《新加坡聯合早報》9/1

* 面對居高不下的冠病確診病例，澳洲和紐西蘭星期天（9月12日）分別宣佈向歐洲增購冠病疫苗，以加快接種步伐。澳洲雪梨和墨爾本也繼續封鎖，政府計劃到全國七成人口完成疫苗接種、接近10月下旬才解封。

確診病例居高不下 澳洲紐西蘭增購疫苗 https://www.zaobao.com/news/world/story20210913-1192921?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 朝鮮官方媒體週一（13日）表示，朝鮮在剛過去的週末成功進行了遠程巡航導彈試射。

朝中社：朝鮮週末成功試射遠程巡航導彈 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210913-1193006?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 【墨西哥山體滑坡 巨石壓民房】墨西哥首都墨西哥市郊區9月10日發生重大的山體滑坡事故。在特拉爾內潘特拉（Tlalnepantla）的人口稠密區，巨石傾瀉而下，掩埋三棟房子，造成至少一人死亡，另有10人失蹤。

帶著搜救犬的消防隊員謹慎展開搜尋工作。他們攀爬上堆積達三層樓高的石堆，偶爾舉起拳頭，要全場肅靜，以細聽是否有受困者發出求救聲。除了挖掘機等重型機械，消防員也在志願者支援下鏟起石塊，希望能在最短時間內找出受困者。

此前，墨西哥中部曾降暴雨，太平洋岸附近七日也發生過7.1級地震。

* 【社區病例激增 新加坡民眾響應呼籲 近九成會減少外出】新加坡社區病例激增，政府呼籲民眾於接下來兩到四周減少活動。近九成的受訪者表示會減少外出，另有近六成則認為隨著病例增加，政府應再禁堂食。

調查顯示，有88.7％的受訪者認為，由於社區病例激增，他們會減少外出，只有在必要時才出門；另有7.6％認為已完成疫苗接種，所以不會特別擔心，也不會特地採取防疫措施；僅3.7％表示會照樣外出和進行社交活動。

* #全球疫情#【新加坡官員預警可能出現兒童重症或死亡病例】新加坡衛生部醫藥服務總監麥錫威副教授說，目前感染冠病的兒童大多都沒有出現任何症狀，或只有輕微的病症。不過，在其他國家如美國，有不少年幼患者因感染冠病而進入加護病房，甚至是死亡。他說，「隨著社區病例增加，我們必須為各種可能性做準備，這包括小孩染上嚴重病症，甚至是出現死亡病例。」

* 英國衛生部長賈維德表示，英國不會再出現任何封鎖措施來對抗冠病危機，並排除使用疫苗護照來允許人們參加群眾活動的可能性。

路透社：賈維德周日在接受英國媒體方問時說：「我預計不會再有任何封鎖。我認為世界上任何一位衛生部長若取消所有限制措施是不負責任的行為。但我不認為我們會再進行一次封鎖。」

賈維德：英國取消疫苗護照計劃 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192893?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 以色列最高衛生官員周日（12日）表示，以色列正在進行準備工作，以確保該國在需要施打第四劑冠病疫苗時有足夠疫苗供應。

彭博社：以色列衛生部長阿什接受當地媒體訪問時說：「我們不知道何時會發生；我非常希望不會像這次一樣在六個月內發生，且第三劑冠病疫苗會持續更長時間。」

以色列從8月初開始進行追積極追加劑注射。目前為止，約280萬人已接種了第三劑冠病疫苗。衛生官員表示，前兩劑疫苗注射的效果在接種五個月後會減弱，因此有必要進行加強注射。在以色列940萬人口中，約有600萬人接種了一劑疫苗，約有550萬人接種了兩劑。

以色列開始為施打第四劑疫苗供應做準備 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192889?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 馬來西亞衛生部昨天通報當地有592人死於冠病，引起民眾震驚。不過衛生部今天表示，昨天實際死亡的冠病患者有100人，其餘492人是數周來前積壓而未通報的死者人數。

