迎接終端AI新時代：讓運算更靠近資料所在

作者 : Andrew Brown，Strategy Analytics
2021-03-03

資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計，人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長，現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長，未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。

這包括種類繁多的不同裝置，像是智慧感測器與致動器，它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西，以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在，從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物，它們的數量將持續爆炸性成長。

資料爆量成長，讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質，在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點，但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行，來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料，需要從起始點經過網際網路或其他網路，來到集中式的資料中心(例如雲端)，然後在這裡處理與儲存，最後再傳回給用戶。

對於一些傳統的應用，這種方式雖然還可以接受，但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間，資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策，網路延遲要越小越好。基於這些原因，開始有人轉向終端運算；越來越多人轉而使用智慧終端，而去中心化的程度也越來越高。此外，在這些即時應用中產生的龐大資料量，意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。

與資料成長連袂而來的，是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動，並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊，需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML，是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料，唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作，在未來還將會直接在終端裝置上進行。

資料正在帶動從集中化到分散化的轉變

隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟，網路的設計以及在其運作的所有裝置，也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機，一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能，基礎架構持續重組與最佳化，以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存，以及資料處理的需求。

智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長，加上物聯網的快速成長，促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素，包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力，以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用，近來也已轉向使用分散式的運算模型。

從邊緣到終端：AI與ML改變終端典範

在成本、資源效率、彈性與便利性等方面，雲端有它的優點，裝置數量的急遽增加(如圖2)，將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的，這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸，而且從能源、頻寬與運算力角度來看，相當沒有效率。

在終端執行進階處理與分析的能力，可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴，並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。

終端AI：感測、推論與行動

在終端部署更多智慧的主要原因之一，是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方，可以更快與更準確地做出回應，同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險，可以節省費用。

處理能力與神經網路的重大進展，正協助帶動終端裝置的新能力，另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下，對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序：傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作)，以及採取行動(如物件是披薩，冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音，因此發出警告)。

感測

處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如，自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化，並且與以往相比，會搜集更多的資料。

它們搜集到的資料極具價值，但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端，數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行，就可以大幅提升效率。

推論

終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時，就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜，機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作，這對體積越來越小的裝置，極為關鍵。

例如，圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具，訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU)，以轉換成最佳化的程式碼，讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像，而且準確度相當高，而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣，轉移到在終端運作的MCU本身。

行動

資料一旦完成感測與推論後，結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉)，或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中，因此會針對穩定度而非音質進行最佳化)，或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習，輸送帶若發出聲音，顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧，因為這些能力提升後，運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後，一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能，將可以移到終端本身的內部進行。

終端 AI：千里之行始於足下

從智慧型手機到車輛，今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務，從最簡單到最複雜，並需要各式各樣的能力。例如，應用處理器是高階處理器，它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計；即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統，與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器，至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多，能源效率也高出很多，同時擁有特定的功能。

這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作，之前必須透過威力更強大的元件才能完成，但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能，例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。

隨著更多功能在較小型的終端進行，這將可以省下資源，包括資料傳輸費用與能源費用，同時也會產生極大的環境衝擊，特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置，以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。

TinyML、MCU與人工智慧

根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示：「令人相當興奮的是，我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置，特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人，我無法想像那些即將出現的全新應用。」

微型機器學習(TinyML)的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合，而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型，耗電量只有數毫瓦。

物聯網環境中有數十億個微型裝置，可以為各個產業提供更多的洞察與效率，包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持，可望改變我們處理物聯網資料的方式。

受惠於TinyML，微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別)，以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

儘管之前提到的雲端神經網路框架工具，是取用這個公用程式最常用的方法，但把AI函式庫整合進MCU，然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式，然後從中建立模型，例如預測性維護能力。

如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU)，利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要，原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。

AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能，我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域：語音(Voice，如自然語言處理)、視覺(Vision，如影像處理)以及震動(Vibration，如處理來自多種感測器的資料，包括從加速計到溫度感測器，或是來自馬達的電氣訊號)。

終端智慧對「3V」至關重要

多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何？)，以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。

