【勵家人X柯達隨身相印機 微電影】

影片網址
https://youtu.be/yJC6De1KJrw

看影片就可以了解怎麼運用時代的黑科技
跨越國界把外國人娶回家
還有怎麼在旅行的時候就把回憶洗出來握在手心
不想看阿勵演戲的人
直接快轉到1分43秒以及4分43秒
就看得懂這相印機的好

超酷炫團購來啦!!
柯達的隨身相印機機機機機機機~~~
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大家一定都用過拍立得
喜歡的就是它的即時性
當然都知道照片的畫質不怎麼樣
可是蒐集起來特別有感覺

影片中出現的兩台相片列印機
是跨時代的發明
先出現的那台就像是2.0版的拍立得
現代的手機鏡頭太厲害
很多人出門都不帶相機了
所以只要將手機和相印機用藍芽連線
馬上得到跟拍立得一樣大小的照片
不~~~其實算是更大
因為這台列印出來沒有白框喔
而且列印照片最後會上一層膠膜
比一般到沖洗店的相片品質還好
因為它不沾指紋還能防水

後出現的那台就更適合在家裡或其他的室內情境
比如說婚禮或生日派對
印出來的是4X6一般照片的大小
因為列印出來的畫質更好
我們把之前的婚紗照下載到手機再印出來
看起來就跟沖洗店的品質差不多

柯達公司成立超過一百年
是最有信譽的相機及底片製造商
東城數位科技是其相印機專業總代理
所以不用擔心購買後的售後服務
以下先回答欲購買者可能有的疑問
1. 相印機保固一年
2. 無須更換墨水匣
3. 相紙在網路更大賣場都有很好買
4. 相紙會上保護膜防指紋防水能保存更久不泛黃褪色
5. 折扣碼只公布在”勵家人購購購”的私密購物社團，還沒加入的人請趕快
https://www.facebook.com/groups/578090586218461

【馬德里困城日記 Day4️⃣5️⃣】

📆Martes 28 de abril
📝四月28日星期二
🧫西班牙確診人數 212917 (PCR) / 死亡人數 24275 (四月28日晚間9點數據)

日記已經變成週記在寫了，那也就這樣吧😂 還是來隨性說說這幾天的生活～

#工作

剛交完用超級佛心價幫聯合國難民署西班牙分部拍的電視廣告，同時這也是我們在西班牙拍的第一支電視廣告(之前都是接拍照片、品牌影片、時尚影片、網路影片為主)。同一位製作人竟然又立馬幫我們接到了一支預算很OK的廣告影片＋10張照片，客戶是西班牙一家行事低調但數十年來持續支持藝文與音樂活動的家族企業，廣告公司是在西班牙很巨大威猛的一家大咖✨

看來我們的影像事業在這個所有Freelancer都苦哈哈、周遭同行都在家蹲的時期，反而逆勢成長🤔 應該是之前努力播的種開始長芽了🌱 畢竟我們也熬了頗久，咬牙堅持到現在😓 (也曾經數次陷入低潮想轉行，因為接不到想拍的案子、被客戶壓價拖款、被同行抄襲等一堆令人心灰意冷的鳥事，阿卡一度想去市場賣麵，我數度想找工作回去上班😔)

適逢好友梅莉剛被公司(也是我們客戶的創意工作室)解聘，我們於是找了恢復自由身的她來負責此片的美術和道具。今天跟廣告公司開了線上Kick Off會議，一切順利，接下來會忙碌起來了，希望一切順利💪🏻 也希望還有時間寫寫我的困城週記😉

#疫情

週日政府開放父母親遛小孩，西班牙許多城鎮都出現了小孩遛全家的群聚畫面，只能說是觸目驚心😱

👉🏻詳情請見 西班牙小婦人 這篇：

https://www.facebook.com/153820511350579/posts/2997880343611234/

胡老爸問我西班牙人怎麼這樣？我說：唉，也是得放父母親和小孩子出來，不然他們真的都要關瘋了；問題是西班牙真的太多人不自律、缺乏公民道德感了，警察週日可能也掉以輕心也沒有嚴格把關...😓