馬國昨天592人死於冠病 衛生部：數據積壓數周導致 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192888?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 日本與越南簽署協定，向越南提供包括海軍設備出口和艦艇軍事的技術和設備。

日本與越南簽署軍事協議 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192886?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 伊朗和聯合國屬下的國際原子能機構（IAEA）達成協議。伊朗同意允許IAEA檢查員為其設施提供維護服務。德黑蘭自今年早些時候以來一直限制第三方進入。

法新社：根據國際原子能機構和原子能機構在伊朗核設施的聯合聲明，IAEA未來將被允許在伊朗核設施中維護其監控攝像頭並交換發言媒體。 它說：「方式和時間表仍有待雙方商定。」

伊朗與IAEA達成協議 允許檢查員為其設施提供服務 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192890?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 法國巴黎市長伊達爾戈（Anne Hidalgo）宣佈參選法國總統，尋求成為法國首位女總統。

路透社報道，62歲的伊達爾戈在諾曼底城市魯昂宣佈競選時說：「我意識到我們時代的嚴重性。為了給我們的生活帶來希望，我決定成為法國總統的候選人。」

巴黎市長伊達爾戈宣佈參選總統 尋求成為首位女總統 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192885?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 【九一一20週年 拜登到三襲擊地點悼念遇難者】九一一恐怖襲擊事件20週年，美國總統拜登及第一夫人吉爾星期六（9月11日）分別前往當年三處墜機地點，即紐約市世貿中心雙子塔、賓夕凡尼亞州尚克斯維爾，以及華盛頓五角大樓，悼念遇難者。

在尚克斯維爾，拜登伉儷首先去到93號班機國家紀念公園獻花，慰問當年聯合航空公司93號班機的死難者家屬，機上共有40名乘客及機組人員喪生。

拜登伉儷之後在沒有預告下到了尚克斯維爾志願消防局，尚克斯維爾志願消防局是當年最先派員到墜機現場的單位。

拜登伉儷其後到五角大樓為死難者獻上花圈，副總統哈里斯、國防部長奧斯汀及美軍參謀長聯席會議主席米利一同出席。

拜登並未在悼念活動現場發表講話，但他在白宮週五（10日）發佈的預錄演講視頻中指出，人們對美國回教徒的恐懼與憤怒、憎恨與暴力，扭曲了美國的團結。儘管如此，九一一事件的核心教訓就是在最脆弱時展現團結和韌性。

拜登也在這段視頻中緬懷恐襲的死難者，並向數千名傷者，消防員、護士，以及其他許多在救援任務和漫長恢復道路上冒著風險或獻出生命的人致敬。

* 塔利班在美國紀念九一一恐怖襲擊20週年之際，在阿富汗首都喀布爾的總統府升起了自己的旗幟。

九一一20週年 塔利班在喀布爾總統府升起旗幟 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192877?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 塔利班接管阿富汗政權後，前副總統杜斯塔姆的豪宅曝光，其奢靡程度令人震驚，也揭露了加尼政府內閣中腐敗程度。

塔利班佔領首都喀布爾後，政府高官早已攜款逃跑，其中包括杜斯塔姆。消息稱，67歲的杜斯塔姆目前在烏茲別克斯坦過著逃亡生活。

塔利班近日帶領記者參觀這棟造價3000萬美元（約4000萬新元）的豪宅，面積超過歐洲中世紀兩個城堡。

這座莊園式豪宅不僅有精美的水晶吊燈、寬大的會客室建有水族館，還有室內花園、蒸汽浴室、游泳池、高層迴廊、空中樓閣等建築，就像是一個景區。

塔利班帶記者參觀前副總統豪宅 揭露前政府奢靡腐敗 https://www.zaobao.com/news/world/story20210913-1192922?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

*塔利班內鬥加劇改革無期】塔利班接管阿富汗後面對諸多挑戰：激烈的內部派系鬥爭、虎視眈眈的國際恐怖組織、千瘡百孔的經濟、人民缺水少糧。第一個阿富汗塔利班政權（1996年至2001年）在位五年多就被推翻，第二個能否持久？塔利班2.0會是一個包容、尊重人權尤其是女性權益、法治和媒體自由的政權嗎？單看剛出爐的臨時內閣陣容，似乎希望不大。