Strategy Analytics的研究顯示，許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用，仍然只需要相對簡單的指令，如基本的開/關，以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中，智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長，成為智慧家庭指令的中樞，包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴，以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能，可以依據地點與環境，在音質優先與穩定度優先之間自動切換。

如同我們檢視的結果，終端AI可以在「3V」核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及B2B與B2C的應用：

震動：包含來自多種感測器資料的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。
視覺：影像與影片辨識；分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音：包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力，以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景：

震動

可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展，有各式各樣的不同應用領域，對於成本與物聯網裝置與應用的效用，都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域，包括：

溫度監控；
壓力監控；
溼度監控；
物理動作，包括滑倒與跌倒偵測；
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ；
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ；
感測器融合(見圖7)；
電場變化。

一如我們將在使用場景單元中檢視的，這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。

語音

語音是進化的產物，也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令，也不令人意外；聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其他新的電器。

在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因，有離線語音處理的需求，因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作，並從機器手冊與工廠文件，立即取用資訊。

語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式，因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路，而雙手仍持續握著方向盤。

對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務，語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。

視覺

正如我們之前已經檢視過，終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。

曳引機裝上機器視覺攝影機後，我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後，AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草，並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用，並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。

使用場景

預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料，進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體，我們也可能做到遠端監控。

震動分析

這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡，相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如，把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處，就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動，可能顯示滾珠軸承出現鬆動，需要更換。

磁感測器融合

磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器，它與附近平面的磁鐵一起作動，與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。

聲學分析(聲音)

與震動分析相似，聲測方位分析也是供潤滑技師使用，主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損，否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時，承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障，可能造成整個生產流程的中斷。

聲學分析(超音波)

聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護，超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音，並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比，更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高，但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測，大幅降低部署的費用。

熱顯影

熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣，它們會觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

消費者與智慧家庭

將語音運用在消費者與智慧家庭，是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置，例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置，可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長，說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求，與日俱增。

消費者基於各種理由使用智慧音箱，最常見的使用場景為：

聽音樂；
控制如照明等智慧家庭裝置；
取得新聞與天氣預報的更新；
建立購物與待辦事項清單。

除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置，智慧家庭裝置語音的使用，也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購，它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器，裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時，可以發出語音警告。

終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會，而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如，增加姿態辨識來控制例如電視等家電，或是把語音控制嵌入白色家電，即是以最低成本強化功能性最直接的方式。

健康照護

用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用，將為病況的治療與診斷，提供更多的價值。這種資訊可能是資料，也可能是影像、影片以及說出的話，我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法，為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展，像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作，也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用，也可以把 AI 用在第一線的病人診斷，然後再由醫師接手提供諮詢。

其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件，這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件，並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app，方便使用者提出問題。

結論

由於連網的終端裝置數量越來越多，這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個，而微控制器的數量也超過 2,500 億，每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化，不過，把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用，意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景，可能無法開花結果。

解決這些挑戰的答案，並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助，但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。

儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行，TinyML 技術近來的提升，已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力，可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升，在源頭掌握情境化與具關聯性的資料，具有極大的價值，並將開啟全新的使用場景與營收機會。

終端裝置的機器學習，可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起，甚至跳過傳送大量資料的需求，因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲，並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界，其中還有很多我們現在想像不到的機會。

附圖：圖1：從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源：《The End of Cloud Computing》，by Peter Levine，Andreessen Horowitz)
圖2：全球上網裝置安裝量。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖3：深度學習流程。
圖4：MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源：意法半導體)
圖5：AI 工具集執行模型轉換，以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源：意法半導體)
圖6：物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖7：促成情境感知的感測器融合。
(資料來源：恩智浦半導體)

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI

育兒 總是會有意料不到的事件發生

前陣子，
某天晚間幫蒙蒙洗澡時，發現肚子上有莫名的紅斑
但不多，心想「過敏嗎？」
看完醫生「應該是尋麻疹」，喝了抗過敏的藥（就是媽媽們都知道的希普利敏）
預期隔天應該就都會退了
沒想到隔天起床後，尋麻疹擴散了一些

