[狂人新聞台] 最極限的賽事：在兩萬次換檔和兩千八百萬次火星塞點火之間

＃小編：保時捷911 RSR必須在利曼賽道上承受極端壓力，但保時捷911 RSR就是為此而生的

2020年9月20日周日，下午2點7分，在利曼24小時耐力賽（Le Mans 24Hours）現場，保時捷車手Laurens Vanthoor駕駛保時捷 911 RSR，轉進維修通道。最後一次進站，僅僅數秒鐘時間，Manthey團隊為最大馬力為515 PS的92號賽車加滿油，清潔擋風玻璃，更新補滿車手水瓶，車子便回到路面，六缸水平對臥引擎轟然咆嘯，恢復活力後離開維修站。Vanthoor衝回13.626公里長的賽道上。油門直踩、奔向Dunlop彎，在後續的彎道路緣上保持衝勁，以最大加速度通過Tertre Rouge彎後，直奔第一個減速彎而去，接著剎車猛踩─如此不斷重複著。長達24小時的賽程中，保時捷911 RSR必須在利曼賽道上承受極端壓力，讓因蘊高壓而生的科技成果，接受不留情面的殘酷考驗。

保時捷GT車隊資深性能工程師Romain Gineste表示：「我們的車款必須在比賽過程裡，應付約兩萬次換檔。別忘了：不是只計算比賽所需就夠了─變速箱必須在每次練習賽和排位賽中也發揮作用。」在更前幾年，所有車隊都會在利曼耐力賽前的週五，換上全新的傳動系統，但自2018年起，整週比賽時所用的機械零組件都必須維持與賽前相同一組。Alexander Stehlig說：「我們確實注意到這點，因為我們也必須時時關注團隊的工作量。零件會在預試後更換，並留在車上直到完成比賽。如此技師便能在賽前的週五，專注在必要的重點，在漫長比賽中發揮最佳水準。成果也清楚證明了這做法的價值，許多車隊也比照辦理。」

這樣的安排代表了保時捷911 RSR搭載的變速箱，必須經歷額外七千多次換檔，並且必須始終以彈指間完成的速度完美運作。在 911 的序列式6速變速箱中，換檔僅需15毫秒。如此一來，4.2升水平對臥引擎具備的高扭力，便能讓魏薩(Weissac)出廠的賽車以幾乎毫無滯礙地全力衝刺。Alexander Stehlig再解釋：「當前的911 RSR 不像以前的車款，以氣動系統換檔，而是使用機電驅動，不只更加精確，最重要的是：更快。」Romain Gineste笑道：「這方面的表現，因此非常優異。在24小時耐力賽期間，六缸引擎的火星塞大約完成28,000,000次點火，每一次都能轉化成極大化的推進力。」

煞車踩得晚的人能跑得更快更持久：這是保時捷為911 RSR開發煞車系統時的不敗金律。在利曼24小時耐力賽，每圈將有13次機會讓煞車系統發揮效用。當車手們衝向狹窄的彎道時，例如：著名的穆桑直道（Mulsanne straight）的兩大減速彎，或是進到穆桑彎道時，必須一次又一次地重踩煞車。整場比賽中，共須踩下約4,000次煞車踏板。

煞車當下，煞車片及鋼製煞車碟的溫度飆升，超過攝氏400度，此時，先進的散熱系統介入，在數公尺距離內迅速冷卻系統。Alexander Stehlig表示：「長達24小時的賽事，煞車的效能將被推往極限。但，整場比賽，我們的煞車僅需維修一次，證明煞車系統十分優異。」經驗豐富的工程師如他，必須排除任何可能的風險：「安全是我們的最高準則，至少須更換前軸煞車。由於零組件已預先裝配，更換時無須超過一分鐘時間。

我們通常會運用如安全車階段更換煞車，避免影響比賽排名。」911 RSR上的水平對臥六缸引擎，經性能平衡（BoP）「馴化」後可達515 PS，但這並非是唯一利器，在利曼24小時耐力賽中，避震器必須承受多次重擊，卻沒有一絲明顯損傷。其力學設計默默吸收因路面不平整而產生的數千次振動。Romain Gineste引用更令人印象深刻的數據說明：「行經路緣石的時候，減震系統被壓縮到極限再恢復的次數，每圈多達20次，減震系統在整個賽事中，總共吸收接近7,000次直接衝擊。」來自米其林的賽道胎吸收了部分的水平作用力。在賽道持續乾燥的情況下，處處是挑戰的24小時內比賽內，只能使用60個輪胎。當這場艱辛的耐力賽完成，所有零件的表現都達到要求，最佳的結果就是取得應有的獎勵：在利曼賽道上大肆慶祝。

