【龔成問答信箱】（Q20241-Q20260）

Q20241：

龔Sir,你好，我係你股票班學生, 我想問一隻股票 - 必瘦站(1830),

我亦多次係你既堂上同埋你既FB 聽過你既推介, 因為之前不太了解佢既業務, 同埋唔太理解佢如何係內地拓展佢既生意網絡,

所以一直都無買到, 但直到最近我睇到幾個內地既親戚微信發文講述內地美容文化既景象, 才有了解, 以下係我對必瘦站既估值方法

有代表性既市盈率: 8-14;
預測盈利: $0.3 X 10%增長 = $0.33
預計合理區為: $2.64 - 4.62

4.40 (合理區中上部); 我認為當佢跌到落$3.3 (即P.E. 為10倍)才是值得買入既時機, 你認為我這個估算正確嗎?

龔成老師：

必瘦站（1830）有質素的。這股我自己都有貨，可長線。

佢業務正面，長遠有發展，有長線投資價值，現金流及財務數據都理想。

你的估值大致合理，但由於這企業過往的品牌有少少問題，這點我扣左分，所以唔敢在估值上大過進取，以及在注碼上不能太過訓身。

大約$4.0$4.2是合理區頂。如你保守D，去到$3.3 先買入，可以的，我都認同10倍市盈率會較穩陣。

你的估值與投資策略基本上正確。

但都要留意，佢最新公佈了業績，而見到業績不差，我地投資者進行估值時，就要適當地作出調整，而不是只運用過往數字。

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Q20242：

多話阿sir的回覆，您除左做左我理財導師，仲做埋我心靈導師，我有時係度反思究竟我個上級講的係咪有佢Ge道理

佢話工作上心係好事都係壞事，但我覺得工作上心係最基本的工作態度，佢又話我工作主動積極只係自己一廂情願的諗法，未必係幫到手

自問做左咁耐戈度，從未試過出大獲事要上級執手尾，所以聽到佢同我講的一番說話，我個心寒左一寒，好似發現原來我的以為只是我以為

但係工作認真係我一向做人的宗旨，我不忘初心，我都唔覺得自己有做錯。阿sir您的故事感動左好多有上進心的後生仔

包括我呢個小粉絲，希望之後搵您係同您講我interview 成功啦！多謝阿sir回覆，我充滿正能量啦！

龔成老師：

你只要「做好自己」就得，當然，我地會檢討自己，但好多時，唔需要理別人太多。

我地總會遇到不同的人，但唔好因別人令到自己唔開心。做好自己。加油！

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Q20243：

老師，我的 MPF供款是（1）香港股票,（2）環球股票（3）亞洲股票，（4）中國股票。

現在全部四種股票基本都處於高位，是否現時耍將全部或部分轉入保守基金以防全球股票市埸會有大調整呢？MPF戶口已累積了40餘萬。謝謝

龔成老師：

簡單來說，你強積金是集中在「股票」類別。

由於強積金比我地平時的投資，更為長線，所以強積金在配置上，唔需要經常轉來轉去。你只要簡單按翻你的人生階段，去配置進取/平穩/保守，已經是大方向。

如果你年齡較大，要賣較多轉到保守。如果你年齡，則不用轉，始終年輕可以較高風險。

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Q20244：

老師，我有2層樓一個車位全部自用，車位是加按物業再投資的，購入價1M最高升至2.3M左右，當時想放出因租金回報只有2.2厘

想放出後買有5厘左右的收息基金一部份收入可以補助另租車位自用費用，但因老公睇好車位升值後市，因我住的果區車位嚴重不足，現在市况下車位價己回落至1.7M左右，重應吾應該放左佢再買基金收息呢？