因為沒有傳染性
讓蒙蒙去上學時，媽媽我立刻進行全家大掃除
（意外發現幾樣清潔好用品，改天分享）
拿著吸塵器吸床墊時
莫名地吸出一堆灰塵＆塵蟎
「Ｘ！印象中上上週才剛吸過，什麼都沒有耶！」
想想，可能是連續下了兩週的雨，室內潮濕＋開暖氣，讓塵蟎多多嗎？

開了冷氣的除濕，感覺室內濕度還是很高
（外面下著雨，很難除濕吧？）
跟蒙爹說「我去買台除濕機唷！」
👨🏻：等我下班，我們去好市多買！
👩🏻：旁邊家電行就有除濕機了呀！（心想買2000~3000左右的除濕機）
👨🏻：等我下班，去好市多（嘟嘟嘟....)
恩～一進好市多，就先看到破萬元的除濕機
是我對除濕機的價格沒概念嗎？怎麼這麼貴😰
後來買了SHARP空氣清淨機＋除濕機（順便替換上工6年以上的SHARP空氣清淨機）
努力除溼和清潔後，感覺有清掉過敏原
應該會改善蒙蒙的蕁麻疹

第二天紅疹擴散
第三天公婆來看蒙蒙卡蘿時，蕁麻疹退得差不多了
不然媽媽的壓力好大😅

第四天來到週一
都沒疹子，當然快快樂樂地上學去
正當媽媽我要吃午餐時，收到老師傳來「蒙蒙身上有很多很多紅疹」的訊息
天呀～立刻幫蒙蒙請假，除了水壺外的其他物品都丟在學校
帶著蒙蒙在濛濛細雨中去醫院
還好一路上蒙蒙都緊戴口罩
捷運、公車上都有座位供蒙蒙坐著
看了醫生（不同人），一樣說是蕁麻疹，開了一樣的藥
👩🏻：請問是接觸導致還是食物呢？
👨🏻‍⚕️：都有可能
👩🏻：有辦法知道對什麼過敏嗎？
👨🏻‍⚕️：這要觀察唷！
👩🏻：那...什麼時候會好呢？（雖然知道是爛問題，但還是很想問）
👨🏻‍⚕️：這很難說，若一直接觸到過敏原，就會一直復發。

….但...我真的不知道蒙蒙對什麼突然間過敏
因為...生活一成不變，
用的、吃的、去的地方每天都差不多
好難想出「啊！就是這個讓蒙蒙過敏的」
只好遵造醫囑，繼續用藥，祈禱過敏原已經消失了！

第五天...蒙蒙連臉都腫了
一早醒來看到旁邊躺了個紅通通臉
心臟差點漏了好幾拍
請了假，再帶蒙蒙去醫院看「過敏免疫」的名醫
給了我一張落落長的蕁麻疹衛教單
大多數會導致過敏的食物，蒙蒙最近都沒吃到或少吃
唯獨「食品添加物」
各式各樣的市售餅乾們，不是丟有落落長的食品添加物
最近蒙蒙可沒少吃餅乾
禁止蒙蒙再吃有食品添加物的餅乾
做了杏仁瓦片、氣炸洋芋片取代
想藉此戒斷又香又鹹的零食餅乾

第六天，臉沒有這麼腫了 但紅紅的
為了不嚇人＋媽媽想繼續觀察，繼續請假
這天...優秀的卡蘿小姐竟然發高燒，
好的好的～一起請假，媽媽跟你們訂孤枝
還好這次蕁麻疹不癢，讓蒙蒙除了外表看起來驚人外，
其餘生活如常

第七天...有點改善，但還是有（大概身體表面積的一半吧）
心想，怎麼會這麼久
再帶去醫院找其他醫生看看
怕的是...其他疾病，而不是蕁麻疹
再走去診間看診的路上
遇到卡蘿住院時的主治醫生
還抽空幫蒙蒙看了一下，一樣得到「蕁麻疹」的答案
（本來也是要掛這位醫生的門診，剛好那天休診，但沒想到竟在路上遇到）

這次改看了皮膚科
一樣得到「這是過敏」，去除了其他疾病的憂慮
👩🏻：需要抽血檢查嗎？
👨🏻‍⚕️：這種急性的，驗過敏原，效果還好。
噢～好吧！不然有個小孩快嚇死了！

