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

＃關於人生的疑難雜症 ＃文長慎入

其實自己活到現在，也是一直很迷惘，不太知道自己接下來要幹嘛，十年後的自己要幹嘛，二十年後的自己要幹嘛。

我覺得年輕的時候好像比較有明確的目標，反正年紀越大，越有一種不知道自己要幹嘛的感覺。也越會開始質疑以前的自己。

現在回頭看看以前的自己也會覺得很好笑或者很瞎，也不知道自己以前為什麼會想做那些事情，或者以前自己以為的世界，和自己現在所待的世界非常的不一樣，有一種反差。

從開這個粉絲頁到現在，我一直沒有好好的寫文章，因為我也沒有想好好的當部落客，正確來說是我也不知道自己到底想不想。但應該就是不太想，或者不夠想，所以才沒有好好的經營吧！一直都有一種，反正想看的人就看，不想看的人就不看的心態。

但也是因為這樣所以比較沒有壓力吧！也不會因為有人硬要罵我或者講一些莫名其妙的話或者退讚而生氣或沮喪。當然有時候遇到一些很莫名其妙的人還是覺得生氣拉！對於我自己在意的一些議題，我覺得很重要的事情，我的確會因為那樣而生氣或難過，可是其他的事情好像不太重要。

其實最近一直對於自己的渺小感到沮喪。

尤其是香港的事情，總覺得自己在英國好像可以做什麼，也做不了什麼。

接著思考自己的事情，自已好像也沒有達成什麼自己當初希望達成的成就。就是個窮忙世代。

我知道很多粉絲會覺得我已經比很多人達成很多事情了，當然這個是比較性問題，其實好像也沒有必要跟別人比較。就是一種，跟過去的自己比較，覺得自己沒什麼長進的感覺，讓人感到沮喪吧！

有一種，變成大人沒有比較沒好的感覺，雖然小時候的自己對大人的世界也沒什麼憧憬。

今天看到台灣的新聞，基本上全台灣可以選擇的人只有小菜跟發大財，這件事情也讓人絕望，應該說全台灣我也想不出誰，是可以讓我發自內心覺得是一個，值得尊敬而且會是帶領台灣變成一個好國家的總統。很多人可能會批評我或者其他年輕人政治冷漠，但沒錯，我就是政治冷漠，不然你還要我怎麼樣？雖然說投票的話，再怎麼樣都不可能投給發大財那種，奇怪的人。

可是也是因為這樣，讓人覺得小菜其實，也是仗恃著這個優勢可以繼續當總統，甚至有時候會覺得小菜其實無法解決台灣根本的問題，而只是做一些短期的成就，就像美國的總統們一樣，但這就是民主政治根本的問題，哪邊有選票，候選人就往哪邊站。

而台灣真正需要被幫助的少數，卻沒有人管他們。這就是讓人覺得最無力的地方，全世界的政治人物都這樣。

就像不久前我跟同事們去英國國會外面抗議Climate Change的事情，很多人根本不在意這些，他們在意的是經濟，在意的是脫不脫歐，在意的是發不發大財，在意的是有沒有補助津貼，有沒有勞工權益。

當然台灣也是一樣，會不會跟中國簽訂和平協議，這件事情似乎已經成為選舉的核心，我同意在這點，小菜的確是有非常大的優勢，但撇除了這些，小菜是個好總統嗎？我家就是Pollution Refugee之一，基隆有多少小孩受氣喘跟過敏性所苦，火力發電廠就在我家附近，我們承受了多少輻射污染，然後每年給個幾百塊打發居民？雖然非核家園很重要，可是重要到可以拿蘇澳的居民的健康來換？

缺電沒有電，政府不是限制工業用電，而是繼續補貼電費補貼油費，讓大家有便宜的電用，中油也是政府在長期倒貼，健保也是同樣的，讓醫院可以賺飽飽的，很多制度都很奇怪，可是大家覺得很方便，所以就覺得很好？