* 在黑石的30億美元（約40.27億新元）收購計劃終止後，SOHO中國股價今天在香港暴跌。

據彭博社：SOHO中國今早一度下挫40%。上週五，SOHO中國在香港交易所發佈公告稱，因為在滿足要約先決條件方面的進展不足，黑石決定不再推進其30億美元的收購要約。這也意味著，SOHO中國第二次售賣自己的嘗試宣告失敗。

SOHO中國由其董事長潘石屹及首席執行官張欣在1995年創立。該公司的主要資產包括上海的外灘SOHO和北京的望京SOHO這兩座標誌性建築。望京SOHO是普利茲克建築獎首位女性得主Zaha Hadid設計的。

SOHO中國暴跌40% 之前黑石放棄收購 https://www.zaobao.com/realtime/china/story20210913-1193035?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 中國工信部稱，部分互聯網企業對屏蔽網址連接問題的認識與專項行動的要求有一定差距，工信部將重點聚焦整治問題，加強行政指導、監督檢查，強化依法處置，對整改不到位問題將繼續通過召開行政指導會等多種方式，督促企業抓好整改落實。

中國將整治互聯網企業屏蔽網址連接問題 https://www.zaobao.com/realtime/china/story20210913-1193041?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 日本防衛省昨天發佈消息說，本月10日在其領海外毗連區發現了一艘可能是來自中國的潛艇。

日本稱在領海外毗連區發現疑似中國潛艇 https://www.zaobao.com/realtime/china/story20210913-1193036?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 久未公開露面的阿里巴巴創辦人馬雲最近據報再度低調現身，視察位在浙江的自家農業基地。

據港媒《星島日報》報道，中國大陸社交媒體流傳馬雲本月1日考察位於浙江省嘉興平湖的自家農業基地。據報，身穿棗紅色短袖上衣、頭戴白帽的馬雲一口氣視察了多座農業大棚，而且還穿上白胞，聆聽現場人員講解。

* 英國媒體披露，中國想要拆分支付寶，並為螞蟻集團旗下的「花唄」和「借唄」貸款業務另設應用程序。

據英國《金融時報》今天（13日）報道，中國金融管理部門在4月的約談中，要求螞蟻集團，斷開支付寶與「花唄」「借唄」等其他金融產品的不當連接。

英媒：中國擬拆分支付寶 花唄借唄另設應用程序 https://www.zaobao.com/realtime/china/story20210913-1193026?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 【東芝將關閉大連生產工業馬達等的基地】東芝（Toshiba）週四透露，將在9月底關閉位於中國大連市的生產基地。

據日經中文網報道，東芝將關閉的是工業馬達和電視播送用信號發射器等的生產基地，員工約為650人；東芝稱，未來將在越南和日本生產這些產品。

東芝在大連和中國其它地區仍擁有鐵路用零部件和電梯的生產基地。

東芝於1991年為製造馬達等而在大連設立基地，還一直製造液晶電視和醫療器械等。在頂峰時的2010年前後，員工曾達到約2400人。該基地也是東芝的首個中國生產基地。

* 菲律賓當局表示，超級颱風「燦都」週六（11日）襲擊菲律賓最北端島嶼後，一些社區仍然被洪水淹沒，電力供應尚未恢復，成千上萬的人流離失所。

燦都颱風席捲菲律賓北部 洪水至今尚未退減 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192880?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 在中國不斷重拳出擊娛樂圈之際，據報與明星收入繳稅息息相關的藝人經紀企業，今年開始出現大量註銷申請，至今有超過700家藝人經紀企業註銷，其中6月份最多，超過100家公司申請註銷。

中國6月超100家藝人經紀企業申請註銷 https://www.zaobao.com/realtime/china/story20210912-1192875?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

