摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

2021年底5G用戶數將超過5億

作者 : Ericsson
2021-07-13

愛立信預測，2021年底5G行動用戶數將超過5.8億，預計每日平均新增100萬名用戶…

全球各地正處於面對疫情的不同階段，考驗各產業應對變化的韌性，也凸顯網路連結的重要角色。愛立信(Ericsson)預測，2021年底5G行動用戶數將超過5.8億，預計每日平均新增100萬名用戶。2021年最新一期《愛立信行動趨勢報告》納入前述趨勢預測，以及網路流量成長和各地區5G用戶數預估，顯示5G的普及速度遠高於4G。

《愛立信行動趨勢報告》中的最新預測印證了5G將成為普及速度最快的行動通訊技術。截至目前全球已有160多家電信商推出5G服務，愛立信預估，2026年底前，5G用戶預計將達35億，全球將有六成人口使用5G。

然而，各地區的5G普及速度大不相同。歐洲市場由於起步較晚，其5G部署速度仍將遠遠落後於中國、美國、韓國、日本和海灣阿拉伯國家合作理事會(簡稱海合會，Gulf Cooperation Council)成員國市場。

5G用戶預計將比4G提前兩年突破10億用戶這一重大里程碑。主要原因包括與4G相比，中國更早投入部署5G，並且有數家供應商更即時地推動5G終端裝置上市，且其價格持續下降，目前已有超過300多款5G智慧手機發佈或投入商用。

隨著網路連結成為疫情後經濟復甦的關鍵要素，且影響日益重大，預計在未來幾年，5G商用網路的動能可望持續發展。

2026年，東北亞地區將擁有全球最多5G用戶數，估計高達14億；而北美和海合會成員國預計成為5G用戶滲透率最高的地區，分別佔據該地區行動用戶總數的84%和73%。

愛立信執行副總裁暨網路業務部主管Fredrik Jejdling表示：「2021年這份《愛立信行動趨勢報告》深具意義，隨著中國、美國和韓國等先行市場皆加速推出5G並擴展覆蓋範圍，顯示我們已邁向5G的下一階段。現在正是透過進階應用案例實現5G承諾的時候，企業和社會各界也正在準備迎接後疫情時代的新常態，而5G推動的數位化將在其中發揮關鍵作用。」

台灣愛立信總經理藍尚立表示：「全球5G發展正在加速，而台灣在這波行動科技的浪潮中處於領先位置。自去年推出5G商用網路以來，官方數據指出台灣整體5G用戶已經超過270萬，滲透率超過11%。台灣的5G普及率相較於其他更早推出5G的國家進展更快，顯示台灣的5G發展速度居於全球前段班。這或可歸功於電信營運商與政府部門對於高品質5G網路的超前部署，而透過各種第三方的行動網路表現調查，我們也發現台灣的5G網路品質，從速度到使用者體驗，在區域評比中皆居於領導地位。愛立信很榮幸與我們的合作夥伴一起成為優質5G網路的推手，我們將與客戶攜手持續推動台灣5G的發展進程，以提供消費者與企業用戶更好的5G體驗，共同促進產業創新與升級。」

智慧型手機與影音內容推動行動數據流量成長

全球行動數據總流量(不包括無線固網接入(FWA)服務產生的流量)持續成長，在2020年底已超過每月49EB (1EB等於10億GB)，預計到2026年成長近5倍，達到每月237EB。智慧型手機是推動此一趨勢的主力，95%的行動數據流量來自通過智慧型手機傳輸，其資料使用量已創新高。目前，全球智慧型手機的月平均流量已達10GB以上，預計到2026年底將達到35GB。

FWA應用先驅：5G電信營運商

新冠疫情正在加速數位轉型，也提升了人們對可靠、高速的行動寬頻網路的需求。根據愛立信最新報告，在已推出5G的電信營運商中，有近90%也推出了FWA服務(4G和/或5G)，即使在光纖普及率較高的市場也不例外，以因應日益增加的FWA流量。愛立信預測，到2026年FWA流量將增長7倍，達到64EB。

大規模物聯網逐漸興起

預計在2021年，大規模物聯網技術(Massive IoT，包括NB-IoT和Cat-M)連接數可望成長近80%，達到近3.3億。到2026年，這些技術預計將佔所有行動物聯網的46%。

