[爆卦]成大工業設計二階是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 成大工業設計二階產品中有18篇Facebook貼文,粉絲數超過0的網紅,也在其Facebook貼文中提到, 啟動都市計畫與非都市計畫土地再發展策略規劃首站--湖內、路竹地區里長座談會 讓市府未來施政接地氣 高雄縣市合併至今已近10年,除了原高雄市轄區內的重大建設發展外,更是有賴原高雄縣境內各鄉鎮市產業、人口及生活腹地的緊密結合,形成大高雄市的生活圈結構。因此市府要求以都發局為幕僚單位(也包含民政局協助...

  • 成大工業設計二階 在 Facebook 的精選貼文

    2020-12-30 13:19:44
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    啟動都市計畫與非都市計畫土地再發展策略規劃首站--湖內、路竹地區里長座談會 讓市府未來施政接地氣

    高雄縣市合併至今已近10年,除了原高雄市轄區內的重大建設發展外,更是有賴原高雄縣境內各鄉鎮市產業、人口及生活腹地的緊密結合,形成大高雄市的生活圈結構。因此市府要求以都發局為幕僚單位(也包含民政局協助幕僚),因應產業發展、交通及生活環境等需求,啟動都市計畫與非都市計畫土地再發展策略規劃作業,透過綜合規劃型塑新生活及產業空間,促使高雄整體發展。

    為使規劃作業能因應生活型態及環境快速變化,因此我率同都發局以及市府相局處啟動地方巡迴座談會,傾聽在地意見。今日是巡迴座談會第一站,我代表市長率領市府地政、水利、工務、捷運、交通及都發局等機關同仁,邀請湖內路竹區內34位里長及2位區長共同座談,希望藉由第一線服務里長夥伴們的心聲與建議,為在地的未來勾勒出建議的發展藍圖。

    湖內、路竹地區位處高雄市最北端,肩負與台南市交流頻繁的重要角色,市府近期將就公設用地解編、環保工程、公墓遷葬、區域排水及校園空間改造等項目投入7億經費,並因應區內的土地使用型態及促進土地複合使用,市府已規劃約233公頃的漁電共生先行區域。區內的路竹科學園區是高雄高科技產業軸帶重要的一環,未來亦將配合捷運紅線岡山路竹延伸線投入272億元建設計畫,串聯北高雄境內路竹科學園區、電信園區、岡山本洲產業園區、永安工業區、南區環保科技園區等數千億產值之各大園區及沿線高科技產業,帶動北高雄整體發展。

    目前國發會已審定岡山路竹延伸線(第二A階段)綜合規劃案,預期近期將可獲中央核定路線,起點銜接岡山車站到市區南端的南路竹站,預計將服務岡山、路竹及湖內地區35萬民眾及創造當地7.5萬個就業機會。市府捷運局將加緊作業,希望明年2021年底能動工,並評估啟動沿線的聯合開發招商,未來市府也將持續爭取路線往北延伸至大湖站,以提供路竹湖內地區便捷的交通建設。

    未來的路竹、湖內地區,無論是捷運線的延伸、沿線聯合開發案的招商引資,甚至是產業園區腹地擴增及優質生活環境的整體策略性規劃,都需要在地里長夥伴參與及攜手市府同仁凝聚共識一同打拼。我期待透過這場對於空間發展、社區生活需求的提案溝通互動方式的對話,不僅能讓高雄城鄉發展差距更加縮短,也讓來自各行各業的里長們能更有效的貢獻所長,各方意見都將化為都市計畫或非都市計畫調整策略,並做為市府爭取前瞻計畫預算之依據。

    今日感謝湖內薛區長、路竹吳區長、區公所同仁的協助與支持及今日出席的各里長們的參與,因為有你們,高雄市府團隊才能全力二年拚四年!

    #都市計畫及非都市土地策略規劃
    #路竹湖內座談會
    #岡山路竹延伸線

  • 成大工業設計二階 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2020-06-05 17:01:46
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    把AI導入邊緣裝置就對了!

    作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks,Deloitte科技/媒體/電信中心
    2020-06-04

    邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...

