統中寫入、處理、通信、儲存或讀取數據的任何對象。

– 節點指定建築物子系統、功能描述、層類型（邊緣、霧端、通信或雲端）、IoT 協議和時程存取訪問。

– 前後關聯表示在 IoT 生態系統中，用於發布或讀取數據的時間、日期、位置，與其他事物的關係、狀態和訪問頻率。

表 1 是由事物（[ID、類型、節點]）。所有事物都可以訪問配置文件（CF），以了解如何使用可用數據，以及如何使用適當的訪問權限配置新數據。前後關聯數據位於內建記憶體，或是靜態儲存。使用定義的事物，設計不同的控制規則。這些控制規則是分佈在連接到網路的不同嵌入式系統中，控制過程的一部分。事物表示佈署在安裝的不同子系統中，所有的可用資源。在此等級上，設計師對所有事物進行分析、指定和關聯。基本控制算法是使用此資訊實現的。配置關聯性允許層和設備之間，所有事物的互操作性。

在此階段的另一級設計，必須提出物聯網管理中，使用的節點要求和規範。設計的流程和服務，將在邊緣或模糊節點中實施。必須指定每個節點，以確定其內部功能、通信及其服務。在獲取數據的地方，開發了智慧和處理能力。邊緣和霧層的節點，位於數據感測器、執行器和控制器附近。本文提出的方法，使用具有兩個功能的兩層（邊緣和霧端）。每一層都可以佈署互連節點的網路，以促進互操作性。

邊緣和霧層的功能是：

邊緣層功能：在連接感測器/執行器的嵌入式設備上，開發的控制軟體。某些 AI 算法可以安裝在邊緣節點上。中央處理器（CPU）和計算資源有限。安裝了通信介面，以允許在本地網路中進行整合。

霧層功能：局域網級別的通信、AI 範例、儲存、配置關聯性和監控活動。霧節點透過處理、通信和儲存，來處理 IoT 的Gateway、伺服器設備，或其他設備中的數據。在此等級實施本地、全球的整合服務。利用這些節點的硬體、軟體和通信功能，開發了基於機器學習範例的算法。霧層設備還可以在很少單位的設施或服務中，執行邊緣節點功能。

透過這兩個等級，可以優化建築設施，以獲得不同子系統之間的整合和互操作性。

表 1 顯示了每件事與關聯性配置，和節點規範的關係。節點標識其所屬的子系統（控制、能源、氣候等），層（霧端、邊緣、通信和雲端）及其執行的功能。

3.2. 架構設計

在分析和設計階段，獲得對象（事物）及其關係。規範和要求用於實現每個層。實施取決於提供所需功能的設計，和現有技術（硬體、通信和軟體）。在此階段，開發了一種適合現有設施的體系結構。物聯網協議提供互操作性，而 AI 範例則提供了適應性和優化性。邊緣運算節點用於控制設備，霧運算節點安裝在本地網路節點上。這些等級為配置、安裝和運行新流程，提供了強大的資源。

物聯網協議，傳達所有子系統數據。每個子系統由對象/事物（虛擬等級）組成，安裝為可連接的感測器/執行器/控制器設備（硬體等級）。

物聯網通信中，針對建築場景建立的要求是：標準協議、低功耗、易於存取訪問和維護、支援整合新模組，非專有硬體或軟體，以及低成本設備。

MQTT 協議，是目的在用於提供整合和互操作性資源，異構通信場景的主要物聯網協議之一。該協議被提議作為感測器、執行器、控制器、通信設備，和子系統之間的通信範例。

MQTT 協議的一些主要功能，在不同的著作中有所顯示，這使其特別適合於這項研究。他們之中有一些是：

．它是針對資源受限的場景開發的發布 - 訂閱消息協議。

．它具有低頻寬要求。

．這是一個非常節能的協議。

．編程資源非常簡單，使其特別適合於嵌入式設備。

．具有三個 QoS 等級，它提供了可靠和安全的通信。

MQTT 開發了無所不在的網路，該網路支持 n-m 節點通信模式。任何節點都可以查詢其他節點，並對其進行查詢。在這些情況下，任何節點都可以充當基地台的角色，能夠將其資訊傳輸到遠端處理位置。無處不在的感測器網路（USN）中的節點，可以處理本地數據。如果使用 Gateway，則它們具有全局可訪問性；他們可以提供擴展服務。