然後因為教育部沒有經費，就把偏鄉的學校關閉或合併，讓小孩要走一個小時的路去上學？解決偏鄉資源問題就是，給他們免費的電腦，可是他們卻要自己付電費付網路費？

慣老闆的問題呢？勞工權益的問題呢？還有很多很多的問題呢？但這些似乎都不重要，反正只要台灣不要變成中國的一部分就好了是吧？

現在的感覺就是跟當初小菜當選總統一樣，並不是因為他特別好，而是因為KMT實在太爛。可是這樣真的好嗎？即使這樣，好像也不能怎麼辦？因為我們也不能拿小菜怎麼辦？因為他就是我們最好的選擇了，這種感覺真的很糟，但又不能不投票，因為萬一我們不投，導致發大財這種奇怪的人真的當選，台灣亡國，我們就要變成千古罪人之一。

除了對於台灣的未來感到哀傷以外，然後在英國也是被脫歐搞得水深火熱。英鎊直直落，英國朋友們都說，反正只要不出國就沒事，管他脫歐什麼的。

你要說英國人怎麼這麼自私，但歐洲人也很自私，覺得反正英國爛掉回到自己國家就好。

有一天英國的同事跟我說，有台灣人和他說，他擔心台灣會變成現在的香港，可是說起來，如果有一天台灣多數決的民主，有八十趴都覺得成為中國的一省比較好，那我們剩下的二十趴，要不要選擇尊重呢？

大家怎麼想？

我想很多人一定會很氣憤的說，難道他們要活在一個沒有自由的國家嗎？這就像我之前和印度的同事討論到的一個話題一樣，到底中國的居民和北韓的居民是否真的覺得幸福？我們都認為，那些既得利益者以及安分守己樂於被監控，從一出生就被洗腦的人，當然是真正的快樂啦！

假設台灣的民主決定我們變成中國的一個省，那我們可以怎麼辦呢？如果我們推翻掉這個民主的決定，不也是只是我們不尊重大多數人的決定嗎？只因為我們少數人想要呼吸自由的空氣？

這樣那些大多數的人會說，那當初你們喊民主喊假的？你們這樣不是跟專制獨裁一樣嗎？因為你們這些少數人想要這樣就這樣？

有一個朋友告訴我，他的爸媽都認為，台灣就是太自由了，才會導致現在的亂象，台灣要是跟戒嚴時期一樣有多好。他們都是高知識份子，甚至爸爸還是留美博士，是學者。

當鄭捷的事情發生的時候，大家也一度認為，我們應該要控管，監控很多很多，我們應該要有監視器，我們應該要確保小孩不會有行為偏差。

中國目前有一些菁英學校，都有配置智慧化的系統，可以隨時回報家長小孩的生活及學習狀況，連三餐吃什麼吃多少都有數字回報，台灣的家長一定很多也覺得這樣太棒了，還有那個可以監控小孩專注力的機器，讓小孩可以學習突飛猛進，我相信台灣很多家長也覺得這個很不錯。

不覺得聽起來哪裡很矛盾嗎？

很多台灣人推崇新加坡的環境，但新加坡被稱作Nanny State, 因為到處都是CCTV, 每個人都被監控著，就像是父母管小孩那樣，可是台灣很多人也覺得這樣很安全啊！沒有隱私又怎樣？

還有台灣的健保數位化，只要有健保卡都可以取得資料，醫生好像也不用簽署什麼合約，也可以永久保留所有人個資，假設有一天台灣政府想要控管所有人，不就可以從健保局先下手？然後父母想要監控小孩的健康狀況，拿健保卡去醫院也是可以查得到的！

反正台灣人說要自由的空氣，可是在很多方面又不想要自由？尤其是只要有血緣關係，或者法律配偶關係，就可以調取對方資料？

不覺得哪裡怪怪的嗎？

反正說起來，我自己也不知道自己想要怎麼樣的生活，一方面在英國抱怨這邊很多問題，一方面又覺得，其實這邊的制度好像也有一套邏輯，然後開始質疑自己從小到大生活的台灣，到底是什麼樣的國家。

