很多手足被趕盡殺絕，死傷無數。
倖存的手足們紛紛說要移民，離開這個傷心地。
　
每個手足離開前，我都逐一跟他們道別。
「為什麼你不走？」他們總是問我。
「不了，香港的魚比較對胃口。」我。
「留下來會死啊！」
「我想死在香港。」
　
我沒有怪責離開的每一個手足，只希望他們走了，就別再回頭。
　
忘記跟大家介紹，我是一條中華白海豚，正名「印度太平洋駝背豚」。
　
早在幾百年前，香港仍未被英國殖民之前，我們一班手足就在香港定居了，我們世世代代都在屯門和大嶼山的海域生活。
　
首次在1637年被一名英國的旅行家及商人在航海時發現，當時他在日記中記錄，他看到一條「劍魚」，皮膚白得像牛奶，有部分皮膚比較紅潤。
　
的確，我們奶白色的身上帶有深色斑點，初生時全身呈深灰色，隨著年齡增長淡化為獨特的粉白色。
　
對於香港的漁民，我們是不受歡迎人物，哈哈哈。因為手足們一出現，海裏的魚都跑光了。我們的主要糧食是魚、魚、魚還有魚。我們休息或遊玩都會在淺水海域活動，等待潮漲時覓食。
　
所以漁船出海時看到我們的蹤影，總會搖頭嘆氣，更有俗語說我們是「烏忌白忌」。
　
香港的發展迅速，漁民也紛紛上岸，香港人對我們一直以來都認識不深。其實有沒有受到人類關注，我們一點也不在意。
　
但直至1990年初，香港環保人士突然將我們保育起來。為什麼呢？
　
真不知道是幸運還是不幸，因為興建赤鱲角香港國際機場，我們才得到大眾關注。另一方面，因為興建機場要大量填海，我們的居住環境受到嚴重破壞。
　
1997年，香港主權移交，中華白海豚被選為「回歸吉祥物」，更被譽為「海上大熊貓」和「海上國寶」等稱號。
　
吉祥物？是什麼東東？！可以吃嗎？
　
我只知道在1998年7月6日赤鱲角香港國際機場正式啟用，我們的手足只剩下250條。
　
雖然數量銳減，但世界自然保護聯盟表示，因為在台灣西岸、越南、泰國、印尼和印度都有我們手足的蹤影，所以沒有被定為瀕危物種。
　
然而，在香港海域的手足已所剩無幾。但我們這「吉祥物」的減少，並沒有阻礙香港經濟發展進度。
　
海上交通日漸繁密，統計每七分鐘就有一艘船經過，高速客輪船引擎的高頻噪音，妨礙我們在海裏溝通與導航。2015年，一位年輕的雄性手足，不慎被螺旋槳葉片幾乎割斷尾巴。
　
當時的普查團隊編定手足編號為WL212，海洋公園派人將手足撈起送往公園救治，並將六歲的手足為名「希望」。
　
諷刺的是，「希望」在四日後傷重不治。
　
人類總是這樣，口喊著保育，所做的卻是另外一回事，又過了幾年，機場決定增建第三條跑道，彷彿誓要將我們趕盡殺絕。
　
反對聲音愈來愈強烈，2014年香港機場管理局就在宣傳單張中解釋，在香港與中國大陸之間，有「39至339平方公里不等」的水域作為中華白海豚棲息地。
　
請問，我需要說謝謝嗎？單單是第三跑道，就讓我們喪失6.5平方公里。
　
政府說，他們所行的政策是「先建興，後保育」。
　
真可笑，我們都死了，還保個屁啊？！
　
2018年10月，港珠澳大橋正式通車。在廣東珠海的港珠澳大橋管理局其中一篇文宣寫：『大橋通車，白海豚不搬家。這個承諾我們保住了。』
　
而我們在香港海域只剩下32條。
　
就在這個時候，我們終於都迎來轉機，因為肺炎疫情的關係，各國都封鎖出入境，海上航行班次大減，在2019年底，數量回升至52條。
　
手足們回來了，但我知道這只是短暫的時光。
　
我只想說一句：「手足，走了就別回頭啊。」
　
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在香港被消失前，用故事將歷史留住。
全書以故事瞭解歷史，用手繪地圖繪畫當時狀況！
　
《屬於香港人》六月出貨。
為避免這本書「被消失」，唯一方法是「沒存在過」。
所以只接受預售，有多少預訂，就印多少本。
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「智慧家庭」的應有之義，三翼鳥要用「場景生態」來證明 |場景觀察