節點（邊緣或霧），可以具有本地和全局存取訪問權限。這些設施具有不同的可能性和益處。本地數據處理，對於基本過程控制是必需的，而全局處理則可用於模式檢測和資訊生成。從這個意義上講，擬議的平台使用了組合功能：連接到 IoT 雲端服務，本地網路區域上不同的 USN。在這種情況下，運算層（邊緣或模糊等級）將用作控制流程和雲端服務之間的介面。該層可以在與雲端進行通信之前，進行處理數據。

實現邊緣和霧端運算節點需要執行三個操作：

．連接和通信服務：所有設備必須在同一網路中，並且可以互操作。所有感測器和執行器都可用於開發服務。此活動的一個示例，是在 Internet 上遠端讀取建築物的電源參數、環境條件和開放的天氣預報數據。此活動中應實現其他功能，例如連接的安全性、可靠性和互操作性。

．嵌入式設備（邊緣運算層）中的控制算法和數據處理：在此活動中，這些設備中實現的基本控制規則和數據分析服務，可以開發新功能。此階段可以應用於數據過濾、運算氣候數據或分析功耗、直接反應控製，或使用模式辨識技術檢測事件。

．Gateway 節點（霧運算層）上的高階服務：此等級使用和管理 AI 範例，和 IoT 通信協議。霧運算節點對數據執行智慧分析，對其進行儲存，過濾並將其傳遞到不同等級，以糾正較低級別的新控制措施，或者生成雲端中服務感興趣的資訊。此階段的應用示例，包括分析新模式、預測用水量，或功耗、智慧檢測和其他預測服務。

3.3. 測試與回饋

在測試階段使用標準方法，邊緣和霧層提供不同的功能。提出了針對不同子系統的機器學習模式，並且可以將其安裝在邊緣或霧節點上。必須執行以下操作，來測試機器學習應用：

A. 定義和捕獲數據集：必須辨識、捕獲和儲存主要變量。在不同的建築子系統中，過程數據集是由連接到邊緣層的感測器捕獲的數據。使用通信協議監控和儲存數據集。一個案例是電表，該電表在配電盤中連接到嵌入式設備（邊緣節點），該嵌入式設備傳送電力數據，以在霧節點設備中儲存和處理。

B. 訓練數據集和形式辨識模式。先前數據集的一個子集，用於訓練不同的模式。評估針對從未用於訓練的數據測試模式，此過程的結果已由專家使用者驗證。目的是獲得一組代表性的結果，以了解模式在現實世界中的表現。

C. 實際場景中的驗證：必須在邊緣和霧節點上，實施新的服務和控制算法。這些模式具有用於分析數據，實施特定模式，並使用結果開發最佳參數的算法。在此階段，可以修改或進行改善模式。

D. 用統計術語和模式演變，得出測試結果：基於 AI 算法的模式而將產生近似值，而不是精確的結果。分析應用結果以確定置信度，並允許模式演化。該活動支持開發新的 AI 服務，或對已實現的算法進行修改。有監督的自動更改，是維護和改進系統的過程。此階段的過程，包括所有模式層。

建議對使用邊緣和霧，任何的安裝進行這些活動。如前所述，該模式既可以安裝在既有舊的建築物中，也可以安裝在新建築物中。對於新建築設計，基於建議模式的安裝更易於整合。此外，可以提供的服務的潛力，也使其對於既有建築物具有吸引力。

