【龔成問答信箱】（Q20921-Q20940）

Q20921：

Hello 龔sir，請問寶威控股(0024)依個股本重組係乜野意思？對買左依隻股票既人有乜野影響？謝謝！

龔成老師︰

這是一些會計上調整，數字會抵銷過往累積的虧損。但這不是實際業務賺到的錢，只是會計數字，係考慮公司賺錢能力時，係不會作考慮。

寶威控股(0024)從事鋼鐵貿易及鋰業務。

這企業規模好細，過去多年虧損，睇唔到有投資價值。而且核數師多年都係給予財務數據「保留意見」、「不表示意見」，明顯佢一直以來盤數都有問題。

特別是佢在停牌前，核數師意見已經有幾年表示「保留意見」，反映盤數有問題！

這類股票，當然唔值得投資。

此股由2019年8月一直停牌至今，初步睇佢情況都幾麻煩，有機會除牌、甚至清盤。暫時投資者無野可以做。如果佢有機會復牌，最好盡快沽出。

否則，若佢真的除牌或清盤，投資者最後只能自行聯絡該公司，看看如何處理其手上股票。

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Q20922：

我好想好想 長坐1177 10年 上100蚊。 但 石藥 同 中生，成日聽到 帶量採購 呢個負面東西。 想請教你， 帶量採購是否不用擔心？？

龔成老師：

當我地分析時，最重要睇企業的長遠價值，而不是只睇這刻的情況，首先，要上$100不是易事，佢的生意要有好大的增長先有機會做到，因此現價已經唔算平，所以股價上去$100，已不是炒作問題，而是一定要有實質的企業價值提高。

至於帶量採購，都會對佢有負面影響，之前的相關政策已對佢的藥價受壓，影響了賺錢能力。

但我地作為投資者，分析企業應該更全面及能分析「延伸發展」，不能單睇表面分析。

中生製藥（1177）本身有一定質素，佢在行業都有一定的優勢，而帶量採購令行業整體的賺錢能力受影響，這反而會對一些規模較細及質素較弱的企業有較大影響，而過一段時間，市場就會適應新的規模，令到較有優勢的企業較易賺到錢。

因此，長遠中生仍是能賺錢的企業，加上人口老化令佢長遠有唔錯的增長，無論是政府投入的行業資源，又或是人民生活質素令可控制資金上升，都令人們更在醫療方面投入更多。

佢已建立一套完整的商業系統，有多個已賺錢的藥品類別，同時毛利高，可以不斷將錢投資在新藥裡，這模式運作很好。

但這類藥物企業，難免有一點風險，因此要久不久檢視，中短問題不用理會，但如果有一些核心性的問題，就要再全面分析。

就這刻來說，這股可以一直持有，因為商業模式理想，高回報，不斷再投資令股東利益快速增長。加上睇翻佢的業績，保持增長，這令企業價值有實際的上升，令股價得以支持。

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Q20923：

誠哥!!而家新經濟股同恒指跌咗唔少，係咪可以開始分注入啲3067同2800?

另外，想問其實2800或3067呢類etf需唔需要做止蝕呢?
謝謝你!

