睡覺應該是件簡單的事。

畢竟，這是我們做起來最自然的事之一，我們需要休息，也要睡覺。但有時我們就是睡不著。那是怎麼回事呢？

很多時候，是我們的大腦在作怪。運轉中的大腦，就像油門上放了塊磚頭的卡車，就算沒人操縱，也會一直運轉，如果沒人阻止的話，甚至會快轉一整晚。再加上一個忙碌、混亂的世界，過多的咖啡因，還有長得驚人的螢幕使用時間，都清楚解釋了為何許多人覺得睡個好覺並不容易。

朋友們，別擔心，我們可以試著找回輕鬆的睡眠，以及隨之而來的所有益處與美好。不過這需要一點練習與建立習慣的紀律，但我保證不用多久，你就能夠比你小時候更快入眠、睡得更久。醒來之後會覺得你已經充分休息、放鬆，甚至發現，這些故事也在你醒著的時候種下了一些正念的種籽。（額外好處！）

我最早的記憶之一，就是躺在床上講故事給自己聽，講到睡著。那時我差不多是四歲，我還記得故事內容：一個帶有懸疑感的白手起家故事，其中的轉折，有一部分是源自爸媽唸給我聽的童話故事。故事的結局開心、令人滿意，不管我講過多少次，它每次都能讓我安穩入睡。

無論是我運用想像力在月光下編織的情節，或是爸媽坐在床沿講著別人想出來的故事，我很自然就被這歷久不衰的傳統吸引：睡前說故事。事實上，我每天晚上入睡之前，都一定會說故事給自己聽。雖然，故事裡不再是海盜船與大壞蛋，而是燉煮的湯與睡著的狗狗，效果一樣好。

我們會在睡前說故事是有原因的。故事會幫我們理解事情，替我們指出可行的方向，讓我們跳脫現在，進入新的時空。它提供我們想像自己、還有他人生活的新觀點與新方式。當用某種特定的方式講述時，這些故事就能使人心情平靜。

這輩子這麼多年來，我都在練習利用說故事幫助入睡，訓練自己的大腦，現在只要仰躺下來說故事，我就會自動想睡、放鬆。

但隨著年紀漸長，開始有親友跟我分享他們晚上睡不著、焦慮、慢性失眠的事，我才開始了解到，這些狀況會如何削弱身體的健康，從增加心臟病、憂鬱症、焦慮症的風險，到整個人就是感覺很糟、滿腹牢騷。我發現我這個說故事的練習，其實是一種不為人知的超能力，是其他人非常需要的一種能力。但除非我在他們輾轉難眠的時候待在他們身邊（這想來就讓人覺得不舒服、也不切實際），我不知道要怎樣才能幫上忙。

有天晚上我半夜沒睡（有點諷刺），跟我的老狗在一起。坐在我的米格魯旁摸著牠的背時，我靈光一閃：用我的故事來錄個podcast！這樣我就能在夜晚用我的聲音安頓人們的心，能夠在親朋好友（或許還有一些聽眾）上床睡覺時陪著他們。於是那天凌晨三點，我就坐在地板上上網訂了一支麥克風。

《大人的床邊故事》在六週之後開播，我立刻發現自己的直覺是對的。我開始收到來自世界各地聽眾的訊息，告訴我他們幾年、或是幾十年來，第一次得到了一夜好眠。這份超能力是可以與人分享的。

很難把工作模式切換到睡眠模式的原因之一，就是因為現在我們經常帶著工作入睡。我們回電子郵件、著魔般地查看同樣的三、四個社交媒體、在睡覺前一刻都還在收發訊息。難怪大腦不願休息，讓我們在凌晨三點醒來，想要解決一個我們睡前一刻才在想的問題。只要大腦知道我們還在工作，它就會這樣。我們得關掉白天的迴圈，才能向大腦發出工作暫時結束的訊號。

