2020東京奧運選手旁的未來科技！沒有觀眾的國際盛會，日本如何靠科技刷滿主辦方的存在感？​
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＃StartYourImpossible的豐田汽車​
＃從汽車企業轉型成移動解決方案的Toyota​
東京奧運最大贊助商豐田汽車Toyota雖然取消所有與奧運相關的電視廣告，但旗下電動自駕車e-Palette依然穿梭於此次比賽場館、新聞中心和選手村間。​
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電動自駕車e-Palette被Toyota稱為全新的移動平台，車內並沒有方向盤和駕駛座等手控裝置，完全靠程式設定操控，由氫、氧化學作用產生動力運行的全新燃料汽車。​
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Toyota開發自動運輸管理系統和任務分配平台兩套系統，強調即時服務，多輛e-Palette會根據事先的設定運行，但當車輛故障或是候車人數增加時，系統可調度新的車輛替換或前往目的地。​
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寬敞的車內空間，設計對開式自動側滑車門和低地板，友善無障礙服務。配有雷射雷達偵測器和短程雷射雷達感應器，從車身200公尺內的大型障礙物，到近距離的行人都能偵測，且每輛車都配有專人遠距監控，藉由系統和人工的雙重保障，避免有些微差錯。​
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e-Palette在疫情下，致力實驗各種無人車商業化，例如將車內改成儲物櫃規格，解決送貨司機短缺與降低人與人接觸的風險；或是直接將車廂改裝商店，直接點到點到各個區域營業活動，同時串連地理特性與購買行為的交叉資訊，成為未來可運用的商業數據。​
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👉 Toyota e-Palette 的試駕和未來應用：https://www.youtube.com/watch?v=lpbjxz6tnrI​
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＃2020東京奧運機器人計畫​
e-Palette外，在昨日美國對戰法國的籃球比賽中， Toyota也展出投籃機器人CUE三分球的命中率，機器人科技也佈局在此次的2020東京奧運，例如：撿拾場邊器具的搬運機器人，協助在場殘奧選手的服務機器人。​
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Panasonic提供的機器人裝置，則是像輔助服，配置在工作人員身上，減輕長時間的體能負擔，以維持更靈活的工作效率。​
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＃傳統與未來交叉的選手村​
在涉谷的居酒屋曾遇到兩位阿姨，熱情地協助英翻日給店家，當時還沒遭受疫情影響的我們，為了即將到來的東京奧運乾杯好幾次。​
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他們拿著桌上的便條紙，畫出1964年舊奧運場館的回憶、2020新場館的都市建設，以奧運選手村蓋在新舊交界處的東京灣，象徵一個∞的未來。​
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疫情迎來一場沒有觀眾的運動盛事，日本以機器人和資訊科技，在全球轉播與多國選手面前，逐日展現賽事科技的∞可能。​
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👉 投籃機械人在奧運亮相，從三分線投到中場：https://www.youtube.com/watch?v=PSzA_WO8jlw​
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🎉 舉重選手陳玟卉64公斤量級銅牌！​
桌球教父膠著七局真的辛苦了！
👉【2020東京奧運專題】實際走訪過的那些東奧場館景點：https://ekangwoman.com/olympic_tokyo2020/​
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#2020年一起錯過的東京奧運

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

【試車報告】Mercedes-Benz S450 L 躋身層峰
【4K UHD | https://youtu.be/7Vrz4V-CBJA】

如果想要擁有一輛豪華品牌的高檔房車，其實，若能入手一輛像是Mercedes-Benz E-Class的車款，我相信，這已十分令人滿足；但，在『足夠』之外，若想體驗『奢豪』兩字真諦，那麼，又怎能叫人不考慮S-Class呢？

【霸王之氣】

在新年式的車型上，S-Class的前燈組已改為內部有著三線日行燈條的設計，並擁有自動調整照明角度、照射距離的智慧型功能，且最長有著650公尺照射距離的遠光燈，更令S-Class連頭燈都能登上量產車之巔！

