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[ 微軟發表 Win11 ]

■ 微軟上禮拜發布了最新的 Win11，將成為最新一代的 Windows。

• 目前預計在今年底，大約是holiday season（從11月底到12月中）時正式發布，到時候 Win10 用戶可以免費升級。

• 這消息一公布，馬上被大家笑，為什麼？因為 Satya Nadella 曾經說過，Win10 將會是微軟最後一代的 Windows。

• 我猜Nadella原本計畫應該是，要搞到像 Office 365 訂閱制這樣，每年不斷更新，一直維持在最新版就好。

• 但為何Nadella食言呢？我認為有兩種可能。

• 第一，我覺得不同層次（layer）的軟體本來就不一樣，像作業系統這種很核心的東西，是很難一直用雲端無痛升級的。有些時候你要做出很大的調整，可能就會讓某些舊東西無法繼續使用，甚至有硬體配合的問題。而Office是在作業系統上的應用軟體，就比較能在雲端上不斷升級，也不會造成舊東西失效或硬體衝突等問題。

• 另一方面，也很可能跟商業策略有關。上周有聊到，Nadella最重要的策略是把微軟從Windows公司轉成雲端服務的公司。

• 微軟的說法是，Windows已經是我們這間公司的過去，不是我們公司的未來。但或許2020年以後的現在，微軟的想法可能又有點改變了，他們在商業策略上也可能會做出一些調整。用英文來說可能比較清楚： Windows is the past.....but maybe not yet.

• 那就來看看Win11這次發布了什麼東西吧。

■ Windows 使用介面的調整（UI / Live Tiles 動態磚）

• 第一個，可能是第一眼看到的變動，把一直以來預設在最左下腳的「開始」按鈕，移到下方列的中間，但使用者也可以自行調回左邊。

• 有些人認為這可能是致敬 ChromeOS + MacOS。我個人是覺得還好，因為我對於 UI 層級的改變沒有興趣，這只是一種習慣性的差異，對我來說只是雞毛蒜皮小事，根本沒差。

• 不過在UI方面，微軟有了一個大改變，正是終結了Live Tiles動態磚的概念，這算是一件大事。

• 這東西是從Windows Phone 7 開始引進的概念，到Windows 8 時開始搬到電腦上。

• 但實驗了幾年，可能認為這個概念無法真的讓消費者與市場接受。所以微軟決定取消動態磚。

• Windows 也正式取消了它們的平板模式（Tablet Mode），這可能是因為使用者太少，加上多一種模式可能製造更多的bug問題。雖然可惜，

• 但其實我覺得 Tablet Mode 是平板與手機的最佳操作模式，比iPhone跟Android的操作模式都好，可惜微軟沒辦法在這種操作模式上建立生態系。所以雖然可惜，但我認為確實是正確決定。

■ Teams / Skype

• 剛剛第一個使用者介面的調整，我覺得沒有那麼重要，但接下來幾個就蠻重要了。

• 第二個重點，是微軟要把 視訊會議與通訊軟體的Teams，整合進 Windows。以後電腦一安裝完，就會內建 Teams。

• 很明顯的，微軟是要放棄之前強推的 Skype，把公司的要進攻通訊軟體的主力，押寶在 Teams 上。

• 為什麼會做出這個選擇，答案很簡單，因為Teams在去年大幅成長，而Skype相對已經不在大家討論的核心裡面。這當然對 Teams 的推廣上會有很大的幫助。

• Teams 目前的主要使用場域，當然是企業內部的通訊應用為主，而且在很多公司內部根本就是最核心的軟體。當然不能用LINE，因為LINE只是消費級軟體，而Teams是企業級的。

• 現在微軟把Teams放到Win11，象徵性意義就是不只要讓 Teams成為企業內部的溝通軟體，還要把目標推廣到一般大眾生活通訊的使用，就像當年的 MSN Messenger ，或現在台灣人使用LINE這樣。