為了養成良好的睡眠習慣，你必須設定一些界線。最好能把所有數位裝置放在臥室以外的地方。真的，那是最理想的。那會改變很多事。但如果這對你來說有困難，你就必須在別的地方設下界線。譬如說，在睡前三十分鐘，就必須把設備關掉，把手機改為勿擾模式，把有螢幕的設備都收到抽屜裡。把工作的東西放在一旁後，就進行一個小小的「睡前儀式」。儀式能有效幫助我們轉換心境。可能包含了刷牙、洗臉、準備隔天要穿的衣服、向寵物、家人道晚安，或泡一杯睡前花草茶。目的是創造一個慣例，向身體與大腦發出睡覺時間到了的訊號，所以你要在這個時候做一些能夠發出這種訊號的事。

下一步，躺到床上，讓自己舒舒服服的。把一切都調整到你覺得剛剛好的狀態，全身放鬆地躺在床單上。

除了睡覺以外，你在白天的時候，可能也會需要心靈平靜，保持專注。首先要說，你並不孤單，許多人也為焦慮所苦。這極為常見，而且當碰到現代生活中容易激發戰逃反應的事，從不覺得焦慮的人才稀奇呢。要記得，當焦慮來襲，你會失去較高的推理能力，這一點很重要。你會無法描述自己的感受，也無法跟自己的大腦講理。邏輯行不通，所以你必須改用身體的語言，讓大腦能專注在某件事上。

當你感到焦慮時，盡量找一個能夠遠離噪音與他人干擾的地方坐下來。開始調節你的呼吸，讓空氣透過鼻腔進出。你必須透過呼吸，告訴神經系統一切都沒事。首先，你可以開始計算呼吸的節奏。吸氣時數四拍，吐氣時也數四拍。如果你的呼吸又急又淺，別擔心，要花一點時間，神經系統才會接收到訊號。沒關係。繼續數拍子呼吸，把氣吸到肺部底層，讓吸氣的時候感覺到腹部脹起，吐氣的時候腹部往內縮。你做得很好。現在，試試看你能否吸氣數四拍，吐氣時數六到八拍，然後暫停兩拍，再繼續吸氣。呼吸的時候，注意腹部的移動。吸氣四拍，吐氣六拍，暫停兩拍。依照你需要的時間長短，做這樣的呼吸練習。

當你呼吸慢下來、胸腔也放鬆時，回想你最喜歡的那些故事裡的小細節。想著那些東西看起來、嚐起來、聞起來的感覺。停留在那些感官經驗中。我們正把你的注意力從焦慮的源頭，轉移到你想像中的安全區域。

你越常做這個練習，就會做得越好。你會開始越來越能證明自己可以快速輕鬆地平靜下來、回到中心。你會開始以不同的眼光看待自己――不再是個焦慮的人，而是在焦慮發生時知道如何冷靜下來的人。你做得很好。（要知道，有時候，處理焦慮會需要更多外力協助，醫生、治療師、藥物都很有用。如果需要的話，請尋求更多協助。）

現在，讓自己待在一個舒服的地方，盡可能放鬆。你即將進入床邊故事的世界。這是一個友善、熟悉的空間，有許多可以品味與享受的事。我們一起用鼻子深深吸一 口氣，用嘴巴吐氣。再來一次。吸氣、吐氣。很好。

我的朋友，祝你有個好夢。

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本文摘自《#大人的床邊故事》
千萬次下載，助你安定情緒、輕鬆入眠的正念冥想

作者：凱薩琳．尼可萊

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各位朋友好：

這本書真的很神奇，我只是專心讀一個故事，就開始感覺頭腦有些昏沉。事實上，打開這本書的期間，我一直處在想睡的狀態—明明我感覺我之前晚上睡得還不錯啊？！

或許是因為想著贈書直播要講什麼的緊張感，讓我還是勉強把書翻完了。要不然，我真想把書放下來先好好睡覺再說。

我把這本書的前言摘錄成上述文字，是因為這段前言其實相當珍貴，講到了幾個跟睡眠有關的重點。這本書的每個故事，都是一個心智練習，讓我們用五感想像，脫離我們的憂思煩惱，走向寧靜。

