市議員李順進 轉傳 [110/07/26 ~ 07/27] 高雄市政府 及 衛生福利部 要點公告
●環安、治安、交安、工安、婦幼安 代言人！

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[110/07/27] 高雄市政府 警戒降二級，防疫仍積極，謝謝沒有被看見的您【 #防疫英雄篇】
https://www.facebook.com/bravo.Kaohsiung/posts/4353303811397882

●為國爭光，是英雄；做好防疫，也是英雄！我們能安心迎接防疫新生活，是因為疫情爆發後的日子，有許多人為抗疫無私付出，默默堅守崗位、守護家園。
●包括醫護、警消、疫調、民政、清消人員、防疫旅館、防疫計程車隊等等．．．．．．
●其中，宅在家裡訂 #高雄好家載的您、幫忙親朋好友登記疫苗的您、配合遠距及分流辦公的您、居家隔離檢疫的您，每一位認真遵守防疫措施的您，都值得獲頒防疫英雄金牌！每一位認真遵守防疫措施的您，我們都想大聲的說聲「 #謝謝」！
●這個最重要的位置，留給所有默默付出的防疫英雄，留給沒有被看見的您。
●有您的努力，我們才能安心迎接防疫新生活
●謝謝您們 #謝謝沒有被看見的您
●讓我們一起感謝 #堅守崗位的防疫英雄們
●更多英雄榜在這邊：
【警察篇】https://bit.ly/3pUjpE1
【環保局清潔隊篇】https://bit.ly/2SryH7f
【消防人員篇】https://bit.ly/3wszl31
【教師篇】https://bit.ly/35kEdem
【警察篇2】https://bit.ly/3xAh4B4
【防疫旅宿篇】https://bit.ly/3xz3YnC
【計程車篇】https://tinyurl.com/yjohtjjt
【客家鄉親篇】https://bit.ly/3x13oz9
【文化藝術篇】https://bit.ly/2UF4vGd
【原鄉篇】https://bit.ly/3e5mBZ5
【交通運輸篇】https://bit.ly/35Eyxw3
【民政團隊篇】https://bit.ly/36ZXjaH
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[110/07/27] 高雄市政府 各位朋友，今（27）日記得攜帶雨具出門喔！
https://www.facebook.com/bravo.Kaohsiung/posts/4355210841207179

●受西南風影響，高雄地區有局部大雨發生機率。
●氣象局定量降雨預報，今（27）日白天至傍晚，高雄地區為局部降雨情況，明顯降雨情形發生在山區，累積降雨少於80mm。
●傍晚入夜後，除零星降雨外，高雄市大部分地區雨停，至明（28）日凌晨才有大範圍降雨情形，累積雨量少於40mm。
https://bit.ly/3iqEq65

●提醒事項
○天雨路滑，留意自身安全。
○下雨天能見度低，駕駛朋友請減速慢行，注意行人。
○檢查居家陽台排(落)水孔是否暢通
○雨後請清除病媒蚊孳生源，加強巡、倒、清、刷，預防登革熱！
○本週五前，天氣也都不穩定，也請隨時留意天氣預報。
○https://www.cwb.gov.tw/V8/C/
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[110/07/26] 高雄市政府 恢復經濟及生活步調，持續落實防疫措施
https://www.facebook.com/bravo.Kaohsiung/posts/4353694711358792

●防疫新生活紓困減負擔
○高雄零售、批發市場，紓困措施再延長至2021/12/31
○減收市有地租金、延長繳款期限；部分地方稅減(免)
○觀光局委外經營場域，下半年度固定權利金、租金全免
○客委會所轄場館租金減免50%至今年12月
○https://bit.ly/2TA0enk