#Porsche #LeMans24Hours #RSR

【龔成問答信箱】（Q21321-Q21340）

Q21321：

龔sir你好，你本《80後千萬富翁》我已經睇到接近尾聲，書中含金量極大,當中思維篇真係本書最重要既部分，講中哂大部分香港人既固有思想，其中“覺得冇可能，到最後就真係冇可能”呢句一語中的，成枝針拮到9成香港人。

至於金錢篇都係講返金錢背後運作同乘既法則，其實用字真係好簡單，小學生都睇得明，同富爸爸窮爸爸一樣keep it super simple。

到實戰篇，睇完令我更加想成為全職股票投資者，要自己提升股票投資，希望自己做到第四級投資者，脫離打工生活。

本書真係勁好睇，內容價值一定大過書既價錢，其實龔sir既書全部已經睇過哂，最重要既係，書中所帶黎既投資回報已經大過咁多本書既價錢總和，真係多謝龔sir，希望可以再出多啲書

龔成老師：

多謝你的讚賞！

其實我之前有少少擔心，讀者會覺得我重覆左某些概念，與之前的書有接近內容，因為這是一個由思維到應用的知識大連貫，總會有小部分內容，同之前類似，因為有些重要內容我無可能跳過不談。

現時你這樣講，我就放心了，因為我能夠做到寫這書時的目的，就是帶領讀者，由思維到落實，向著$1000萬進發。

這本書用左我好多時間寫，希望可以幫到你知識與財富提升，等你的好消息，加油！

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Q21322：

你好龔成老師我沒有工作差不多9個月，現在做全職媽媽。

三十幾歲係07年既時候買咗d細價股，輸咗差不多20萬，一直吾敢再買股。

直至今年2月開始，買再買返現時有既股票︰

390 4.09 買入10000 股
2314 7.5 買入3000 股
777 19.92買入1000股
460 2.09 買入10000股

仲有3隻 現在都持有緊
9626 (抽返來的20股)
2158 37.65 買入1000股
769 1.02 買入60000股

1. 我以上既股請俾一俾意見，我現在有的7隻股票，有邊d可以繼續持、有邊d要放咗佢?

2. 同埋我想用30萬去買其他股票當幫小朋友儲錢及收息，可給我建議嗎?
謝謝

龔成老師︰

1) 中國中鐵(0390)和理文造紙（2314）質素中等，唔建議持有太多。你可以等反彈時，沽出部份，餘下的就長線持有。

網龍（0777）主要從事網絡遊戲開發（包括遊戲設計、編程及繪圖）及網絡遊戲營運；教育業務；移動解決方案及移動營銷業務。

另外，佢近年有發展教育業務，相信長遠都有前景的，但業務始終有不確定性，市場具體情況仍有未知數，所以，投資價值是有，現貨可持有，但暫時不要加注。

四環醫藥（0460）好翻D，相信無之前咁差。不過這股，2015年、2016年，曾經出現了核數師有「保留意見」的情況，反映盤數有問題，小心這股。我對投資這股有保留。