深度觀察：海灣阿拉伯國家合作委員會

在這次的報告中，納入了海合會成員國市場的統計數據。在該市場中，政府資助的數位計畫正在加速技術創新和推動5G普及。2019年，海合會成員國市場是全球最早推出5G商用網路服務的市場之一。預計到2026年，該市場的5G用戶數將達6,200萬，5G滲透率達到全球第二。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210713nt22-number-of-5g-users-at-the-end-of-2021/

進入2021年的下半年，我想之後的生活應該就是陸續會有更多的變種病毒出現(以後搞不好希臘字母還不夠用...)，但相對地，疫苗的研發也會越厲害，可能有二代三代之類的，而且疫苗的產能也會拉升起來，現在全世界的趨勢就是哪個國家的疫苗覆蓋率越高，越有機會提前進入解封的那一天....

1.前幾天在比較各國的疫情狀況，發現「冰島」一整個六月完全進入零確診的狀態，還記得去年底看到還在看「消失的國界」介紹冰島首開國境施行入境普篩救經濟的影片，畢竟觀光產業是冰島非常重要的收入來源，冒著一定程度的風險也得開放邊境讓他國旅客進來消費。

轉眼間，冰島成了第一個解除所有防疫限制的歐洲國家，6/26起民眾可以不用戴口罩。歐盟國家也在7/1引進數位疫苗護照「數位綠色證明」（Digital Green Certificate），適用範圍涵蓋歐盟27個成員國(冰島、挪威、瑞士...等)，民眾只需出示手機，大幅提升通關的便利性。

截至6月底為止，冰島人民完成第一劑疫苗施打達72.7%，完整兩劑接種達53.8%。冰島的人口數僅有36萬8000人。當疫苗覆蓋率拉高之後，很明顯地也讓國內的疫情獲得很好的改善，這是可以鼓勵到全世界各個國家人民現階段都要想辦法快點接種疫苗，才有機會幫助到國家內的疫情被控制下來。

2.過去台灣在沒疫情的這段時間是全球防疫模範生，但在面對此波疫情之後，國際間的防疫排名下滑好幾個名次，我覺得名次並不是很重要，重要的是快點讓國內整個疫情能夠確實壓下來，畢竟每一位確診者都代表著一條生命。而台灣也必須虛心向歐美國家學習，可以把他們當作是學長姐，在國外會發生的狀況跟疫情趨勢，這段時間也都會陸續在台灣發生，包括對各種疫苗副作用的爭議討論等。

大家也可以看到我在這段期間發文，都是以非常正面的角度看待台灣的疫情，現在整體的感染趨勢也確實是往好的方向走。可以證明我所說的，大家真的不要再去看各家媒體怎麼渲染與各種陰謀論，因為這世代有太多厲害的假新聞，人民若沒有對病毒對疫情有基本的醫學知識，很容易就被帶著走。那些名嘴跟政客的工作就是炒作以及製造話題，越有聲望、他們的知名度越高、就有越多的舞台跟賺錢的機會，人民為何要隨著這些在台上的小丑作亂而變得互相對立與仇恨呢？

3.如果您在這一年多的時間都有在關心國際間的疫情新聞，知道每個不同國家所遇到的問題，您會發現台灣在防疫政策上真的是蠻積極有效的，當然不敢說都沒有缺失，但至少在很多政策的"執行力"都相當不錯，也發揮了一定效用，果然就在一個多月的時間就把疫情給控制下來了。深受Delta株所影響的國家，疫情都很可怕的往上竄升，R0值甚至高達6~7以上。而屏東Delta群聚案可以控制在15例簡直是奇蹟，還真的很有可能會引起世界的關注。您在這個月就可以看到日本東京Delta變異株所佔的感染者比例至少會超過五成了，還好Delta這次影響台灣的是比較偏鄉的地區、也沒有讓疫情擴散出去，真的也要歸功於絕大多數的民眾都有把NPI給做好！這也都是讓台灣疫情能在一個半月時間可以快速收斂在50上下數字的主因。

很多時候我真的不曉得這些在網路上罵來罵去或者這些亂七八糟像小丑一般的名嘴，到底是為台灣好，還是希望台灣不好呢？難道某些人是比較希望台灣疫情惡化嗎？我實在很不喜歡看政治，也不是什麼政黨的側翼，我只關心全世界的疫情什麼時候可以快點結束，我們可以早日回到飛來飛去的生活，所以我關注的就是全世界的疫情變化，而且要用理性、用科學的方式來討論。