我們馬德里沒有海灘、自治區政府沒有開放公園，所以這種群聚現象沒有其他大區來得恐怖。不過阿卡週日上午遛狗回來很生氣，說公園外圍的開放空間也是滿滿的人🤢其實上週我們就已經分別在遛狗時看到很多不遵守規定結伴同行的夫妻情侶朋友了😤今天上午遛狗回來更是氣噗噗，說我們這個小區再度髒到爆炸，地上樹下到處都是垃圾，而且還有一堆戴過的塑膠手套🤬

他甚至把這些景象都用相機(輕巧好拍的Ricoh GR)記錄了下來，發上IG還 # 馬德里市政府：

https://www.instagram.com/p/B_heha7qSVe/?igshid=1gpbtoydgbmt3

#公德心

為什麼我們這個馬德里市區裡數一數二好的小區強貝里會這麼髒亂？除了挖垃圾桶賣破銅爛鐵的吉普賽人又開始出沒以外(我對他們營生沒有意見但對他們把垃圾挖出來丟滿地不撿回去很憤怒😠)，最主要的原因還是西班牙人自己的公德心是真的很低落💩

就連卡媽跟我們交換公寓時，在我們公寓樓下郵箱上看到可樂罐，竟然丟到門外的樹下(而且明明距離2公尺就有垃圾桶喔)！她跟我們說這件事時還理所當然地批評把可樂罐留在郵箱上的鄰居？！被我和阿卡罵時，她的反應竟然更加理直氣壯：「那我以後看到你們公寓裡有垃圾都不撿去丟了！」(我拜託妳真的不要😖) 一副我是為你們好的態度，絲毫不會覺得自掃門前雪、把垃圾從「公寓的公共區域」丟到「社區的公共區域」是一件很沒有公德心的事🤯

很遺憾的是，不少西班牙人都抱持這種心態，我從前一位西班牙文老師甚至說：「我不丟菸蒂，清潔工沒得掃，就要失業了。」🤷🏻‍♀️

#卡媽

話說在困城日記前期幾乎篇篇登場、次次突破下限、引發看官期待的卡媽，近期戲份銳減。原因是... 之前寫過，卡媽在得知我們幫她訂購了口罩隔天，傳了整面訊息給阿卡說口罩沒用... 她收到口罩當天雖然有傳訊來跟我道謝，但當晚阿卡跟她通電話時，她又再次說她是不會戴口罩的啦～搞得阿卡超火大，阿卡講給我聽時我也超火大，兩個人火大到吵了隔離以來唯一的一架😱

隔天我們回想這一切，覺得為了卡媽的愚蠢而吵架實在太不值得，於是立定家庭新規則：以後阿卡不再轉述他和卡媽的對話內容給我聽，以免講的人越講越氣、聽的人越聽越氣。

而卡媽那廂，因應加泰隆尼亞大區規定，出門一定要戴口罩，她還是戴上了😷不過總是掛在脖子上，被朋友唸還是驕傲地說口罩沒用(對喔她還是繼續約朋友一起遛狗)、她戴著只是怕被警察罰款... 而且前天還欺騙阿卡，偷偷跑去Tarragona銀行領錢...

蠢事不及備載，實在令人無奈🤷🏻‍♀️

#購物

隔離在家，不能出門Shopping，對我這種最討厭花時間血拼、向來只做目標性採買的人剛好，但對阿卡來說就...(不多說😂) 其實他也是策略型買家啦，只是他的緊張型人格使然，會一直想著家裡缺什麼、攝影器材缺什麼🤓