龔成老師︰

近期雖然跌唔少，但依然有部份新經濟股係輕微過熱。

現價計，盈富（2800）在合理區，而安碩恒生科技（3067）則在合理區較頂位置，都可分注入貨。

至於沽貨，我不會有明確的止蝕價。

我賣出基於下列幾個原因：由於我買入的是優質股，若買入後發現自己犯錯，這股不是優質股，又或這股核心的質素轉差，變成非優質股，這時無論賺蝕都會沽貨。

又或是市況過熱，市場處牛市三期的狂熱狀態，例如2015年的大時代狂熱時，我便會採用多沽少買的策略

但當時的市況未到極度狂熱，所以我亦只是沽出了一部分的貨。

此外，股價要是嚴重高估，例如市況狂熱，又或自身的原因令股價爆升，都有可能沽出。

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Q20924：

龔sir你好，不好意思，又有問題想請教你

1. 1183澳能建設：之前不斷升幅，現在卻跌得一蹋糊塗，但又未見有人大手沽出，
想請教一下到底是什麼因素影響？如果現在低價買入，買唔買得過？

2. 0853微創醫療：之前有詢問過這隻股票的方向，現在見到佢一樣不停下跌

原持有53蚊3000股，若想低價買入多少少，希望虧少D，請問這個方法還可行嗎？謝謝你的回覆

龔成老師︰

1） 其實一隻股票中短期下跌，唔一定關佢本身質素事，可以係其他原因。

澳能建設（1183）以過往的業務來睇，只是中等，業務發展不算強，整體不差但又未算好好。

佢最近宣布，同德國創新科技企業Ｕｂｉｔｒｉｃｉｔｙ達成戰略合作，於大灣區拓展大灣區開發、製造及分銷電動汽車充電業務。

睇翻澳能果邊，主席表示，目標係兩年內在港澳大灣區安裝500至1000個充電裝置。

企業發展力都有，但近期股價其實有點超前反映。這刻投資值博率未算高，如果你睇好，最多都係小注好了。

2） 唔好因為想拉低個平均價，而盲目加注，咁係好錯。

微創醫療（0853）市盈率去到近180倍，好明顯係唔平。佢增長係快，但市場估值包含左不少「前景」因素，令變數好大。

再加上佢負債不輕，再加注風險唔少。如果你現貨佔組合比重不多，可不理股價，長線去持有佢就可以。

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Q20925：

你好，龔SIR!，我開始買股票冇耐，呢排市場比較差
令我有D不知所措，唔知應唔應該重新整理下持倉股票

我25歲, 目前持有組合如下:
03800 1000@$3.18
03067 300@$18.81
01810 600@$22.15
01799 400@$21.90
01448 2000@$7.85
00400 1000@$4.56
00175 [email protected]

想請教配置上有冇重組需要? 謝謝龔SIR

龔成老師︰

唔好比市場氣氛影響判斷，我地持有一隻股票與否，關鍵位是企業質素、前景，不要被中短期架波動影響自己。

你持股大致上都可以，但要留意以下3隻。

保利協鑫能源（3800）質素只是一般。佢主要為光伏行業製造多晶硅及硅片；銷售電力；開發、投資、管理及營運光伏項目。

市場炒緊佢前景，但當中存有不確定性，股價大上大落。此股不宜佔組合太多，小小注好了。

新特能源（1799）佢盈利好波動，近年更有減弱架情況。

佢本身負債都唔輕，此股投資價值一般。由於你只係小注，可以守住先，再觀察佢未來發展。

科通芯城（0400）主要在內地從事銷售集成電路、電子元器件，以及相關融資服務。

佢業務係有，但見佢生意一直下滑，賺錢能力越來越差。此股投資價值一般，長線計換至其他優質股較好。

另外，餘下股雖然相對好少少，但你持股中有都係波動性較高架股票。唔係話唔投資得，但會令組合風險偏高，故不宜持有太多。

未來，你可以集中翻D係平穏增長股，令組合更平衡。

平穏增長股︰盈富（2800）、金沙（1928）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、煤氣（0003）、長建（1038）、領展（0823）、粵海（0270）。