一開始禁止蒙蒙吃任何有含添加物的零食
隨著蕁麻疹漸漸退掉
蒙蒙禁不起口腹之慾，央求著讓他吃一點點就好
快兩週過去，雖然無法完全戒掉吃零食的喜好
但是，蒙蒙真的很聽話地「只吃兩片、撥一半吃」
常常我在廚房忙時，對蒙蒙說「只可以吃兩片，剩下的放桌上！」
一忙就忘了這件事
等到兩小都睡了，整理客廳時
發現在桌子角落有一包開過的餅乾（蘇打餅）
裡面還有兩片（一包四片）
諸如此類的...讓我有點感動，
小孩不是應該要趁媽媽不注意時，把餅乾塞進嘴巴嗎？

.
這次蕁麻疹事件，讓我感到
育兒路上，總是有沒辦法預料事件發生
雖然不知道是不是吃太多餅乾引起的
但也讓我意識到，最近太放縱小孩選自己想吃的餅乾吃

在過程中
我實在很害怕是異味性皮膚炎
除了很難照顧外，多的會擔心小孩會一直不舒服
若突然間得異膚，感覺就會是我害的
因為...沒有好好把關「吃」這件事

很多事情我們都沒辦法控制
但...至少「吃」是我們可以決定的
盡量吃原型、少吃加工食物，
這大概是我們要一直努力、堅持的吧！

幾多度算發燒？低燒代表病情不嚴重？邊種探熱方法最準確？- Yoko Cheung

平時發燒，很多人習慣隨便食些退燒藥、貼退熱貼，或者瞓一覺出一身汗，讓身體自動退燒；但近期一發燒，所有人都緊張不已，皆因擔心患上新型肺炎！雖然發燒是很多疾病常見的病徵，但家庭醫生劉浩濂表示，不是每種發燒我們都能靠自己的方法紓緩，有時即使是輕微發燒，也有機會導致嚴重後果！

何謂發燒？

人體正常溫度是一個範圍，受時間、運動、體質等因素影響，每人都會有些微偏差，但大約都是圍繞37°C（98.6℉）；而當體溫超出正常標準，一般達37.5°C（99.5℉）或以上，便屬發燒。發燒常見於受細菌或病毒感染的疾病、自身免疫系統出現問題、接種疫苗後等情況，但因為成因廣泛，醫生不會單憑發燒去判斷是否患病，診症時還需觀察其他病徵，了解發燒的原因。

低燒=病情不嚴重？

發燒分為高燒與低燒，很多人第一反應都會以為低燒代表病情不嚴重，毋須看醫生，但劉醫生強調這是錯誤的概念！尤其當嬰兒或小童發燒，即使是低燒都可能是嚴重病症的訊號！

低燒一般指體溫達38°C至39.3°C，成人若發低燒毋須過分擔心，一般多休息與補充水份已能紓緩，但嬰兒一旦有輕微的發燒，家長就須馬上求醫，尤其是小於3個月的嬰兒。劉醫生解釋因嬰兒不懂表達自己的不適，他們的病情亦惡化得很快；再者按身高體重比例計算，兒童的身體表面面積比成人大，他們發燒時散熱會較快，同時失去水份的比例亦較高，容易出現脫水，因而需要急切的治療。而當他們成長至3-6個月，家長未必需要過分擔憂或急於求醫，可先觀察子女有沒有出現如疲累、心情煩躁等病徵，若體溫達38度就需求診。至於6個月至2歲的兒童，若發燒至38.9°C，並有呼吸道病徵或肚瀉亦須馬上看醫生。

當體溫升至39.4°C或以上，就屬高燒，有一定危險性，無論成人或兒童都必須求醫。

邊種探熱方法最準確？

無論發燒是甚麼成因所致，當察覺到身體有異樣，都應用體溫計確認體溫，並盡早求醫。近日出入食肆、大廈都要停一停步，量體溫後才能進入；很多機構都使用紅外綫額頭溫度計，「掃一掃」額頭就能探測到溫度，但原來醫生診症時並不會使用，到底額探方式有多準確？

