機器學習識別特徵阻絕代測　上鏈回送監理資料庫防竄改

人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警

2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統，結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用，以解決酒駕問題，並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性，將車輛與人臉資料串上區塊鏈，以確保駕駛人的不可否認性。

長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題，儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則，但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數，導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演，讓不少的家庭因此破滅。

據統計，從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件，而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後，2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件，雖然成功達到嚇阻效果，但是死亡人數仍與去年前年持平，可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」，酒駕者必須重新考照，並且只能駕駛具有酒精鎖（Alcohol Interlock）的車輛，所謂酒精鎖，屬於車輛點火自動鎖定裝置，在汽車發動前必須進行酒測，通過才能將汽車發動，而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測，以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生，若駕駛人未遵守其要求，車子就會強制熄火並鎖死，必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

由於法案的方式無法完全遏止酒駕，因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

其中本田（Honda）汽車與日立（Hitachi）公司研發出手持型酒精含量檢測裝置，讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測，若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖，藉此避免酒駕意外或事故發生，且該技術結合了智慧鑰匙功能，若偵測到酒測值超標，車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人，避免酒駕上路之問題。

另一方面則是解決酒精殘值之問題，因為有許多駕駛人都會認為，休息一下後，身體也無感到不適，即駕車出門，等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過，因此收到罰單，甚至是吊銷駕照處罰等。

根據醫學研究指出，酒精是在人體體內由肝臟代謝，實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議，喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念，導致駕駛人貿然上路，待意外發生或罰單臨頭時，已經為時已晚。

背景知識說明

本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識，並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈，並利用區塊鏈不可篡改的特性，來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性，因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識，便可確認為駕駛本人。

何謂人臉辨識

人臉辨識技術屬於生物辨識的一種，基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術，將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材，讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵，藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中，其應用面廣泛，最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等，其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說，人臉辨識皆具備以下幾個特性：

‧ 普遍性：屬於任何人皆擁有的特徵。

‧ 唯一性：除本人以外，其他人不具相同的特徵。

‧ 永續性：特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

‧ 方便性：人臉辨識容易實施，設備容易取得，如相機鏡頭。

‧ 非接觸性：不須直接接觸儀器，也可以進行辨識，這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證，別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識，無須近距離接觸，也可以精準地辨識身分，且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球，人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫，在門禁進出管制系統中，利於提高管理效率，有效掌握到進出人員的身分，以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

人臉辨識的步驟

人臉辨識的過程與步驟，包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取，進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型，從影像中先尋找目標人臉，偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正，並摘取特徵值，接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算，最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟，如圖1所示。

人臉偵測

基於Haar臉部檢測器的基本思想，對於一個一般的正臉而言，眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練，所訓練出的人臉模型，其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型，可以有效地在影像中偵測到人臉。

Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型，可以偵測出人臉的68個特徵點，包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測，如圖2～4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數，若分數越高，代表該張影像就越可能是人臉，右側括弧中的編號代表子偵測器的編號，代表人臉的方向，其中0為正面、1為左側、2為右側。

人臉的預處理

偵測到人臉後，要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同，尤其會受到燈光、角度、表情等影響，為了改善這類問題，必須對圖片進行預處理以減少這類的問題，其中訓練的資料集也很重要：

‧ 幾何變換與裁剪：將影像中的人臉對齊與校正，將影像中不重要的部分進行裁切，並旋轉人臉，並使眼睛保持水平。

‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化：可以增強影像中的對比度，可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題，更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

‧ 影像平滑化：影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙，藉由使用圖形平滑處理，可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

人臉特徵摘取

關於人臉特徵摘取，相關的技術說明如下：

‧ 歐式距離：人臉辨識是一個監督式學習，利用建立好的人臉模型，將測試資料和訓練資料進行匹配，最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離，選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜，且需要大量的訓練集資料與測試集資料，會導致計算量過大，使辨識的速度過於緩慢，因此需要透過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）來解決此問題。

‧ 主成分分析法：主成分分析法為統計學中的方法，目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維，只保留影像中的主成分，即為影像中的關鍵像素，以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值，並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量，接著將訓練集與測試集的資料進行降維，讓新的像素矩陣中只保留主成分，最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配，選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟，因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

‧ 卷積神經網路：卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種神經網路的架構，在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用，是深度學習（Deep Learning）中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算，藉此來提取圖片的特徵，並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中，首先會輸入人臉的影像，再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出，並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