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Q20926：

你好龔老師，最近見到跌市，見到很多平貨，很興奮呢，已經好有衝動想入貨。

雖然有看到你説恒指到22000-24000才是便宜區。

1/ 請問1211是否$120以下才是便宜區？

2/ 請問700和388的便宜區是多少？

3/ 請問京東和阿里巴巴那隻較優質？

4/ 我發現自己好濫，好多股票都想買（當然資金有限唔容許）, 例如騰訊，港交所，阿里巴巴，京東，金沙，銀娛等，都想有。而我持有的股票（有10隻以上）

但每隻都係得1手至幾手，變咗老師説的賺一倍放一半的方法，我未必能應用到。

我是否應該糾正我這個想呢？如是，應該可以怎樣做？
先謝謝老師回覆。

龔成老師︰

近期大市出現回調，但整體只算在合理區，而且有部份新經濟股，依然輕微過熱。

1） 比亞迪（1211）$120只係合理區，未到平宜。

2） 騰訊（0700）和港交所（0388）現價依然略貴，回到1成倒才算合理區。若要平宜，要回3、4成。

3） 阿里巴巴（9988）和京東（9618）2隻都係有質素，前者會較平穏，後者會較高潛力。

4） 組合維持10隻左右，會較理想。

其實優質股最好長線持有，"賺一倍放一半"純粹係比不懂定平貴，或較保守投資者用架策略。

你所講架股票都有質素，適合年青至中年人士。若你資金不多，可以考慮盈富（2800）、安碩恒生科技（3067）這類ETF。

或者等集中翻，只投資個別行業中最優質個隻，去減少股票數量。

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Q20927：

Hi成哥！投資新手想問月供盈富基金（$500）同安碩恒生科技（$500）可以嗎？

點睇美股？邊隻有增長空間？
謝謝你！

龔成老師︰

可以，這個組合有一定增長性，適合年輕到中年人士。

但長線計，你最好加大佢地供款額，否則月供成本會太高，拖低長線回報。

我自已無研究開美股，比唔倒建議你。如果你不太懂選擇美股，可以投資相關ETF。好似Vanguard標普500指數ETF〈VOO〉，是追蹤標普500指數的ETF，有投資價值。

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Q20928：

阿sir, 點解1475,個市升佢又跌, 個市跌佢又跌...
本質唔差架個企業, why 呢? thx

龔成老師︰

首先，個別股票走勢，唔一定會同大市一致。

而且，唔好太集中係中短期股價波動。佢下跌原因不一定是本身質素出問題，可以其他原因。只要長線質素無變，中短期波動我地唔需要理會，長線持有就可以。

日清食品（1475）不差的，都算有質素。

佢由日清日本（於東京證券交易所上市）分拆上市，主要於香港及中國內地從事生產及銷售麵條、蒸煮食品、冷凍食品、飲料產品及零食。

本身有品牌，加上業務穩定，盈利都不差，但比較大的問題，是增長慢，發展潛力不算強，所以只能視為平穩增值類別，不要對潛力有太大期望，長線持有係可以。

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Q20929：

老師，多謝你上次既回覆！我參考完加上平時睇你fb，最近建立左個組合，想請教下你意見！

A)背景
28歲，月入3萬多，每月可儲$12000, 可動用資金尚餘大約40萬。

B)現持有
平穩增值:
00003香港中華煤氣 [email protected]
00270粵海投資 [email protected]

潛力:
1448福壽園 [email protected]
1686新意網 [email protected]
3067安碩恆生科技 [email protected]
9988阿里巴巴 [email protected]
3319雅生活服務 [email protected]

收息:
0778置富 [email protected]
0435陽光房地產 [email protected]

亂買買錯：
02131云想科技 1000@11

C)計劃
月供(準備下星期開始):
$4000 2800盈富
$4000 3067 安碩恆生科技

每月另儲

1. 想問下夠唔夠平均？洗唔洗加多d平穩增值類？房地產類會唔會太多？

2. 我本身對1928金莎 2318平安都有興趣，但金莎未買就突然升左6蚊，呢兩隻係咪適合放入我既組合？

記得你講過每人最好只持有5-10隻股票，如果要加入應該捨棄邊隻呢？同想請教合理價係幾多？

3. 云想科技 係當初乜都唔識時玩下亂買既，前一段時間老師有提醒過有風險，小注可先持有。其實前排已想快手放左佢，但因為工作忙完全冇時間睇，錯過左時機。見佢由買入既$11跌到宜家$7.65，都真係好掙扎下

唔知及早止蝕定等待長遠發展好。

龔成老師：

1）以你的年齡，平衡度無問題。

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。

因此，你持有的煤氣（0003）及粵海（0270），你不用加注，持有就得，始終佢地偏向收息。增長力不強。

至於你的月供計劃，可以進行。

2）我相信以你的年齡，銀娛（0027）會較適合你（因為佢增長力比金沙強），現價合理區中上部，你可考慮月供。

至於平安（2318）適合你的，現價合理。

平穩增長股：考慮盈富（2800）。

另外再加1、2隻（每隻$1500）：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，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。