原創 場景實驗室 吳聲造物 3月23日

「新物種」湧現的背後，定義著怎樣的創新場景？新的商務邏輯，如何長成新的生活方式？「觀察」是對不確定時代的確定性姿態，而以「場景」為線索，賦予隨機生活別有意義。

文丨場景實驗室

一個「系統數位化」時代正在到來。新的感知、新的交互從未如此激進，生活方式變革的共鳴清晰可聞，成為「智慧場景」大量湧現的底層支撐和增長引擎。那麼，誰來定義「數字生活方式」？「智慧家庭」可謂其中路徑最為清晰、場景最為契合的方向之一。

誠然，在「智慧家庭」的語境下，5G、AI或者IoT都是不能再熟悉的線索。但如果僅從單點線索疊加出發，你會發現「智慧家庭」命題的下一步依舊面目模糊，更難以擁抱其背後指向的「新生活方式」的轟轟烈烈。

什麼是「智慧家庭」的應有之義？是平臺生態，是數字助理，是全屋智慧，是一個又一個爆款黑科技家電，還是智慧供應鏈的「一鍵到家」？今天的用戶與產業環境顯然對「智慧」提出了更進階的命題——不僅是連接效率的提升，還要體驗效率的無縫；不僅是智慧設備的聯動，還要有用戶情緒與感受的同頻；不僅是在「場景解決方案」上深耕到極致，更重要的是深刻而真實地理解，被「智慧」所包裹的人，如何面對數字時代的美好生活。

「智慧家庭」之爭的勝負手，正藏在每一個需要被認真審視的「場景細節」。

０１「新居住」是對每種生活方式的「提案」能力

3月23日，主題為「智競未來」的2021AWE在上海啟幕。作為全球三大家電與消費電子展之一，AWE（中國家電及消費電子博覽會）當然成為觀察數字生活場景創新的重要視窗。

各種新技術、新物種頻現之外，我們特別關注到海爾智家攜去年9月發佈的「場景品牌」三翼鳥的入駐，帶來「智慧家庭場景生態」的成果展示。而在AWE前一天，海爾智家2021生態大會上發佈了換道成果，從「賣家電」的傳統理解，到定義「新居住」的「場景解決方案」。

如何理解這樣一種「換道」？背後的動因在於，關於家電原有功能的劃分和定義在今天越來越失效，真正奏效的是能夠滿足用戶無時無刻和「一人千面」的需求，滿足當今家庭隨時隨地被喚醒和啟動的場景痛點。

一家傳統理解的家電品牌來定義「新居住」這件事，更像是搶先開闢一個關於家的更本質「戰場」：從硬體層面的PK，到生活方式解決方案的開發能力較量。智慧家庭的場景解決方案，對應著不同身份的家庭成員在特定場景下的差異化生活需求，要求「場景方案」全覆蓋、定制化、前瞻性與高智能。

三翼鳥想要詮釋的「新居住」，是依託AI+IoT技術，基於網器互聯和主動服務的家庭場景重構。不是硬體拼湊，而是涵蓋功能需求、生活需求、情感需求的全場景體驗；不是一次性裝配，而是裝修方案圍繞場景的持續性反覆運算；不是基本的居住服務，而是主動提供的一站式智慧生活解決方案。以「新臥室場景」為例，「供給」的不是一台空調，而是一個能夠自動監測睡眠健康、主動調節空氣溫濕和入眠環境的40多種智慧臥室場景解決方案。

到底什麼是「新居住」的「新」？當然源于它全場景、可反覆運算、一站式的屬性。但究其根本，在於理解今天的用戶是「場景用戶」，而新的商業競爭力就是——有多少生活方式的場景請求，就必須有多少智慧家庭的解決方案。

場景實驗室創始人吳聲在《場景紀元》中提出，越來越多企業「場景化」戰略的背後，「場景正在成為數位商業的基本單元」。而三翼鳥鮮明定位「場景品牌」，對於更多智慧產業的落地顯得頗具啟發性。