中國稀土（0769）質素一般般。炒作多過實際，過往賺錢能力不高，業務波動，間中出現虧損，投資價值唔算高，你沽出會較好。

醫渡科技（2158）和嗶哩嗶哩(9626)有潛力的，可長線持有。但由於佢地係新股，不確定性會較高，暫時只宜小注。

我睇翻你持股中，除了部份新股算有質素外，其他都係麻麻。你再投前資，建議你先學好投資知識，對你長線財富增值效果，會有重大影響。

現時，你可以先集中係以下「平穩增值股」+「收息股」。

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）、港交所（0388）。

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）、高息基金（3110）都可以。

由於你投資知識不足，建議你用月供方式去儲貨。若想1手手入都得，但緊記要分多注咁慢慢入，去拉平均個買入成本，以減低入貴貨的機會。

2) 由於小朋友年紀少，到佢用這筆資金尚有一段長時間。所以，我地可以集中係增值部份，先為佢累積起一筆財富。

收息都可以，但這類股票增長力較弱，我唔係太建議你用在小朋友身上。

策略上，我建議你分注，慢慢買入盈富（2800）。現時大市只在合理水平，30萬可以先用一半，慢慢咁入分多注入，唔好一次過入晒。

餘下15萬，就等大跌市時，我地才出手。

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Q21323：

Hello,龔老師，小朋友岩岩出世，想幫佢儲起啲利是錢去投資，買金粒或者買港鐵股票，請問有無咩意見？謝謝！

龔成老師︰

黃金是貴金屬，有「終極貨幣」之稱，是人類自古以來的貨幣，因此，有持有價值，而現時我地的現金，一定長期貶值，所以黃金長期會向上。

不過，黃金沒有現金流，持有無法創造出經濟價值，其主要作用是對沖黑天鵝事件。用作小朋友的財富增值，就未必咁適合。

我建議你小朋友，利用一些優質股，去做財富增值會較好。

港鐵(0066)係其中一個選擇，另外，你都可以儲盈富(2800)，佢係包括55間質素不錯上市公司股票的組合，比港鐵更能分散風險。

若你想增長力高D，可以投資安碩恒生科技(3067)。但此股波動性會較大，要睇翻你自已風險承受能力。

基本上，以你小朋友年紀計，持有以上股票都係可以，但你明白當中風險和分別。

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Q21324：

老師：我是一個中年婦女，想請教基金每月派息有邊隻建議

龔成老師︰

我對坊間基金無特別研究，無太多意見比到你。

除非你係有原因，係必需以「每月」這模式去收息。否則，我建議你用「收息股」去創造一個組合，咁會較好。因為基金好多時都會有費用要收取，變相令你實際收入減少。

或者你可以考慮，在港交所上市的收息ETF，GX恒生高股息率（3110），這是一個投資收息股的基金，追蹤恆生高股息率指數之表現。

佢一年派2次息，都不差的，你可了解下。

可以視為收息股的組合中其中一員。這基金可投資的，現價合理，可分注。佢是投資香港大型，較穩陣，派息較高的上市公司。

這是不差的收息組合，但增長力不強。

可以上基金網站有介紹的

http://www.globalxetfs.com.hk/funds/hang-seng-high-dividend-yield-etf/

另外，以下都係較有質素的「收息股」，你可以參考下。

這些股票大多每年派1至2次息，雖然唔係每月派息。但你可以按照你生活所需，再去自行調配這些股息就可以。

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）、高息基金（3110）都可以。

另外，有些更有超過8%的高息股，但股價就略有風險，你可以小注考慮，例如佐丹奴國際（0709）、中石化（0386）、互太紡織（1382）等（記住，股價略波動，不能太過大注）。

現時大市只在合理區，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。

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Q21325：

你好呀，有野想請教。

我想問有冇聽過 消費商，對於呢樣野既前景又點睇?

龔成老師︰

其實「消費商」概念，就是從過往純「消費者」年代，單向作出消費的模式，轉變成「消費者」除了單向消費外，自己同時參與一定程度的銷售工作。從而賺取回報，這個模式有少少似「產品代理人」。

現今科技較以往發達，人與人之間溝通和分享渠道多左，都造就這類「消費商」發展。而且，這類宣傳有別於傳統模式，由生產商單向花大錢賣廣告。

而是直接有身邊認識的人，向你推薦產品。相對舊模式，精準度和新客戶接受程度，一般都會較高。

其實「消費商」概念好耐之前已經存在，好似你購物後，再介紹新客戶賺積分的獎勵活動，其實都係運行緊「消費商」模式。

這模式有佢價值，相信在現時互聯網發達的社會，在不同社交平台支援下，發展會唔錯。

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Q21326：

老師你好 本人今年33歲 完全係投資新手無經驗。

但𠵱家決心要將財富增值 希望10年後達到財務自由 現打算月供股票

請問建議買邊類/隻股票 同應該將儲起嘅錢幾多percent用嚟做月供?