而讓我們這輛試駕車更顯特別的是，它又另選配了AMG Line Plus的套件組合，這也意味著，除了擁有Mercedes-Benz字樣煞車卡鉗、打孔通風碟盤、AMG空力套件外，還有著巨達20吋的超大腳輪圈，那無疑是讓這輛S450霸氣四散的重點！

且要再加上本車質感不俗的絲滑消光漆面，不論跨上本車的前後座，相信都能讓人滿懷驕傲。

【帝皇之享】

就在經過抽籤、領取試駕車後，我們才意外得知，這輛S450竟堪稱本次試駕活動的『車王』，因為這輛車上竟搭載了超過160萬元台幣的選購配備！

因此，就在跨進車內時，便得以立刻察覺，車內空調不斷吹送出香氛套件的清新香氣，且長軸車款不只擁有13cm的軸距增長，和得以將右前座往前傾倒43.5度，使後座貴賓能夠舒適伸展腿部的禮車套件，這輛車的座椅還能像是飛機商務艙般向後仰躺，並吹著座椅內的冷/熱通風、頭靠軟綿頭枕，這樣的享受，豈不是S-Class階級以下車款無法比擬的嗎？

而且，再加上Burmaster環繞音響、後座雙10吋螢幕，和一支可控全車螢幕的遙控器，以及奢華到令人吒舌的座椅熱壓按摩功能，說真的，古代帝王出巡應該都沒那麼舒服，不是嗎？

只是若真論及本車的缺陷，我們則認為後座娛樂系統的遙控器固然方便，但不論面對596萬的原車標價，甚至是763.7萬的選配後車價，那只遙控器的作工反倒顯得較為單薄，扎實感未臻完美，在如此豪華、苛求完美的車款上略顯廉價了些......

【人性智慧】

至於S-Class極為高竿之處，更是這輛車的安全表現，這不只包含全面的八氣囊，和各式高科技安全配備，例如盲點偵測、警示功能、主動制動輔助、聰明可連動全車配備的PRE-SAFE系統系統等。

對於車輛駕駛最有感的功能，則絕對是能主動將車輛維持於線道中的車道輔助系統，以及高速巡航與市區蠕行皆能使用的主動測距巡航功能，其成熟度之高，駕駛近乎可將大多駕駛功能交給車輛，僅需注意路況，並適時提早應對即可。 然而，該系統依舊會要求駕駛將手置於方向盤上，避免突發狀況發生，這樣一來，或許有些朋友會質疑，那麼車輛終究還是得自己開呀，何來的便利之說？ 事實上，這不僅是為了爭取緊急路況的反應時間，也能對於駕駛昏厥這類的特殊情況做出安全預防，一旦車輛發現駕駛於半自動巡航功能中失去操控意識，便會漸將車速慢下直到駕駛恢復操控，或是車輛完全停下為止，並也將開啟車輛故障燈號作為示警，這不也是對於駕駛安全的極致保障方式嗎？

此外，當到達目的地後，還能開啟車輛自動停車功能，讓S-Class自動、安全的停入車格，在這些科技輔助之下，駕駛這輛總長超過5米的S450，也令人顯得輕鬆愜意。

【暢快飛馳】

S450動力部分是採用3.0升V6渦輪增壓引擎，最大馬力已達367hp，且51kgm最大扭力僅於1600rpm即可輸出，因此這輛重達2噸的大車依舊擁有輕快起步的本領，原廠0～100km/h加速僅需5.1秒，其加速性能可一點也不遜於某些主打輕快性能的小車。