量體溫方法眾多，劉醫生指真正能反映實際體內溫度的只有口探、耳探與肛探。至於香港常用的額探與內地所用的腕探，都只能探測到皮膚的溫度，容易受環境、出汗等因素影響，未必與人體溫度相同。劉醫生指因額探結果不夠精準，醫生在診斷時不會採用，較常用於篩查方面，因其毋須接觸人體，在傳染病肆虐期間能減低傳染風險，使用時亦方便快捷。

一般而言體溫高於37.5°C就屬發燒，但不同的探熱方式的發燒標準都會有所差異。傳統上會以口探的37.5°C為標準，耳探與肛探的參考度數比口探標準高0.3-0.6°C，即平均38°C；而額探與腋探就比口探標準低0.3-0.6°C，即大約37°C就算發燒。劉醫生指雖然額探的發燒參考度數大約為37°C，但不同機器的標準會有些微差異，建議使用時參考說明書內的標準。

額探方式的準確度雖比不上其他量度方式，劉醫生認為都有一定的指向作用，他提醒使用者當採用額探方式量度出異常溫度時，應再用較準確的方法（如耳探）確認實際體溫，增加準確度。此外，應避免在運動後馬上量度體溫，量體溫時亦應除帽，避免增加體溫誤差。

退燒藥、退熱貼有用嗎？

發燒時身體會感到不適，或會感到疲累、失去胃口、肌肉痛、頭痛等，很多人都會食退燒藥或者用退熱貼令身體盡快退燒。劉醫生指這些方法都只能紓緩發燒帶來的不適，未能真正根治疾病，即使退燒亦不代表痊癒，例如患上流感後體溫回落至正常溫度，但仍覺疲倦的話，即未完全康復，仍需接受治療。

醫生診斷病因後，未必所有發燒患者都需服用退燒藥；若需服用，必須依據醫護人員的指示，因為有些退燒藥成分若攝取過量，會對身體造成損害，切勿以為服用得愈多退燒藥就能康復得愈快！

撲熱息痛（Paracetamol）是退燒藥其中一個常見的成分，劉醫生提醒無論成人或兒童，都不應該服用過量，有機會影響肝功能。成人建議分量每日不多於8粒500微克的藥丸（大約4克）；而兒童就需按體重與年齡服用不同分量，因此劉醫生不建議家長為子女自行購買退燒藥。若半夜發燒而又不能求診怎麼辦？劉醫生指如果不是高燒而又沒有其他嚴重病徵，家裏有之前醫生處方的退燒藥，在諮詢過醫生意見後，都可讓子女服用。

至於每家每戶必備的退熱貼，劉醫生就認為成效有限，因退熱貼只能吸去皮膚表面的熱力，令人感覺涼快，卻未能針對疾病作出治療。使用退熱貼後，再用額探方法量體溫時，會因額頭表面溫度降低而出現退燒的假象；當用在嬰兒身上更有機會出現危險，因嬰兒睡覺時多郁動，退熱貼有機會移位，遮到口鼻，導致嬰兒窒息，劉醫生不建議家長讓嬰兒使用退熱貼。

關於發燒的三個迷思

關於發燒，老一輩常言：發燒燒壞腦、焗一身汗能退燒、發燒可增高……劉醫生指這些講法都沒有根據，有些更是錯誤的！

1. 發燒會燒壞腦？

劉醫生指其實並不會「燒壞腦」，只是以前的人將腦膜炎的後遺症，誤當成發燒的後果，因為腦膜炎會導致高燒，患者在康復後有機會出現智力問題，所以「燒壞腦」其實是疾病導致的結果，而非病徵所致。

2. 焗一身汗能退燒？

劉醫生並不建議這樣做，若讓發燒患者穿過多的衣服或蓋多張被子，有機會阻礙身體散熱，令患者愈燒愈高；反而應該穿著鬆身且較單薄的衣服，讓皮膚經汗水帶走熱力，達到降溫效果。