但現時隻隻基金都升左好多，所以好矛盾，一方面怕基金價接高位入市另一方面又怕低價放左車位後又係甘升。

我自知錯過了一次機會吾想再做錯多一次决定請老師指教

龔成老師：

其實無人能準確捉到最高低位，不要太過停留「事後孔明」的概念，有問題的。

車位是資產項，現時價住算是合理區中上部至頂的位買，長線持有不是不可，但增長力不強。不過，相信短期下跌壓力都不會太大，最大下跌都過去。

你暫時可以持有，因為現時其他資產，如股票、基金都唔平。到你見到這些資產思落時，先再考慮將車位轉過去，暫時就持有住先。

如果你真的好想轉，就可以考慮轉收息股，現時一般都有5%、6%，股價合理，都可以考慮，自己建立一個收息股組合。

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Q20245：

老師你好，本人想學習投資，好幸運地有朋友介紹左成哥比我認識，而家開始睇緊老師你既《股票勝經》，希望而家開始學習唔會太遲‧‧‧

想問有關於地產股既問題，之前有見老師推薦12恆基地產，我想問老師點睇16新鴻基同1113長實？

另外，地產股其實係咪難有突破/大升幅？

龔成老師：

首先，地產企業最賺錢的年代已過，所以之後升幅不是大升模式，不過，大型地產發展商，始終是賺到錢的，有一定的優質度，所以你上述所講的3股，都有質素，都可投資，不過就只是平穩增長型。

恆基（0012），由於佢是全港最多農地的發展商，長遠有發展力，因此潛力度會高少少（但始終不是大升模式）。

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Q20246：

老師，價值投資者會賣出後，等跌買翻嗎？如果當時牛三，好貴？

龔成老師：

都會做賣出的動作，而整個模式是長期性的，我地不是今日賣，明天買翻

而是買入後持有多年，如果見到牛三，明顯貴，可部分賣出。之後耐心等，可以等年計，去翻平的價，重新買入。

不過，由於賣出後無人知能否買得翻（特別是優質股），所以要去到真的貴，先有機會賣，同時唔建議全部賣出。

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Q20247：

你好老師 公司會派花紅應該可以有10萬蚊，所以想用嚟投資如果唔係又會亂洗錢買嘢.

依家有以下股票大概市價61萬,請問如果再用10萬蚊可以買咩定係有邊一隻可以加注？

可以加雅生活同阿里巴巴嗎？想搵增長力較高。雅生活買入價較高。

新鴻基 500股 @$108
中國鐵塔 14000股 @1.48
領展 899股 @66
中生製藥 1393 @7.9
比亞迪 [email protected]

小米 800@21
金沙 [email protected]
中銀香港 500@25
盈富基金 2188 @25
雅生活 750 @36.7
阿里巴巴 700@206

龔成老師：

你現時持有的，都是有質素的股票，可以長線。

如果現時加注，你可以考慮阿里（9988），部分雅生活（3319）都得。或者可同時分注安碩恒生科技（3067）可長線。

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個月買可次），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。

要注意，你要同時有現金剩，令你若出現大跌市，有資金入市。

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Q20248：

老師，之前聽家人說買下股票如下，
跌了很多一直處於不想理會的心態⋯⋯
近日的起心肝想重整返自己財務

3988、0005、794

29歲單身
跟家人同住未急予用錢
以下股票可繼續長揸嗎？

等市場好點再放/決定去向
或者盡快離場另覓合適的股票？

龔成老師：

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。

所以，以你的年齡，兩隻銀行股都不適合，你見佢上翻D時，轉其他。

至於錦勝集團（0794），生意多年無增長力，發展一般，潛力度不足。你轉其他較好。

其實，你這個年齡，是財富增值的黃金時期，要好好把握，盡你一切的力量去儲蓄、投資、學投資知識。

你可以投資「平穩增值股」+「潛力股」，不過，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，潛力股小注好了。

平穩增長股，你可以考慮盈富（2800）、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，可考慮：安碩恆生科技ETF（3067），不過，暫時唔好投資，等你多D知就先。

現時大市處合理區，可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，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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Q20249：

龔成先生 請問可以用1萬賺25萬嘛？ 要還債， 求指點

龔成老師：

坦白講，以「投資」的角度，無。

你可以賭博或投機，當然我不鼓勵。例如你玩衍生工具，你預左10次有9次輸晒，但有一次可能升幾倍或10倍。

我建議你從基本著手，增加收入，儲蓄，適當還錢。這是最好的方法，想想增加新收入來源，兼職、小生意。

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Q20250：

sir ，之前高追左968信義光能,依家係咪只有耐心等?同小注左6060众安在线,都係帳面虧損緊

我有個目標就係等968信義光能上到50蚊,我覺得這股非常有潛力,不輸比亞迪,上到50就賣一半,一半持有現金,
這方法是否可行.但股價的波動實在會令心情好難受的~同唔知等到幾時,因為我現在沒有工作.