說實在的，就算有一堆人在端午節返鄉，即使有些人受不了跑到風景區走走，但台灣民眾戴好口罩、維持社交距離等NPI（Non-pharmaceutical interventions，非藥物介入措施）防疫手段，已經比其他國家好上太多了，才得以讓整個疫情沒有亂傳染來、亂傳染去的。如果您總是在抱怨台灣疫情指揮中心哪裡哪裡做得不好，那您可以看看日本很常就是超過一半感染源不明患者，也還是有人完全沒戴口罩、就這樣安然地坐在密密麻麻的東京都會區的電車裡面，國家法律也無法去強制約束。如果是在台灣，進出便利超商沒戴口罩，肯定就被多人撻伐了。多看看世界各個家的人民過去怎麼面對疫情的，您會覺得待在台灣真的是要惜福了！

4.我們看到大谷翔平在MLB有很好的表現，同時也看到美國球迷已經不戴口罩進場，甚至邊走邊吃著熱狗可樂的畫面，又看到日本職棒永遠都是這麼多球迷入場。很顯然地，世界很多國家都已習慣跟病毒共處的生活了，台灣真的還在非常初步的階段，也還好台灣很快就把疫情給控制到一定程度。

很多人一聽到國外有些打了疫苗的人可能再次確診這樣的新聞，就感到恐慌、就感到人生好像很無助那樣。但實際上接種過疫苗之後又感染的嚴重程度是到哪呢？可能是無症狀、可能是輕微症狀，或許也有極少部分人確實出現症狀，但絕大多數都是不會到重症的程度。也有很多人看到某些網路上的影片就說Delta變異株是透過"空氣傳染"？但實際上這中間發生了什麼事情呢？有沒有任何的接觸呢？疫調到底有沒有做清楚呢？

說實在我們並不清楚真實的狀況。就像祕魯阿嬤最一開始的疫調是沒踏出家門，以為放個垃圾這樣就傳染給鄰居，但後來才知道上救護車之前鄰居有過來問候幾句，很多事情在還沒有科學根據之前，就以訛傳訛這樣的方式，讓很多人民內心更加恐懼，這其實都是在疫情期間要盡量避免的事情。

所以我們真的也不需要過度恐慌，反正出門就是把口罩戴好、盡量少與人接觸、盡量與他人保持一定社交距離、多洗手勤消毒，這樣就很夠了。如果真的會到空氣傳染這麼可怕，那為何祕魯祖孫同班機的乘客都沒事呢？那為何防疫計程車司機在這麼小的空間內也沒事呢？我們真的不要自己嚇自己，防疫待在家，我們心情都很悶，不要再讓負面新聞擾亂自己內心了，這樣才能保持身心健康，在這段疫情的時刻我都是這樣鼓勵讀者粉絲的！

事實上，台灣的疫情也確實是往好的方向走，我的判斷也沒錯吧！當您看過國外政府跟人民的防疫態度，就知道台灣疫情可以短期間被控制下來不是沒有原因的。但的確Delta株病毒還是不容忽視，可以看到感染者Ct值多半都相當低，代表患者體內的病毒量是非常高的，因此傳染力才會那麼強！今天稍微找出果農夫婦是跟秘魯嬤鄰居在隔壁診間看診，可能是在同一候診區域有接觸，這樣就被感染的話，代表Delta果然是現在最強傳染力的一隻變種病毒，接下來入境若有陽性確診者要做病毒基因定序的政策也都是正確的！

5. 我們可能在疫情之前都去過世界上好幾個國家，但走過那麼多地方，您的內心是否有隨之變得更加寬廣呢？在這段疫情期間，我開始會去關心各個國家發生了那些事情，對不同國家的民情文化也不同的了解。我們不可能永遠鎖在小小的台灣，新冠病毒疫情也要全世界一起好起來才有用，絕對不可能台灣自己守得好就可以了，不然就像這次一樣，病毒就從小小的漏洞鑽了進來了。

Delta變種病毒雖然可怕，但全世界的疫情數字其實是在往下降的，印度的確診數字也過了高峰，歐美國家也有越來越多解封的好消息，2021下半年我們雖然還是無法出國，但對於疫情的改善是可以期待的，反正世界的趨勢真的就是拉高自己國家的疫苗覆蓋率就對了！