3）雲想科技（2131）不是劣質，佢業務都有發展，不過就較波動，不適合持有太多。

佢係中國的短視頻營銷解決方案供應商，以及集中於泛娛樂的線上內容服務供應商。

如果按短視頻廣告所產生的總賬單計算，們為中國第三大線上營銷解決方案供應商，市場份額為3.4%。佢亦有透過其花邊網站及其移動端統稱「花邊平台」運營一個泛娛樂內容平台，向互聯網用戶展示引人注目的泛娛樂文章及照片。

睇翻佢營運模式，佢主要通過向廣告主及廣告代理提供線上營銷解決方案，包括用戶流量獲取、廣告素材製作及廣告效果優化；及花邊平台向廣告聯盟及廣告主提供的廣告位產生收入。

佢與多家網路平台維持良好的關係，包括中國六大短視頻平台，例如抖音、快手、西瓜視頻、抖音火山版及騰訊微視，以及其他領先的內容分發平台，包括小紅書及趣頭條。

佢客戶主要包括廣告主及廣告代理，以及第三累計方廣告聯盟及廣告主。

過往的生意與盈利增長快速發展正面，長遠相信有發展，不過估值都唔平。

另外，這股業務變化較大，佢可能發展得好勁，但如果出現一些行業的不利情況，佢可能變到好差。因此本身風險較高。

佢是有風險，有潛力的類別，這類股不是不可投資，但要明白股價波動，同時小注投資好了。

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Q20930：

龔成老師你好﹐我已經29，有一位兩歲小朋友。

我們開始了投資股票，現時手上有
9988 @250.6 X 100
1928 @33.8 X 400
1810 @ 31.5 X 400
2158 @ 65.1 X 200
0305 @ 2.75 X 10000
1448 @ 7.89 X 1000
2382 @180.9 X 100

你經常建議的長線投資策略，至少要5年或以上。如果希望3-5年能升值至100萬，有機會嗎??

老師可有建議，由於我有太多想法，但總是礙於能力和金錢上，除了投資股票外

上年還開始了網店（想作小孩和寵物方向的買賣），但總是提出很多疑問

令自己卻步（例如貨物不比別人優秀、沒有方向感從那裡進貨、希望有自己的手作出品，但方向又是濛糊），但時間就不等人，驚覺浪費很多時間在想方向，但始終都找不到答案。

平時見老師給大家意見很正面和有意思，希望可以得到一些啟發。

龔成老師︰

創業方面，如果你無頭緒，可以參考一些較成功架網店。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。

同埋，最好唔好做得太雜，要專注在某一範疇，等人容易記得你。

其實，創業的最大關鍵，就是「做」。

你只要去做就得，市場好多時都是試出來，當你不斷試不斷改進，就會有機會成功，唔好想太多，要做就做！

小孩和寵物方向，都有市場，你定位清楚D就得，最初不斷試，找到市場就集中發展。

至於持股方面，你主要係潛力股，佢地雖然有增長潛力，但同時波動風險都唔細，故不宜持有太多。

未來，你可以集中翻D係平穏增長股，令組合更平衡。

平穏增長股︰盈富（2800）、金沙（1928）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、煤氣（0003）、長建（1038）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）