不過，身為一輛豪華大車，駕駛也需能夠輕鬆地掌控加、減速，因此，S-Class的油門、煞車其實也相當易於掌握，可說動靜之間都能精細地操之在腳。

【靈活駕馭】

當見到龐大如S-Class的車款，總是會讓人有著難以駕馭、不甚靈活的預想，但是，當實際體驗後便可發掘，S450 L的操控感其實未與許多身型嬌小的車款有著大幅差異，就連打孔通風碟盤，也能在急減速時快速消去重量與車速加乘後的巨大慣性，並不會有著不善疾駛的個性，相反地，握著跑車式的平底方向盤，還能透過德國車精緻的底盤、方向盤路感回饋，清晰的明瞭車輛動態與極限，更傲人的是，就在轉動方向盤之時，Nappa座椅的側翼還會自動充氣，為乘客與駕駛帶來充分的支撐、包覆性，駕著這輛車，真的會令人感到十足地滿意。

此外，在車輛巡航中，還有對駕駛極為便利，僅需藉由滑動方向盤觸控板便可控制車輛各式設定的功能，誰又說，S-Class僅是專屬於後座買家，不適合用於自駕的車款呢？

【TCar短評】

長軸Mercedes-Benz S450 L原廠雖已要價596萬元，至於我們增選大量配備的試駕車，車價更近逼764萬元，那是多麼的高昂，是吧！

然而，它的造型兼容優美與動感、塗裝更是獨到，在車內，更能給人一如帝王般的尊貴享受，至於車輛本質部份，除了扎實毫不氣虛的動力，長達5.2米的車輛駕馭起來卻一點也不顯笨重、龐大綁手，且還滿載了聰穎的安全科技配備，令駕駛和乘客都能在旅途中感到安心、愜意，這樣一輛車，若有幸擁有，夫復何求呢？

【Mercedes-Benz S450 L】

引擎型式: 2996c.c. V6 DOHC 24V + Turbo
最大馬力: 367hp/5250~6000rpm
最大扭力: 51kgm/1600rpm~4000rpm
車身尺碼: 5255x1899x1491mm
軸距: 3165mm
車重: 2015kg
驅動模式: FR
煞車結構: 四輪碟煞
懸吊結構: 前後多連桿 氣壓懸吊
輪胎規格: 前後245/50 R18
國內售價: 596萬元起

【主要配備】

多光束智慧型 LED 頭燈 (含 ULTRA RANGE 超長距遠光燈)
LED煞車燈、日行燈
雙重鍍鉻水平柵欄
雙排氣鍍鉻尾飾管
全景式電動玻璃天窗
多功能 Nappa 真皮方向盤
三模式12.3 吋寬螢幕數位儀表
電動雙前座附記憶套件 (含雙前座,電動調整方向盤及車外後視鏡位置)
COMAND Online 多媒體系統、12.3 吋高解析度彩色螢幕
Smartphone Integration 智慧型手機整合系統-Apply Carplay
THERMOTRONIC 豪華型前後雙區恆溫空調
Burmester 環場音響系統13 具高傳真喇叭
環景式內裝照明 (含 8 色氛圍燈及五段亮度調整)
禮車套件
遮陽套件
前座手機無線充電裝置
亮面棕色尤加利木飾板
主動防撞輔助含移動行人偵測
智能停車輔助含 360 度環景攝影
後方橫向車流警示
起步限速輔助
PRE-SAFE主動安全防護
PRE-SAFE主動安全防護音波
PRE-SAFE PLUS 主動後方安全防護
側風穩定輔助
智能駕駛輔助
閃避轉向輔助
主動防撞輔助含路口車流辨識
主動盲點輔助
主動車道維持輔助
主動停車輔助附前後雷達
駕駛注意力輔助
加速防滑控制系統 (ASR)
電子操控系統 (ESP)
煞車輔助系統 (BAS)
Adaptive Brake 智慧型煞車系統(含 HOLD 等輔助功能)
雙前座氣囊、側氣囊、後座側氣囊、側窗頭部氣囊