０２智慧要有「人的溫度」關鍵是深入洞察「場景細節」

家庭生活的情感溫度與個性化體驗，恰恰體現在最微小、深入日常的變化中，任何孤立的、不可延展的、以鄰為壑的解決方案，都無法支撐數字生活方式的打動人心。

所以如果要對「智慧家庭」的「智慧」提出更高要求，那一定在於這種「智慧」要有「人的溫度」，有社交、有交互、有協作，深入洞察每個曾被忽視的「場景細節」。它讓原來粗糙模糊的場景成為鏡像化的顆粒度場景，以資料運維能力為引擎，從使用者運營、體驗優化、效率反覆運算等維度，重構基於賦能的個性化體驗。

三翼鳥對於智慧家庭的理解包含「五個階段」：首先是以個體產品為核心的單機智慧；其次是以多設備聯動為核心的協同智慧；再次是統一系統、自主感知、智慧操作的決策智慧；然後是跨平臺資料服務打通、無縫連接、無處不在的高度主動智慧；最終是「家庭-社區-城市」全場景融合的泛在智能。由此觀之，關於「智慧」的新表達，正在於理解人、理解溫度、理解場景的層層深入。

從極致的效率與技術，到極致的感受與體驗。資料聯繫和情感聯繫將智慧家居納入共同構成新的家庭關係，誰擁有家庭心智，誰就擁有不可替代性。

海爾智家日前發佈的UhomeOS 3.0定位在「決策智慧階段」，依託于智家大腦的感知、學習與交互能力，實現智慧管家服務在家庭場景的深度應用。這種期待不再是簡單的語音交互與你問我答，而是有朝一日如同《鋼鐵俠》中的「管家」賈維斯一樣，不僅擁有類人的智慧，更擁有家人的溫度。

０３智慧家庭新參數：軟體驅動、生態賦能、場景網路

「新居住」背後是如此之大的場景入口，以至於從家電企業、家裝企業到地產業、酒旅業，再到消費電子行業，有太多角色想立足自身重新定義這個詞。

技術應用場景不斷深入，正在細化「智慧家庭」的全新參數。用戶對於「新居住」有了更立體、多元的體驗、感知體系，這就需要企業在硬體、軟體、技術、服務一體化的基礎上，完成家庭生態場景重構。能否針對每種生活方式提出豐富多樣且細緻入微的場景解決方案，成為評價數位生活「玩家」競爭力的指標體系。

•軟體驅動

軟體定義硬體，場景驅動服務。在新的較量中，軟體與方案更為稀缺也相對空白，這也是為何UhomeOS 3.0與三翼鳥的出現具備啟發意義，也正因此，從產品品牌到場景品牌再到生態品牌的轉變成為可能。

以「體驗雲平臺」所架構的智慧場景生態，基於快速交付的柔性化，和社會協作的徹底性，讓針對家庭的場景改造有望進入一個「高頻時代」。

•生態賦能

提出方案只是其一，要將想法落地，單憑藉一家企業的能量遠遠不夠，即便背靠海爾如三翼鳥，也需要生態夥伴的充分協作。在三翼鳥要構建的「場景生態」中，橫跨7大空間300多個場景背後，是家居、建材等行業近萬家生態資源方。

體驗效率重構的實質是更加顆粒度的場景與回饋機制。「場景細節」不斷被數位化建模後，基於資料的採集和挖掘再反哺給更多智慧家庭生態企業，這時候「API介面」就會成為非常真實的商業機會。

•場景網路

中國市場基於場景的資料化能力是引領性的，而中國家庭場景的複雜性又提供了很好的模式運營閉環。

以海爾衣聯網為例，覆蓋服裝、家紡、洗衣液、皮革等15個行業5300多家生態資源，可基於洗衣機、乾衣機、晾衣架、疊衣機等智慧網器的互通互聯，為使用者提供主動智慧服務。例如，運動完了隨手放進洗衣機乾衣機組合進行洗烘，洗衣液沒了可選擇自動購買，3D雲鏡提供虛擬試衣，通過掃描使用者身體資料，實現服裝定制到家。

「智慧家庭」具有IoT最豐富的場景，是泛在傳感最重要的載體，沒有什麼比「新居住」在今天以用戶價值為依歸更會迎來春天。

數字生活方式的可持續與一站式解決方案，脫胎於彈性、可拓展、可反覆運算的場景融合。唯有開發場景，才能夠讓「智慧家庭」落於實處，也唯有深入場景，才能兼顧效率與溫度，連接資料與人性。很多「習以為常」正發生翻天覆地的變化，只不過它們所呈現的是緩慢堅定的位移。