4.在建築子系統中，實施智慧服務

該模式在預先存在的住宅建築物上，進行了測試。設計和實施電源管理、管制和監控服務。物聯網協議（MQTT 和 HTTP）和 ML 範例，用於建議的層體系結構。基於 KNN 的機器學習方法，和樹決策算法用於管理功耗（家用電器），和可再生能源發電（風能和太陽能）。使用房屋中的霧節點，在雲端平台上實現監控和統計數據。該節點連接到控制可再生，和家用電器子系統的不同邊緣節點。

在圖 6 中，邊緣節點，整合在先前安裝的可再生子系統中。透過邊緣層上的這種新設備、電源管理、安全控制和操作流程得以整合，並且可以與其他子系統互操作。可以設計新的智慧服務。邊緣節點將數據傳輸到霧節點 Gateway，該 Gateway 管理功耗和發電，並控製家用電器。該節點中的輸入，是可再生能源發電的數據。輸出控件是 ON-OFF 開關，用於優化發電、安全性和操作。

4.1. 分析與設計

分析了住宅建築，以設計電源管理，安全和控制服務。 在第一種方法中，所需的主要事物（對象），它們之間的關係和不同的服務，如表 2 所示。

4.2. 執行

分析房屋中的建築子系統，以整合這個執行模式層：邊緣控制、霧服務，與雲端的通信和雲端服務。 選擇了本實驗工作中使用的感測器、執行器和控制過程（事物）。 表 3 列出了使用的嵌入式設備。

家庭服務中的控制過程，需要反應時間和互操作性。人機介面、數據存取訪問和分析服務，是本地和雲端運算上的服務。上面提到的兩個需求，都使用不同的協議處理：控制/通信上的 MQTT，和雲端服務上的 HTTP（RESTful API）是用於整合，並使所有子系統互操作的 IoT 協議。在提出的該層模式中，還使用 MQTT 協議、控制、數據處理，以及使用 RESTful 協議，到雲端的數據通信，來開發機器對機器（M2M）應用。

MQTT 使用開放的消息協議，該協議可以將遙測樣式的數據（即在遠端位置收集的測量結果），以消息的形式，從設備和感測器，沿著不可靠或受約束的網路傳輸，到伺服器（BROKER）。消息是簡單、緊湊的二進制數據包，有效載荷（壓縮的標頭，比超連結傳輸協議（HTTP）少得多的詳細資訊），並且非常適合推送簡單的消息傳遞方案，例如溫度更新或移動通知。例如，消息也可以很好地用於，將受約束的或更小的設備，和感測器連接到 Web 服務。

MQTT 通信協議，使所有對象可以互操作。透過此協議實現的發布者和訂閱者模式，可以互連所有設備和事物。該通信層由安裝在霧節點上的代理設備管理。不同的發布者和訂閱者，在不同的節點上實現。安裝了一個 Gateway 設備（霧節點）和兩個嵌入式控制器（邊緣節點），來控製家用電器和電源管理。事物和流程佈署在所有節點上。

邊緣節點控制子系統，霧節點根據決策樹，以及專家定義的規則，實現 AI 範例。霧設備將數據傳輸到雲端平台，以開發儀表板螢幕，來監看子系統的狀態。

可以開發新的雲端平台服務：事件檢測、機器學習處理、統計分析等。專家使用者設計基本的控制算法。在學習和訓練過程之後，將根據專家系統的結果，對這些算法進行調整和修改。在這項工作中，目標是在不損失生產力的情況下優化資源（控制和能源）。在邊緣或霧節點中，執行不同的控製過程；分類過程和決策樹在霧節點中實現。算法以 Python 語言實現。此語言的開源庫用於不同的應用。

4.3. 佈署與測試

對於現有建築物，邊緣節點交錯插入已安裝的控制器、配電板，以及感測器和執行器中。如果在分析階段指定了新的東西（電錶、氣候和控制器），則會安裝一些新的感測器/執行器。這項工作中佈署的邊緣節點具有以下優點：