【6大類從業人員】可居家快篩、自費篩檢、市府也提供免費COVID-19快篩
●免費篩檢2種方式
○教育及社政類機構等單位人員，由主管機關造冊，統一安排並通知採檢
○或攜帶申請表和相關工作證明，自行向33處社區快篩站預約，並依服務時段前往快篩
●33處社區快篩站 https://reurl.cc/og6Gyl
●詳細從業人員項目、申請表下載 https://reurl.cc/Gmv043

●新一波預約接種即將通知，收到簡訊後可上網或帶健保卡到超商等加速預約
○預約接種時間 7/2710:00－7/2912:00
○疫苗施打時間 7/30－8/6
○簡訊發送對象 1983年12月31日(含)前出生者
○https://bit.ly/2UPcEZ9

●新聞稿【高雄市相關紓困方案延長至今年底陳其邁：感謝業者齊心抗疫】
○https://bit.ly/2UPcEZ9
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[110/07/26] 高雄市政府 百貨美食街作好防疫措施始得開放內用　休閒場所部份有條件復業
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=2E8BFC3183F1C54A

因應27日起全台降二級， 高雄市政府 經濟發展局今（26）發布新聞指出，將開放百貨賣場美食街內用，並放漫畫店、租書店、戶外釣魚/蝦場、娃娃機等部分休閒場所有條件復業，但須符合 高雄市政府 公告指引，符合防疫措施始得營業。

高雄市經發局長廖泰翔說明，餐飲開放內用為通則規定，包含設置ㄇ字型或三面隔板、桌距間隔1.5公尺，且限以個人套餐供應、不得共食，離開座位就要戴好口罩，超商附設內用座位區者一律比照，請業者及消費者務必配合。

廖泰翔補充，為兼顧店家生計及防疫，與專家討論後首波放寬戶外釣魚/蝦場、娃娃機、漫畫店、美容美體等部分休閒行業，但仍需落實防疫措施在有條件下開放。至於舞廳、舞場、酒家、酒吧等有陪侍服務之行業，以及視廳歌唱業、電子遊戲場、資訊休閒、桌遊及百貨賣場附設兒童遊戲區，因難以落實防疫仍屬停業範圍。

經發局強調，相關規定包含漫畫店限外借不得內閱，戶外釣魚/蝦場需保持1.5公尺社交距離及戴口罩，美容美體業亦仍需全程戴口罩，嚴禁作臉等需脫口罩之行為。至於娃娃機業則要有專人管理、實聯制以及使用後清消才可復業。市府將依不定期派員訪視稽查，如有違反防疫規定者，將依傳染病防治法處3,000到15,000元罰鍰。
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[110/07/26] 高雄市政府 高雄傳統市場27日起採人流總量管制、有條件開放內用　嚴禁試吃、邊走邊吃
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=55839B4581F83482

因應中央流行疫情指揮中心宣布7月27日至8月9日全國調降為二級警戒， 高雄市政府 經濟發展局今（25）亦宣布自27日起採人流總量管制，並「有條件」開放飲食區定點內用，鼓勵民眾自主分流。經發局指出，高雄傳統市場人流管制將以管制容留人數為核心，當該場域場內人數達容留人數上限或場內消費者無法維持社交距離，即應啟動人流管制措施，限制進出入口。

「市場防疫絕不鬆懈。」高雄市經發局長廖泰翔表示，近期國內疫情趨穩定，宣布自27日起採人流總量管制，鼓勵民眾自主分流，並且「附條件」開放內用，包含同桌者採ㄇ字型隔板、不同桌保持1.5公尺距離，並限供個人套餐、盒餐、小火鍋等禁止共食，顧客定點用餐完畢後即需復戴口罩，嚴禁試吃、邊走邊吃行為，將要求市場自治會或管委會提送防疫計畫書，經審核通過後方可開放內用。

廖泰翔指出，目前國內仍處「降級不解封」觀察期，呼籲民眾仍應自主分流，並牢記「少多快」口訣，一次買足一週份量、買完快速離開，降低群聚感染風險。他強調，高雄傳統市場仍將實施人流管制，並以容留人數作為核心，若場內人數接近上限，即啟動出入口管制限制顧客進入，以便場內民眾維持社交距離。