另外，醫渡科技（2158）整體係有質素，但由於佢未有盈利，個估值都係市場估估下。如果發展不似預期，有機會出現較大調整。此股唔係唔可以投資，但緊記暫時不可大注。

五菱汽車（0305）質素算中等，業務都不算差，潛力度有的，但同時都有風險，故同樣不宜太大注。

以恆指過去年平均回報10%計（連股息再投資），要做到5年100萬，除了以上持股外，你最少每月投資$12000（直接買股或月供），才有較大機會做到。

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Q20931：

本人現況是三人家庭，我同先生係80後，家庭收入約5萬頭，計劃生多一個小朋友。

14年尾購入實呎約350呎藍田居屋（已補地價），想賣出換約500-600呎單位，如賣出，
手持大約200萬。

由於我是公務員，想先賣出現單位，排公務員隊抽居屋，成本低啲，較乎合預算。

計劃賣出後，先租待抽到再買，但有機會等數年。

請問上述操作會否冒險？

賣樓後現金買優質增長股是否較好（投資初哥，正努力睇書學習）謝謝！

龔成老師︰

若你賣出現有住所，就等同沽空樓市。雖然透過這個計劃買自住居屋，成本較低，係好事。但我地唔會知在你排到綠表資格前，樓市係升定跌。

苦果升得好利害，比你用優質股增值仲要快，你換樓成本反而會增加。而且，中間架租屋成本，都係一個變數你要考慮。

另外，我唔排公務員隊抽居屋的機會率高低，如果小過一半，就唔值得博。如果高過一半，你就要考慮我上述所講的風險，自己是否承受。

一般情況，較理想方法係應該保留現有物業。同時間，新資金就投入優質股做增值，令到時換樓會有更多本錢係手。

但我明白公務員申請綠表資格，係必需無物業在手。如果你要決定落實此計劃，建議你用200萬增值時，投入較多係地產類別股份，令資產跟樓市較為同步，去減少樓市變動造成架風險。

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Q20932：

老師，你好，本人現在將近30歲，已婚，二人月入約8萬
2年幾前購入一個單位自住月供約萬8
扣除其他必要開支兩人約可儲蓄2萬5至3萬

現在港股持倉約50萬

其中約一半為較高潛力股票（1177，1211，1810，9618，9988）

其他則為比較穩定嘅藍籌股
另外約有90萬做緊定期有5％利息

想請教一下老師幾個問題：

1. 每月可以儲起個筆錢會否建議全數投資落股票？

2. 因為定期已經有穩定利息，會否建議再增加潛力股之持倉百分比？有否推薦購入那隻股票？

3. 如果將來計劃生育儲蓄計劃應如何作出改變？

4. 比亞迪曾經於260落過車，後來因自覺落錯車於24x重新上車，雖然覺得此舉似乎做錯，但現在是否應選擇繼續持有？而在來年應否再增注？

5. 如果預計未來人工不會大增而又需要繼續供樓情況下，40歲能否達至財務自由？

6. 如果未來想再買樓投資有無推薦？
感謝老師

龔成老師︰

1） 現時大算未平，只係合理區。每月儲蓄一半月供，一半儲起等機會，咁會較好。

2） 定期有5%，要睇你是外幣、港幣、還是有特別限制或條件，如果港幣有5%這是有吸引力的，部分資金存於這裡可以。但相較恆指及其他優質股，平均年增長8-10%都係少，對需要財富增值年齡的你，唔係咁合適，因此都唔會太多。