於是這45天以來，我們利用網路購物購買了不少東西：

🧴我用快遞服務glovo買了酒精
🍷我們在附近酒窖的網站上買了兩回葡萄酒 (總共應該買了有30瓶吧🤣)
💻阿卡買了線上燈光課程和美術指導(Art Direction)課程
🧦阿卡買了他最愛的Uniqlo室內拖鞋、內衣褲、襪子
🎞️阿卡買了6卷傳統相機柯達底片
💽阿卡買了拉丁情歌天王Luis Miguel的黑膠唱片送給好友水晶當生日禮物
📚阿卡在西班牙百年書店Casa del Libro、亞馬遜、手工藝品網站Etsy各買了新廣告片需要參考的花藝書籍
🐕阿卡幫狗兒子買了一塊長地毯
👕阿卡買了阿諾史瓦辛格義賣的T恤，上面有阿諾和他的寵物小馬和小驢子Whiskey & Lulu🐴🏋🏻‍♂️🐴

👉🏻如果你跟阿卡一樣是阿諾鐵粉，購買連結在此：https://represent.com/stayinside/arnold-schwarzenegger-s-stay-inside-tee

(好像真的都是阿卡在買🙊)

#解禁

最後，西班牙政府推出8週階段性解禁方案了，且讓我直接貼出友台熱心整理翻譯的內容，給有興趣的人參考。

👉🏻詳情請見 馬德里台灣鄉民團《Taiwaneses en Madrid》 這篇：

https://www.facebook.com/411361272256937/posts/3040839155975789/

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🐶影片說明：每天遛狗回來的樣子，戴著泳帽是因為不想每天洗頭😂 狗兒子一臉憂容是因為他極度厭惡散步回家後被帶到浴室洗腳腳的固定行程😨

AI機器人將如何顛覆製造業？

面對AI機器人帶來的破壞式創新，台灣製造業該怎麼把握機會，在自動化典範轉移的亂局中，占有一席之地？

Bastiane Huang
Feb 6 · 1

在先前Robotics 2.0系列文章中，我們討論了AI如何讓機器人做到過去做不到的靈巧工作，並能夠開始自主學習。第一篇文章介紹了AI如何開啟Robot2.0時代。第二篇文章則描述AI機器人在倉儲運輸業的應用，透過觀察這個新技術的第一個應用場景，來預測這一切將如何影響我們的生產力、就業狀況以及日常生活。

這篇文章我們將聚焦目前大量運用傳統機器手臂及自動化設備，同時占台灣產值最高（30%）的製造業。具有自主學習能力而且靈巧的AI機器人，將如何影響製造業流程及整體產業結構？供應鏈上的各廠商又該如何因應Robotics 2.0帶來的破壞性創新？

「未來已經到來，只是先被一部分人看見。」 — 作家威廉．吉布森

The future is already here — it’s just not very evenly distributed. — William Gibson

製造業自動化現況

根據國際機器人聯合會（IFR）發布的最近報告，全球工業機器手臂的出貨量在2018年創下新紀錄，來到38萬4,000台。其中中國仍是最大市場（占比35%)，接著是日本，美國，台灣排名全球第六。

汽車以及電子製造業依然是工業手臂的最大應用市場（占比60%)，遠遠領先其他包含金屬，塑膠及食品等產業。具體原因我們在第一篇文章也討論過，由於傳統機器人和電腦視覺的限制，目前除汽車業和電子業以外，倉儲、農業和其他產業幾乎都還沒開始使用機械手臂。而這樣的情形將會被AI機器人及深度學習等新技術所改變。看到這裡，你可能會想：自動化及工業機器手臂在製造業既然已經有幾十年的歷史，該自動化或可以被自動化的部分應該都已經自動化了，還有什麼創新的空間呢？

出乎意料地，就連自動化程度最高的汽車製造業，離所謂的全自動化關燈工廠（lights out factory）也還有很大一段距離。舉例來說，汽車組裝的部分大多依然是由人工來完成。這也是車廠最勞力密集的部分，平均一間汽車工廠裡有3分之2的員工都在裝配車間。就連一向追求革新與顛覆，主張追求最高自動化的特斯拉執行長馬斯克，都不得不公開承認，特斯拉生產線自動化的進度不如預期。