我實在不知道很多人一直吵著疫苗不夠，然後現在有疫苗了，卻有一堆人不願意去接種，造成接種速度緩慢了下來，那到底是在吵什麼意思的呢？覺得台灣很多人根本就是為了吵而吵。疫苗本來就是2021年初才逐漸分發給各個國家，整個上半年供貨不足，下半年有很多國家也都要繼續爭取更多的疫苗。

6.別的國家疫情比較嚴重，疫苗接種必須覆蓋到六成以上；而台灣的疫情可被控制，打個兩成以上就肯定有一定的效果出現了，打到四成搞不好真的可以穩定下來了，畢竟疫苗的施打本來就是以高風險族群優先的，各國也是這樣讓一線醫療人員以及長者優先施打。

所以，真的，看到冰島這樣歸零又可以解封的生活，現在人類真的只有快點接種疫苗這個選擇。您可以看到美國有些州大多數人打了疫苗，也有些州大多數都沒打疫苗、而且正因為Delta病毒快速激增確診者，呈現「兩個美國」的狀態。我們這輩子看起來至少都是要打過一次的，至少在接種過後，能讓您之後感染引發重症的機率大幅下降。

不知道未來的變種病毒會變化到哪種狀態，但肯定每隔一段時間就會有一隻新變種病毒出現，2021下半年人類的生活將持續「變種病毒」與「疫苗」的大戰。如果有機會，真的要提早接種施打。至少今年下半年有看到一些希望，跟去年有些不一樣了，我們一樣要往好的方向看吧！正面思考是很重要的！
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圖片：冰島天空之鏡Vestrahorn
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以下為本段內容文稿：