經發局表示，已將相關指引通知各市場配合執行，並將持續派員稽查相關防疫措施是否落實執行，違者將依傳染病防治法開罰3,000到15,000元，屢勸不聽者則直接勒令停業改善，盼市場自治會、管委會、攤商與民眾配合團結防疫，加速邁向解封。
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[110/07/27] 衛生福利部 COVID-19公費疫苗預約平臺自今日14時起重新開放意願登記，並新增選擇接種高端疫苗選項
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1942388629260879

#衛福編編報報 發文時間：2021.7.27
●記者會影片：https://youtu.be/7AtrgDni3v0
●記者會影片-即時字幕：https://youtu.be/baeL304o-tQ
●記者會客語口譯直播：https://youtu.be/RNHn6NKGDKg
(週一至週五直播將於14:40進入重點整理，不會全程直播記者會)

●衛生福利部 LINE@：https://lin.ee/24imWWE
●衛生福利部 Twitter：https://twitter.com/MOHW_Taiwan

●中央流行疫情指揮中心今(27)日表示，「COVID-19疫苗施打意願登記與預約系統」將自今(27)日14時起重新開放意願登記，請18歲(含)以上尚未意願登記民眾把握機會，儘速完成登記，保障自身權益；另此次開放，將新增接種高端疫苗選項，供20歲以上民眾選擇。
●指揮中心說明，此次重新開放意願登記，除新增高端疫苗供20歲以上民眾選擇外，另也可讓民眾再調整有意願接種的疫苗，惟優先處理於7月19日12時前已意願登記者，再接續處理。
●指揮中心再次提醒，請民眾於「COVID-19疫苗施打意願登記與預約系統」完成意願登記，後續才會收到預約簡訊通知。系統平台會按疫苗分配情形、參照民眾登記之意願，通知符合預約資格的民眾，收到簡訊通知者才可進行下一步預約接種。尚未收到簡訊的民眾，會於後續符合預約資格後，收到簡訊通知，所有資料皆會完整保存，請民眾放心。
#防疫最前線 #謝謝辛苦的檢疫人員 #謝謝臺灣醫護人員 #謝謝所有第一線人員 #臺灣加油 #2019nCoV #嚴重特殊傳染性肺炎 #COVID19 #MOHW_Taiwan
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[110/07/26] 衛生福利部 【認識腸病毒-好康抽一波】
https://www.facebook.com/TWCDC/posts/10159238661543407

●小律生病了！！媽媽發現這些症狀~請大家幫媽媽看一下有哪是感染腸病毒的前兆吧！
Ｐs.不知道答案的可以偷偷去看上星期的貼文喔！

●上星期貼文傳送門：https://reurl.cc/5rQQD6
○歡迎大家邀請朋友一起來解答！全民救小律

●參加活動辦法：
○8/2(一)23:59前於本貼文留下您的答案或上傳圖片(勾出圖中正確的腸病毒染病前兆)
○小編會從完成以上步驟並回答正確的粉絲裡抽出：
○HomePodmini(共2名)
○1,000元7-11禮券(共1名)
#腸病毒
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[110/07/27] 衛生福利部 降級不降警：戶外運動戴口罩的5大重點
https://www.mohw.gov.tw/cp-5018-62411-1.html

世界衛生組織指出，COVID-19疫情流行期間民眾的身體活動量逐漸降低。為減少與他人的接觸，許多人改變習慣由戶外運動轉而居家運動，然而這些居家運動，對於喜歡戶外的民眾常會覺得意猶未盡。中央流行疫情指揮中心，公布自7月27日至8月9日調降疫情警戒標準至第二級，雖然仍續維持社交安全距離，但民眾仍可在適當防護下到戶外活動筋骨。