龔成老師：

眾安（6060），業務都有發展力的，但業務仍有不確定性。佢最近開始由虧轉盈，反映之前的投資開始有收成，暫時睇是正面的，但之後的發展仍有未知，這一定會令股價波動。

初步睇，企業有發展力的，不過風險同時存在，因此唔建議太大注投資，這股都可考慮長線持有的。只要你不太多貨就無問題。

信義光能（0968）本質不差，業務保持有一定的增長力，股本回報率處高水平，加上現金流強勁，是有一定質素，可長線投資的股票。

這股我在2018年出的《50值博倍升股》都有推，但要上$50不易，第一，近年上升倍計，第二，現時預測市盈率都高達50倍，要再倍升，就要有實質業務增長，先有機會。

你唔好太心急，唔好成日睇股價，多睇書，睇年報，要做真正投資者，不要做無知散戶。

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Q20251：

龔 sir 你好，首先感謝你的無私分享，如果早d認識你就好，本人有數年投資經驗，但永遠只係聽朋友講，人買我又買，但永遠唔好彩都係蝕多過賺，現在希望努力跟你學習，想問以下幾隻，希望老師比下意見：

1）2633 前景如何？我1.11 入，現在只有1.03，數量不少，請問應該止蝕嗎？

2）939 適合長揸嗎？

3）175 我31 元買了，心郁郁想再加注，什麼價位可以考慮？

4）另我還有大約5 萬資金，想搵1-2 隻比較有潛力的股票長揸，哪隻比較適合？

感謝老師解答，祝身體健康！

龔成老師：

1）雅各臣科研製藥（2633）主要於香港從事非專利藥及中成藥的開發、生產、市場推廣及銷售。中成藥專利產品包括「保濟丸」（於中國內地稱為「普濟丸」）、「飛鷹活絡油」、「唐太宗活絡油」。

主要專科藥包括呼吸系統科、心血管科、中樞神經系統科、腸胃科、疤痕治療及口服糖尿藥。

其實佢生意不差，有錢賺，但增長力就不強。現價合理的，分注投資都可以，但不是高增長類。

這股持有無問題，但你持有太多就宜減持。

另外，你唔應該太著重短期股價上落，應該要集中睇「企業」。

2）可以，但這只是收息股，增長不強。

3）吉利（0175）本身的質素不差，擁有一定的銷售網絡及品牌，不錯的市場策略及定位，而又能把握中國汽車市場增長的機遇。

長遠來講，佢的品牌與發展在中國仍理想，2018年，吉利透過旗下海外企業，動用超過$500億人民幣收購戴姆勒股份公司9.69%股份。由于戴姆勒股權結構分散，所以吉利已經成為了戴姆勒集團最大單一股東。這不單有利佢有中國發展，同時長遠，可能加快了海外發展速度。

現時價位在合理區頂，甚至有少少貴，股價波動，有貨可長線。最好回少少，例如跌多10%-15%你先加注。

4）安碩恒生科技（3067）可長線。

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個月買可次），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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Q20252：

龔sir好，本人差不多40歲，投資經驗唔淺，但老實講，蝕多賺少。

有唔少蟹貨已揸住多年，有2628, 1800, 1618, 857, 991, 5, 2199, 386，今年有部分新經濟股都少少斬獲，請問以上股份是否應該全部換馬？

換入新經濟股定一d傳統但低殘既股票，等經濟好轉會升返？如3988, 3, 1038, 1238（此股票曾經長線持有多年，股息唔錯，公司營利亦按年有增長），想再次買入可以嗎？