．請勿干擾先前的安裝操作。

．他們使用新的專家規則和自動規則，引入新控件。

．他們測試和重新配置，在分析、學習和測試驗證中，設計更新的專家規則。


圖 7. 佈署在配電盤中的節點。 使用 IoT 協議通信，在不同節點中開發數據捕獲、控制算法、數據分析、儲存和通信服務

在電力管理過程中，專家使用者根據電力消耗、發電量、消耗負荷曲線、氣候數據和氣候預測數據，對具有選定流程的時間表，進行可程式處理。邊緣節點捕獲數據，並將其發送到霧節點。

霧節點處理室內和室外環境的日記數據，以及天氣狀況。霧節點還可以捕獲其他感測器數據。對房屋中的這些數據消耗和生成方式，進行檢測和分類。消費和發電結果，作為數據添加，以便與儲存的數據一起進行分析。可以使用機器學習方法開發，作為家用電器或人類活動檢測的智慧服務（圖8）。

4.3.1. 機器學習：數據捕獲過程（邊緣節點）和家用電器分類（霧節點）

連接在主配電盤中的電表，用於捕獲數據，並使用標準的 K 近似值，最近鄰（KNN）分類算法，來開發形式辨識模式。 KNN 是機器學習系統中最常見的方法之一。電表捕獲電流；如果連接了新的家用電器，則電流數據會更改。不同的家用電器具有不同的變化等級。

用於辨識家用電器的不同模式的主要變量，是連接時的電流水準差異。數據捕獲過程流程圖（圖9），顯示了在邊緣節點中實現的算法，以捕獲預處理並傳遞電力數據。

在此過程中，監督階段使用訓練數據集。接下來，真實場景中的驗證，將測試分類模式。家用分類設備將用於不同的服務：人類活動的辨識、負載控制、可再生能源管理、空調、安全性等。在訓練階段，已捕獲了不同的家用電器開機，以獲得一組形式。每個家庭都有一個矩心向量，將用於分類過程中的檢測。如上面所示的算法所示，分類器處理將產生連接時的電流數據作為輸入。KNN 分類過程流程圖（圖10）描述了 KNN 方法，它在霧節點中實現。

4.3.2. 可再生電源管理。控制電力自耗的決策樹

每個建築物都有不同的需求曲線，以及在接入電網方面的特定情況。為此，整合和可互操作的設施，可以實施適用於每種情況的不同解決方案，從而提供對太陽風資源的最佳管理，優化電源效率，簡化管理流程，並實現最高的成本節省。當可再生能源超過消耗的能源時，在使用 AC 耦合到電網的設施中，會出現問題。

在實驗工作中，太陽能在一天的中央時段的能量，大於所消耗的能量（圖11）。但是，在分析了消耗曲線之後，可以在這段時間內連接負載，以避免注入電網。可以透過設計一種算法，來滿足這一要求，該算法可以預測，何時發生此事件，以自動連接不同的負載。利用所有感測器和執行器的整合，和互操作通信，已經開發了在不同節點中，所實現的算法（圖12）。

13. 在電源管理子系統上開發的決策樹。 它由專業使用者設計，並整合在邊緣節點上。該決策樹的目的，在優化可再生能源的使用。

4.3.3. 基於 Edge 和 Fog 節點的 Control Home

圖 14 顯示了安裝在住宅房間中的邊緣節點。 該節點可以控制四個設備（設備），並捕獲感測器數據（功耗、發電量、溫度、濕度等）。該設備可以使用 MQTT 協議進行通信。該協議允許設備之間，進行其他類型的通信：智慧手機、新邊緣節點等。圖 7 和圖 14 顯示了可以在其他建築物中，佈署的標準實現。在所有系統中，都有配電板，這些配電盤佈署了霧節點和邊緣節點，如圖所示。