由於COVID-19屬於可經由人與人接觸、飛沬、環境等媒介傳播的疾病，配戴口罩可以減少運動中COVID-19病毒的飛沫與可能的氣溶膠傳播風險，但戴口罩運動實在不舒服。國民健康署吳昭軍署長表示，民眾若要到戶外運動，全程配戴口罩及保持社交安全距離已成為保護自己和他人避免感染COVID-19的必要條件。為了兼顧防疫與運動安全，提供在戶外配戴口罩運動的5個重點:

1.選擇透氣口罩:夏天在高溫潮濕的環境下運動，臉部水蒸氣與汗水會使口罩防護的時間縮短、口罩與臉部密合度變差。建議選擇透氣材料製成的口罩，出門前多帶一個口罩備用，若口罩濕掉需要適時的更換。

2.調整運動強度:以低強度活動開始，或比平常更低的強度進行運動，再視個人體能狀況逐漸增加活動的類型、強度及次數，避免超出個人的負荷。

3.注意個人症狀:若出現暈眩、頭暈和呼吸急促症狀，建議應停止運動。若症狀持續未消失，應休息並取下口罩。

4.評估身體狀況:若有肺部相關疾病，應事先諮詢專業醫師的運動建議。

5.避免熱傷害:選擇透氣排汗衣物並避開上午10點到下午4點間太陽直曬時間，每小時補充2至4杯水(1杯240c.c.)。

國民健康署呼籲，從事各項運動或身體活動時必須符合中央流行疫情指揮中心發布社交距離指引：在非特定人場所，室外的社交距離至少1公尺，室內至少1.5公尺。因此建議，在國內疫情警戒降級時，國人應在保持社交安全距離的原則下，依疫情指揮中心規範適時配戴口罩從事運動健身，以達到運動促進健康之目標。
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[110/07/27] 衛生福利部 食藥署啟動「110年水產加工食品工廠稽查專案」
https://www.mohw.gov.tw/cp-5018-62407-1.html

水產品係國人飲食中重要的蛋白質來源，為保障國人飲食衛生安全，食品藥物管理署近日將啟動「110年水產加工食品工廠稽查專案」，由衛生機關針對水產加工食品工廠進行稽查及抽驗。本次專案稽查重點包含食品業者登錄、原料來源及使用之合法性、產品標示、強制檢驗、食品安全監測計畫、食品追溯追蹤系統、食品業者應保存來源文件、倉儲及廢棄物管理、食品良好衛生規範準則(GHP)、食品安全管制系統準則(HACCP)等項目，並抽驗水產加工食品相關原料及成品。

食品業者應落實產品製程、廠區環境及個人衛生等項目之自主管理，並符合食品安全衛生管理法之相關規定，倘查有不符合規定，所轄衛生局將依法處辦，呼籲業者勿以身試法。

守護飲食用藥安全引領科技全新紀元創造安心消費環境

消費者保護專線：1919(全國食安專線)、02-27878200網址：http://www.fda.gov.tw
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[110/07/27] 衛生福利部 卡專屬卡號，手機輕鬆查
https://www.mohw.gov.tw/cp-5018-62403-1.html

COVID-19公費疫苗意願登記及預約接種是時下最切身的話題，健保署表示當民眾利用手機進行預約時，除了身分證字號外，尚需「健保卡卡號」。健保卡卡號在健保卡正面左下角的12位數字，是健保卡製作的序號，每一張健保卡都有專屬的號碼。卡號除了從外觀上可察看外，只要本人或家人健保卡有綁定在個人手機上，就可以手機透過「全民健保行動快易通│健康存摺APP」，利用「健保櫃檯」中「健保卡狀況及領卡紀錄」功能，立即查看本人或家人的「健保卡卡號」，隨時隨地可查詢，便利又安全！