Mercedes-Benz Taiwan 台灣賓士
#mercedes #benz #s450l #新車試駕 #tcar

你曾在晚間被遠光燈、菊花燈照到差點失明嗎? 你知道儀表板亮什麼燈表示引擎故障了嗎? 儀表燈號有紅色、黃色、綠色、藍色．這些顏色又代表什麼意思呢? 如果你連霧燈、後霧燈、遠光燈傻傻分不情楚的話，先花三分鐘來了解一下吧！

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#開車幫幫忙 #三寶日常 #菊花燈

＊＊＊精彩回顧＊＊＊
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這台真的超省油！入門豪華休旅BMW X5 xDrive25d
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－－－－－－－－－－ 全新運動化BMW 4系列雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車全員正式登台！
4系列的誕生打破傳統並將BMW推向嶄新紀元，而BMW 4系列雙門跑車、4系列Gran Coupe及4系列敞篷跑車就像是分別擁有獨特性格的三胞胎一般，雖流著相同的家族血液，卻有著渾然不同的風格。身負重任繼承3系列雙門跑車的專屬地位，且跳脫3系列家族成為獨立車型，4系列雙門跑車如同運動場上最耀眼的選手，以跑格濃烈的低扁外型擄獲所有車迷的目光。3系列敞篷跑車則將神聖的使命交棒給4系列敞篷跑車，瀟灑的外型令人印象深刻，當開啟帥氣的硬頂敞篷時似乎在暗喻著自由的靈魂獲得救贖與解放。身為4系列家族中最後問世、年紀最輕的車型，4系列Gran Coupe的設計源自6系列Gran Coupe，不僅擁有雙門跑車的優美曲線，更具備四門房車的日常實用價值，因此順勢成為4系列中最受歡迎的成員。
自2013年正式問世，BMW 4系列的全球銷售總量已直逼40萬台，銷售成績名列前三名的國家分別為美國、英國、德國，其中4系列Gran Coupe即佔了銷售總量約50%，4系列雙門跑車及敞篷跑車之銷售比例則分別各佔25％左右。反觀臺灣市場，從2014年BMW總代理汎德正式引進4系列後，至今銷售量已超越2,500台，如同全球市場，4系列Gran Coupe在台銷售佔比超過50%，也是最受臺灣車迷喜愛的4系列車款。
時尚美學的最佳代名詞
擁有帥氣的外貌、精壯的肌肉線條，全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe及BMW 4系列敞篷跑車兼具優雅與運動氣息，以六角形線條重新詮釋BMW經典四圓頭燈造型，從正面看過去科技感十足，尾燈也採新款L形LED導光條設計，即使在夜間行進時也難以錯認全新BMW 4系列的高雅身段。全新BMW 4系列標準配備LED頭尾燈、LED日間行車燈、LED前霧燈等科技元素，BMW總代理汎德引進之全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe及BMW 4系列敞篷跑車更全部搭載M款跑車化套件，將M款空力套件、M款專屬輪圈、M款跑車化懸吊、緞面鋁質窗框、M字樣車側名牌等皆列為標準配備，為全新BMW 4系列外觀注入令人熱血沸騰的個性化元素。此外，全新BMW 430i、440i雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車採用M款煞車套件，搭配藍色卡鉗除能提供更優異的制動力外，也達到吸引眾人目光的效果。
精心刻劃的內裝鋪陳