4.3.4. 使用物聯網協議的雲端服務

雲端服務可以監控，透過霧節點或人機介面（HMI）訪問的數據。 IoT 協議（MQTT）從任何已連接 Internet 的設備推送數據。事件檢測、儲存統計分析等其他服務，完善了該資源的功能。提供類似服務的不同平台，顯示了商用物聯網技術的狀態：Amazon IoT、Microsoft Azure、Ubidots 和 Thingspeak，是提供 IoT 平台的公司一些案例。提供了資源以及客戶端，和 IoT 平台之間的應用程式介面（API）通信，以便可以使用它們。

用於設計儀表板監控和管制的 HMI 資源，是這些平台上的主要實用功能之一。霧節點使用雲端 API 傳達數據和資訊，可以實施其他控制服務。在這些雲端平台上，預先建構了用於監控數據的儀表板設計。使用 API​​ 實用功能，霧節點中的過程處理，會將數據發送到每個儀表板。API 文件指定了在設備、IoT 平台和 Mobile-Alerts Cloud 之間，交換數據的結構，以及用於加速項目的代碼案例和形成資料庫。

圖 15 顯示了在 Ubidots 雲平台上，設計的儀表板。Ubidots是本實驗工作中使用的物聯網平台。該模式可以在實現這些協議的層，和平台中使用不同的標準協議。圖 16 顯示了在雲端平台中，IF 變量 THEN 動作的事件配置。大多數物聯網平台，都提供此功能。

5. 結論

為了設計物聯網系統，越來越多地提出邊緣霧模式。但是，每個範例都提供特定應用領域的解決方案。不同子系統之間的整合和互操作性，可以改善這種情況，並提供更好的服務。這項工作的主要目的，是透過提出一種基於邊緣層和霧層，兩層體系結構的運算模式，來解決這個問題。透過這兩層，可以基於使用邊緣或霧節點中，嵌入式的設備捕獲數據所產生的新型有用資訊，來設計和開發新服務。這些節點使用雲端平台和 IoT 協議（例如 MQTT）。

MQTT 是作為不同層（霧 – 邊緣 – 雲）之間提出的通信協議，並進行實驗的。雲端平台用於開發儀表板的面板資訊和 Internet 上的新服務，例如控制、儲存和通信事件。該平台可用於透過 API，交付不同的服務。

該模式可以在現有建築物和新建築物中，開發這些服務。在這種情況下，要求每個子系統中的專家和專業人員，參與新服務的設計。

為了測試該模式的功能，並顯示如何在實際設施中，實現該模式，在住宅中進行了一項實驗性工作。在此霧和邊緣節點前後關聯中，描述了實現的幾個範例。開發了模式辨識和決策樹方法，以展示人工智慧在設計 IoT 解決方案中的潛力。已安裝服務的結果顯示，邊緣和霧節點佈署，產生了預期中整合和互操作性的好處。

提出的工作演示了，如何將邊緣和霧範例，整合到可以增強其優勢的新架構中，從而擴展了應用領域。該體系結構的主要科學貢獻，是整合、技術的互操作性，及其為開發 AI 服務提供的設施的範例。所有這些改進，都在已開發的實驗的不同示例中顯示。具體的優化和改進，將在以後的工作中進行。此外，使用機器學習平台，和 AI 範例的新控制規則，將確保可以創建和改進新的智慧服務。