以下大約係本人背景
- 單身 月薪9萬左右
- 平均每月可儲6萬
- 有意2-3年內置業

謝謝老師

龔成老師︰

你可以投資「平穩增值股」+「潛力股」，去創造一個增值組合，累積一筆資金，助你達成置業和財務自由的目標。

至於，用多少儲蓄作投資，無一個特定答案。若你想盡快達成財務自由，最好係盡量投入最多閒置資金，就會越理想。

組合當中的「潛力股」，要求你有一定的投資知識。加上你會在2-3年內置業，時間唔算好長，係增值時先要保守一點。

現時，你可以集中在平穩增值股先，潛力股小注好了。到你投資實力較強和處理好置業時，可慢慢增加潛力股比例。

平穩增長股：潛力股
7：3

平穩增長股：考慮盈富（2800）。

另外再加：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）等，你可以了解下這些股票，然後從中選股。

潛力股：安碩恆生科技ETF（3067）

另外再加：阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、ＧＸ中國電車基金（2845）、中生製藥（1177），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。部分要等回少少先入。

現時大市波動，可以一邊投資一邊留現金的策略去做月供。每月用3.5萬先月供，另外2.5萬就儲起，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。

其實你要考慮一點，當你打算中短期置業時，宜留多少少現金，特別是打算買樓前的一年。而我地投資股票就是買入企業，而企業成長需時，因此一定要長期先有效果。

因此，你要考慮幾時置業，在現金與投資上取平衡。

現時可以用上述的方法，部分月供，部分留現金（但近置業就可能要減現金），到你完成置業後，其實可以再加大投資力度，進行財富增值。

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Q21327：

手持5百萬現金應該怎樣投資 希望每月回報有2%

投資股票 置業 應該 怎樣分佈

龔成老師︰

我地做財富增值，一般希望做到架合理回報，係每年增長10-15%。你現時這個每月2%回報的目標，用股票或物業投資去做，風險會較大。

我建議你按步就班，透過月供和買入優質股，去一步步為自已資產作增值。在合理風險下，爭取最大回報。

係投資增值時，我地會運用「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。

所以，當我地選擇投資項目時，應參照自已人生階段。年輕時，可以用「平穏增長股"」+ 「潛力股」，到中年「潛力股」比重要減少，到近退休應集中在「收息股」上。

若你投資經驗較淺，就算年輕，我都建議你「潛力股」部份比重，要調低少少。到有一定經驗時，才慢慢調高。

現時，你可以因應自已人生階段和投資經驗，在以下股票中，作出選擇和配置。

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）。

大市現處於合理水平，那500萬資金，你可以先用200-250萬，以"分注"形式慢慢入貨。餘下資金，我地就等大跌市機會出現，才大力度掃貨，並長線投資。

如果你本身無乜投資經驗，暫時只建議動用$100萬-$150，同時你要增加知識，等你有一定知識先慢慢加大金額。

長線計，我地要建立一個長期的「財富組合」，要優質，要平衡，要適合你的年齡與風險承受程度，不同資產類都要有，好似優質股、物業等。

持股中，唔可以太集中個別股票，同一行業不能太多，同一股不能太多。

此刻整體物業算是合理區頂，相對股票值博率較低，所以又唔需要話好急去買入，投資值博率算是中等，當然，如果你見到較有質素，回報理想的物業，其實又不是不可考慮。而長線，你都要將佢加入財富組合當中，成個組合平衡性才算理想。

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Q21328：

龔Sir 您好！近排買咗你的一本書，開始留意股市，我想入高增長的股票，但資金不多$5-$8萬左右

有一手快手，想望長綫，無時間長期留意股市波動，建議入咩組合？

龔成老師：

你唔好只集中在高增長股，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。

你部分資金買入高增長股是可以的。

快手（1024）可長線，但上市後一直都貴，注意風險。不要心急加注。

另外可考慮盈富（2800）、恆生科指ETF（3067）。潛力股投資要慢慢用資金，不要急。

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Q21329：

老師，早前聽你分析一篇是有關人士尚欠10年退休，應如何處理退休計劃。

你提及若基金有高回報，可考慮退保轉移收息股。

我以前同朋友買落一些基金單，過去回報真係麻麻，但最近終於超越我的供款額，我計劃停供兼考慮申請退保，取回本金轉買你建議的收息股，十年後成效會否顯著？

但還有一些基金單早已停供，但退保費用尚高（要足20年才沒有，現時退保費達41%）。但係未回本兼一早已停供，應否提早贖回此單買其他如2800，起碼不會被每月基金手續費蠶食本金？