究竟為什麼自動化這麼困難？

自動化至今無法跨越的技術限制

現今的自動化生產線普遍為大量生產設計，因此能有效降低成本，但也因此缺乏彈性。面對消費者越來越短的產品生命週期，越來越多的少量多樣客製化生產需求，人類往往比機器人更能夠因應新的產品線，也不需要花費很多時間去重新編寫程式或更改製造工序。

1. 靈巧度與複雜度

儘管科技在快速進步，人類還是比機器人靈巧許多。在訪談電子代工廠商的過程中發現，儘管組裝產品（assembly）已經高度自動化，但備料（kitting）的程序還是必須由人來完成。

備料在製造及倉儲業都很普遍，是提高生產效率的重要步驟。指的是把組裝產品需要的各個零散部件集合起來，打包並放置在工具包（kit）的過程。之後機器人再從工具包中拿取各個零件並進行組裝作業，這時候因為各個零件都在一個固定的位置和角度，自動化編程相對容易。相反地，備料時必須從雜亂無序的零件盒中辨識並拿取零件，零件的位置角度不一，甚至可能重疊或纏繞在一起，這對現有的機器視覺及機器人技術都是一項挑戰。

2. 視覺與非視覺性的回饋

另外一方面，很多複雜的裝配作業需要靠作業員的經驗或「感覺」。不論是安裝汽車座椅或是將零件放入工具包裡，這些看似簡單的動作，事實上都需要作業員或機器人接收，並根據各種視覺甚至觸覺訊號，來調整動作的角度及力道。

這些精細的微調使得傳統的自動化編程幾乎派不上用場，因為每次撿取或放置物品都不完全相同，需要像人一樣有從多次的嘗試當中，自主學習歸納的能力，而這正是機器學習，特別是深度及強化學習，能夠帶給機器人的最大改變。

Robotics 2.0：AI可以讓工廠機器人做到哪些事？

AI帶給機器手臂最大的改變就是：以往機械手臂只能重複執行工程師編寫程序，雖然精準度及速度都很高，但卻無法應對任何環境或製程改變。但是現在因為AI，機器可以自主學習更複雜的任務。具體來說，AI機器人較傳統機械手臂在3大方面有重大突破：

1. 視覺（Vision System）

就算是最高階的3D工業相機，仍然無法像人眼一樣，既可以精準判斷深度距離，又可以辨識透明的包裝、反射表面、或是可變形物體。這也是為什麼很難找到一款相機，既可以提供準確的深度，又能夠辨識大多數的包裝及物品，然而，這樣的情形很快就會被AI改變。

機器視覺在過去幾年取得了巨大的進展，幾間來自於矽谷及波士頓的新創，包括OSARO和Covariant，利用深度學習（deep learning），語意分割（semantic segmentation），及場景理解（scene understanding）提高了低階相機的深度及影像辨識，讓製造商不需要使用昂貴的相機，也能得到足夠準確的影像訊息，成功辨識透明或反射物體包裝。

2. 可擴充性（Scalability）

深度學習不需像傳統機器視覺一樣，需要事先建構每一個物品的3D模型。只需要輸入圖片，經過訓練，人工神經網路就能自動辨識影像中物體。甚至能使用非監督或自監督學習，降低人工標籤數據或特徵的需要，讓機器更近接近人一樣的學習，免去人為干預，讓機器人面對新的零件再也不需要工程師重新編寫程序。隨著機台運作，收集到的數據越來越多，機器學習模型的準確度也會進一步提升。

目前一般生產線通常有震動台、送料器、輸送帶等週邊設備，確保機器人能夠正確拿取需要的部件。如果機器學習再進一步發展，讓機器手臂更加智能，或許有一天這些比機械手臂更昂貴四五倍以上的週邊設備將不再被需要。
另一方面，由於深度學習模型一般儲存在雲端，這也讓機器人能夠互相學習，共享知識。舉例來說，若有一台機器手臂經過一個晚上的嘗試，學會如何組合兩個零件，便能夠很輕易地將這個新的模型更新到雲端，並分享給其他同樣也連結到雲端的機器手臂。這不但省去了其他機器的學習時間，也確保了品質的一致性。