也推薦各位多聽聽出版社幫讀者錄製的幾個冥想，聲音很好聽，當成一個溫暖的陪伴者也好。

祝願您，睡得好，心情好！

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歡迎參與贈書直播
連結請見留言處

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

信驊(5274)目前已經是遠端伺服器控制晶片(BMC)的龍頭，過去主要競爭者為日商瑞蕯(Renesas)與美商Emulex，這幾年瑞薩逐漸淡出，Emulex則被信驊收購，讓信驊坐上全球BMC龍頭寶座，市占率高達六成以上。
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此外，在疫情助攻下，新開發的全景視訊會議晶片預計會快速成長，今年全球市占率可達 2 成。全景視訊會議晶片搭上全球視訊會議快速成長趨勢，可以提供 180 度、270 度甚至 360 度的全景視訊會議系統，並結合App軟體，未來可提供會議即時翻譯、智能會議記錄、雙向語音翻譯等，強化軟硬整合功能。
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🧑‍🔬關於信驊(5274)：
為全球最大伺服器遠端管理系統單晶片IC設計大廠(BMC晶片)，自從2016Q3併入Emulex Pilot之後，產品線開始涵蓋白牌與品牌伺服器業者，拉開與全球第二廠商瑞薩的差距，目前全球市佔率約64%以上。
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公司為國內唯一提供2D VGA、BMC及KVMoIP等整合性功能伺服器遠端管理晶片廠商。於2011年，獲得Intel的策略性投資，Intel Capital 持股6%。
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💻主要產品：
-伺服器管理晶片(BMC)：
應用於伺服器基板管理控制晶片、伺服器背板控制晶片、繪圖晶片、網路遠端鍵盤滑鼠螢幕控制控制器等。
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-PC影音延伸晶片：
應用於遠端個人電腦延伸產品、遠端影音延伸產品、遠端USB 延伸產品、數位影音矩陣延伸切換器、數位電視牆、數位看板等。以遠端訊號傳送影像至大型電子看板及電視牆後的接收盒IC，達到統一播放控制。
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-虛擬桌面產品：
主要技術來源為微軟，取得微軟授權開發對應於Microsoft桌面虛擬化技術的SoC晶片，2012年已成功推出支援Window 7的AST3100晶片，預計2013年Q3再推出支援Window 8的AST3200晶片。
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🖥 2019年產品營收比重：
PC 影音延伸晶片佔6%、伺服器管理晶片佔94%。
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主要客戶：
Cisco、Lenovo、Intel、浪潮、曙光等伺服器業者以及Amazon、Facebook、Microsoft等大型資料中心業者。
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✨533健檢來啦~✨
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⭕️股東權益報酬率ROE(>8%)，2019年33.5%
ROE是衡量企業用股東投資的資金來賺錢的效率。
(ex.ROE 33.5%表示企業能用股東投資的100元賺到33.5元)
當企業每年持續賺到現金，便會累積在帳上，每年使公司淨值推升，公司價值也會水漲船高。
ROE高的公司，淨值提升速度快；ROE低的公司，淨值提升速度慢。
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⭕️營業利益率(>0%)，2019年40.6%
如果公司的獲利率不夠高，那麼營收成長對獲利的貢獻也是有限的。所以要看 『營業利益率』。
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⭕️本業比例(>80%)，2019年100%
如果公司的本業獲利比重不高，那本業的月營收成長，對獲利的貢獻就變得很不確定，所以本業比例的條件訂為(>80%)。
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⭕️營運現金流(>0億元)，2019年10億元
如果公司無法從每一筆營收中產生現金流入，那麼月營收創新高就沒有意義。
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⭕️負債比(<60%)，2019年23%
公司需要不斷投入資金才能讓營收持續成長，如果負債表率已經很高了。那麼公司能再投入的潛在能量有限，所以負債比條件訂為 (<60%)。
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#善用股魚533檢測，篩選體質強健資優生
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「懲罰Mee」App於5月1日正式推出後曾登香港區排行榜首位、KKBOX推出無損音質串流服務，包括16bit和24bit、LG推紫外線殺菌耳機TONE Free FN7、Sony新BRAVIA XR電視玩AI、Arlo Essential美國IP Cam、Xencelabs Pen Tablet Medium開箱及Facebook要求iOS用戶容許追蹤以協助維持免費服務，果籽《科技新G》繼續與大家回顧這個星期的重點科技新聞。
「懲罰Mee」App上架登香港區排行榜首位
「懲罰Mee」流動應用程式於5月1日正式推出，形式有點像已下架的「和你Eat」，上架初期於iOS香港地區免費App排行榜，排行更超越政府的「安心出行」，不過記者於5月7日發現「懲罰Mee」已變成第二位。據說「懲罰Mee」希望挑戰yuu及OpenRice的地位，App主要是以地圖形式，顯示參與商戶的位置及資料，亦可以商戶種類篩選。
用戶只要成為Mee會員，便可享特定優惠，App中也有「Mee分」項目，不過這個「Mee分」並不會與消費掛勾，而是用於鼓勵用戶上載相片或評語儲分，協助豐富應用程式內的資訊，儲滿指定分數便可以換領獎賞。