    德勤(Deloitte)預測,2020年,邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆,銷售金額將達到26億美元,而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場,估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆,代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%,是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。

    這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場,但成長速度可能會較慢,預計2020年至2024年之間,其CAGR為18%;企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快,同期CAGR預計為50%。

    儘管如此,無論從出貨量還是銷售金額來看,今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機,佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年,在未來幾年,AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中,超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。

    由於對處理器的要求非常高,AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行,而不是在終端裝置本地執行;現在,邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少,因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。

    邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算,減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求,因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看,在邊緣裝置處理資料顯然更安全;個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時,即使未連結網路,它也可以完成所有處理。

    當然,並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用,例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時,將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上,在大多數情況下,AI將以混合模式完成:一部分在裝置端實現,一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式,要看需要完成的AI處理類型。

    智慧型手機邊緣AI經濟學

    並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片;其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內,其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多,原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦),就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響;例如,2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片,因此其普及率已經很高。

    目前,只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是,帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。

    我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性,因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如,三星Exynos 9820晶片的照片顯示,其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器,整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元,僅次於顯示器,是手機中第二昂貴的元件,約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣,即與所佔裸片面積成正比,那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%,相當於每個NPU約3.50美元。

    相同的,在蘋果的A12仿生晶片上,專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元,邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元,其中2.1%用於NPU,則這部分成本應為1.10美元(當然,裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示,麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體,佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%;按這樣計算,NPU的成本較高,約1.42美元)。

    儘管這裡所提到的成本差別很大,但可以合理假設,NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高,但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置),這仍然是一個很大的市場。

    製造商的平均成本為3.50美元,最低可能僅1美元,因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度,製造成本增加1美元,對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機,也可以享受NPU及其帶來的好處,如更好的攝影機、離線語音助理等,而價格漲幅不到1%。

    AI晶片來源:自家生產還是找外部供應商?

    生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同,這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片,這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC;儘管並非都包含邊緣AI晶片,高階型號通常都會有,例如高通的Snapdragon 845和855,以及聯發科的Helio P60。

    在另一方面,蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片,而是設計並使用自己的處理器SoC,如A11、A12和A13 仿生晶片,所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略,也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC,其餘則使用自家研發的晶片,例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。

    兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場

    如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多,那為何不將之導入企業應用呢?事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了,例如某些自主無人機;配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機,能完全在裝置端執行即時導航和避障,無需連結網路。

    但是,針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述,智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%,在總成本中佔據約3.50美元,功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能,例如記憶體)的晶片,它的成本會更低、功耗更少且體積更小,豈不更好?

    事實上,已經有這樣的晶片了。據說,有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師,單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產,裝置製造商的採購成本會大幅降低,有些甚至可低至1美元(或是更少),而有些則需要幾十美元。現在,我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準,假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。

    除了相對便宜之外,獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢,功耗也相對較低,僅為1W到10W之間。相比之下,一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集,雖然性能非常強大,成本將高達40萬美元,而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。

    利用這類已經問世的晶片,邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性,尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片,企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動,從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括:

    資料安全和隱私

    無論企業如何謹慎小心地保護資料,只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端,都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅;隨著時間推移,因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規,消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料,而有80%的消費者表示,他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用,這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。

    邊緣AI晶片可在本地處理大量資料,降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如,具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關,並只將這部分視訊傳送至雲端,從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令,從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」,以避免聽到不相關的對話。

    連網困難

    裝置必須連網才能在雲端處理資料,但是在某些情況下,裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子,其運作位置可能使得維持其連網很困難,而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘,確保泳客安全;這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客,或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。

    (太)大數據

    物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說,一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器,每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內,保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜,將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如,可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU),也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片,裝置可以即時分析資料,只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸,這可大幅降低儲存和頻寬成本。

    功耗限制

    低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行,不會消耗過多電力。例如,Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料,包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式,協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。

    除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外,很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案,也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite,將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。

    低延遲需求

    無論是透過有線網路還是無線網路,在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在,最佳情況下為1到2 毫秒(ms),最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI,可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。

    例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體,同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能;然後它們必須立即根據這些資料做出決策,像是何時轉彎、煞車或加速,以實現安全行車。為此,自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要;隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作,低延遲將變得越來越重要。

    邊緣AI在大量數據應用至關重要

    邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言,邊緣AI晶片可以實現多種功能,從解鎖手機到與語音助理對話,甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片,而這些應用都不需要連結網際網路。

    但從長遠來看,邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大,它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場,衝擊現有企業,同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。