健保署南區業務組林純美組長表示，目前紓困補助及疫苗預約皆須配合使用健保卡卡號來驗證，健保卡卡號幾乎是身分證字號之外的第二驗證碼。提醒民眾對於健保卡應如同身分證妥善的保管，避免磨損及折毀而需重新換發健保卡，耗費時間及金錢成本。如果民眾申請換補發健保卡，在新卡製作完成約一個小時之後，即可使用新卡號進行COVID-19公費疫苗的登記及預約。

民眾可參考所附圖示步驟查詢健保卡卡號，「全民健保行動快易通」APP尚有多項便民服務，歡迎利用。相關作業如有不清楚或有疑問，可撥打健保署諮詢專線︰0800-030-598，手機請改撥02-4128-678洽詢。
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●請持續關注並給予指教：
○LINE官方帳號〔市議員李順進顧地方大小事聯盟〕：https://lin.ee/9YhCukt
○臉書粉絲專頁〔市議員李順進〕：https://www.facebook.com/LeeShunJin

#高雄 #議員 #李順進 #環安 #治安 #交安 #工安 #婦幼安 #代言人 #轉傳 #高雄市政府 #衛生福利部 #公告

烟花最快周三、四發海陸警　藤原效應恐牽引「查帕卡」！3天雨區曝
2021年07月19日 11:10小 中 大

記者賴文萱／台北報導

烟花颱風上午以每小時7公里速度持續移動，氣象局表示，烟花將於周四至周六影響台灣，大致以偏西角度朝台灣北部海面靠近，預估周三下半天發海警，周四也有機會發陸警。至於上午生成的第7號查帕卡颱風，未來將先朝廣東陸地移動，是否跟烟花產生「藤原效應」，則要留意2大關鍵。

▲▼查帕卡、烟花雙颱共舞。（圖／中央氣象局）

▲查帕卡、烟花雙颱共舞，可能產生藤原效應。（圖／中央氣象局）

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氣象預報員李孟軒表示，廣東海面的熱帶性低氣壓，上午8點增強為第7號颱風查帕卡，大致上先朝廣東陸地移動，之後還會重回海面重整結構，短時間內對台灣天氣沒影響。

備受關注的烟花颱風，目前距離台灣東方海面約1000公里，明天將以偏西角度持續朝北部海面靠近，預估最快明天強度就會增強到中颱，暴風範圍也會擴大趨勢。

▲▼台灣附近有2個颱風生成，右邊烟花、左邊查帕卡。（圖／翻攝自RAMMB）

▲台灣附近有2個颱風生成，右邊烟花、左邊查帕卡。（圖／翻攝自RAMMB）

烟花颱風明後兩天通過琉球海面，周五周六則到達北部海面，明後2天起，隨著颱風逐漸接近，外圍環流先影響，迎風面北部、東北部有短暫陣雨或雷雨發生，其他地區午後雷陣雨，偏向山區有局部大雨，清晨到上午中南部有零星降雨。

周四到周六是烟花相對較接近的時候，依照目前路徑，氣象局預估周三下半天發海警，周四也有機會發陸警。屆時受颱風本身、外圍環流影響，各地將有局部短暫陣雨或雷雨，北部、東北部由於較颱風近，雨勢會更為明顯，有局部大雨。

氣象局說，烟花目前以每小時10公里速度持續前進，因為速度慢，如果路徑靠近台灣，對於台灣影響時間將更長。至於雙颱烟花、查帕卡是否發生藤原效應，要有先決條件存在。

由於查帕卡會先移動至廣東陸地，強度會減弱，之後再回海上重整結構，所以第一關鍵就是查帕卡要先維持颱風強度；到時候要再觀察查帕卡跟烟花颱風相對位置距離，才會決定雙颱是否有牽引的狀況，目前不確定性大。