長線計，你應將定期資金，慢慢投入有增長力架優質股，咁會較有效率。

3） 你可以照月供先，到你生育時候，才按實際情況，調整月供投入金額。

4） 記住唔好估走勢，你以為佢見頂，想先沽貨，平D再入番。但最終佢機會係一直升，令你進退失據。

比亞迪（1211）有很高質素，現貨可持有。至於入貨，現價明顯偏貴，最好等到$120左右，才出手，起碼都$150。

5） 財務自由，每個人定義都好唔同。有人想退休後，年年去幾次旅行。有人想平淡咁過生活，所以這個好睇你個人。

簡單咁講，以恆指過去年平均回報10%計（連股息再投資），你每月投資$25000 + 現有投資和資金（共140萬），10年後大約會增值至800萬。

若你將這筆資金，投入收息資產，以5%計，每月可為你產出3.3萬現金流，去支持從工作退下來架日常生活開銷。

6） 除左鄰近商區地段，好似中環、東九。你都可以留意一些潛力較高地區，好似堅尼地城、大圍、黃竹坑等。

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Q20933：

想請教老師我持有909明雲源.47入，重注，因今個月中是6個月禁售期解禁，股價會否下調很大，我是否要在禁售期前趕快沽出？
感謝老師

龔成老師︰

要緊記一個重點，我地投資係長線，所以著眼點一定係睇佢企業本質和行業前景這類因素。

禁售期，跟佢本質無關，我地唔應將佢放係考慮之列。而且禁售期過後，只代表相關股東可以將之前配股時購入之股票出售（但唔代表佢一定要出售）。

但如股東真係出售，可能對股價造成短期波動。但我們投資著眼點應該是企業質素，故此解禁其實對公司無任何實質影響。

明源雲（0909）主要透過合約安排在中國為房地產產業提供軟件解決方案。

此股上市不久，沒有太多有用數據可以參考。因為好多上市公司都要2年才會見真章，故此刻估值唔易。

初步用佢2019年盈利2.16億計，市值郤去到740億，絕對唔平。只能說，投資係可以，但絕不能大注。

以你現時情況，你必需慢慢沽出部份持股，去降低風險。

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Q20934：

成哥你好！本人48歲！由於爛玩爛賭！月光一族！沒有儲蓄！但現在已清醒！

想的起心肝儲錢遲嗎！？本人月入4萬！扣除衣食住行開支，可儲15000！

想問一下以我年紀現在以15000應該選擇月供那幾款股票好呢！？謝謝！

龔成老師︰

有心唔怕遲，只要你現在開始認真去做理財和財富增值，依然可以做到一定效果。

係投資增值策略上會用「先增值，後現金流」方法，初期投資較有潛力股票，去做財富增值。

記住，我地投資不是賭錢，是「儲優質股」，成為我地財富組合其中一部分。

到一定金額後，可轉較平穩增值的股票。最後有相當財富時，才換成收息股去為自已創造穏定現金流。

以你現時人生階段計，依然有一定增值空間，但同時間策略要保守少少。你先用每月5成儲到的錢做月供，其餘先儲起，用一邊月供一邊儲蓄的策略。

選股上，以年紀你可以集中投資在平穏增長股︰盈富（2800）、銀娛（0027）、恆基（0012）、中銀（2388）、港鐵（0066）、長建（1038）、粵海（0270）、領展（0823）。

如果你對這些股票，唔係咁認識。你可以集中盈富基金（2800）先，佢係包括55間質素不錯上市公司股票的組合，係一個唔錯架選擇。到你有一定能力，才買其他我建議的股票。

而儲下的另一半現金就等機會，當大市出現較大回調，就加大力度掃貨，然後作長線投資。

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Q20935：

老師好，想問下我現有的股票，分配得夠唔夠平均嗎？謝謝老師

月供方面, 仍然進行中：

2800（供3000）；2388（供1000）；788（供1000) ; 2382(供1000）；1810 （供1000）

另有股票如下：
3988 （31000股）；2238（2000股）；
2388 （1000股）；9988（100股）；6 （1000股）；788 （8000股）；2018（500股）；3067（400股）；1398（5000股）；1810（1000股）

龔成老師：

上述持股，都有質素的，基本上可以持有。

至於平衡度足夠的，在同一行業裡，見你銀行股有點多，你要注意翻，同一行業最多佔組合比例30%已是上限

另外，你都要留意組合與年齡是否配置，我見你組合「收息股」「平穩增長股」「潛力股」都有。如果你是年輕人，收息股就不宜太多。如果年長，潛力股就不宜太多。

整體上，組合無大問題。

你最好在月供同時，留有基本的現金，當面對跌市時就有資金買平貨。

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Q20936：

龔sir，想再請教一下，現時我32歲，月入4萬5，定期有160萬，收息基金76萬（每月息再投資，現金的話等於4000左右），股票就係

恒大汽車$57.75@500
信達生物$91.225@1000
美團$411.2@200
保利協鑫$2.86@5000
恆大物業$15.86@500
海底撈$73.1@1000
中銀$3.4554@13000
恒生銀行$182.1@200