本人一向好節儉，但不懂投資，到今日開始認真思考未來退休生活費。慶幸認識你才檢討自己投資方向，希望有所改善。

過去經驗令我現在對基金單有所保留，雖然回報可以好高，但亦可以蝕到入肉。所以自己入行後從沒建議人客買，除非人客有能力選擇基金 。

但若我只集中股票投資，又會否有危機？最近有朋友常説股票市場未崩是阿爺出手，叫我有賺就放。但聽完富途牛牛老師分享，更堅定長線投資。不過始終心不夠定，因自己已不年輕，希望老師俾一些啓發，謝謝。

龔成老師：

基金有好多種的，因此，好難一次過講基金是好還是壞，有些基金的回報可以跑贏市場，但同時有些都可以遠差過市場。

你最重要考慮翻該基金，佢本身的投資策略，投資那些市場或產品，以及過往5-10年的回報，比起一般投資市場回報是好是壞，如果回報較差，就要考慮轉。

不過，你話有些基金單已停供，但退保費用尚高（要足20年才沒有，現時退保費達41%），你就要睇翻仍有多少年要等，如果等的年期不多，就可以等。

其實在概念上，以及比較那個投資決定上，最重要是你要分析「之後的組合情況」，不是過去，是將來。應該持有那些項目，比例如何，能為你帶來怎樣的長期財富。

你最重要建立一個平衡配置，不要只集中在過往的虧損。首先，你每一份基金去分析翻，個別的質素怎樣，如果質素不佳同時又無特別賣出的限制，就轉其他工具。（你要問清楚，如果賣出相關基金，會有那些罰款，能夠取回多少本金）。

如果讓基金過往表現不差，有質最素，件就可以繼續持有。

之後可以將資金，部分投資股票，只要投資優質股，長線，其實不用擔心，同時你不用太著重短期因素。最簡單是選一些ETF，如盈富（2800）、高息基金（3110），這些ETF的管理費，比一般的基金較低，因此長遠對你的回報較高。

我相信ETF比較適合你，因為彈性比較高。

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Q21330：

阿sir你好！我最近係度調整緊月供計劃，total每月有9千蚊，有剩希望儲現金，麻煩你幫手睇睇咁樣嘅組合會唔會太分散？係唔係唔太好？幫手俾啲意見，唔該！

1. 3067 – HKD$2,000（手動月供）
2. 0700 – HKD$1,000

3. 0003, 0823, 0388, 2388, 1928, 1177, 2800, 1810, 2020, 3188 – 各HKD$500

4. IAU & SLV, BTC – 各HKD$500（通過美股同虛擬貨幣平台手動月供）

龔成老師：

你月供恆生科指（3067）及騰訊（0700）無問題，不過都要明白3067是潛力基金，佔組合比例不能過多。

至於0003, 0823, 0388, 2388, 1928, 1177, 2800, 1810, 2020, 3188 – 各HKD$500。你供得有點散，要好長時間先有一定的貨。

建議你集中翻少少，例如每隻供$1000，減少隻數。其實當中都是有質素的股票，都可以選擇，你睇翻自己較睇好那隻，以及自己的投資目標及風險程度。

至於IAU & SLV，即是間接投資黃金與白銀，長遠都可以，因為貴金屬都可以在我地的財富組合中，佔一個比例，但就不會太多，如果你每月合共$1000，佔你每月投資比例10%，開始有點多，調整翻去到5%較好。

至於BTC這類虛擬貨幣，我不是這方面的專家，所以我太大意見。

以本質來說，這是人為創造出來的，絕對不是「資產」，有沒有真正的價值，如何定義真正的價值，未知。

這些人為創造的貨幣，因為關注度由很少變得大，價格會大升，但這背後是否有真正的支持，我不知道。只能說，投資這些貨幣，投機味好重，可能大賺，亦可能蝕到一文不值，因為，當中有沒有價格，我不知道。