3. 發燒可增高嗎？

劉醫生指這純屬誤會，兒童與青少年在成長階段時容易生病和發燒，剛巧這段時期身體增高較為明顯，所以才會產生「發燒可增高」的誤解。

原文：經濟通

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#刮痧 是用邊緣光滑的湯匙、銅錢、硬幣或較專業的牛角骨等製成的刮痧板，在病人身體的施治部位上順序重複刮動的治療方法，是中國民間流傳的傳統療法。


目錄
1 痧的定義
2 痧証
3 現代醫學觀點
4 刮痧過程
5 刮痧效果
6 刮痧的禁忌
7 資料來源
8 參考資料
#痧的定義
中國民間醫學傳統認為：皮膚出現紅點如粟，以指撫摸皮膚感到稍有阻礙的疹點，是疾病在發展變化過程中反應在皮膚的一種表現，是臨床許多疾病的共同症候。大部分疾病都是由於氣血瘀滯造成的，「痧」是一種病邪的排泄產物，「出痧」意味著「給邪以出路」，從而改善氣血平衡。

痧証
中國民間醫學傳統認為：四時不正之氣，毒氣外發所造成的多種傳染性疾病和感染性疾病，其主要特徵為有痧點和酸脹感。

現代醫學觀點
在英文醫學期刊以隨機對照實驗方式研究刮痧的發表並不多，一篇在2011年在「疼痛醫學」(Pain Medicine)發表的研究指出刮痧能顯著減低患有慢性頸部疼痛病人的頸部疼痛嚴重度並提升他們頸部功能的水平。該項研究是針對24名患有慢性頸部疼痛病人進行一次的刮痧，並追蹤一週後他們的情況。對照組的24名病人則只接受局部熱敷[1]。然而，刮痧對患有慢性頸部疼痛病人之長期效果則仍需進一步的研究才能確定。刮痧的機轉到目前為止仍未有定論，對於疼痛的功效可能是與刮痧部位的微循環上升有關[2]。

刮痧過程
刮痧前，先用75%酒精為器具、操作者雙手和刮痧部位消毒，在刮痧部位塗抹水、面霜、綠油精、清涼油、嬰兒油或刮痧膏等潤滑物。

刮痧時，操作者利用腕力、臂力以刮板用力在刮拭部位刮拭，刮痧順序一般以頭部、頸部、背部、胸部、腹部、上肢、下肢為序，刮拭直至局部出現痧點或微紫紅斑塊為止。

刮痧也和針灸一樣，可能像「暈針」一樣出現「暈刮」的不良反應。暈刮的症狀多為頭暈、面色蒼白、心慌、出冷汗、四肢發冷，噁心欲吐等。遇到這樣的情況，應立即讓患者平臥，並飲用溫暖的糖開水，用刮板重刮患者百會穴、用稜角輕刮人中穴及重刮內關穴、足三里穴和湧泉穴。若未明顯好轉，要及時送往醫院[3]。

刮痧效果
刮痧後有些病人感到局部或周身輕鬆、舒適、胸腹開暢、症狀消失，其原理在於人體應對疼痛刺激分泌的內啡肽。

刮痧的禁忌

刮痧
傷口或潛在感染傷口
出血傾向的疾病
危重病症
新發生的骨折
傳染性皮膚病
傳播性的皮膚病
年老體弱
空腹
妊娠婦女
婦女經期
面部對刮痧具有恐懼或過敏者
資料來源
Braun M, Schwickert M, Nielsen A, Brunnhuber S, Dobos G, Musial F, Lüdtke R, Michalsen A. Effectiveness of traditional Chinese "gua sha" therapy in patients with chronic neck pain: a randomized controlled trial. Pain Medicine. 2011, 12 (3): 362–369 [2011-05-29].（英文）
Nielsen A, Knoblauch NT, Dobos GJ, Michalsen A, Kaptchuk TJ. The effect of Gua Sha treatment on the microcirculation of surface tissue: a pilot study in healthy subjects.. Explore. 2007, 3 (5): 456–466 [2011-05-29].（英文）
刮痧的17個禁忌. 人民網《生命時報》. 2011-05-18 [2011-05-29].[失效連結]