最近啊，跟我幾個同樣世代的朋友聊天；我們這一個世代，就是大概四十幾歲的大叔哦！

我們共同都很有感的一件事情，就是喔自己家裡的老人家，自己的爸爸媽媽，已經到了一個很明顯退化。

不管是在生理機能，但是更可怕的叫做他們的智力、他們的認知程度，已經有一個很明顯退化的狀態。

那你知道，生理機能的退化，有時候只要去多做一些陪伴跟輔助就可以了；可是呢大腦認知，可能是老年痴呆呀或等等的，它一旦發生的時候，其實是一個心理很大的折磨。

但是聊著聊著喔，我們共同的都嘆了一口氣，想說這個部分是我們不可逆的反應，我們一定要去面對；而這一口氣的背後，讓我們最毛骨悚然的是，是自己的退化。

四十幾歲，其實喔，對於自己的腦力、認知，還有思考的靈活度，如果平常沒有保養的話，已經是很有感的，跟以前是不一樣的。可能呢，過去喔的記憶力，跟現在就差了一個等級。

更可怕的是，如果不小心前一天晚上沒睡好的話，到了隔天那簡直跟宿醉沒什麼兩樣，跟以前年輕的時候真的是差蠻多的。

所以呢，聊到了這個話題喔，就讓我想到，其實有很多大腦科學的研究告訴我們，到底要怎麼樣保養我們的大腦，讓我們呢到了三、四十歲，我們的腦力可以跟18歲一樣好用？

那我在這邊喔，就跟你分享一些方法，或許會對你有一些幫助。

其實腦神經的研究告訴我們，我們人腦組織的厚度，大概在18歲到35歲之間，並沒有明顯的差異。

只是因為年紀的增長，我們的神經元傳遞的速度，會變得比較弱。所以呢，我們的主觀感受才會有記憶力變差，或是思考變遲頓這樣的一個錯覺。

然而我們的大腦呢，主要的功能有兩個區域；第一個是跟我們的注意力，跟長期記憶有關的，就是「海馬迴」。

你可以把它想像成我們電腦裡面的CPU、中央處理器。這個把我們的經驗，和學習的所有事物集中打包之後，然後分派在不同的區域去做儲存，這是海馬迴的功能。

而第二個重要的功能，是我們的「前額葉」。前額葉主要是管我們的邏輯思考、理性分析，還有意志力。

所以呢，如果我們能夠透過一些活動，去刺激這兩個區域的神經元，讓他保持活躍跟銳利度；那麼你就會覺得自己的大腦，不管是在18歲還是在4、50歲，都是一樣很好用的。

那到底要怎麼做到呢？其實呢，有三個方法，你倒是可以練習看看。

第一個方法呢，就是在你學習任何東西的之前，或者是之後，進行一些輕度或中度的身體鍛鍊。

其實呢，有很多研究告訴我們，睡眠可以讓我們的記憶力變得更好。

我們在睡眠的快速眼動期，正是同步讓我們把已經學過，或者是記下來的東西，更強化在我們的深處。

然而呢，除了睡眠之外，其實運動也會有同樣的效果。

你可以試試看哦，在你學習新資訊的之前或之後，立刻進行輕度到中度的鍛鍊，以我來說的話，我喜歡走路。

所以呢，我常常是在進入一個深刻的研究跟學習之前，我就會去走路；可能走個十五分鐘，走個半小時。

又或者是經過了一個很長時間的專心、投入，不管是在創作，還是在學習的過程之後，出去散散步、散散心。

這些肌肉的活動，會促使我們大腦神經的營養分子，叫做「BDNF」，這個部分的增生。

這個部分的增生，其實對我們的意義就是，會讓我們的大腦皮質，能夠更牢固的儲存更多的信息。

所以呢，你可以試試看，在你學習的之前或者是之後，進行輕度到中度的身體活動。

而第二個方法呢，就是減少多媒體之間的切換。

其實我們現在的生活，一旦你空虛、寂寞、覺得冷，你是不是就會滑滑臉書，或者滑滑youtube，或者是任何你習慣使用的網路服務？

可是呢，大腦神經的研究告訴我們哦，當你頻繁的在各個媒體資源，不管是電視、廣播、電腦、手機螢幕；或者是手機裡面的各個APP不斷的切換。這個過程它會損害你的長期記憶，它會讓你的海馬迴沒辦法正常的運作。

可是你聽到這裡，你想說沒辦法啊，我總不能遺世獨立吧，我總是要跟這個世界接軌吧，那該怎麼辦呢？

其實呢，我使用的方法就是哦，我會幫自己安排特定的時間；比如說，我不會無聊就去換手機。

我會給自己一個時間是，我每兩個小時或每一個小時；甚至於有時候如果需要的話，哪怕每半個小時才檢查一次手機；而每一次檢查手機，最多給自己3~5分鐘。

除了在這個規定的時間裡面上網、收郵件，或者是回訊息之外；其他的時間，我幾乎就會讓自己盡可能的，去離開這些多媒體的一個刺激；甚至於，主動的把我的網路關掉。

而第三個具體的方法是什麼呢？第三個方法，叫做專注於享受。

不管你喜歡戶外活動、聽音樂、畫畫、閱讀，不管是什麼？你可以給自己每天5~10分鐘的時間，去做那些純粹會讓你自己樂在其中的事情，這要刻意安排喔！

我自己的線上課程【時間駕訓班】裡，我也常常強調這一點；就是你很多重要的事情，那些對你來說有意義的事情。

你千萬不要存在一種，我知道它很重要，我有空再來做；其實很多人面對閱讀、學外語，就是因為這樣，所以導致他每天都沒做這件事。

所以呢，哪怕你每天只幫自己安排5~10分鐘，夠少、夠短了吧？但是當你刻意安排出來，那個時間就讓自己進入那個狀態，好好的去享受。

因為呢，我們的大腦是這樣哦，當我們放鬆享受一件事情的時候，我們的壓力水平就會降低；而壓力水平降低，那些我們大腦的一個分泌物，叫做「皮質醇」，這叫做「壓力荷爾蒙」，它的分泌就會減少。

你的大腦如果長期浸泡在大量的皮質醇裡面，其實不管你的長期記憶、不管你的海馬迴、不管你的額葉，或者是所有大腦的相關功能，都會受到很大的傷害。

所以呢，當你身心放鬆的時候，皮質醇的分泌就會減少；這個時候也比較容易啓動你的大腦自動清理的功能，讓你的專注力會更好、思緒更清晰。

所以呢，今天談了三個具體的方法，你可以試試看。

第一個，叫做學習前後，進行身體鍛鍊；第二個，減少多媒體之間的切換；第三個，專注於那些會讓你感覺到享受的事物。

希望今天的分享，能夠帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請你記得訂閱我們的頻道 並且分享給你身旁的朋友。然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話；我們近期推出了一個實體的活動，就是我們的桌遊【人際維基】的工作坊。