從MPF睇，亦證明阿sir你長期持有係絕對正確，過去10年，揀既基金已升左數倍，已接近有7位數字，但如果買既股票升幾成，一般人一定已賺左先

而MPF正正係因為唔需要成日睇住，所以先可以賺到d，現希望阿sir指點一下，感激萬分

祝龔sir身體健康，健康先係財富

龔成老師：

你最大最大的問題，就是賣出有質素的，而留低增長力較低的。你的投資模式令你過往輸錢。

你上述的股票，不是劣質，但增長力不強。

其實，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。

維珍妮（2199）、中國中冶（1618）、大唐發電（0991）質素一般般，長遠發展力不足，要找機會賣出。

至於其他，可持有。

你之後可以考慮盈富（2800）、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。

如果想增長力高少少，可考慮：安碩恆生科技ETF（3067）、阿里（9988）。

至於上述你想買入的4隻，不是不可，但增長力都是不強，可以不用急。寶龍地產（1238）算是較有增長力。

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Q20253：

Hello 龔sir ，想請教一下你點睇呢一年既市道？我自己對疫情疫苗等等既不確定因素有d驚，吾知應吾應該係賺少少既情況下先套番現金再等之後低d 買入番。

我而家手持既股：

3988、1928、823、2800、1211、3033、1299、9633、2848。

如果沒有計算錯既話除左中銀之外都賺少少（比亞迪比較多，但有碎股），吾知應吾應該套現然後之後再買，想聽聽龔sir既意見。

感謝龔sir

有沒有建議放邊幾隻或hold邊幾隻？
感謝龔sir！

龔成老師：

我地唔需要太著重中短期的分析，只要睇長遠的「組合配置」就得。

你最重要是持有優質、長線、適合你的組合，不用太理會中短期股價波動及事件。

因此，唔好太著重分析事件，而是做好配置，有質素股，有現金。

你現時持股，都有質素的，可以持有，無乜問題。唔需要特別套現。

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Q20254：

老師，已follow 你有幾個月了！真後悔咁遲先認識你！本來已經跟你嘅教導黎選股睇年報，但心態亦唔夠強大。

近幾個月個市升升跌跌，我已經不知不覺入晒手頭上嘅現金了。目前有以下股票，想問下應唔應該轉倉/走咗部份等回完之後再入？

27 1,000 $59.05
66 2,000 $38.7
175 2,000 $31.5
788 20,000 $1.36
823 1,500 $84.5

1177 11,000 $7.62
1833 600 $95.5
1928 2,000 $31.86
2318 1,000 $86
2388 3,500 $25.8
2382 100 $126

3319 2,000 $33.8
3718 12,000 $2.08
6690 800 $35.1
9698 200 $102
9988 600 $238

首先，我好似已經有太多隻股票。應否從當中減持部份？其次，如果呢次真係跌市，我應唔應該襯此機會將d 舊經濟轉返新經済？如可行，應該咩股/咩價位好？

宜家手上面冇晒現金可以買股票，個心好唔安落！亦擔心黎緊大跌市。需唔需要賣出部份呢？

龔成老師：

你唔好無現金在手，我地最重要是建立平衡的組合。

你上述持有的，大部分都是有質素的，不過就開始有點散，如果你現金不多，可考慮減少少，如果你想將舊經濟轉新經濟，可減領展（0823）、金沙（1928）、平安（2318）、中銀（2388），當然，這幾股都是有質素，只是睇你的組合想怎樣配置。