拔罐是以罐為工具，利用燃火、抽氣等方法產生負壓，使之吸附於體表，造成局部瘀血，以達到通經活絡、行氣活血、消腫止痛、祛風散寒等作用的療法。拔罐療法在中國有著悠久的歷史，早在成書於西漢時期的帛書《五十二病方》中就有關於「角法」的記載，角法就類似於後世的火罐療法。關於拔火罐治療疾病最早的中文記載，是公元281～361年間，晉代葛洪著的《肘後方》。而國外古希臘、古羅馬時代也曾經盛行拔罐療法。文字記載，在古希臘，公元前400年,就有人使用拔罐療法。[1]


目錄
1 定義
2 所用器具
2.1 玻璃罐
2.2 真空灸（也稱：灸罐）
3 分類
3.1 排氣方法
3.2 拔罐形式
3.3 綜合運用
4 進行步驟
5 起罐方法及處理
6 注意事項
7 禁忌
7.1 疾病
7.2 年齡問題
8 總結
9 名人
10 參考資料
定義
拔罐法古代稱為「角法」，通常又稱為「拔火罐」或「拔罐子法」，是指藉燃燒、溫熱或抽氣等方式使罐內產生負壓而直接吸著皮膚表面，造成充血現象而達到治療目的的一種方法，這種療法經常與針灸，放血療法配合使用。

所用器具

海口，路邊攤的拔罐竹杯
玻璃罐
普通口小肚大的玻璃罐，瓶囗之邊緣宜向外翻，其容積約為30-60毫升，可以稍大一點。（囗徑約4公分，高約6公分，容積約60毫升，為中形之玻璃小罐，呈鐘形，口略向外。）

根據部位，選用大小適宜的火罐。
皮膚面積小，肌肉薄處( 如頭部、，頸部等 ) ，可用小型罐子。
皮膚面積大、肌肉厚處 ( 如臀部、大腿、背部等 ) ，可用大型罐子。
真空灸（也稱：灸罐）
真空灸是艾灸與葫蘆型結構拔罐器相結合的新型拔罐器。傳統拔罐器如角罐，陶瓷罐，竹罐，玻璃罐，塑料罐等，均由硬質材料製作。而付罐，真空灸則由柔性材料製作，如橡膠，矽膠等。由於真空灸的特殊結構，可以很方便的輕輕一按，就能造成罐內真空，立刻形成真空負壓，操作起來十分方便。真空灸的罐內頂部有一個容積較大的遠紅外加熱室。加熱室可以放入直徑和高為40mm×25mm體積的藥物。遠紅外對放入的藥物可產生180℃的高溫，使藥性緩慢揮發出來直接作用於皮膚。在皮膚作用部位溫度大約為43℃，是使用者的適宜溫度。

真空灸的柔性材料屬醫用優質材料，與皮膚具有良好的親和力，特別適應於人的臉部皮膚和人體柔細皮膚如乳房、腹部等。
真空灸有大小不同的罐，可適用於臉部、四肢、軀體，以及全身不同部位操作。
分類