打開車門、坐進全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe及BMW 4系列敞篷跑車的車艙內，隨即印入眼簾的便是最新世代的iDrive使用者介面，以並列的圖示取代傳統選單，不但使資訊一目瞭然，駕駛者更可根據自身需求客製化選單功能的排列順序，如同使用電腦或智慧型手機時可自訂桌面圖示一般。此外，全新BMW 4系列於多處採用鍍鉻材質妝點，如空調、音量調整旋鈕等，並將中控面板改為黑色高光澤材質，儀錶檯則以縫線處理提升整體車室質感。
除上述改款重點之外，全新BMW 430i、440i雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車更搭載8.8吋多重行車模式儀錶板、最新iDrive系統(ID6)、BMW智能衛星導航含8.8吋中控顯示幕等智慧科技結晶，使行車生活更加人性化、更加便利。由於臺灣引進所有車型皆配備M款跑車化套件含M款多功能真皮方向盤(含換檔撥片)、雙前座電動跑車座椅含駕駛座記憶裝置、黑色車內頂篷、鋁質格紋飾板含銀色飾條、M款駕駛休息踏板、M字樣車門門檻等，因此全新BMW 4系列車內無時無刻皆充斥著一觸即發的戰鬥氣息。
節能高效的強勁動力
全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe以及BMW 4系列敞篷跑車搭載新世代BMW TwinPower Turbo直列四缸、六缸汽油引擎，在提升動力性能的同時也優化油耗與CO2排放量。以全新BMW 440i雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車為例，搭載新世代BMW TwinPower Turbo直列六缸汽油引擎，最大馬力提昇至326匹德制馬力，最大扭力也來到450牛頓米；此外，油耗數據較更換引擎前降低12%，CO2排放量也降低了11.5%達到每公里154公克，貫徹EfficientDynamics高效動力的宗旨。
全新BMW 4系列雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車動力數據一覽：
車型
引擎
最大馬力
最大扭力(牛頓米)
油耗
(公升/100km)
CO2排放量
(公克/km)
420i
TwinPower Turbo
直列四缸汽油引擎
184
270
5.5
(較更換引擎前
降低9.8%)
127
(較更換引擎前
降低10.6%)
430i
TwinPower Turbo
直列四缸汽油引擎
252
350
5.5
(較更換引擎前
降低12.7%)
129
(較更換引擎前
降低12.2%)
440i
TwinPower Turbo
直列六缸汽油引擎
326
450
6.6
(較更換引擎前
降低12%)
154
(較更換引擎前
降低11.5%)
*資料來源：BMW原廠數據
魅力無窮的精準操控
車長4,640mm、寬1,825mm、軸距2,810mm，搭配近50:50車身配重結合後輪驅動操駕魅力，造就全新BMW 4系列雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車擁有絕佳操控性和彎道轉向表現(全新BMW 4系列雙門跑車、Gran Coupe更將懸吊強化)。全車系搭載Steptronic運動化八速手自排變速箱，綿密順暢的換檔齒比能持續傳遞豐沛動能，同時優化油耗表現。為滿足不同的旅程需求與個人喜好，駕駛者可透過位於中央鞍座的動態行車模式切換按鈕，隨興選擇COMFORT、SPORT或ECO PRO模式，享受在不同引擎反應、轉向輔助、與DSC動態穩定控制系統不同介入程度下的操控體驗。當切換至ECO PRO節能模式時，系統將主動協助達成更經濟的效能表現，不僅能調節空調系統的最大輸出功率，油門踏板的靈敏度也會隨之改變，確保節省油耗。