其實，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。

由於你上述持有的，基本上都是有質素的，所以唔需要急進行這一步，你可仔細思考下先。

另外，建議你努力儲蓄，等自己多翻D現金先。

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Q20255：

老師，想問下老師點睇呢幾隻國內內需股呢？

2331（李寧）9992（泡泡）2319（蒙牛），6862（海底撈）謝謝

龔成老師：

都是有質素的，但都面對類似情況，市場有炒作，現價略貴，投資要注意風險。

李寧（2331）有質素，佢係中國領先的體育品牌企業之一，擁有品牌行銷、研發、設計、製造、經銷及零售能力。

增長力不差，這股可長線。不過現價貴，如果本身持有無問題，但如果現價想入，最好就回翻D先。

Pop Mart泡泡瑪特（9992）是一家覆蓋潮流玩具全產業鏈的一體化平台，當中包括藝術家發掘、IP運營、消費者觸達及潮流玩具文化的推廣。

整體而言，這企業都有質素和發展前景。睇佢數據，過往幾年增長唔錯。

但始終是新股，參考數據唔多，未來能否一直維持咁高增長，要有待觀察。所以投資時，我地要保守D，唔好太進取。

蒙牛乳業（2319）有質素。

佢於中國從事乳製品生產及經售業務，乃中國領先的乳製品生產商之一，以蒙牛為主要品牌提供多元化的產品，包括液體奶（乳飲料及酸奶）、冰淇淋及其他乳製品（如奶粉等）。

無論品牌、銷售網絡、發展，都不差，長遠正面。這股有長線投資價值，不過現價就唔算平，回翻10%先慢慢分注入，會較好。

海底撈（6862）正面，有質素。

佢以「海底撈」品牌經營火鍋店及外賣業務，火鍋菜單由鍋底、醬汁蘸料以及在鍋底烹飪的食材三個主要部分組成，可點單鍋、鴛鴦或四宮格鍋底組合，餐廳提供多種調料及食材，以及供應小吃、酒和飲品。

在中國有好多分店，以及外國都有。

生意增長力強，有規模，有品牌，整體正面。相信長遠仍有發展的。

不過，這股市場比佢好高估值，現價貴。如果有貨可長線，但無貨最好跌翻D先考慮。

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Q20256：

老師，想問6080？

龔成老師：

榮智控股（6080）質素不太好。

佢主要在香港從事地基及地盤平整工程的分包商，分為樁帽工程、挖掘與側向承托工程及地盤平整工程，工程來自公營及私營部門。

過往生意一般般，經常出現虧損。股價有時上落大，炒作多過實際，這股唔太建議。

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Q20257：

龔sir 你好。請問 907 (高雅光學)現在入得過嗎？前景如何？Thanks。

龔成老師：

高雅光學（0907）主要從事製造及買賣眼鏡架及太陽眼鏡、物業投資、投資債務及證券，以及電影投資及發行業務。

業務好散，我地這類企業興趣不高。

過往生意變動大，同時經常出現虧損，無不是優質股。

股價上落大，注意風險，未知是炒作還是甚麼原因，總之這股投資價值不高。

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Q20258：

龔sir您好！我是您的讀者，近期買了《選股勝經》一書。但我有一些非投資方的困惑，想請教老師。

近期疫情下我爸爸失業，有時情緒會起伏，應如何開解佢？

（我另外又聽您指示，買了The master key system一書，看完後，體驗左自我引導既力量，好想教我其他屋企人常保正面心態）
謝謝！

龔成老師：

首先，失業會影響收入，應該持有較多現金，除了提高了防守力外，亦能增加安全感，可以對情緒有幫助。

第二，同佢多做運動，不要經常留在家，去行山，運動，接觸大自然，這是好事。

第三，多講一些正面說話，例如疫情只是短期，好快將過去，過去佢點樣成功，將來都可以點成功。

第四，做好自己，你用自己做例子，去影響別人，我都是這樣。加油！

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Q20259：

龔成老師，你好。先感激你一直以來無私的分享。我呢1年，全靠你的教導，我先至有高啲的EQ去面對大跌市。

膽敢請問老師，我呢個組合能否有機會增長至100萬？（我成日唔識幾時應該買入，令回報率可以高啲）

1177: 7.2$ x1000
1113: 44.33$x1500
0003: 11.3$ x1000
823: 63.8x 3000
0005: 49.1$x1200
1361: 3.5$x3000