附圖：（2021海爾智家生態大會）
（2021AWE上展示的三翼鳥智慧臥室）
（2021AWE上展示的三翼鳥智慧廚房）
（2021AWE上展示的三翼鳥衣帽間）

資料來源：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MjEwOTkzOQ%3D%3D&mid=2247497011&idx=1&sn=fa0d7a2780cb1b067d79218ec252a634&chksm=fb1d0cafcc6a85b9ed90c5293e48f0f1e89344e1c1315f77d55a17836384e8eec5a895278d9e&xtrack=1&scene=0&subscene=126&clicktime=1618938788&enterid=1618938788&ascene=7&devicetype=android-26&version=27001543&nettype=WIFI&lang=zh_TW&exportkey=CUeIB5nwWAya8JFsSwfhmbg%3D&pass_ticket=8X3WChu0eT1Xx5OxoY1mA9X%2FLejsemfiZCLtcklSYcI13uXfXzzucy%2BKsm5nw6MV&wx_header=1&fbclid=IwAR2nDBhhO-oAeQcSvEFSwm91OUvQAsaDZ9hD9mhQPqyHmxyCEM7g-hHpSQs

軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |

身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。

2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。

保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。

這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。

當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。

更靈活

2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。

名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。

據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。

簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。

2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。

照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。

CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。

隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。

由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。

中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。

先進封裝上位

如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定​​律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。

「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。

先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。

先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。

據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。

如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。

不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。

2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。

另闢蹊徑

除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。

范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。

另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。

因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。

軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。

早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Sc​​alable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。

IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。

英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。

中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。

儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。

附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）

資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

#anc #降噪耳機 #降噪藍牙耳機 #真無線藍牙耳機推薦

‼️ 影片未經授權，禁止轉載 ‼️

【前言】
今天我們要介紹6款ANC主動降噪藍牙耳機。為什麼我們要特別切這個主題去推薦藍牙耳機呢？

我必須跟大家說其實ANC主動降噪並不是一個必要的功能。

當然，如果你常常去星巴克、或是健身房 那些背景有人的交談聲、或是動感音樂的聲音。或是你常出差，想要過濾掉一些出差行程中的惱人聲音，像是飛機引擎聲、嬰兒哭鬧聲音，或是你特別需要一個專注的環境下才能工作才能做事情，如果你剛好有ADHD就是注意力容易不集中，這時候我覺得降噪耳機就蠻實用的。

因為其實有很多被動抗噪的耳機效果已經很不錯了，但是在面對這些額外的聲音，入耳式的被動抗噪效果的就不夠去抵擋噪音了，就需要透過科學的ANC主動降噪介入去更好的濾掉這些聲音。

所以總結一切都是看你的使用頻率，如果降噪是一個高頻率的使用頻率，降噪加在耳機上的綜效對你來說就是很必要的。


【段落跳轉】
00:00 前言
02:08 Sennheiser MOMENTUM TW 2 使用感受
05:16 Sennheiser MOMENTUM TW 2 評測
06:48 Apple AirPods Pro 使用感受
09:53 Apple AirPods Pro 評測
11:23 LIBRATONE TRACK Air + 使用感受
15:23 LIBRATONE TRACK Air + 評測
16:55 Jabra Elite Active 75t 使用感受
19:43 Jabra Elite Active 75t 評測
21:20 Monster Clarity 6.0 ANC 使用感受
24:12 Monster Clarity 6.0 ANC 評測
25:42 AUKEY K06NC Pro 使用感受
28:51 AUKEY K06NC Pro 評測
30:20 結語

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測試部分我地利用《人聲低音炮》、劉美君《REINCARNATED LOVE》及《狂野時速 8》的一個小選段為 UDP-203 SE 略作測試。兩聲道表現上，摩改版 UDP-203 SE 在音場寬廣度、音色密度及動態明顯較原版在 UDP-203 更實淨更富樂感，細節如男性喉低聲，人聲與背景樂器的分離度亦相對有所提升。至於 《狂野時速 8》在畫面亮度方面有著略提升，而聲音方面可聽出中高頻部分的細節，整體動態和包圍感都有所增強，引擎低頻也更富壓逼感，電影代入感更強。

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https://www.youtube.com/watch?v=OchTYVe4Nz8
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2016/07/24 發動SL320(R129)會有一個空氣幫浦的高頻聲,我覺得很好聽,兩分鐘左右引擎溫度上來就停止了