【人際維基】從上市到現在，受到很多單位團體的喜歡，特別是在教育現場老師，或者是一些人資同仁、業務團隊。

因為這些人都告訴我們，要教別人怎麼樣做人、做事，其實好難教，可是能夠透過遊戲，讓人自然而然在裡面有所體會，這是【人際維基】最大的價值。

然而也有很多人跟我們反映哦，就是【人際維基】他可能沒辦法湊出4個人，又或者是他只有一套桌遊；但是他有一大群人，要去讓他們參與、要帶一些活動，那這時候該怎麼辦呢？

你們的需求我們都聽到了，所以呢，我們設計了一個四個小時的【人際維基工作坊】。透過這個工作坊呢，你可以運用【人際維基】這一套媒材，去設計出專屬於你團隊的活動。

不管是有趣的、好玩的、互動的各方面，我們很用心的提供一個輕薄短小的學習歷程，你只需要花一個下午的時間，你就可以透過這個媒材，去設計出適合你，還有適合你團隊專屬的活動。

我們【人際維基桌遊工作坊】是在我們2020年，也就是明年初的1月18號；在我錄音的這個時候，1月18號的名額已經倒數了。

所以呢，如果這個時候你連上我們的連結，看到還有名額，請你務必把握這難得的機會；我很期待你能夠透過這一套媒材，來讓你不管在團隊的帶領、班級的經營，都有更明顯的前進。