但這不代表佢無價值，佢可能好勁，只是我自己不知佢好勁定好差。

佢長遠的價值，取決於「有多少人用」，即是說，雖然無真實價值，但可以有「交易價值」，如果長遠好多人用，的確可能有高價值。

因此，這些虛擬貨幣，由於我無法作出專業分析，所以，我不會投資。

但如果你分析到佢長遠的交易大，大家都持續關注，就有價值，就值得你投資。如果你睇好，小注每月投資，不是不可的。

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Q21331：

多謝老師一路以黎既教導 你個page 充滿正能量 哈～（對我黎講）

龔成老師：

加油！

我出書，不斷做分享，在FB不斷發放正能量，正正是這個目的，你要做好自己，影響其他人。加油！

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Q21332：

阿sir 我份人比教保守但又想搭到快車 起望資產有所增值

所以我想有一半買3067
但另一半可以買邊隻潛力股

因為好多新經濟潛力股都銀碼太高 所買股份唔多，長遠增值唔大

我睇中必瘦站 佢而家係疫情下重可以擴展 同埋減肥 美容 係唔會冇人去做 加上佢銀碼唔大 大約6蚊
你意見如何？

龔成老師：

你要清楚翻投資概念，如果你風險承受能力較低，就唔應該投資潛力類的股票。

因為風險與回報一定成正比的，你要清楚翻這一點。

記住，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。

如果你承受風險能力不太高，就可能要將恆生科指ETF（3067）改為投資其他，如盈富（2800）。

當我地建立組合後，就長期持有，不是買賣賺差價，而是成為你財富組合一部分。

另外你要記住，入場費的大小，以及股價數字大小，與平貴度，無關！

至於必瘦站（1830）長遠有發展，本身有一定的質素。

睇翻之前的疫情，佢身處的行業受影響，但佢的現金流及財務數據都唔算差，這點可以想象到，當正常的經營環境，佢的生意一定唔錯。

加上佢的野心愈來愈大，本身有一定的技術，同時不斷將香港的業務模式複製到其他海外地區，我見佢加強了發展其他地方，因此發展不差。

你預$4是合理區頂，這股有長線投資價值。

如果你真的想買入，就等回少少先，小注，之後等落翻$4左右先正式買入。

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Q21333：

龔sir，用三十萬炒股，最近半年接觸衍生工具，已輸左HKD十萬,有咩方法可以可以追番血汗錢

龔成老師：

記住，財不入急門，你愈心急想追翻，就愈危險。這刻你應該停一停，冷靜翻，增加翻投資知識先，唔好太心急再投資。

其實我20年前，都玩衍生工具，玩左幾年，輸足幾年，之後長線投資，就開始不斷賺錢。

我之後做銀行同證券行，見大部分輸錢的客，都是偏向短炒，及投資衍生工具的。

這刻，你停一停先，之後長遠計，你要建立一個長期的「財富組合」，要優質，要平衡，要適合你的年齡與風險承受程度。

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。

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Q21334：

老師! 我買的保險有儲蓄成份的。我有3份，第1份$ 20萬2022年9月到期$20萬，到期可取$24萬幾，可將筆$供第三份保險。

第2份2026年頭到期，比現在供款大约多$23萬，到時可取~$74萬。第3份$100萬，若10年不取，大约有$ 149萬。整體有~4-5厘息。所以4年後，只有1份100萬的保險。

你建議我們持股要長線才能赚得多D，但退休後冇收入，靠收息過活，始終都需要賣股票，那何時才是適當時間賣? 若不賣，可能到時人在天堂，股票在銀行!

龔成老師：

如果現時保險類太多，你要睇下點樣調整佢，但持有多少，其實好個人化，因為這類有儲蓄成份的保險，可說是一些防守性產品，對一些好怕風險的人，持有較多都可以，但如果能承受基本風險，其實不應持有太多，可考慮將資金投資其他工具，會更好。