* 九一一恐怖襲擊事件二十週年紀念日，美國宇航局（NASA）公佈了有關當日恐襲事件的罕見衛星圖像。

NASA發佈九一一衛星圖像 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20210912-1192874?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

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

Gogoro 今日 (23) 發表全新車款 Gogoro VIVA MIX，宣布以 59,980 元的親民價格搶進普通重型白牌機車市場。以台北市為例，淘汰二行程機車並新購 Gogoro VIVA MIX Basic，扣除政府補助後購車總金額最低只要 $40,980。

台灣機車市場銷量一直以普通重型白牌機車為主流，在 2020 年佔整體機車銷售 96%，其中又以價格帶落在 5 至 8 萬之間、採用10 吋輪圈、軸距小於 1,250 mm 的車款，最受消費者青睞。因此 Gogoro 順應消費者需求，打造出 Gogoro VIVA MIX 巧量級智慧電動機車，以輕巧靈活的車身、個性化的功能設計、令人愛不釋騎的獨特體驗，要為台灣機車市場注入一股新浪潮。

運具電動化已成為全球趨勢，Gogoro 正在引領潮流，讓機車快速邁向電動化與智慧化發展，是全球電動機車產業的領頭羊。本次 Gogoro VIVA MIX 的推出，不僅擁有靈巧的操控感及性能表現，並首度運用 FLO DRIVE™ 皮帶傳動系統，獨特混色美學，再加上親民的售價，預期將大力撼動 125c.c. 等級大眾機車市場，吸引更多消費者加入電動機車的行列。

Gogoro 創辦人暨執行長陸學森表示：「每個十年，都是一次時代躍進，科技演變快得超乎你我想像，驅動我們不斷向前推進。2021 年將是電動車下一個十年的開始，Gogoro 正在引領這個浪潮，又一次將創意與科技帶入大眾生活，滿足每個人日常生活型態，讓使用能源的方式更便利友善，一起為世界帶來更好的改變。」

Gogoro 產品長彭明義表示：「Gogoro VIVA MIX 不僅保留 Gogoro 產品的 DNA，更承襲 Gogoro 1 系列經典的皮帶傳動系統與騎乘感受，融合 VIVA 車款小巧靈活的特性，搭配 Gogoro 獨有的色彩美學，讓機車族完美享受騎乘樂趣。Gogoro VIVA MIX 既能滿足大眾日常生活所需，卻又不失獨特的科技體驗與騎乘趣味，為人人皆容易上手與輕鬆擁有的車款，搭配更方便的維修服務、更完善的換電網路，Gogoro 將進入全新的大眾機車市場領域，讓電動機車朝更普及化的下一階段發展。」

恰好車身 百搭所有身型
超大置物空間、超低座高、超舒適座姿

Gogoro VIVA MIX 提供全新舒適且靈巧的騎乘體驗，搭配輕量化鋁合金輪圈，10 吋輪胎讓坐姿更舒服，高度更是只有 74.5 公分，龍頭把手高度和彎度更便利騎士操作，不論何種身型都能輕鬆駕馭；STYLO™ 行動沙發座椅墊更是這次的亮點之一，透過超防水仿布紋飾樣表面和高支撐力海綿，提供騎士舒適的支撐，宛如量身打造的訂製款沙發，絕佳的乘坐品質和充裕的雙載空間；搭配新式後扶手和飛旋踏板，在騎乘時提供後座乘客滿滿安心感。

此外，Gogoro VIVA MIX 車廂擁有 23.9 公升置物空間，能輕易置放一頂 ¾ 罩標準安全帽和一頂1/2 罩標準安全帽，提供絕佳的收納空間；而 Gogoro 省力駐車架，透過結構與重量配置，可減少 25%1 的力氣，架車更輕鬆；同時搭載獨有的倒車輔助系統2，只要觸動倒車輔助鍵，即使在擁擠的車位中也能輕鬆自如移動。而 Gogoro VIVA MIX Belt 車款配有置杯架，飲料不怕沒空間擺放，並且內有防滑橡膠提供穩定的置杯空間，不必擔心飲料傾倒；同時內附 USB 充電插孔，騎乘中也能充電。