▲▼雙颱共舞，烟花、查帕卡恐有藤原效應。（圖／翻攝自Facebook／「台灣颱風論壇│天氣特急」）

▲烟花、查帕卡恐有藤原效應。（圖／翻攝自Facebook／「台灣颱風論壇│天氣特急」）

天氣粉專「台灣颱風論壇│天氣特急」表示，香港南方的熱帶低壓10W，已經正式升格為第七號颱風「查帕卡」。以輕颱的標準看，查帕卡的結構其實相當不錯，可惜預計明天登陸廣東後，就會打轉減弱。

但即便減弱，查帕卡與烟花間的互動還是觀察重點，颱風來不來？哪個來？就看他們了。

）
6號颱風最快24hrs內生成！「烟花」閃現路徑恐貼台　轉彎時間出爐
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準颱風烟花走超快！明恐「家門口生成」　不排除海陸警2地雨最大
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準烟花西奔「下周關鍵轉彎」　若路徑偏南！不排除發颱風警報
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烟花颱風氣象局氣象雲查帕卡颱風
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烟花最快周三、四發海陸警　藤原效應恐牽引「查帕卡」！3天雨區曝
2021年07月19日 11:10小 中 大

記者賴文萱／台北報導

烟花颱風上午以每小時7公里速度持續移動，氣象局表示，烟花將於周四至周六影響台灣，大致以偏西角度朝台灣北部海面靠近，預估周三下半天發海警，周四也有機會發陸警。至於上午生成的第7號查帕卡颱風，未來將先朝廣東陸地移動，是否跟烟花產生「藤原效應」，則要留意2大關鍵。

▲▼查帕卡、烟花雙颱共舞。（圖／中央氣象局）

▲查帕卡、烟花雙颱共舞，可能產生藤原效應。（圖／中央氣象局）

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氣象預報員李孟軒表示，廣東海面的熱帶性低氣壓，上午8點增強為第7號颱風查帕卡，大致上先朝廣東陸地移動，之後還會重回海面重整結構，短時間內對台灣天氣沒影響。

備受關注的烟花颱風，目前距離台灣東方海面約1000公里，明天將以偏西角度持續朝北部海面靠近，預估最快明天強度就會增強到中颱，暴風範圍也會擴大趨勢。

▲▼台灣附近有2個颱風生成，右邊烟花、左邊查帕卡。（圖／翻攝自RAMMB）

▲台灣附近有2個颱風生成，右邊烟花、左邊查帕卡。（圖／翻攝自RAMMB）

烟花颱風明後兩天通過琉球海面，周五周六則到達北部海面，明後2天起，隨著颱風逐漸接近，外圍環流先影響，迎風面北部、東北部有短暫陣雨或雷雨發生，其他地區午後雷陣雨，偏向山區有局部大雨，清晨到上午中南部有零星降雨。

周四到周六是烟花相對較接近的時候，依照目前路徑，氣象局預估周三下半天發海警，周四也有機會發陸警。屆時受颱風本身、外圍環流影響，各地將有局部短暫陣雨或雷雨，北部、東北部由於較颱風近，雨勢會更為明顯，有局部大雨。

氣象局說，烟花目前以每小時10公里速度持續前進，因為速度慢，如果路徑靠近台灣，對於台灣影響時間將更長。至於雙颱烟花、查帕卡是否發生藤原效應，要有先決條件存在。

由於查帕卡會先移動至廣東陸地，強度會減弱，之後再回海上重整結構，所以第一關鍵就是查帕卡要先維持颱風強度；到時候要再觀察查帕卡跟烟花颱風相對位置距離，才會決定雙颱是否有牽引的狀況，目前不確定性大。

▲▼雙颱共舞，烟花、查帕卡恐有藤原效應。（圖／翻攝自Facebook／「台灣颱風論壇│天氣特急」）

▲烟花、查帕卡恐有藤原效應。（圖／翻攝自Facebook／「台灣颱風論壇│天氣特急」）

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但即便減弱，查帕卡與烟花間的互動還是觀察重點，颱風來不來？哪個來？就看他們了。

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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