附圖：圖1.自動建構子系統和資訊技術環境。
圖2.基於使用者為中心關係的模式。
圖3.通信架構。 每個等級都有不同的功能。 提出了兩個通信等級：IoT（使用消息隊列遙測傳輸（MQTT））和 Web（使用代表性狀態傳輸（REST）協議）。這些協議的層，涵蓋了已建立的整合和互操作性要求。
圖4. 在建築物的現有設施上實施的邊緣霧架構示例：邊緣節點是較低的層次，必須與安裝的設備進行新連接。互連所有子系統的霧節點，是透過整合連接到邊緣節點的新設備來實現的。邊緣和霧節點，可以佈署在所有建築物子系統中。
圖5. 住宅建築中的第一個實驗工作。
圖6. 整合在先前安裝的可再生子系統中，邊緣節點的示例。 該節點可以使用新算法控制 ON-OFF 開關，以管理發電過程，以及通信和監控電源數據。
表1.事物示例描述。寫入 ID、類型和節點數據，以配置 XML 文件。配置關聯性儲存在霧節點中。
表 2. 實驗工作中的分析和設計要求。
表 3. 實驗室內使用的嵌入式設備。
圖 7 顯示了分佈在配電板上的節點（邊緣和霧狀）。在此節點中，設計並安裝了功率計、ON-OFF 開關控件和 AI 服務。
圖 8. 佈署的智慧電源功能。在霧節點中實施的分類過程，可用於檢測電連接和人類活動。可以使用 IoT 通信實現其他服務
圖9. 邊緣節點中捕獲，並預處理的用電量數據；MQTT 協議用於通信數據。另外，其他節點可以使用捕獲的數據，來提供其他智慧服務，佈署了整合和互操作性。
圖10. 分類過程。處理捕獲的電數據以檢測家用電器連接。可以使用 IoT 協議整合，來設計其他智慧服務。
圖11. 該圖顯示了實驗工作中的消耗和生產數據。 在自儲存的電力自備設施中，沒有儲存並且沒有注入電網，所產生的能量必須即時使用，並且不得超過所消耗的能量。 能源經理必須預測此事件，並提前連接電荷。
圖 12. 用電自耗設施中的可再生電源管理。
圖 13 是在電源管理子系統中，開發的算法的示例。 可以在邊緣節點上安裝此過程。該節點獲取氣候數據預測，並預測系統是否可以在不儲存的情況下，使用可再生能源。
圖14. 佈署的邊緣節點。該節點可以使用新算法，控制 ON-OFF 開關，並可以在每個房間或建築物中，通信和監控感測器數據。
圖 15. 在雲平台上配置的儀表板。顯示了風力發電數據和預測風力。
圖 16. 在雲端平台上配置事件的儀表板：IF 事件 THEN 動作。 該服務顯示了，如何使用雲端訪問來控制設施。與霧節點的 Internet 通信，可以控制建築物中的不同子系統，並使用電子郵件，SMS 或其他 Internet 服務來通報事件。

資料來源：https://3smarket-info.blogspot.com/2021/02/iot-edge.html?m=1&fbclid=IwAR0uijX5WdNrfzmGjVsakFGaEsWivPgyH1zumxVr7fwvvgqtdFFTI6jJXS8