KKBOX推出無損音質串流服務
KKBOX終於在香港推出無損音質串流服務，同步推出16bit和24bit取樣率的無損音質音樂。KKBOX更表示它們是全港唯一，涵蓋全球三大唱片公司無損曲庫的音樂串流平台，目前KKBOX有超過7,000萬首廣東話、國語、歐美、日韓歌曲，當中超過4,000萬首16bit無損歌曲，超過300萬首24bit無損歌曲。
無損音質計劃已開放訂閱，每月收費$116，KKBOX白金會員在6月4日前有30日免費體驗，亦可以$105訂閱無損計劃；新app用戶也有14日免費試用。不過要留意無損音樂也要有硬件配合，耳機狂人Cato表示，最簡單就是使用支援Hi-Res的耳機，高階玩法就可以外接DAC甚至使用DAP。不過最重要是要留意數據用量，畢竟一首24bit音樂約100多MB。

LG推紫外線殺菌耳機TONE Free FN7
雖然LG上月宣佈退出智能電話市場，不過最新於香港還有推出無線藍牙耳機 LG TONE Free FN7，具備主動降噪（ANC）功能，內建3個高性能收音咪，偵測外界聲波消噪，而且耳膠也經特別設計，提升舒適度及阻隔外部噪音。
與其他LG無線耳機一樣，採用Meridian的數位訊號處理（DSP）音效技術，聽覺體驗逼真；比較特別的是其耳機充電盒，加入了UVnano紫外線殺菌功能，接線充電時透過紫外線殺死耳塞高達99.9%的大腸桿菌和金黃葡萄球菌。充電盒上也有LED燈，讓用家觀察其充電和消毒狀態，官方指耳機於關閉主動降噪情況下可用7小時，亦設快速充電功能，充電5分鐘，最長可使用1小時，建議零售價$1,599。

Sony新BRAVIA XR電視玩AI
Sony推出旗下BRAVIA XR電視系列，包括8K LED、4K OLED和4K LED電視。今年最主要的升級就是改用Cognitive Processor XR處理器，使用AI人工智能提高電視的畫質和音質表現。處理器會模擬人類的視聽方式，獨立偵測和分析色彩、對比度和細節，聲音方面能將任何聲音轉換為3D環繞聲音效。全新BRAVIA XR電視將改用Google TV系統以及兼容HDMI 2.1。
A90J為MASTER Series，使用OLED面板，有65吋和55吋型號。現場觀看A90J播放HDR影片時，對比度表現非常好，高光位置亮度極高，同時黑位保持深邃，色彩表現也很好，升級後的音響表現也非常震撼。65吋的X95J採用X-Wide Angle技術，令螢幕的可視角度極高，極側角度觀看時也能維持色彩和亮度。X90J系列售價$14,990起，X80J系列售價$7,490起。