    收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力,對於那些仰賴大數據的應用至關重要;未來學家們預測,這類應用將被廣泛佈署,包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等,而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。

    附圖:圖1:AI運算技術能佈署在不同位置。

    (圖片來源:Deloitte Insights)

    圖2:邊緣AI晶片市場規模預測。

    (圖片來源: Deloitte Insights)

    圖3:三星Exynos 9820的裸晶照片顯示,其中約有5%的面積為AI處理器。

    (圖片來源:ChipRebel;注釋:AnandTech)

    圖4:蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。

    (圖片來源:TechInsights / AnandTech)

    資料來源:https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8

  • 成大工業設計二階 在 堅離地城:沈旭暉國際生活台 Simon's Glos World Facebook 的最讚貼文

    2020-05-05 20:30:29
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    【#沈旭暉隨緣家書💰】有危就有機:未來深化黃色經濟圈的七個里程碑

    五一黃金週期間,沒有了內地客,「黃色經濟圈」卻生意甚佳,反映了廣大民意並未被打壓嚇倒,令人鼓舞。但這自然不代表難關已過。數月前,這裏談及「黃色經濟圈」面對的重重挑戰,到了疫情嚴峻之時,不少已成現實:中聯辦上綱上線批評,政府選擇性打壓,價值取向容易變成惡性「鬥黃」,社會經濟步入寒冬打擊現金流,令人步步為營。畢竟在香港客觀環境,任何大筆資源(和資源持有人),幾乎都不可能和「藍營」零往來,假如不接受「賺藍錢、幫黃人」的原則,只會畫地為牢,昔日中共在港英時代的「紅色經濟圈」,正是這樣走來的。加上一堆黃店假如屬於產業鏈的同一位置,並未構成有上線下線的「經濟圈」,遑論一個複合「經濟體」。而後者,才是真正目標。

    然而有危就有機。疫情帶來的經濟寒冬,必然加速了轉型,而以機械學習取代智力密集工作的「第四次工業革命」早已出現,香港反送中運動的突破,正是這場「經濟時代革命」的副產品。我們要走到下一步,必須善用自身長處:對資訊科技的掌握、無邊際的創意、國際網絡,來克服結構性缺憾(例如政權和附庸體的壟斷,還有威權性「依法治港」的不利體制)。經濟要成「圈」、再變「體」,以下七個階段,不妨作為願景:

    1. 數碼化社區經濟:區議會選舉後,雖然政府嘗試另起爐灶,但地區還是霎時間變天,不少區議員都想到如何善用職能,建立社區導向的經濟體。在舊世界,這本來屬於典型的左翼合作社規模,但有了科技配合,社區經濟就可以虛實相間。例如疫情下,以街坊生意為主要收入來源的餐廳的變成主打外賣,通過速遞app接觸志同道合的客戶,而外賣可以帶動網購,網購又可以連結另一類型的消費,生態鏈反而比疫前容易建成。只要critical mass出現了,社區本土經濟就能復興,Made in Hong Kong(或Inspired by Hong Kong)的品牌,誰說不能養活一個社區?

    2. 預售券與上下游:小店和大集團相比的生存問題,除了現金流,還有缺乏集團式經營的品牌效應、一切開支的規模經濟、缺乏生產線上下或同一集團不同位置的相互支援等缺憾。「黃店」標籤只能解決品牌效應的部份,其他卻可以依靠科技。例如預先繳付的電子支付預售券,可以在顧客光顧小店前集體購買,這是支持現金流的方式之一,不少小店告急,都是靠這程式渡過難關。又像不同範疇的店舖可以利用網絡連結,推廣優惠合作,取代集團優勢。「先洗未來錢」自然不無風險,但風險卻不比政府選擇性派錢的結構性偏袒高。現金早晚式微,流動支付將成大勢,這也是促進虛擬串連的契機:這類由下而上、無大台建立的「虛擬集團」,會比大集團彈性,保留be water的生命力,而且有集團分店欠缺的高度積極性。