關於AI面試的假神準
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我們實驗室透過產學合作與鳯凰互動以及震旦雲合力開發的AI面試系統，最近在工商/經濟/數位時代/天下雜誌Cheers/經理人/能力雜誌等媒體陸續報導，當然就開始引起許多質疑的聲音，這幾乎是所有產品創新與實驗都會面臨的挑戰。其中有一點，就是我們的AI面試模型，是否有"過度擬合"的問題，而造成"假神準"。我的答案是，”不排除這個可能性”。
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所謂過度擬合 (Overfitting)，簡單說就是在機器學習或統計相關的過程中，把原本不相關的兩件事在大量數據中，建立出假性相關的結果，當我們把這個訓練好的預測模型用到下一批不同數據中，就會失準。例如，我們想預測什麼樣的學生適合當HR，找了一批當HR的履歷來分析並訓練AI模型，結果這批HR大多都來自北部，就會得到住在北部的學生比較適合當HR的假相關。
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要降低過度擬合的可能，在技術上有一些方式，例如進行更多不同樣本的交叉驗證、去掉不相關的特徵值(例如: 來自北中南東)、在模型訓練過程中進行批歸一化 (Batch Normalization)與正則化(Dropout)。但以上都是只是表面的技術層次，更重要的是模型背後有沒有理論基礎，也就是變項與變項之間的關係詮釋。
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表情除了反應情緒，可否反應一個人在特定情境下的行為傾向或社交印象，背後有透鏡模型(Lens Model)、 信號理論(Signaling Theory)的支持，結合電腦視覺與深度學習，形成另一支性格運算(Personality Computing)的跨域理論。筆者之前也發文分享，現代社會心理學家，已發現表情其實不盡然反應情緒，而是行為傾向或社交技巧，這背後的理論叫行為生態論 (Behavioral ecology view of facial displays, BECV)。缺乏理論的數據分析或機器學習的結果，有可能會誤導真實性。但缺乏實證數據的理論，終究只是個假設。理論與實證數據缺一不可，我們才能有較高的信心來”參考”這些數據結果與理論。
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過去研究人類表情的大宗師是心理學教授Paul Ekman，他結合電腦視覺技術，捕捉人類肉眼難以察覺的微表情 - 學術界定義是五分之一秒以下，突然呈現的面部肌肉變化。早期是用臉部68個移動點(不含額頭)，現在有些學者會抓到86點到120個點以上不定(含額頭)，而這些微表情大都是由人類下意識情緒所觸動，最常被用來測謊，因為微表情反應當事人”可能”在說謊的情緒，且不易被當事人控制或破解。但這終究是間接的關係，就跟心跳測謊儀一樣，它測出來的是緊張，而緊張不一定等於說謊。即便如此，運用電腦視覺的AI，推估一個人是否在說謊的正確”機率”，雖然不是絕對答案，但仍比人類肉眼判斷還高。這解釋縱然Paul Ekman的基本情緒論一直備受挑戰，在學界也仍無共識，但這類技術仍被廣泛應用的原因。
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屆至今日，我們都相信眼見為憑，也相信面試除了透過結構式面談問出應徵者過去的行為外，也能在過程中，讓面試官根據回答之外的非口語信息”判斷”一個人的性格或溝通技巧，起碼可以篩選掉一些”看起來”或”感覺”怪怪的人。但你問面試官，他們也說不出個所以然。重點是，許多相關研究發現，這類面談答案以外的弦外之音，常常被人類面試官誤判。倘若有一個工具，它的性格/溝通技巧是經過當事人自己、主管、同事、下屬、甚至客戶，以科學檢驗過的量表或工具在適當的實驗環境下進行測評，運用AI發現與當事人在真實面試中的微表情出現某種相關性，且這個模型再去測試另一批不同的應徵者也能得到不錯的預測結果，或者同一個人經過一段時間再進行一次測試，也能得到相似的結果。我們也只能說，這只是一種一致性與且正確機率較高的測評參考工具，在深度學習黑盒子下，也沒有辦法解釋什麼樣的微表情會有什麼的性格或行為傾向，這個技術仍在發展中，不代表真實答案。
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那什麼是真實答案? 或許連當事人自己都不一定知道。 但運用在人力甄選中，雇主可能更在意的是當事人在職場環境中展現出的行為以及利害關係人對當事人的評價，至於當事人內心世界在想什麼? 或真實的他/她是什麼樣的人？使用者大多不是太在意!
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https://www.ithome.com.tw/news/143000

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AI面試是一個仍在發展中的技術，除了微表情，接下來我們會結合聲律、音質、上半身肢體動作，研究與測試這個測評工具對於性格、印象管理(包括自我包裝/欺騙/隱瞞)的信效度，以及應徵者在不同AI面試介面下的不同行為反應。關於我們的相關研究，除了專利技術外，都公開發表在SCI的期刊中，歡迎大家指教，讓這個工具可以更客觀更準確地被大眾使用:
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https://doi.org/10.1007/s11554-021-01071-5
https://doi.org/10.1186/s13673-020-0208-3
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2902863