• 這個策略能否產生更廣泛的使用，還有待觀察。畢竟這年代要只靠內建，就打倒已經有生態系的應用的軟體 （像是ZOOM、LINE、FB-MESSENGER），其實沒那麼容易，而且Windows的影響力已經不如當年。

• 以前微軟的Teams只免費放在企業版的Windows裡，家用版是無法使用的。但現在微軟打算把Teams也內建到一般人常用的版本，就可以用來做生活上的溝通。

• 當年微軟做了一件很蠢的事情，就是放棄在全世界有很多用戶的MSN Messenger，改用Skype。如果當年微軟沒放棄MSN Messenger，我認為或許現在台灣最主流的通訊軟體就不會是LINE了。

• 不過 Teams 的確算微軟現在有競爭力的產品，所以我認為放棄 Skype，主打 Teams 的確是合理的做法。

■ 支援 Android App + Amazon App Store

• 第三個重點，也可能是這次 Win11 發表引起最大討論的點，就是Win11正式支援了Android App，會透過Amazon App Store在Windows上安裝Android App。

• 以前要這樣做，你需要另外安裝模擬器。未來直接透過Amazon App Store就能直接使用。

• 這個策略我覺得非常強大，一口氣大幅增強了 Windows 內部的軟體生態系。以後你可以在電腦上，直接使用大多數的 Android 應用，而且即使這些應用軟體沒有推出 Windows 版本，你也可以在電腦上使用。這就會讓你使用電腦時，不用分心另外用手機。

• 這件事對微軟有兩個意義，一個是會增強Windows作業系統的能力。另一個是，這將會大幅加強微軟在安卓生態系的話語權。

• 以前你推出一個 Android App，當然考量的主要是 Google Play 上的表現，換句話說，擁有話語權的是Google公司。

• 但如果你是Android App開發商，未來很可能你也會考慮在 Windows 平台上的收入。

• 很有趣的是，微軟這次挑選的合作對象，也是他的競爭對手，是AMZN 的App Store 來合作。其實這些科技巨頭彼此都是相互競爭的關係，你說微軟這次跟AMZN合作，是因為他跟GOOG關係比較差，跟AMZN關係比較好嗎，這倒未必，畢竟兩者在雲端市場可是超級競爭的。

• 不過微軟跟AMZN發現，他們在另一個戰場，可以採用與競爭對手結盟來打更強的競爭對手，也就是 GOOG 與AAPL。

• 而AMZN 在 APP STORE 生態系這塊，一直表現很普通，如今也可以透過跟 Windows 的合作來加強地位。也就是未來會多了幾億台的裝置，上面會安裝有AMZN 的App Store。這也會加強AMZN在安卓生態系的話語權。

• 其實在中國，安卓手機可以安裝很多不同的應用商店，因為中國沒有Google Play；但在歐美只有Google Play一家獨大。現在微軟跟AMZN合作，就讓Android體系終於有個能跟Google Play競爭的競爭者。這會讓歐美市場比較像目前的中國市場。

• 這件事對Android軟體開發商也是好事，這代表競爭會變得很激烈，未來Google Play無法再壟斷。如果微軟跟AMZN合作，未來能占到整個安卓生態系的20-30%，雙方就要競爭誰比較好。簡單來說，把AAS做大，可以增加安卓生態系開發商的利益。

■ 微軟也宣布了Microsoft Store的一些改變，這被認為是針對蘋果而來。

• 第一，在Microsoft Store裡面，非遊戲的應用程式可做到不抽成(不使用微軟的金流的狀況下)。對比之下，蘋果是要抽30%的。這對非遊戲的應用程式，當然是很強大的誘因。

• 這點我個人是很期待的。因為大多數的Windows軟體廠商，你要買他們的線上版軟體非常麻煩，除了要上他們官網下載，還要在另外輸入序號，這是非常老派的作法了。現在這個年代的做法，應該是開個應用程式商店，讓消費者直接在上面刷卡購買，日後換電腦也可以直接安裝。總之，現在微軟做這件事，對非遊戲的軟體開發商應該有很強的誘因。