詳細的內容，在我們的影片說明裡都有，很期待你的加入，那麼今天的分享就跟你談到這裡了，謝謝你的收聽，我們再會。

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本集主題：動映画製造所 – 動畫聯展
　
專訪： 野口​（策展人）、周予婷​（助理策展人）
　　　
談論影像與影像共存，面對資訊影像洪流，如何能分辨影像背後所隱藏的含義，冷靜不被吞噬，又該以何樣的態度看待這個我們身處的圖像爆炸時代。
　　
動畫影像的獨特性
　　近年影像的發展與樣貌隨著科技技術的進步變化了許多，同時不單只是創作的手法或是技術的提升，也間接影響著觀著的閱讀模式與習性。
　　
　　影像比起過去更為頻繁的出現在我們的周圍，過去能夠接收影像的媒體從電視到現在人手一支的智慧型手機，觀者（現在的我們）更習慣動態影像傳遞與訊息的接收，再加上網路的普及，每分每秒都以倍速產生文字、聲音或是圖像訊息，所追求的視覺刺激強度已與以往不同，這些龐大的資訊不論是直接或是間接都在無形中的傳遞給我們，影像對於人們來說已經不再陌生，不單單是熟悉反而過度充斥，隨著我們對於這些影像的麻痺，加上畫素的提升已看不慣低畫質的品質，觀看習慣的改變使得創作者在創作時在速度、節奏上以及內容複雜度為觀者放入更多考量。
　　
　　視覺習慣並非以單向線性的方式面對給觀眾或是創作者，而是雙向互動的形式，彼此交錯影響。創作者本身置身於環境之中，兼具觀看與被觀看的身分生活著，差異只在創作者觀看影像時會有著更多的敏感度。因此創作者選擇動畫作為一種用來表達自己的敘事形式，不單是因為動畫的特性能建構出高自由度的動態畫面，劇情也能隨心所與的發展，其特別之處在於，作品的呈現與創作者的經歷環環扣者，綜合過去的體驗、生活喜好及細節觀察，作品會伴隨著創作者經歷的不同而有著幾乎無法複製的面貌，這也是為什麼，即使動畫不像是攝影或是電影能給我們真實又直接的感受，卻依然能夠勾起我們的生活經驗而引起共鳴，動畫利用氛圍的處理，營造出實際拍攝無法達到的效果，讓作品在視覺上有著更強烈的震撼力與刺激感。
　　
　　這樣層層的關係，動畫可視為一個綜合不同美學的集合體來討論，平面的角度會導出繪畫或是攝影來做比較，若是接成連續影像並組合配音，則會和電影、錄像作品來討論，其高度的實驗特質使得動畫可以被觀看的面相很多，很自由卻也因為可以操作的太多，是一門很考驗創作者的美學及敘事能力的創作方式。
　　
　　簡單來說動畫就好比夢境，創作者即為做夢者也是操夢者，透過獨特的手法和敘事方式，觀者似乎面對著作品就能窺看作者內心的故事與經歷，然而，人人都能作夢也能動畫，一件好的作品又該如何去定義。
　　
媒介普及，展示放映形式的改變　　
　　生活中同時身兼創作者與觀者的多重身份並不稀有，作為本次策展人的我也不一例外，過去對於影像、動畫、電影關注著，同時也思考著這些與我們的生活有什麼關聯性或是影響力。以我為例，小的時候，當時並非智慧型手機盛行的時代，對於觸碰到螢幕的想法是連想都沒有想過，綠色螢幕的翻蓋是按鍵手機是那時最前端的流行，電視稍有價位但也已經算是很普及，而家裡的人也熱愛電影，那時的我最期待的時刻就是做完作業用卡帶看卡通，也會在課本書角化手翻動畫，這些就是我最初理解對動畫的樣貌，很貼近生活並且很容易接觸，所以對於動起來的圖像並不覺得稀奇。
　　
　　大家或多或少有類似的經驗及回憶，動畫以各種姿態出現在身邊，尤其是近幾年也更為顯著，路上也隨處可見動態大螢幕，智慧型手機、平板的出現，擁有這些產品的年齡層逐漸年輕化。簡而言之，對影像熟悉度提升的原因是因為放映媒介的普及，而這樣生活化的放映特性拉近了我們和影像的距離，進階影響到展示的放映形式，單純播映的方式也成了最底線的呈現裝置條件之一，而伴隨著科技技術改變ＶＲ、ＡR、MR的出現，觀看時身體不再再是靜止，除了思考是不是在未來裡動畫的面貌也會有所不同？ 動畫展覽本身的是否也有形式上的再挑戰？值得思考的除了再現的手法或是文件事的展覽是否也有其他可能，不單影片的放映，其製作過程的手稿、分鏡，動畫在創作時的能量是否在展覽裡也能呈現更直覺的被帶出。
　　　　
　　最後要談談，扣著創作者和觀眾的角色——展覽，前面提到過去和現在的科技變化到視覺習慣上的改變，並影響到創作的作品表現，由此了解展覽可以談論的動畫主題面向廣泛。以美學為出發做討論，動畫的繪畫性討論、作為實驗的性質存在討論，或是動畫還有哪些不單就畫面可能，延伸到其外部裝置放映、到整個展出展覽的發展性；又或者通過展覽，使得觀眾有更進步的對動畫的認識，並且讓創作者獲得更多交流，甚至促進各個不同學校的動畫系所能有更密切的交集。
　　
　　由此理解展覽在觀眾及創作者間作為橋樑亦可觸發到的影響有多少，不過將前面所提及的都放進主題討論方向會過於龐大，況且展覽本身每一個環節都該被仔細安排過，為了使其夠完整，需要花上一段或是好幾次分批的抽絲剝繭才能逐一去探討。也因此，今年的展覽不局限於單一方向的主題，透過展出多元類型的作品，以及展出珍貴的手稿，展場另外安排一區可以讓觀眾互動的區域，讓大家可以動手畫，能更貼近作者製作時的歷程。
　　　　
　　此外本展直接取用主辦單位「動映画製造所」作為展覽名稱，「動映画製造所」本身即為產出影像場所的意思，很純粹不迂迴，「動」是取用「動畫」一詞，「映画」則是日本漢字為「電影」的意思，將動畫與電影兩個詞彙組合在一起，創造一個並非絕對的詞，也是因為動畫在近年來的改變，沿用原有最早的連續影像切片定義下，依然能將動畫、電影、動態影像、錄像藝術等等區隔開，然而現今的分界已不再清晰，「動映画」也是伴著這些分項微妙的模糊關係而誕生，並且與展覽的主題也存在著相互呼應的關係。
　　
此次動畫聯展作為往後展覽的序幕！希望大家能帶著好奇與期待的心情來參觀這次的展覽，我們也在未來裡繼續討論動畫各方面像的可能！（文：野口）　　　　　　　
　　　　　
　　　　　
策展單位： 動映画製造所​
　　　　
策展單位： 金車文藝中心​（承德館）
展出日期：2017/07/08－2017/09/03
開放時間：每日11:00-18:00（周一休館）
金車承德館地址：台北市承德路三段131號4樓