    3. 跨地域slasher工作:「黃色經濟圈」核心價值之一,其實是減低對現有政權、壟斷性財團的依賴,無論是衣食住行,還是自身工作。否則在「文革2.0」,一言一行都可以失去工作,自主性就不復存在。疫情一旦持續,恐怕香港失業率會創新高,而不少失業的都是年輕人,但配合全球早已出現的slasher模式,同樣有危有機。疫情對全球的啟發,就是大量工作原來根本無須回辦公室處理,遙距工作瞬間顛覆主流。無論是文書、設計、購物,供求雙方都相距十萬八千里,日後英國設計公司遙距請港人設計師,會像大企業把call center分流到印度、菲律賓般普遍。這方向一旦成為主流,可望釋放香港新一代勞動力,讓其不用再仰仗高壓政權臉色,更可連結各地港人,鞏固跨地域身份認同。過去一年,海外港人早與本地港人連成一體,一群暫居海外港人發起9月回港投票,可視為化虛擬為實體網絡的有心行為,與跨地域slasher經濟體,乃一體兩面。

    4. 私募基金:當大眾習慣了經濟圈內部有不同規模的業務,拓闊了想像空間,減低了對政權與大財團的依賴,較大型的規劃就可上日程。目前的自創私募基金(private fund)對財富門檻要求甚高,但不少金融才俊都是四十歲左右離開全職工作,自創基金,這其實開拓了不少同路人集資的空間。假如志同道合的中產集體投資,交由合規格的專業人員打理,部份進行私人投資(應有較高回報),部份作為創投基金供同路人申請(只求保本以壯大經濟圈),那會比現在完善得多。走下去,可以提供的經濟保障和誘因都更大,也更難打壓,說不定有一天催生民間淡馬錫出來,亦未可知。

    5. 上市公司:有穩定現金流、消費者、工作者、跨界別網絡和國際能動性後,旗艦店就會出現。每一間小店,總有能成功擴充的案例,到創業板、主板、甚至海外上市集資,門檻並非如想像中般高。能公開集資是一個里程碑,因為能參與的人數、製造的效益,都以幾何級數倍增,而且相互之間的合作,也會邁進另一個層次。假如在海外上市,除了可集資增加資本作營運,也是一個渠道向國際投資者宣揚理念,增強國際連線。

    6. 虛擬貨幣:不少朋友在過去一年,都在研究虛擬貨幣與運動的關聯,而在國際關係,越是被打壓的地方(例如伊朗),虛擬貨幣、區塊鏈等的發展,卻越是走在前頭。台灣抗疫成效贏盡掌聲,傳奇人物唐鳳居功至偉,日前她就談及疫情過後,必須加強研究以區塊鏈改善行政管治。只是在香港,談及這些概念,認受性還是薄弱,證監會的監管也難拆牆鬆綁。但當經濟體逐步成型,而相關討論在海外,起碼能找到落地之處。

    7. 模擬城市:假如香港急速邁向一國一制,我們還有沒有方法維持香港道統?早在八十年代,就有前輩提出在海外找地重建香港的構想,無論是羅德丞、鄭經翰還是倪匡,都有不少創意方案。今天類似方案也被不少朋友討論,連韓國瑜也在高雄宣傳要搞「香港城」,但現在畢竟是21世紀,單單住在一起,不過是另一個溫哥華,很難有生命力,新一代也沒有經濟空間。但結合已成型的經濟圈,和未來5G、6G、AR、VR的世界,集中在某一地方群居的局限,必然被打破。未來在世界各地,都可以有虛實結合的香港人聚居地,各自專注於不同經濟活動,並以網絡連結經濟體的外圍,不同地方之上,即使無需大台,也可以類似「全球香港文化協會」的方式鬆散聯繫。當G20峰會也變成視像進行,diasporic identity的建構,何嘗不是?

    說到底,如果「一國兩制」名實相符,不是一個騙局,民間怎會用腳投票,朝思暮想求變?但假如民間逐漸產生舊香港無藥可救的共識,香港人畢竟是全球最有國際網絡的一群人、而且是一群富人,怎會坐以待斃?路是人行出來的,數十年前,一窮二白、缺乏技術的人土法煉鋼,也能創立「紅色經濟圈」,可惜來到今天,卻只懂依靠高壓盛氣凌人,非黑即白到極點,發表異見的被封殺、被解僱、被批鬥、被起底,卻反而責難被壓逼者自力更生的黃色經濟圈「製造分化」,世上最荒謬之事,莫過如此。若說這種極左思維能長期統御全球,你信嗎?

    明報,2020年5月4日

    ▶️ 高度自治 Vs 全面管治
    https://www.youtube.com/watch?v=pwt8wZl8jHQ

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