何謂酒精鎖

酒精鎖（圖5）是一種裝置在車輛載體中的配備，讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測，通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求，讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

根據歐盟經驗，提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效，只有勸阻的效果，若在執法上不夠嚴謹，被吊照者會轉變成無照駕駛，因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路，這就是「酒精鎖」的設計精神。

在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後，針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定，在酒駕被吊銷駕照者重考後，一年內車輛要裝酒精鎖，未通過酒測者無法啟動，且必須上15小時的教育訓練才能重考，若酒駕累犯三次，要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛，懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮，為防範此問題，酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣，且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內，便會隨機要求駕駛重新進行酒測，如果沒有通過測量或是沒有測量，整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告，並勸告駕駛停止駕車。

對於酒精鎖的實施，目前無法完全普及到每一台車子，而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言，根本是多此一舉，反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45～60分鐘的隨機檢測，會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測，可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

認識區塊鏈

區塊鏈技術是一種不依賴於第三方，透過分散式節點（Peer to Peer，P2P）來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫，任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈，而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全，也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念，如圖6所示。

區塊鏈的原理與特性

可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本，網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份，當產生一筆交易時，會將這筆交易廣播到各個節點，而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著，每個節點進行工作量證明，選取計算最快的節點進行這些交易的驗證，完成後會把區塊廣播給到其他節點，其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效，驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈，此時就無法再將資料進行篡改。

關於區塊鏈的特性，可分成以下四部分做說明：

1. 去中心化：區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨，就是「去中心化」，區塊鏈採用分散式的點對點傳輸，該概念架構中，節點與節點之中沒有所謂的中心，所有的操作都部署在分散式的節點中，而無須部署在中心化機構的伺服器，一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入，因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性，不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

2. 不可篡改性：透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈，所有區塊都有屬於它的時間戳記，並依照時間順序排序，而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容，讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高，因此使區塊鏈具備「不可篡改性」，並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

3. 可追溯性：區塊鏈是一種鏈式的資料結構，鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣，這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中，如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般，每筆交易記錄著時間和訊息內容，若要進行資料的更改，則會視為一筆新的交易，且舊的紀錄仍會存在無法更動，因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

4. 匿名性：在去中心化的結構下，節點與節點之間不分主從關係，且每個節點中都擁有一本完整的帳本，因此區塊鏈系統是公開透明的。此時，個人資料與訊息內容的隱私就非常重要，區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術，讓節點資料在完全開放的情況下，也能保護隱私以及用戶的匿名性。

區塊鏈與酒精鎖

由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性，且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時，系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊，還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此，在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時，此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據，同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

酒駕防偽人臉辨識系統介紹

為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題，酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時，要同時進行人臉辨識，來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭，作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存，並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈，當汽車已經駛動時，攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功，會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈，若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象，系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測，並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛，該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位，並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況，應先行迴避。且該車輛於熄火後，酒精鎖會將車輛上鎖，必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖，如圖7所示。

區塊鏈打包上鏈模擬

在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後，會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，接著將128個人臉特徵向量資料取出，並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊，然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料，如圖8所示。

要打包成區塊和上鏈的內容，包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料，接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例，圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包，並進行HASH運算。

將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容，並打包區塊，經過HASH後的結果如圖10所示，其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料，由於這是實作模擬情境，並無上一筆資料，其中messages屬性代表內容數，一筆代表車牌資料，另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點，代表車輛解鎖的時間點。

情境演練說明

話說小禛是一間企業的上班族，平時以開車為上下班的交通工具，他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統，以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

已經下班的小禛今天打算從公司開車回家，當小禛上車準備發動車子時，他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣，並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像，如圖11所示。

待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後，接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點，如圖12所示。然後，相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，如圖13所示。

酒精鎖通過解鎖後，車輛隨之發動，解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記，隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中，設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉，以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值，並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對，藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後，也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中，如此一來，區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄，檢測通過的示意圖如圖14所示。

系統通過辨識後，便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助，也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時，區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

如此一來，便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中，如果有需要更換駕駛人，必須待車輛靜止時，從車載系統發出更換駕駛要求，再重新進行酒測以及重複上述流程，才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛，系統將視為異常情況。