Arlo Essential美國IP Cam
美國Arlo最近推出了新款Essential室內攝影機（IP Cam），想隨時監察家中狀況，又不想買中國牌子的話就很適合。早前我們測試過Arlo的4K IP Cam以及智能門鈴，這次的Essential系列定價較便宜。
Arlo Essential室內攝影機定位是室內使用，功能上和高階機種相似，支援1080P串流監控以及錄影、雙向語音對話、警報器、夜視功能，以及Arlo出色的動作偵測警示功能，搭配Arlo Smart訂閱就有自定偵測範圍功能。

家中有寵物或者需要照顧嬰兒就非常適合，隨時可以查看家中狀況。新機也加入隱私保護盾功能，用家回到家後可關閉鏡頭以及麥克風，保護自己的私隱。新機安裝方法非常簡單，連接電源線後開啟app配對後即可使用，所有影片會上傳至Arlo雲端儲存。

Xencelabs Pen Tablet Medium開箱
美國品牌Xencelabs推出中型數碼繪圖筆與繪圖板Pen Tablet Medium，這款繪圖板設計簡潔 8毫米厚，繪圖區大小約32 x 23厘米，有效面積縱橫比16:9。除了接線使用，官方指充電2.5小時，可無線使用最長16小時。
Pen Tablet Medium的特別之處是配有兩支不同直徑的繪圖筆，細筆有2個可自訂按鈕和頂端橡皮擦功能，另一支3按鍵筆更可代替滑鼠按鍵的功能，方便無縫切換專案。兩支筆都支持8192級的壓力敏感度及傾斜功能，沒有明顯的延時情況。
標準版包括數位畫板、一支細筆和一支3按鍵筆、6個標準筆尖及4個毛氈筆尖等，售價HK$2,180；，套裝版本更包括Quick Keys遙控器，提供5組8鍵，共40個可自訂的快速鍵組合，上面是個OLED螢幕，顯示每個按鍵的快捷功能設置，售價HK$2,980。

Facebook要求iOS用戶容許追蹤以協助維持免費服務
蘋果最近推出iOS 14.5系統更新，新增應用程式追蹤透明度功能，讓用戶自行選擇，是否容許應用程式追蹤資料作廣告用途，不過Facebook非常反對措施，認為會影響其廣告業務。不少用戶在升級iOS 14.5後，也接收到Facebook的通知，指允許Facebook追蹤資料能協助它們維持免費服務。有網上分析指Facebook是暗示日後或會收費，事態發展如何也無從得知，不過記者按下要求應用程式不要追縱，暫時不見有任何異樣。

影片:
【我是南丫島人】23歲仔獲cafe免費借位擺一人咖啡檔 $6,000租住350呎村屋：愛這裏互助關係 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/XSugNPyaXFQ)
【香港蠔 足本版】流浮山白蠔收成要等三年半 天然生曬肥美金蠔日產僅50斤 即撈即食中環名人坊蜜餞金蠔 西貢六福酥炸生蠔 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/Fw653R1aQ6s)
【這夜給惡人基一封信】大佬茅躉華日夜思念 回憶從8歲開始：兄弟有今生沒來世 (壹週刊 Next) (https://youtu.be/t06qjQbRIpY)
【太子餃子店】新移民唔怕蝕底自薦包餃子 粗重功夫一腳踢 老闆刮目相看邀開店：呢個女人唔係女人(飲食男女 Apple Daily) https://youtu.be/7CUTg7LXQ4M)
【娛樂人物】情願市民留家唔好出街聚餐 鄧一君兩麵舖執笠蝕200萬 (蘋果日報 Apple Daily) (https://youtu.be/e3agbTOdfoY)

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