盡忠職守的安全護衛—BMW ConnectedDrive智慧互聯駕駛
盡情享受駕馭樂趣的前提是確保行車安全無虞，全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe以及BMW 4系列敞篷跑車標準配備車壇中最先進的BMW智慧安全駕駛輔助，含主動防撞輔助系統與行人偵測、盲點偵測警示、車道偏離警示等功能。
全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe及BMW 4系列敞篷跑車搭載BMW ConnectedDrive智慧互聯駕駛服務，以車上內建SIM卡為媒介，進行聯網或語音通話，包含下列功能：
智能緊急求助(Intelligent Emergency Call)：藉由手動或自動撞擊感應連接至BMW原廠客服中心，車輛資訊如：位置、底盤號碼、受損情況等將同時回傳至原廠客服中心，由客服人員詢問駕駛狀況並聯繫救助支援單位。
道路救援服務(Breakdown Call)：車主於車輛故障時可藉由iDrive系統與道路救援客服中心通話尋求道路救援服務，車輛資訊如位置、底盤號碼、車輛里程數、水箱、電瓶狀態等情況皆會同時回傳至道路救援客服中心。
遠距售後服務(Teleservices)：車主在購車時可先指定日後保養的BMW汎德服務廠，在每次定期保養到期之前，車輛資訊將回傳至車主指定之BMW汎德服務廠，由售後服務顧問主動聯繫車主，以達到保養的如期執行。
智能旅程管理(Journey Management)：車主在ConnectedDrive Portal網站註冊並開通功能後，下載BMW Connected App(目前僅提供iOS系統下載)至智慧型手機，即可透過手機計劃及管理旅程，如將目的地傳送至車內導航系統、尋找BMW經銷商或其他興趣點、根據預定抵達目的地時間與交通狀況計算何時應該出發，並藉由手機提醒車主。
智能遠端遙控(Remote Services)：下載BMW Connected App(目前僅提供iOS系統下載)至智慧型手機，即可藉由手機遙控並監控車輛狀況如車輛位置、車輛開啟或上鎖等狀態，甚至開啟空調送風。
旅程諮詢秘書(Concierge Service)：透過iDrive系統與BMW原廠客服中心進行通話，協助找尋餐廳、飯店、電影院等資訊，確認後客服中心會將選定的興趣點之導航路線傳送至車上的BMW原廠導航系統。
即時路況資訊(Real Time Traffic Information)：車主可根據由BMW原廠導航系統上以紅、橙、黃、綠不同顏色顯示的主要道路車流量狀況選擇最佳路徑，有效率地縮短車程時間。
線上生活資訊(ConnectedDrive Services)：使用BMW iDrive系統內建的應用程式即時查詢資訊、天氣、Google地圖等功能，也可透過BMW Connected App將智慧型手機中的App(如Spotify, Twitter等)同步連結至iDrive系統當中。
*全新BMW 420i雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車僅配備智能緊急求助(Intelligent Emergency Call)、道路救援服務(Breakdown Call)、遠距售後服務(Teleservices)等功能
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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～