結語

酒駕一直是全球性的問題，將有高機率導致重大交通事故，造成人員傷亡、家庭破碎，進而醞釀後續更多的社會問題，皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題，各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範，但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同，有的國家如新加坡，透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯，又或者是薩爾瓦多，當發現酒駕直接判定死刑，這樣的制度雖嚇阻力極強，但是若讓其他國家也跟進，會造成違憲或是違反人權等問題。因此，各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究，想要達到零酒駕的社會。

為達成此理想，本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統，利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術，使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中，結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理，將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改，可加強駕駛人的不可否認性，當汽車發生異常情況時，便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨，透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題，在未來能夠普及並結合法規，智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

附圖：圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測（正臉）。
圖3 人臉特徵點偵測（左側臉）。
圖4 人臉特徵點偵測（右側臉）。
圖5 酒精鎖。 （圖片來源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram）
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

資料來源：https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

第一座5G工廠，對台灣意味著什麼？

文 / 邱莉燕 攝影 / 張智傑

台灣將有第一座5G工廠，預示5G元年正式從猜想降落到應用面，更重要的是，工廠由三方不同領域的企業跨界合作，從這樁策略聯盟起，台灣正在形塑全新的5G產業文化。

台灣第一座5G工廠，將由遠傳電信、台達電子、台灣微軟攜手共同打造，預計在台達桃園研發中心展示間，先行建立一處5G智慧示範場域，投資金額三方皆未透露。

在這座5G工廠中，預計將結合台達的創新智慧設備，以及微軟的先進雲端技術，並在整個場域搭配遠傳的80MHz連續頻寬。

可以想見，許多原本夢想中的先進製造場景，因為5G，得以在現實中出現。

融合大數據、物聯網，實現智慧物流

比方說，AGV無人搬運車，透過5G訊號的「大連結」特性，可與管理平台交換資料，在生產過程中建立智慧物流調度系統，穩定執行物流搬運工作，大幅縮減物料搬運次數，還可依據監測資訊即時下達指令，有效提高產能。

AOI瑕疵檢測設備也獲得突破，透過5G的高速、低延遲，即時傳送製程中因檢測產生的巨量高解析度圖片，並進行大數據分析，快速遠端調整製程，以提高檢測精準度、良率與產能。

而傳說中的「數位分身」，會透過Microsoft HoloLens真正現身。其中一個應用是，遠在千里之外的工程師，透過5G串連工廠與產線，以混合實境的方式，在遠端修復工廠裡故障的設備。

「三強聯手的情況之下，我們要為台灣在5G場域打出第一槍，」遠傳總經理井琪在宣布合作的記者會上信心滿滿：「相信在5G帶動台灣產業升級方面，能一起做出非常好的努力。」

鮮少在公開場合露臉的台達資深副總裁暨資通訊基礎設施事業群總經理鄭安表示，台達這次選擇與遠傳合作，是建立在雙方長期合作的基礎之下。

身為台達集團創辦人鄭崇華次子的鄭安說，目前台達是盡可能實現5G應用場景，將5G低延遲、大頻寬的特性，顯示在需要的場域上，展現實際價值，也讓台灣其他場域可遵循相同的模式運作、降低成本，以及排除人工作業的不確定性。

「對於工廠導入5G，會依情況判斷實際運用，」鄭安表示，若僅是收集資料等情況，採用IoT或Wi-Fi即可，若是AGV無人搬運車這類需要低延遲、大頻寬特性的運用，「採用5G就非常適合。」

遠傳、台達與微軟「軟傳達」的策略聯盟，代表在5G時代，每個流程的參與者，都擁有與5G設備對接的密碼。

5G時代，矩陣型產業關係成主流

不同於傳統的4G時代，電信業者提供通話與網路服務，是一條龍式的線性服務體系。然而，到了5G，多元分眾的市場，成了電信業者在5G領域的主流戰略。

電信業者要進取的新目標市場，除了智慧製造，還可能是遠端醫療、自駕車和智慧農業等。

這也打破了企業的藩籬，電信業者要能與不同的企業伙伴對接，像是和工控電腦、系統整合商合作，進行差異化的產品規劃，以及分眾市場的加值經營。這一次，遠傳、台達與微軟的跨界合作，就是一個好例子。