如果我想5年內買800萬左右樓，請問應該點做可以增值得好d？以上股票組合我需要調整嗎？

同埋我d定期一直定落去還是羅岀黎再投資好？
麻煩你。

龔成老師：

如果你打算5年買樓，其實可以善用這幾年去進行財富增值，投資股票可以，到接近買樓的一年，就開始適度套現，準備資金。

你可以投資平穩增長股，小注潛力股，利用這5年時間去增值。

現時持股，恒大汽車（0708）信達生物（1801）保利協鑫（3800）恆大物業（3333）都是較高風險的股票，你小注持有好了。

至於恆生（0011），只是收息股，又唔太適合你。

另外3隻問題不大。

至於現時的現金，你應該更有效利用。至於收息基金，其實未必適合你，因為你的年齡，以及投資目標，其實應該「增值」。

你如果要5年滾存$800萬並買樓，其實有2個方法。

第一，現時投資細價樓，同時並行投資股票，到5年後轉為大價樓。

第二，全部利用股票增值。

我建議你睇《5年買樓4部曲》，你睇完後會更具體知點做。

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Q20937：

你好！還有問題想問吓，本人還持有一些股票，可以幫忙看看，應該繼續持有定溝貨定買出！謝謝

2389，72000股，成本價1.103
8153，80000股，成本價0.225
8158，10000股，成本價11.475
139，210000股，成本價0.026
以上都係放了6年以上

還有最近入了以下幾隻
285，5000股，成本價49
1810，5000股，成本價24.2
968，10000股，成本價15.6
981，5000股，成本價25

我都知以我以上股票都不是平行組合，希望呀sir可以多多幫忙，能夠做一個分析！

之後有機會過黎澳門開班，再跟呀sir學嘢！
謝謝

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。買為我地買股票就是買企業。

買入價，你的賺蝕，只是一個心理因素，該企業長遠的發展，才是我地是否值得持有的重點。

如果企業有質素，但股價短期下跌，就不用擔心。

如果企業無質素，但你現時蝕錢中，繼續持有只會令你財富繼續貶值，因此要賣出。

如果企業質素轉差，就有可能要減持，因為這股佔你組合的比例，未必值得太多。

北控醫療健康（2389）業務有向下情況，建議減持。

法諾集團（8153）中國再生醫學（8158）中達集團控股0139）質素都不佳，建議賣出。

至於最近買入的股票，有質素，可長線，但全部都是近期較熱炒的類別，你這樣會出現集中風險。建議你加入其他優質股，平衡翻組合，例如盈富（2800）、港鐵（0066）、領展（0823）。

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Q20938：

龔sir, 請問我幫小朋友儲起左利是錢約5千多元，想幫他投資3067，睇中3067原因是佢每手唔貴，而小朋友咁細個承受風險高啲，由細開始儲，需然無息收，但儲番7~8年都應該有唔錯效果....

還是應該同小朋友投資435陽光房地產有啲息收可以?

睇完你之前的post(賣樓好定加按好)及大富翁, 更加令我想將層樓套現約30萬再設定收息組合，待樓價跌再買多層，但我case係未供完樓

仲有120萬先供完，會唔會唔適合用以上方法呢？

龔成老師：

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。

你可以不斷投資3067幫小朋友儲錢，長期進行，但要留意，如果組合100%集中3067始終有風險，因為這是潛力型基金，建議久唔久，加入一手盈富（2800）你組合會更加平衡。

因此，2800+3067是較適合你配置，至於比例，就要睇你的風險承受能力及投資目標。

加按套現投資，的確可以提高創富速度，因為現時按息低，只要爭取到比利息回報更高的回報率，就值得做。不過，加按原理是增加負債，我會建議有「明顯機會」才做，而不是為做而做。而這刻未見有明顯的投資機會。