導入全新 FLO DRIVE™ 皮帶傳動系統　騎乘更安靜
配備歐司朗 OSRAM3 LED 超亮全時頭燈

此次 Gogoro VIVA MIX Belt 的動力研發上再次突破自我，推出全新 G2.2L 鋁合金水冷永磁同步馬達，導入螺旋齒設計，透過精密測試調整齒輪規格和材質，讓騎乘體感更滑順，同時將音頻避開人耳敏感區間，把聲壓下降 40%4 ；此外，承襲 Gogoro 1 系列的皮帶傳動系統，搭載國際大廠 Gates 碳纖維皮帶，不僅更加耐用，保養更是輕鬆，騎乘也更安靜。透過直覺的電門控制，可輸出 6 kW 8.05 hp / 3000 rpm 最大馬力，隨傳隨到的極致性能，同時擁有 150 公里的超高續航力5，絕對能滿足日常生活使用。

延續家族膠囊設計，Gogoro VIVA MIX 配備超亮全時頭燈，沿用 Gogoro 1 系列創新技術打造，搭載由德國照明大廠歐司朗 OSRAM 製造生產的高亮度 LED，提供車主絕佳的行車安全。車尾使用內斜面立體式的 LED 尾燈設計，由車身造型延伸出立體設計，營造出充滿趣味的空間感，強化日夜間行駛的安全性；儀表板則是採用直覺式的 LCD 正顯背光單色液晶螢幕，無論白天或黑夜，騎乘資訊清晰可見。

車身輕巧 安全不打折
前後雙碟 SBS 同步煞車系統

Gogoro VIVA MIX 車身操控靈活，配上安全的制動系統，打造最安心的騎乘體驗。Gogoro VIVA MIX 搭載 SBS (Synchronized Braking System) 同步煞車系統，搭配前 / 後碟式煞車，可有效的穩定車身並縮短煞車距離，同時搭配前後 10 吋的 MAXXIS MA-EV 高抓地力雙能胎，大幅提升車輛行駛的安全性。前懸吊裝載潛望鏡式前叉，後懸吊則是搭配雙槍式後避震，體驗穩定又舒適的操控感受。

多種混音色系 由你來決定
POP 個性化配件系統 滿足你的百變

Gogoro VIVA MIX 大量運用 100% 環保可回收 PP 材質，透過 Gogoro 獨家的調色技術、和耐刮的材質特性，讓車輛兼具美觀、實用和耐用等特性。大膽應用三色對比設計風格，讓Gogoro VIVA MIX 在街頭暢遊一躍成為目光焦點。此次 Gogoro VIVA MIX 有 Gogoro VIVA MIX Basic、Gogoro VIVA MIX Keyless 和 Gogoro VIVA MIX Belt 三款車型，Gogoro VIVA MIX Belt 提供「電音藍、雷鬼棕、放克紫、饒舌紅、合聲白、節奏灰」等六種時尚的色彩搭配，靈感來自於你所愛聽的音樂，不同的色塊譜出不同的個性曲風，更首次搭配專屬的開關機音效，混搭出屬於自己的風格。而 Gogoro VIVA MIX Keyless 有合聲白、節奏灰和現代藍調等三色；Gogoro VIVA Basic 則提供基本白一款，多變風格，任你選擇。

隨型混搭風格，創造無限可能。POP 個性化配件系統提供多款配件，滿足你的百變、千變、萬變！Gogoro VIVA MIX 重點特色配件包含圓潤造型車前飾板、置物掛勾、置杯架、左 / 右側腳踏板飾蓋7等，進行多樣化的個人配置，打造獨一無二的專屬座騎。