如果你這刻在配置上，股票等增值類資產不多，你應該等2022年該份保持到期後，將資金轉到股票，建立一個更為攻守兼備的組合。

至於另外的第2、3份，就可照原定計劃進行。

另外，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。

因此，當你退休時，就能以不同的資產，去獲得持續的現金流。

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Q21335：

請問老師2588現價位值得入市嗎？留意了它一段時間，之前因市場炒疫苗復蘇已炒到當年的高位81，但現價已漸漸回落，請問現價71值得入市嗎？

龔成老師：

中銀航空租賃（2588）本身質素不算差，但又未到好好，主要原因是負債太高。佢利用高槓杆的模式，進行飛機租賃等業務。

即是借錢，買飛機，再租出給飛機公司。

現時航空業不景，對佢有影響，加上佢利用槓杆，風險點都會有。不過，這只是中短期情況，長遠仍是不差的。

現價算是合理價，但投資注碼不能多。

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Q21336：

龔sir, 你好，我係新手投資，聽某股評人8.1高追入了1760英恒科技，我有睇過1760的業務，基本面好像不錯的。

所以一直抱著希望會回升，但股票卻一直向下，現已蝕了五成本金。

請求老師對此股給點意見及睇法，感激不盡。

龔成老師︰

我地買入一隻股票，一定要知道佢質素、行業前景、財務狀況等，才去投資。唔好單憑消息，就去做投資決定，咁係好危險。

英恒科技（1760）算係有危有機類的股票。這股質素不算高，但都未去到劣質，而你最大的問題，是在好貴的價位買入，因此，要上翻去並不是易事。

佢業務主要於中國提供汽車電子解決方案，客戶為汽車行業的原設備製造商、一線及其他供應商。例如新能源、車身控制、安全、動力傳動等。

過往財務數據只是一般，未算強，市場主要炒佢新能源汽車業務。

佢之前有集資去開發集團在新能源汽車及高級駕駛輔助系統（ＡＤＡＳ）方面的服務平台，特別是加強研發實力，包括智能駕駛軟件平台搭建、電動車電控系統軟件的研發、半導體功率器件定制化研發。