換句話說，矩陣型的產業關係，取代了原本的線行伙伴關係。

新的聯盟勢必愈來愈多，5G的合縱連橫，事實上，也正在如火如荼展開。有人考量的是技術布局，也有人看重品牌通路的互補，但更多的將是新商業模式如何進行優先順位選擇。

消費者與產業界也可以期待，5G應用在未來的五到十年，將是一個百花齊放的世界。

電信公司更將因為這些成千上百種的新應用，而產生異質化的經營模式。

就像電子五哥，過去的主業是製造筆電，演變至今，五哥之間的商業模式都不盡相同。歷史很可能有驚人的相似，因此，台灣五家電信公司的商業模式，未來會出現很大的分歧，不再只是爭搶用戶、賺取月租費的競爭。

或許，十年之後，回頭看這五家電信公司，每一家都長得不一樣，是再正常也不過的現象。

資料來源：https://www.gvm.com.tw/article/73119

第一座5G工廠，對台灣意味著什麼？

文 / 邱莉燕 攝影 / 張智傑

台灣將有第一座5G工廠，預示5G元年正式從猜想降落到應用面，更重要的是，工廠由三方不同領域的企業跨界合作，從這樁策略聯盟起，台灣正在形塑全新的5G產業文化。

台灣第一座5G工廠，將由遠傳電信、台達電子、台灣微軟攜手共同打造，預計在台達桃園研發中心展示間，先行建立一處5G智慧示範場域，投資金額三方皆未透露。

在這座5G工廠中，預計將結合台達的創新智慧設備，以及微軟的先進雲端技術，並在整個場域搭配遠傳的80MHz連續頻寬。

可以想見，許多原本夢想中的先進製造場景，因為5G，得以在現實中出現。

融合大數據、物聯網，實現智慧物流

比方說，AGV無人搬運車，透過5G訊號的「大連結」特性，可與管理平台交換資料，在生產過程中建立智慧物流調度系統，穩定執行物流搬運工作，大幅縮減物料搬運次數，還可依據監測資訊即時下達指令，有效提高產能。

AOI瑕疵檢測設備也獲得突破，透過5G的高速、低延遲，即時傳送製程中因檢測產生的巨量高解析度圖片，並進行大數據分析，快速遠端調整製程，以提高檢測精準度、良率與產能。

而傳說中的「數位分身」，會透過Microsoft HoloLens真正現身。其中一個應用是，遠在千里之外的工程師，透過5G串連工廠與產線，以混合實境的方式，在遠端修復工廠裡故障的設備。

「三強聯手的情況之下，我們要為台灣在5G場域打出第一槍，」遠傳總經理井琪在宣布合作的記者會上信心滿滿：「相信在5G帶動台灣產業升級方面，能一起做出非常好的努力。」

鮮少在公開場合露臉的台達資深副總裁暨資通訊基礎設施事業群總經理鄭安表示，台達這次選擇與遠傳合作，是建立在雙方長期合作的基礎之下。

身為台達集團創辦人鄭崇華次子的鄭安說，目前台達是盡可能實現5G應用場景，將5G低延遲、大頻寬的特性，顯示在需要的場域上，展現實際價值，也讓台灣其他場域可遵循相同的模式運作、降低成本，以及排除人工作業的不確定性。

「對於工廠導入5G，會依情況判斷實際運用，」鄭安表示，若僅是收集資料等情況，採用IoT或Wi-Fi即可，若是AGV無人搬運車這類需要低延遲、大頻寬特性的運用，「採用5G就非常適合。」

遠傳、台達與微軟「軟傳達」的策略聯盟，代表在5G時代，每個流程的參與者，都擁有與5G設備對接的密碼。

5G時代，矩陣型產業關係成主流

不同於傳統的4G時代，電信業者提供通話與網路服務，是一條龍式的線性服務體系。然而，到了5G，多元分眾的市場，成了電信業者在5G領域的主流戰略。

電信業者要進取的新目標市場，除了智慧製造，還可能是遠端醫療、自駕車和智慧農業等。

這也打破了企業的藩籬，電信業者要能與不同的企業伙伴對接，像是和工控電腦、系統整合商合作，進行差異化的產品規劃，以及分眾市場的加值經營。這一次，遠傳、台達與微軟的跨界合作，就是一個好例子。

換句話說，矩陣型的產業關係，取代了原本的線行伙伴關係。

新的聯盟勢必愈來愈多，5G的合縱連橫，事實上，也正在如火如荼展開。有人考量的是技術布局，也有人看重品牌通路的互補，但更多的將是新商業模式如何進行優先順位選擇。

消費者與產業界也可以期待，5G應用在未來的五到十年，將是一個百花齊放的世界。

電信公司更將因為這些成千上百種的新應用，而產生異質化的經營模式。

就像電子五哥，過去的主業是製造筆電，演變至今，五哥之間的商業模式都不盡相同。歷史很可能有驚人的相似，因此，台灣五家電信公司的商業模式，未來會出現很大的分歧，不再只是爭搶用戶、賺取月租費的競爭。