其實說起來，日本也很怪啊！但台灣畢竟被日本殖民了五十年，加上各種仇中崇日，導致大家覺得日本就是最好，可是日本也有很多完全不合理的地方，不管是社畜文化，還是家庭婚姻文化，還有種族歧視和性和別歧視等等問題，之前還有經濟蕭條導致很多人變成流浪漢問題。

可是不管怎樣，台灣人就會去美化日本人，同時哈韓的族群覺得韓國很厲害，為什麼短短幾年可以超越日本台灣，拓展國際知名度，但其實韓國也有很多問題，他們有貪腐、貧富差距、各種社會階層、種族歧視、性別年齡歧視一大堆問題呢！

ˊˊ＃關於人生的疑難雜症 的話，其實我還是滿想住在台灣日本或韓國，原因的話大概就是食物、氣候、和朋友吧！台灣的話畢竟還是自己從小長大熟悉的環境，還有很多好吃的食物，又可以一直不管環境污染問題的用電吹冷氣，享受便宜的大眾交通。

想想都覺得哀傷了。這大概就是變成大人以後的煩惱吧！發現世界其實沒有想像中的這麼美好，生活上有很多問題，可是自己是如此的渺小，啥事也做不了只能在邪惡的Facebook發牢騷？ 喔對了，如果有在Follow美國矽谷的事情的話，大概最近會看到一個新聞（不知道台灣有沒有報導，畢竟事主非台灣人），反正就是FB也發生了跟很久以前的鴻海富士康一樣的事情，沒錯！就是跳樓！然後你猜公司怎麼處理呢？

公司當然沒有說是那個人夢遊，公司只是說，大家如果壓力大，有心理問題的話，可以找ＸＸＸ或者撥打以下電話ＸＸＸＸＸＸＸ之類的。公司也不認為自己錯，然後其他在美國FB的中國人就覺得很不爽，其實不只中國人，還有其他非中國人的工程師都覺得公司很惡劣。

因為這個跳樓的人，其實是H1B，也就是非永久性的簽證，還不是綠卡，所以如果被Fire了他可能就要回中國，而且他全家大小都是綁著他一個人的簽證留在美國。那可以進美國Facebook而且工作了幾年，可想而知也算是一個大神了，可是他們Team是公司數一數二操的團隊，也是高壓的部門，由於軟體進度落後沒辦法deliver, 主管就把事情都推到他一個人身上讓他去擔，甚至有傳聞主管好像對他也很不好。反正基於各種壓力，他也覺得自己差不多要被炒了，於是只好犧牲自己換全家人幸福，因為跳樓死了的話，家人可以得到他幾倍的薪水的樣子。

事後呢，大家就很不高興，要求公司告知真相，要求公司公開處理，要求公司道歉，但是公司非但不認錯還開除了那些去抗議的人。

反正事情就是，最近發生了很多事情，讓我想像中的美好世界又一步一步的崩壞。而且去Glassdoor上面看，FB還是有4.3的好評，跟我們公司和Google一樣好呢！

快速地跟大家分享了最近在腦子裡揮之不去的事情，不知道大家怎麼想的呢？可能文章太長了都看不下去了吧！哈哈！

前幾天和朋友們去唱歌，唱了SHE的『不想長大』，突然有點感慨，其實也不是不想長大，就是一種，以為長大了煩惱會少點，結果好像更多，而且不知該說是幸運還是不幸生在這個年代。

至少有生之前可以見證黑洞的照片、中國黑科技、霍金本人、川普總統、香港光榮革命、量子電腦、發大財市長、英國新鈔、台灣女總統等等，不管是好的壞的，也都算市值得了。

＃圖片是從劍橋開往倫敦的火車上