3. 智能放置（Intelligent Placement）

一些對我們來說一點也不困難的指令：請小心輕放，或把物品排列整齊，對機器手臂而言卻是巨大的技術挑戰。
如何定義「小心輕放」？是在物體碰觸到桌面的瞬間停止施力？還是在移動到距離桌面6公分處放手讓物體自然落下？或是越靠近桌面就越降低速度？這些不同的定義又會怎麼樣影響物品放置的速度和精確度？

至於將物品「排列整齊」就更困難了，先不論每個人對整齊的定義都有所不同，為了能將物品精準地放置在想要的位置及角度，我們首先必須要先從正確的位置拿取物品：機械手臂依然不如人手靈巧，且目前一般機器手臂大多使用吸盤或是夾子，要做到人類關節及手指的靈活度，還有一大段距離。

其次我們要能即時判斷夾取物體的角度位置及形狀大小，以下圖的杯子為例，需要知道杯口朝上或朝下，要側放或直放，也要知道放置的地方有沒有其他物品或障礙物，才能判斷將杯子放在哪裡才能最節省空間。 我們因為從出生開始就在學習各種取放物品的任務，這些複雜的作業幾乎不加思索就可以完成，但機器並沒有這樣的經驗，必須重新學習。

經由AI，機器手臂可以更精準地判斷深度，還可以透過訓練，學習判斷及做到杯子朝上，朝下等不同狀態。也可以利用對象建模（Object Modeling），或是體素化（Voxelization），來預測及重建3D物體，讓機器可以更準確掌握實際物品的大小和形狀，進一步將物品放到該放的位置。

AI機器人將如何顛覆製造業？

現在我們知道AI可以讓機器做到許多以往做不到的事，但這對製造業現行的產業結構又會有什麼影響？誰能夠把握住新科技典範轉移技術帶來的機會？哪些公司又會面臨前所未有的挑戰？

AI機器人帶來的破壞式創新（Disruptive Innovation）

破壞式創新由哈佛商學院教授克雷頓‧克里斯汀生（Clayton Christensen）在其著作《創新的兩難》（Innovator’s Dilemma）當中提出。理論的中心思想是：
產業中的既有業者一般會為了服務現有客戶（通常也是利潤最高的客群），而選擇專注於「持續式創新」，改善現有的產品及服務。此時，一些資源較少的小公司把握機會，瞄準被忽略的市場需求，而取得進入市場的立足點。
破壞式創新又分為以下兩種：

（1）低階市場創新

一般大家較為熟悉的是「低階市場創新」，數位照相技術就是一例。早期的數位相機不僅解析度不佳，而且還有快門延遲很長的問題，但隨著數位照相品質及解析度逐漸進步，數位相機逐漸從低階市場晉升為主流。諷刺的是，柯達雖然研發出數位相機，但卻因為無法放棄當時該公司占據全球3分之2的底片市場，而最終被新技術淘汰。這正是所謂的「創新的兩難」，既有業者雖然看到新科技的威脅，但卻因為現有公司結構，策略等種種原因無法及時因應。

（2）新市場創新

「新市場創新」則是指新進公司瞄準既有公司尚未服務到的「新市場」進行創新。例如，電話剛推出的時候只能被用來做短距離的本地溝通，因此電報產業當時的領先者Western Union拒絕購買發明家貝爾的專利，因為該公司最賺錢的是長途電報市場，當時甚至不認為短途溝通會是一個市場，更不用說預見後來人人都用電話溝通的情景了。