或許，十年之後，回頭看這五家電信公司，每一家都長得不一樣，是再正常也不過的現象。

資料來源：https://www.gvm.com.tw/article/73119

記憶枕該如何選呢? 要挑個好睡#枕頭 、#好睡記憶枕頭 那麼難嗎? #睡眠王達人 ，教你如何挑記憶枕頭，才能讓你一夜好眠。不挑人的好睡枕頭、好睡記憶枕，要注意那3大元素呢?? 才不會落枕、打呼、酸痛呢??
#防止落枕
「#記憶枕 」只是商業行為上的一個名詞，它的基本原理概念在於運用該材質的特性，使頸部及頭部在躺下時能受到很平均的支撐，所以就不會產生睡一般枕頭時因為頸部的吃力而造成「#落枕 」的情況。問題出在市面上所出售的所謂「記憶枕」的材質良莠不齊，從表面上來看，一般人是無法查覺這是真的「記憶枕」，還是濫竽充數的「記憶枕」，所以你會發覺都是標榜「記憶枕」為何價格會從300元到2000元？在這裡我無法告訴你如何辨別真假。我只能說真正的「記憶枕」因為能讓你的頭部和頸部在睡覺時沒有很大的負擔，所以當然對於睡眠會有幫助啦！尤其是和「記憶床」搭配，就會讓你產生完全放鬆而更有助於睡眠。

此部份可參考全省設有「#睡眠中心 」的醫院中的床和枕。那些都是真的「記憶枕」。

另外，他還有可能添加其他天然香料或人工香料，例如我家的就薰衣草味，基本來說它蠻重的，
它會記憶你的頭部形狀，久而久之就成了為你頭部良身訂做的枕頭，這樣睡起來也比較舒服，所以，記憶枕適合個人使用，如果很多不同的人一起用的話，那就乾脆稅普通枕頭算了。

睡眠是一個人對於白天的身體消耗的一種自我修復，睡的好第二天才能有精神，身體狀態也能夠調節到最佳的狀態。對於睡眠質量影響很大的一點就是枕頭是否合適，而市面上的常見的乳膠枕和記憶枕哪一種比較好呢？下面就讓我們一起來了解一下吧。

#乳膠枕頭 。#乳膠枕頭有高彈性 ，其良好的支撐力。平均分散人體頭部重量的承受力，具有矯正不良睡姿功能，更有殺菌的功效。乳膠的另一大特點是無噪音，無震動，有效提高睡眠質量，透氣性較好，#彈性極佳 ，#不變形 ，經久耐用。是#健康的好材質 。

#遠紅外線 （Far Infrared，縮寫 #FIR ），一般是指光譜上位於15~1000µm區域的光波，屬於紅外線的波長範圍。[1]其位於可見光光譜紅色光的外側，為不可見光。不同學界對於遠紅外線的範圍定義常常不同，例如，天文學上常定義遠紅外線為在波長25 µm與350 µm之間的電磁波。[2]生物體可以「熱」的型式，感受其存在。
4μm ~ 14 μm範圍的遠紅外線與人體的分子產生共振，可促進微血管擴張、使血液循環順暢，促進新陳代謝[3]，進而增加身體的免疫力，因此此段遠紅外線又被稱為「#生育之光 」，因此遠紅外線除了科技、天文上的應用之外，也可用於醫療和保健方面。有些植物的胚芽經過遠紅外線照射後，有助於酶活性活化，加速發芽[4]。

熱影像裝置，又作熱成像設備，是一種利用視頻設備來檢測紅外區域，可以檢測到產生熱源的生物體或物體存在。視頻顯示裝置，可檢測目標溫度分布，並作紅外線強度分析，結果以熱成像顯示。熱成像中紅色的部分，表示溫度較高，其中許多地方的冷藍色（但顯示結果和實際顏色沒有任何關係）。
使用熱影像裝置，即使在光線較暗的情況，無法用肉眼判斷時，可有關儀器來辨別是否有人或生物存在。但是，輻射熱測量計無法檢測到任何東西，除非有溫差。例如，當溫度超過攝氏30度，要分辨出周圍存在的人是困難的。

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