希望老師可以指教指教！感謝！

龔成老師：

太好了！要保持知識與財富增長！

你上述的持股，都是有質素，不過，大部分都是增長力不足的股。除了中生（1177）外，其他都是收息或平穩增長型，如果你投資目標是增值，就未必能配合得。

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。

你要重新思考你的投資目標，如果想增長，就可以轉部分。例如匯豐（0005）、煤氣（0003）轉其他。

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Q20260：

老師你好，我是一個新手，現時28歲，之前對投資股票毫無概念，上年開始月供盈富每月$3000。

因為月供太固定，擔心將來突然沒有工作時供不到，因此想月供的同時，儲夠一手錢時我也想小注地買入一些股票，長線持有及收息。

不過，我不清楚什麼時候才是可以買入的入手價，以及買入後，到什麼位置才是收手時候，需要放貨？

另外，看老師回答網友的問題時，都看到老師你是提倡增值資產而非增值現金，不過人總是貪心

這樣長線持有一些股票，其實所賺的資產的增值，而非現金的增值？

那麼我們不斷投資資金去股票市場，長遠來說資產是有增值，但現實上可賺的即時現金是只有收息的回報嗎？ 謝謝。

龔成老師：

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。

簡單來說，你先做好「增值」，並不是賺差價，而是長期持有，當到了某些年齡，或該股升得太多，就可以賣出，轉為收息股，這樣就能有持續現金流。

你現時長期月供盈富（2800），正確。你應該同時留有現金，然後等機會買入一些優質股。

現時大市處合理區，可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，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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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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《進階財報分析》003折舊費用分析

用人成本與折舊費用是主要的成本及費用，尤其是資本密集的公司，折舊費用的分析是相當重要的。對於一個低折舊或零折舊(折舊已攤提完畢)的公司，很少競爭者可以與之競爭，無形之中建立起一條寬廣的護城河。

【實際案例-大統益(1232)】

折舊提完了沒，一個比率讓你知道

對有些公司來說有時候折舊費用是一筆很大的數字，然而如果折舊快提完，只要不再繼續資本支出，或者不再展店，未來由於折舊費用持續下滑，獲利可能會增加很多，因此財務報表分析者必須有能力預先看到這個趨勢。有一個比率叫做未折減餘額佔折舊資產比率。首先固定資產分為折舊資產與非折舊資產兩大類，土地是不用提折舊的，所以折舊資產通常是固定資產扣除土地後的金額。其次未折減餘額，就是折舊資產成本減去累計折舊後的金額，這個金額很低的話，就是未來折舊的提列只剩一點點，如果只剩殘值，那就不用提列了。所以未折減餘額可以預估未來如果沒有新的資本支出時折舊的提列金額，因為未折減餘額就是未來折舊提列金額加殘值的總額。但是絕對金額是無法比較的，所以就必須用未折減餘額除以折舊固定資產成本計算其比率。

《參考FIG-01》

我們將大統益(1232)97年至104年財報中固定資產的資料整理起來並計算未折減餘額佔折舊資產比率，97年時還有31.2%，一直到了104年時只剩下12.3%，主要原因是97年時機器及儀器設備成本2,766百萬，到了104年時帳上3,025百萬，僅增加259百萬。因此此比率才會逐年降低。

當然你也可以用個別固定資產項目計算未折減餘額，這部分就要看財務報表電子書中的財務報表附註了。

《參考FIG-02》

從上表，你可以計算房屋及建築的未折減餘額除以成本266,976百萬/879,950百萬等於30.33%。其他的機器設備、運輸設備、租賃改良、其他設備的未折減餘額/折舊資產成本比請自行計算。不過這個部分要多年分析才有意義，當然也可以跟同業比。

除了用折舊資產成本減去累計折舊計算未折減餘額外，也可以利用折舊費用計算分析，折舊費用可以從財報中下面三個地方取得，當然現金流量表最容易找到，不用再看附註。

1.不動產廠房及設備明細表
2.人事、折舊及攤提表
3.現金流量表營業活動現金流量

現金流量表營業活動現金流量：

《參考FIG-03》

人事、折舊及攤提表：

《參考FIG-04》

不動產廠房及設備明細表：

《參考FIG-05》

接著我們來計算折舊費用占營業收入的比率
104年 92,145仟元/17,773,023仟元=0.52%
103年 114,458仟元/21,849,462仟元=0.52%

可以看出大統益公司的折舊費用極低，104年營業淨利率僅6%，其中折舊費用只有0.52%，不然以如此低的營業淨利率，如果必須負擔巨額比率的折舊，獲利能力必然大幅削減。

這個計算方法也可以比較不同公司的折舊佔營業收入比率，看出公司折舊費用的負擔項目。

由於未折減餘額佔折舊資產成本的比率可以預測未來折舊費用的走勢，進而估計折舊費用金額，財務分析人員可以預測折舊費用走勢對未來公司的獲利能力的影響。