輕鬆入手！$59,980 起即刻擁有 Gogoro VIVA MIX
「Gogoro 睿智選」同步登場 多重信用卡分期方案、早鳥優惠與銀行回饋選好選滿

Gogoro VIVA MIX 巧量級智慧雙輪價格親民，Gogoro VIVA MIX Basic 定價僅要 $59,980，Gogoro VIVA MIX Keyless 為 $63,980，Gogoro VIVA MIX Belt 則為 $69,980。以台北市為例，淘汰二行程機車並新購 Gogoro VIVA MIX Basic，扣除政府補助後購車總金額最低只要 $40,9808，即刻擁有同級中最好的操控靈活性和性能表現，詳細產品資訊請參考 Gogoro 官方網站：https://www.gogoro.com/tw/smartscooter/viva/mix/。同時，可享資費優惠首兩年每月最低 $999 ( 24 個月每期資費折扣 $200，最高可享資費優惠 $4,800)，或配件折扣金 $2,400 二選一。另外，於指定期間內購買 Gogoro VIVA MIX 系列，可享早鳥限定禮免費升級鋁合金掛鉤（建議售價 $690），邀請您一起輕鬆體驗更自在美好的城市旅程。此外，更提供以下多元套餐組合供消費者選擇：
「睿智選」 A 套餐：全民 GO 電動！日付不到 $30 元，Gogoro VIVA MIX 暢快入手
即日起至 4/4，使用「全民 GO 電動 銅板入手專案」購買 Gogoro VIVA MIX 系列或其他 Smartscooter 智慧雙輪指定車款10，可享前三年最低月付 $899 ，前三年屆滿可選擇尾款一次結清，或選擇以分期付款方案支付11。
「睿智選」 B 套餐：全車系零元搶先 GO！攜永豐銀行全台首發 29 期零利率方案，頭款最後付12
有別於常見的信用卡分期付款，使用永豐銀行信用卡購買 Gogoro 全車系，可享 6 成購車款項分成 28 期，以購買 Gogoro VIVA MIX Basic 為例，最低每月僅須支付 $1,285；完成前 28 期付款後，第 29 期再一次付清 4 成的尾款13。申辦「零元搶先 GO 」信用卡分期方案的消費者，更加碼享受永豐銀行提供的最高 $10 萬元信用貸貸，信貸申辦成功後再拿 $2,000 配件折扣金14，購車體驗升級，消費力更升級。
「睿智選 」C 套餐：銀行一起 GO！十大銀行零利率，刷哪張都划算
台灣十大銀行響應電動化浪潮，祭出 12 期分期零利率的購車好康，包含第一銀行、兆豐銀行、中國信託銀行、國泰世華銀行、合作金庫銀行15、玉山銀行、匯豐銀行、台新銀行、台北富邦銀行以及星展銀行。

植床板用來當產房很棒
但要怎麼用
讓熱血阿傑放大絕教您
『植物日記簿』已上市
可以前往博客來選購
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這本書是每個植物人必要的裝備

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這裡有各種跟生態相關的影片
歡迎大家一起來上超狂生態課
@熱血阿傑黃仕傑Gallant Man
熱血阿傑的演講與邀約
現在是三立都會台
外景實境節目『上山下海過一夜』主持人之一
演講對象：國小,國中，高中，大學，教師研習，親職教育，社區再造，林務單位、國家公園教育解說訓練（在職與志工）。

➡️演講主題⬅️

特定生物專題：
昆蟲世界大驚奇
國內外鍬形蟲
國內外螳螂
神奇的角蟬
吃蟲行不行（昆蟲上菜）
昆蟲超能力
盔甲武士-甲蟲
不可思議偽裝生物
台灣原生蘭

世界各地生態旅遊：
跟著熱血阿傑找動物
秘魯
馬達加斯加
澳洲
東南亞各國

專論心得：
親職教育課程
生命態度教育
人生翻轉勵志
雨林探險

地區：台灣本島、外島皆可（交通費另計）
海外地區由「自然野趣」統籌辦理。
自然創作專題：私訊細節

親子共學班可組團報名：每堂課兩小時（看課程內容排定，室內課程與戶外觀察皆可），親子上限8對（小朋友上限10人），學員年齡限制三歲以上，最好的配置就是三到五歲 or 四到六歲、六至九歲、九至十二歲這樣，雖然混齡也可以，但平均年齡較能均衡學習。室內需自行準備場地（需有投影機或播放設備，黑板或白板）。
（目前開放新竹以北，或搭配我的其它行程）