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－－－－－－－－－－ 性能 游刃於心
「M」式熱情—全新BMW M3、M4在台上市！
「M」是BMW的精髓，象徵最尊貴的賽道靈魂、最頂級的設計工藝及最創新的車用科技，不僅締造許多賽道紀錄，更將狂傲運動潛能與日常行車生活完美結合，以最嚴苛的標準為性能房車樹立典範。在BMW M家族之中，M3更是具有致命吸引力的精神指標，完整訴說「M」的光榮歷史與品牌理念。歷經前四代車型在外觀上的演進及性能數據的提升，現行第5代M3、M4於2013年正式繼承優良血統，將BMW卓越的駕駛樂趣推向更高境界，去年適逢M3誕生30週年，BMW也推出M3三十週年限量紀念車款及M4 GTS向傳奇致敬。今天，全新M3、M4將再次以嶄新面貌延續經典，傳遞運動精神並成就BMW終極駕馭樂趣。
「M」款專屬的設計語彙
由BMW M公司(M GmbH)強勢改造，全新M3、M4標準配備LED主動式轉向頭燈，以六角型線條重新勾勒BMW經典四圓頭燈，且與雙腎型水箱護罩緊密相連，塑造科技感濃烈的銳利目光，新型LED尾燈導光條設計也讓全新M3、M4的背影更加難以忘懷。全新M3、M4車長、軸距仍維持4,671mm、2,812mm相同尺碼，位於前保桿下方的M款氣簾(Air Curtain)、進氣壩與M款車側導流氣孔(Air Breather)除了使運動性格更加鮮明，更能有效抑制前輪拱內的空氣亂流，增加行駛時的車身穩定性。寬扁的輪廓、富張力的車身折線、M款雙柄式後視鏡、具有中央凹槽的碳纖維車頂等設計兼具美學與空氣力學，可大幅降低行駛時的空氣阻力，造就卓越的動態表現。
全新M3、M4標準配備Competition Package競技化套件，搭載專屬20吋M款深色鍛造星輻式輪圈、黑色高光澤水箱護罩、黑色高光澤車側鰓狀飾條及車尾銘牌，帶來熱血的視覺衝擊。運動化排氣系統不但採用雙邊四出的黑色高光澤排氣尾管，震撼的聲浪更不斷激起駕駛內心恣意馳騁於賽道的渴望。
由於標準配備Competition Package競技化套件，全新M3、M4車內配置專屬M款跑車座椅及前座安全帶(除M4 Convertible)，符合人體工學的設計搭配細緻的Merino真皮材質，可同時兼顧激烈操駕與乘坐舒適兩種需求，椅背上的車型銘牌更是全新M3、M4不容錯認的身分象徵。全新M3、M4搭載目前最新的iDrive介面(ID6)，科技質感不言而喻，中控台諸多元件運用鍍鉻材質點綴，且M款多功能真皮方向盤含換檔撥片與碳纖維飾板含鍍鉻黑色飾條相互襯托，全新M4儀錶檯更採縫線處理，不僅營造熱血的競速氛圍，也同步提升整體座艙豪華感受。
令人聞風喪膽的凌厲動能
延續BMW M家族傲人的運動基因，全新M3、M4皆搭載BMW TwinPower Turbo直列六缸汽油引擎。歸功於豐富的賽事經驗，這具由BMW M公司專屬打造的超強心臟可榨出431匹德制馬力與550牛頓米的強勁扭力輸出。而台灣引進車型由於皆搭載Competition Package競技化套件，因此經原廠專業調校後的BMW TwinPower Turbo直列六缸汽油引擎動力輸出提升至450匹德制馬力，搭配M DCT七速雙離合器變速系統，全新M3、M4自靜止加速至時速100公里僅需4秒即可完成(M4 Convertible為4.3秒)，不斷突破自我極限。
舉世無雙的精準操控
除了擁有強悍動能，全新M3、M4更令人驚艷的莫過於極度刁鑽的操控本能。歷經BMW專業車手於德國紐柏林北賽道(Nürburgring-Nordschleife)無數次的測試與專業技師的精密調校，全新M3、M4完美結合後輪驅動、50:50車身配重、輕量化車體結構等元素，並升級搭載Competition Package競技化套件含主動式M款差速器競技化設定、懸吊競技化設定、DSC與MDM競技化設定，造就更加優異的車身動態表現。
無微不至的貼心守護—BMW智慧駕駛輔助
盡情享受駕馭樂趣的前提是確保行車安全無虞，全新M3、M4標準配備車壇中最先進的BMW智慧安全駕駛輔助，含主動防撞輔助系統與行人偵測功能、盲點偵測警示、車道偏離警示。當全新M3、M4判斷撞擊即將發生時，Active Protection主動安全防護系統(含駕駛注意力輔助功能、前座自動束緊式安全帶)會立即介入將椅背豎直、關閉車窗，大幅減低車內乘客可能受到的傷害程度。
BMW ConnectedDrive互聯駕駛
全新M3、M4搭載BMW ConnectedDrive互聯駕駛服務，以車上內建SIM卡為媒介，進行聯網或語音通話，包含下列功能：
智能緊急求助(Intelligent Emergency Call)：藉由手動或自動撞擊感應連接至BMW原廠客服中心，車輛資訊如：位置、底盤號碼、受損情況等將同時回傳至原廠客服中心，由客服人員詢問駕駛狀況並聯繫救助支援單位。
道路救援服務(Breakdown Call)：車主於車輛故障時可藉由iDrive系統與道路救援客服中心通話尋求道路救援服務，車輛資訊如位置、底盤號碼、車輛里程數、水箱、電瓶狀態等情況皆會同時回傳至道路救援客服中心。
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全新BMW M3、M4價格表
建議售價(萬元)
M3:515
M3手排版:502
M4:518
M4手排版:505
M4敞篷跑車:539

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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～