• 微軟這次的做法，跟蘋果的App Store有個很大的差別是，他們開放外部付費。也就是說不強制綁定微軟的金流，甚至可以讓消費者連到開發商自己的網站上付費。

• 這對於Spotify 應該是最有感的，Spotify應該很痛恨他們在蘋果App Store要被抽30%這件事，巴不得使用者直接去他們網站訂閱。但在iPhone上的App Store，是沒辦法讓使用者外連到其他網站的。

• 還有另一件事，微軟Microsoft Store可以接受「AppStore within AppStore」，允許在他們的Microsoft Store裡，可以有其他的應用程式商店。這件事是被蘋果禁止的，所以你看不到App Store裡有Steam或Epic Games Store。

• 這基本上就是打臉蘋果，而且我認為會對蘋果造成蠻大的壓力。

• 我們必須把微軟這次Win11的發表，當成是微軟全面和蘋果開戰的訊號。

■ Windows as a platform

• Satya Nadella 這次就出來談平台這件事。他說，一個好的平台，是要能夠讓他的平台上能長出比平台更偉大的東西。

• 這很明顯是針對 AAPL 而來，會替蘋果在反壟斷上創造很大的壓力。畢竟，微軟都可以這樣做了，為何你不能。

• 也就是微軟要以一個開放性的平台（Open Platform），來挑戰蘋果的封閉性平台。

• 理論上，開放性平台這個大旗子，應該是GOOG要舉的，但GOOG很明顯在捍衛開放性平台這件事情上，沒有領袖風範。我覺得微軟這次的策略，會對手機與電腦軟體產業，會帶來很大的改變。

• Nadella就說，微軟未來開放的Win11，所有第三方廠商軟體，可以接觸跟微軟自家軟體完全相同的 API，所有的API都開放。這跟蘋果的差別待遇不同，因為蘋果有很多API是只有他們家的第一方軟體可以用。

• 這個思考是我覺得為何微軟重新把Windows當成他們核心的原因之一，他們看到了蘋果封閉型平台缺點的趨勢，而這個缺點是開放性平台有機會取而代之的。

• 這次微軟的幾個策略，也代表了微軟要重新回到平台戰爭裡。我認為相當有趣，而我也看好微軟，因為現在的微軟有很清楚的願景，它知道一個平台在開放時，能得到什麼利益。

• 這跟蘋果的封閉型平台策略，到底誰輸誰贏呢？我覺得可能不會有哪一方真正勝出，但開放性的概念，我覺得會很受整個生態系的歡迎。

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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

【真正超前部署的，是1995年創立的PTT】

和杜奕瑾的咖啡，剛好約在台灣連續14天零本土病例的這一天，還是 #零確診 的一天。新聞這幾天開始討論豬揚撕破臉各種道歉與破折號究竟在說什麼；或討論嚴重疏失而奪走性命的KTV惡火歸責...。套句歐美最喜歡的：#我們的曲線剷很平了。台灣真的走到「後防疫時代」了嗎？戒心可以稍微放鬆嗎？或是稍微喘口氣的同時，還有什麼可以做更好的？

「用國際標準來看，台灣這次防疫應變做的又深又快又好，很多人覺得因為SARS時期我們學到了經驗，我不覺得這是全部的原因」。

第一次專訪杜奕瑾，是這位創世神剛回來台灣創AI Lab的時候。我記得很清楚，當時團隊在忙器材和現場設定，我在讀腳本，杜大大他就一個人忽然間出現在我的攝影棚。沒人去接他，他也沒有用一種飛天的氣勢降臨：就是安靜，就是觀察。開播前我們閒聊一下，開播後，我發現他鏡頭前後的人設完全沒差別，冷靜、溫和又清晰。3年來，我們陸續在各種演講碰面也都是一樣。而今天同一個人，#熱忱地跟我聊起社交距離APP。