時間細節請私訊聯絡也可Email：shijak0526@gmail.com

2019個人介紹
姓名：黃仕傑 人稱：熱血阿傑
入圍第53屆金鐘獎最佳兒少節目主持人
　　1973年生於台北，從小不愛念書成績總是吊車尾，只喜歡觀察自然、飼養動物，僅完成國民義務教育，即投入就業市場。金門退伍當年因工作傷害，右手4隻手指遭截肢，反成為人生轉戾點！再度回到心中嚮往的生態世界，努力自學台灣原生動、植物知識。十多年來造訪東南亞、非洲、南美洲、澳洲各國，深入杳無人煙的熱帶雨林，紀錄森林現況，並拍攝植物、動物原棲地照片、影片於網路各社群平台推廣生物之美。曾任科學委員會生態影片昆蟲行為顧問、台灣大學國科會計畫助理、嘉義大學昆蟲館計畫助理、生態節目台灣全記錄生態講師，生態節目「好好玩自然」生態講師兼任主持；帶領親子走入自然觀察並專心於自然生態攝影、寫作，並隨時於各社群發表自然觀察經驗。

專欄：
國語日報科學版
經典雜誌
遠流科學人
中研院數位島嶼網站

各林區管理處、國家公園解說志工訓練講師
國家地理雜誌生態營隊　講師
孤獨星球自然觀察營隊　講師
自然野趣教育機構昆蟲　講師
野性中國 野生動物攝影訓練營 導師

著作：
2008『長戟大兜蟲』（親親文化出版）、
2012『昆蟲臉書』(遠見天下文化出版)、
2012『霸王甲蟲小百科』(人類智庫出版)、
2013『帶著孩子玩自然』（遠見天下文化出版）、
2013『蕙蓀林場100種常見的昆蟲』攝影作品(國立中興大學林管處出版)、
2014『超震撼甲蟲王』(人類智庫出版)、
2015『螳螂的私密生活』（遠見天下文化出版）、
2016『鍬形蟲日記簿』(紅樹林出版)、
2017『好家在森林』(遠見天下文化出版)
2018『甲蟲日記簿』(紅樹林出版)、
2018『昆蟲上菜』(遠見天下文化出版)
2019『鍬形蟲日記簿新版』(紅樹林出版)、
2019『不可思議！讓你猜不透的生物偽裝術』(幼福文化出版)、
2020『甲蟲日記簿二』（紅樹林出版）
2021/08『植物日記簿』（紅樹林出版）
2022/01『大自然之隱身高手日記簿』（紅樹林出版）
2022/08『鹿角蕨的栽培與觀賞』（中英文版）（紅樹林出版）
康軒文教-國小六年級下學期第五課課文「馬達加斯加 出發！」作者

阿傑的手怎麼了？
⬇️點入連結就知道⬇️
https://youtu.be/gV2GUQoVjug​​​

蘋果日報：
專家學者鑑定後，認為協助田野調查工作的黃仕傑從發現到採集研究貢獻極大，因此以其名命名。『仕傑擬迴木蟲』
新發現！　墾丁現3擬步行蟲 | 即時新聞 | 20150121 | 蘋果日報

　　黃仕傑flickr：shijak0526
　　黃仕傑頻道：熱血阿傑
黃仕傑微信：shijak0526
黃仕傑微博：黃仕傑TAIWAN


習慣使用攝影裝備：
佳能5D3
佳能100mm f2.8L 微距鏡
佳能17-40mm f4L 廣角鏡
佳能MP-E65 f2.8 五倍超微距鏡
圖立10-17mm 魚眼鏡
適馬150-600 f5.6 長焦鏡
佳能600EXII 閃燈
佳能430EXIII閃燈
佳能MT-24 微距雙閃燈
DCR-250 微距鏡片

習慣拍攝影片剪輯裝備：
iphone 8+
iphone X
iphone XS
MAC PRO

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