海口，女人接受拔罐子
排氣方法
火罐：利用火的熱力使罐內空氣膨脹並排出罐外，罐在皮膚表面時冷卻，使罐內產生負壓。
水罐：利用煮水法使罐內空氣受熱膨脹並排出罐外，罐在皮膚表面時冷卻，產生負壓。
抽氣罐：利用儀器抽去罐內的部分空氣，產生負壓。
拔罐形式
閃罐：火罐吸拔後馬上拔下，反覆數次，至局部潮紅為止。用於局部肌膚麻痺的患者。
走罐（滑罐）：即吸拔後在皮膚表面來回推拉，其法選用較大的罐子，罐囗須平整光滑，並塗油少許，先將罐子拔上，然後用力將罐子上、下、左、右來回拉移三至五次。適用於面積較大，肌肉豐富的部位如胸、背部。
留罐：吸拔後留置一段時間，約5至20分鐘，根據病人的體質，耐受能力以及病情的不同而決定。
綜合運用
藥罐：用藥水煎煮竹罐後吸拔，或在罐內盛貯藥液。
針罐：針刺穴位上在留針的過程中，在針刺的部位加拔罐子。
刺絡拔罐：用三稜針或皮膚針等刺破皮膚表面，點刺出血後加拔罐子的一種方法。
進行步驟
施術部位用毛巾沾肥皂水洗擦潔淨後，再用紗布抹乾，必要時用酒棈消毒
然後塗以凡士林或其他油類，以便罐囗與皮膚得到嚴密結合，但絕不可使用碘酒。
用鉗子鉗住棉花球，吸沾酒精燃點之
棉花球點著後在拔火罐內刷一下，很快的拿出來。
然後驟然的將罐口按於皮膚上，如此罐囗即能很好的吸著在皮膚上。
起罐方法及處理
起罐方法。起罐時，一手按壓罐旁之皮膚， 一手按住罐子，稍一傾斜，使空氣進入即能取下，切記勿硬拔。
起罐後的處理。起罐後局部皮膚呈現紅紫色而潮潤，有罐口深痕，中央凸起，是正常現象。如顏色紫黑，應用紗布包好，以防止擦破皮膚。如起罐後起水泡或有皮膚燙傷的跡象請立即求醫
注意事項
患者宜採取躺臥姿勢，切不可亂動以免罐子由身上墜落。
罐子宜拔於皮膚平滑之部位，應避免有皺襞，突起，尤其是有骨頭的部位，最適於拔火罐的部位是肌肉脂肪層厚、血管較少之處。男子之前胸部、女子鎖骨下部、乳房下部、男女之背、腰部皆適於拔火罐。肥胖者、脂肪過多者拔於肩胛骨、側胸部皆可，需要時可拔於臀部，大腿及其他部位。
保護患者，勿使著涼，避免吹風。
向下取罐子時，為避免疼痛宜用一隻手使罐子傾斜，用另一隻手壓迫罐子對側之皮膚，使之形成一個空隙，空氣由此得以入於罐中，此時罐子之吸引力立即消失而墜落，如今患者自行皮膚收縮亦很易使罐子墜落
若於同一部位重覆拔火罐時，必須選擇未拔過的空隙地方施行。
不能在拔罐之後馬上洗澡。拔火罐後，皮膚是在一種被傷害的狀態下，非常的脆弱，這個時候洗澡很容易導致皮膚破損、發炎。
時間不宜太久，長時間拔火罐會導致皮膚感染。
禁忌
疾病
患有以下疾病的患者請勿嘗試拔罐，否則可能引起問題：

心臟病
血友症
全身浮腫
全身皮膚病或局部皮損（如皮膚過敏或潰瘍破裂處）
極度衰弱、消瘦、皮膚失去彈力者
高熱不退、抽搐、痙攣
年齡問題
四個月以上之孕婦。六歲以下之兒童及七十歲以上之老人。雖不是絕對禁忌，但應選擇小口徑的管子，拔罐數目要少，距離要遠，操作時應特別慎重。

總結
拔罐對於疏緩肌肉的彊硬疼痛，效果快速良好。也常用於疲勞所致的膏肓緊崩疼痛。而配合刺血拔罐，更是民俗療法常見的手法。但對於虛弱所致的疲勞痠痛，當以調理氣血為主，不宜頻繁反覆使用。

名人
歷史上奧運金牌數保持人飛魚菲爾普斯(23金)就有使用拔罐調養身體。[2]
曾獲得奧斯卡獎的演員格溫妮斯·帕特洛(Gwyneth Paltrow)2004年參加一次電影首映時，身上帶有拔火罐形成的紅圈圈。
加拿大歌手賈斯丁·比伯（Justin Bieber）、維多利亞·貝克漢姆（Victoria Beckham）以及女演員詹妮弗·安妮斯頓（Jennifer Aniston）都被拍到過身上帶有拔火罐留下的紅斑的照片。
NBA騎士隊勒布朗·詹姆士就多年用拔罐，火箭隊哈登與雷霆隊韋斯布魯克今年(2018)季後賽也開始拔罐。[3]
參考資料
Cupping therapy: History.
「東方拔罐力量」菲爾普斯最愛　俄媒：跟服用禁藥一樣. 2016年8月10日.
拔罐有效！詹皇7顆後仰跳投平紀錄. 2018年5月4日.
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