簡單來說，#社交距離APP 是運用手機 #偵測藍芽訊號強度 的原理，讓你只要過去28天內，有和確診病患接觸超過15分鐘，就能立刻知道自己是高危險份子，得趕快去做檢查。這個APP會每15分鐘，針對每一個人隨機產生一個Hash ID。在完全匿名狀態下，精準紀錄每個人和每個人的社交距離和社交時間。但這裡的重點是 #距離 和 #時間，誰是誰？誰跟誰？在哪裡跟誰？這些與特定個人有關的隱私資訊完全不重要。APP單獨篩選出有曾和確診病例相處超過15分鐘案例本身，過程完全匿名。 （#酒店女公關 再有難言之隱，再 #玫瑰瞳鈴眼 的劇情，擔心 #疫調 掀出多角與家庭革命這一類的，全不用擔心，社交距離APP用科技反而能填補疫調漏洞。）（針對這題歡迎留言發問，#我請神來答。）

因為一個APP就能精準掌握和確診病患的接觸史，所以誰需要去快篩這件事，能被用最科學的方式定義出來。好處有二：1) 大家不用成天擔心自己有沒有中標、要不要去快篩，#具體減少焦慮或恐慌 2) 政府不用有嫌疑就全面封鎖店家、行業或城市，#經濟活動能盡可能維持正常。這一切只要你下載APP，並且一鍵同意公佈自己的ID就好。這是便民護民、標準的科技防疫。

「國際不需再用代工製造大國來理解我們，那是一個基礎，但我們還有更多。」。杜奕瑾解釋目前APP已經在進行多版測試，會逐漸GA。我想他講的是台灣在一個非常特別的時機點，結合了研發、數據、平台整合，在防疫上敏捷行動，水到渠成。但我想跟他討論關鍵原因是什麼？是因為SARS我們嚇到了嗎？為什麼這次從口罩地圖、販賣機、群眾集資、Covid謠言查證，到AI Lab馬上要推出人工智慧醫生，協助判讀肺部X光片，判斷是否新冠肺炎確診...這一切成績的核心關鍵是什麼？

我們發現，#PTT鄉民精神功不可沒。

PTT鄉民精神不是在說站上的酸言酸語、推噓、八卦或資訊互通，這是PTT的一部分，但是拉大格局來說，PTT是 #專屬台灣的精神與文化習慣：開放，討論，碰到問題就 #上站集體解決，高手鐵定在民間，群眾力量無論從科學、醫學、設計、創新、闢謠、查證或任何角度，都能發揮出最好的效果。

群策群力，討論結晶再交由 #民間專業 或 #第三方非營利組織發起，(蔡)#政府從旁聰明地整合資源、#尊重專業 #加碼推動，於是 #公民駭客 遍地開花：實名制口罩地圖、LINEBot、疫情數據網站、社交距離APP等等，都是最好的例子。

這些作品在網路上不斷被分享討論、又再不斷被優化或二創，彼此互相增強，不斷正向循環：台灣不僅有今天平坦的疫情曲線，更有大家共識一心、互相尊重的團結。

外媒可以分析說台灣有100多項超前管控，有公衛流行病學的部會首長，蔡總統理性溫柔，但雖然都是原因，但也都有點沒搔到癢處。如果把最底層的PTT精神抽開，另一個國家就算有上述條件，也不一定有台灣的成績。

#PTT精神是我們的汎金屬，#我們是Covid19世界中的瓦干達。

其實新冠肺炎不會是世界最後一場需要全力對抗的大流行病，台灣在詭局變化多端之金正恩到底在哪的世界角力中，也很有可能繼續被誤會、被忽略、被打壓。但只要我們的公民汎金屬儲量夠，一直很團結、很尊重專業（與專業的鄉民），那未來實在不用過度擔心緊張。

PTT精神是真正的超前部署，創立時間：1995年，當時讀資工系大二的杜奕瑾，在宿舍用486電腦和Linux及開放原始碼軟體架設完成。集體鄉民和那些上站看八卦吃滷味的夜晚完全融合在一起，成為我們現在看到的這一切......。