而AI機器人帶來的，正是「新市場的破壞式創新」！

目前汽車及電子製造業占工業機器手臂出貨量的60%，這也導致市場領先者發那科（FANUC）、ABB、KUKA、安川（YASKAWA）專注於「持續式創新」：做他們最擅長，客戶也最需要的，進一步提高速度及精度。這也使得其他諸如倉儲業、食品製造業，或製造業中的「備料程序」成為被忽略新市場。這些客戶並不需要這麼高速度，高精度的作業，但需要機器手臂更靈活，更能彈性自主學習辨識及處理不同的零件或是工作。

新創AI機器人公司看到這樣未被滿足的需求，開始將人工智慧應用在機器人上，使得機器手臂可以被用在備料，包裝，倉儲等新市場。他們使用較低階的相機搭配機器學習模型，讓以往只能由人工作業的備料，貨物分撿等程序自動化，讓機器手臂可以被運用在更多不同的地方，甚至整個產業。

有趣的是，這些新創公司一般不自行生產機器手臂，而是專注於開發機器學習模型、機器視學及控制軟體，在硬體方面則選擇跟既有機器手臂廠商合作。因此，你可能會想，就算這些機器手臂公司不追求AI創新，他們也不會被時代淘汰，因為自動化還是需要硬體的供應。

但是，這樣想忽略了幾件事：

首先，有些機器手臂公司已經先嗅到了商機，並開始一邊與這些新創公司合作，一邊建立自己的AI團隊。這些公司因為率先採取行動，可以更快地在這些以往服務不到的新市場中建立客群，進一步領先競爭對手。

其次，隨著AI應用的普及，產業鏈中的最大價值，會逐漸由硬體轉向軟體及數據。 這點，我們已經可以從無人車的發展趨勢中看出。一但無人車可以做到高度自主，大部分的價值都會在掌握無人車機器學習模型及自駕數據的特斯拉，或Google等公司的手裡。這也是為什麼車廠人人自危，不是積極併購就是跟矽谷的軟體AI新創公司合作。相比起來，機器手臂及製造商對AI技術的接受速度似乎還不及汽車製造商。

AI機器人帶來的挑戰與機會

AI及機器人的結合帶來許多的可能性，但是這些改變絕非一蹴可幾。機器手臂公司縱使開始投資AI，也依然會面臨當初柯達所面臨的「創新者的兩難」。

要如何重新打造組織及發展策略，才能夠讓轉型的負面影響降到最低，也考驗各個公司管理階層的判斷與決心。

另一方面，開發全新市場也絕非簡單的事，新創公司仍需要和製造廠商密切合作，開發更貼合客戶需求的解決方案。 製造業的流程甚至比倉儲更複雜多樣，新創公司雖然了解AI及機器人技術，但卻不一定了解製造流程。這也給台灣製造廠商一個搶得先機成長轉型的最佳機會。

如果台灣廠商能夠率先和這些新創公司合作，不僅能透過流程自動化提升生產效率及品質，還能做到以往較難做到的少量多樣客製需求，擺脫大量製造，削價競爭的紅海策略。更可以成為新一代AI機器人的試驗場，和國際新創合作開發針對電子或半導體製造業的專屬解決方案，進而銷售到其他國家。

日前，曾任職於Google與百度的吳恩達（Andrew Ng）受邀來台演講中也指出，台灣應該善用自己在半導體與製造業的既有優勢，發展人工智慧，成為除了矽谷、北京之外的下一個AI Hub。 相較於其他像是零售或是消費性網路領域這些現在發展相對成熟的AI應用，台灣在製造產業中發展人工智慧，不但更具有了解應用案例、掌握數據等優勢，也有機會能夠藉由AI機器人等新技術，達到產業轉型的目的。

附圖：KIT工具包 — source: kitting-assembly.ca
深度學習物件辨識範例，由左至右分別為Mask-RCNN, Object Modeling, Grasp Point Prediction。OSARO
傳統及AI機器人創新策略比較 — source: Bastiane Huang
製造業自動化產業鏈- source: Bastiane Huang

資料來源：https://medium.com/marketingdatascience/ai%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%B0%87%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%A1%9B%E8%A6%86%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD-ee2dbc3db7e4