此股唔係話無質素，只是業務始終有不確定性。若你持貨不多，可以守。但若持貨較多，可以等有反彈時，沽出部份，去平衡個風險。

在將來再投資其他股票前，你先要問問自已。你到底知唔知間公司做乜生意、間公司點賺錢、行內有乜優勢、點解未來有發展和增長潛力。

若果答唔倒自己，就必需要停一停，唔好投資住。

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Q21337 ：

你好，龔sir

1. 我買左2018，平均價55蚊，佢近期業績不錯，請問可否返家鄉。

2. 另外347近期有營利，股價會否再繼續上漲？我平均價9蚊。謝謝你

龔成老師︰

1) 瑞聲科技（2018）不差的，本身有一定的規模與技術，長遠發展正面，不過，佢增長力不是好強，只能視為平穩增長類別。

佢業績算係可以，此股有質素，可長線持有。要回到你買入價，相信係可以。但由於增長力不及以往，所以要比多點耐心。

2) 鞍鋼股份（0347）本質屬中等，但有較受大環境影響。佢始終這只是商品企業，沒有一些太大的優勢。近年盈利上落較大，難以達到穩定生意與盈利的投資擬標。

所以整體的投資價值只是中等。這類股，長遠投資價值不算高，但又不是劣質，一般不建議佔組合比例太多。

若佢佔你組合比重較高，我建議你當有反彈，就沽出部份，來減低風險。

你要記住，我地投資時，唔好太過睇重短期因素，要長線咁分析。鞍鋼股份（0347）係2020年公布盈利係多左，但你睇多幾年，會發現佢盈利其實好波動。

另外，我見你對股票點定平貴的概念，唔係太強。建議你再投資其他股票時，可以考慮用月供方法，去平衡這個買貴貨的風險。

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Q21338：

Hi 成兄，我留意左你一段時間，前日我買左第一本你既書《80後2百萬富翁》，睇到一半，真心覺得你好有毅力去做每一件事。

而我亦都係上年係股票輸左成50萬，而家要每個月還$14000，人工每個月只係$34000。

小弟只係一個公務員，但唔甘心維持現狀，而家努力儲緊啟動資金、另一邊亦都睇緊啲理財、投資既書，唔想比自己再衰多次。

但係公務員有啲限制，而自己無咩技能，但黎緊會報啲有關電力既野，亦都會慢慢報下其他課程。

但係小弟已經30歲，果50萬要還到34歲，好似有啲唔夠時間用咁，想係呢4年努力返少少儲返多啲資金，再進軍股票世界。

因之前買輪及牛熊輸，到最後都係覺得買正股、潛力股先有增長，亦明白到貪字真係得個貧。

龔成老師︰

緊記，短炒唔係一個正確的投資方法。窩輪及牛熊證這些工具好複雜，唔好再用。

過去的事情，就由得它過去。最重要係你上了寶貴一課後，明白到何謂正確的投資理念，加上你已開始努力學習相關知識，算得上係向成功踏出一大步。

你現在才30歲，絕對有足夠時間讓你做好財富增值。

現時你負債雖然係可以還到34歲，但若果個貸款息率係較高，最好在投資前，先還清。因為高債息，長線會拖低你投資回報率，影響成個財富增值效果。

之後，你唔一定要等到儲到一筆較大的啟動資金，才開始投資計劃。你可以先用月供方法，去邊入貨，邊儲錢。我相信咁做，會較有效率。

以你30歲，可以選擇一些「平穩增值股」+「潛力股」作投資目標。

以現時大市合理區狀況，月供最好係先用一半每月儲蓄，另一半就先儲起架策略。

由於你投資知識不算好高，因此我建議你先集中係平穩增長類股。至於潛力股，只宜小小注(約佔組合3成)，等到你提高投資知識後，先慢慢增加翻潛力股比例。

至於，每月儲下現金，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。

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Q21339：

龔sir，我之前$61入左1000股9633，和$16入左3500股6993，仲有得守嗎？

龔成老師︰

農夫山泉（9633）有質素的。

是中國包裝飲用水及飲料的龍頭企業，旗下品牌包括農夫山泉、東方樹葉、尖叫等。佢係中國擁有10個區域取水許可證，並在其周邊建立生產基地。

其產品覆蓋包裝飲用水、茶飲料、功能飲料及果汁飲料等類別。根據弗若斯特沙利文報告，2012年至2019年間，連續八年保持中國包裝飲用水市場佔有率第一的領導地位。

業務上，的確有吸引力的，不過，我一向都新股半新股都無興趣，因為真實面要慢慢先見到。此股可投資，但只建議持有小注，同時你要明白當中的風險。

而藍月亮（6993）都係有質素的。

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%。

雖然你買貴左，但由於佢地都係有質素，你可以守。若果佢地佔你組合比重較高，可以考慮沽出部份，去平衡個風險。

但緊記，我地唔好成個組合，只集中係1,2隻股票身上。

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。

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Q21340：

龔成老師你好，好多謝你好用心解答網友問題，雖然睇左咁多，我都有問題想向你請教，先謝謝你。

我33歲,收入約35k, 而家持有月供股2800、2318和0012。每隻$500。

1. 可能係太少，我唔知大約供幾多先好？

2. 現時唔多負擔，係每月要俾約8k家用。所以想請教你我點樣分配先好？

3. 係咪要買多d,同埋加多隻比亞迪呢？ 感謝

龔成老師︰

1) 我地做財富增值，目標係首先累積起一筆財富。到退休時，再換成收息資產，去支持後的退休生活。

以你現時33歲，應先努力做好增值個部份。因此，你每月有空閒資金，我建議都盡量投放在財富增值之用。

至於比例佔收入多少，無一個絕對的答案。你可以視乎你自己情況，作出調節。

但你33歲，係財富增長的黃金期，以你收入來說，其實可以將更多資金用作投資。

2) 以你33歲計，可以選擇一些「平穩增值股」+「潛力股」作投資目標。你現時月供的盈富（2800）、恆基（0012）、平安(2318)都可以。

但每隻月供股票銀碼上，要提高少少，最少要$1000。因為每隻的供款太低，會變相令月供成本佔比增加，影響你長線回報。

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。

另外，你都要加翻D「潛力股」，去提升個組合增長力。但「潛力股」始終有一定波動性，若你投資知識不高，可先集中在平穩增長類股。

至於潛力股，就先小注(約佔比重3成)。到你提高左投資知識，先慢慢增加翻潛力股比例。

每月儲下現金，我地就是等大跌市時才出手，並長線持有。

3) 比亞迪(1211)都係一隻好有質素的潛力股，但現價偏貴。想月供的話，最好等佢回到$120先考慮。

若你真係對新能車股票好有興趣，可考慮GX中國電車（2845），這基金的目標是追蹤Solactive中國電動車指數NTR「相關指數」表現緊密相關的投資回報。

持股中最重就係比亞迪A股（002594），以及與中國電動車產業有關的股票，故此股有一定投資價值。

此股有潛力度，你預佢會比較波動，但有長線投資價值。

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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。

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

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