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Q20939：

龔成sir，我打算月供股票如下
如果月供$7000

778，1448，823，1810，1177，3033/3067，2800，1928 我應該怎樣分配呢？

1810 本身已經有1200股，$29.5

龔成老師：

上述都是有質素的股票，至於點配置，好睇你年齡及風險承受程度。

如果是年輕至中年，可考慮2800+3067作為核心。然後再加上其他股去月供。

想潛力度高D，就供1177、1810。

如果想平穩增長，就考慮1928、0823。

如果本身年長，就考慮月供收息股。

另外，現時大市波動，要一邊月供一邊留現金，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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Q20940：

老師，想問下關於買樓方面

我有首期 供樓都供得起 不過現時香港租金回報率唔高 供樓仲要供30年 就算出租

租金都要用返黎供樓 難有正現金流 買樓都係賺長期既樓價升幅 雖然話長期樓價必然上升 但係會升幾多都真係預計唔到 見到有人會寧願買REITS 你會點睇買樓vs REITS 呢？

REITS既好處係門檻低 又唔洗處理租務問題 又可以隨住樓價升而上升 每年又有息收

其實多唔多人會用槓桿買REITS 取代買樓呢？

最後想問按揭方面 因為依家係受薪人士所以依家做按揭應該唔大問題 但係如果之後幾年變成自僱人士 或者想停一段時間唔做野休息下

會唔會影響到我係受薪時候做既按揭呢？
謝謝！

龔成老師：

香港樓，自住的價值有的，始終香港樓有一定的自住需求。

香港樓市，中短期會有少少上落（但不會大跌），長遠會向上。

首先要睇經濟基本面，如果經濟持續地差，失業率上升，樓市終會向下，這會對樓市有中期性的影響，不過，就算跌，都不會大跌，最多只是小跌，如果經濟差的情況不是太大，甚至不跌，這是由於背後的需求大。

在長遠計，我仍相信樓市在長遠計，因供求關係，仍是向上多。因為現時香港買樓的需求仍大，而長期供應不足，加上政府往後施政只會更加困難，好多所謂的大計劃都未必能夠實行，又或最後規模細左。

另一方面，需求大，我見唔少適婚年齡的朋友，都正等機會買樓，但未買樓，這些是「潛在需求」，過往每年不斷累積，只要樓市跌少少，就會有需求走出來，這令樓市不能大跌。

另外，樓市另一作用是「投資」，現時的租金無大跌情況，以投資回報率的角度分析，樓價都不會大跌，因此樓市平穩。

長遠計，租金及樓價會平穩，有少少向上，但不是倍升，不會好似過往般倍升，而是平穩向上。

但如果講投資，這刻就唔算好高，租金回報率去到3%。不過，部分投資者買樓投資原因，是因為按息低，現時按息約2%，租金回報率仍高過按息，產生息差利好因素。

但從整體的投資價值，這刻香港樓的確唔算高，如果我有一筆資金打算投資買樓vs REITS ，我會選REITS，回報率較好。

如果你現時有固定收入，買樓按揭當然會較簡單，當銀行這已批了，你之後的收入情況，已經唔關事，只要你準時供樓就得。

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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

最新問世，鑑微科技推出小型平價3D掃描器！

多年來深耕高精度結構光技術，3D掃描器專業廠商👉#鑑微科技，在今年的「✨2020台北國際自動化工業大展✨」上，展出專為電子連接器與BGA錫球設計的檢測產品BIM-SCI，以及新問世最適合隨機取物的小型結構光3D掃描器。
　　
面對傳統非接觸式光學技術，在檢測連結器端子上容易產生大量雜訊，影響數據判讀，而獲台、日專利的BIM-SCI方案，則可以消除連接器端子反射雜訊問題，保留最純粹的3D資訊，避免影響判讀。
　　
而新發表的小型結構光3D掃描器（C2100系列），內建雙百萬畫數相機，與RGB光源結構光模組，可做到次像素級解析度；搭配相位移演算法，讓視野內點雲數量最大化，也提升對不同物體的適應性。
　　
更可貴的是，C2100系列以低於十分之一傳統3D掃描器的價格，600g重量與掌上型體積，改變過去業界對結構光感測器「高價」觀念，可廣泛用於手臂導引、隨機取物、人體掃描、逆向工程、物件計數等3D掃描應用需求。