【龔成問答信箱】（Q21201-Q21220）

Q21201：

你好龔Sir , 上完你堂就計一計吉利(175)既估值，麻煩睇下我做成點呀

因汽車界近來有著革命性的改變, 所以只用近5年的數據
主要競爭公司 2016-2020年PE raio

(因比亞迪完全是一間電動車公司而且市盈率太極端所以不用來比較)

以下數據按大小排

吉利(175)8.551 12.58 13.87 14.41 26.97
長城(2333)6.676 7.178 8.777 8.812 11.11
廣汽(2238) 4.22 6.802 8.584 9.454 10.19
北京汽車(1958) 6.236 7.766 8.495 9.402 12.14
(因2018年一次性PE大升,其後回復正常, 所以不用2018年改用2015年)

用你課堂教的調整，再綜合分析，推算行業平均市盈率 : 8.5815 - 10.5195

吉利(175)市值大, 業務規模比其他同業大, 值得調整，大約調整50%。經調整後吉利合理市盈率 : 12.87 - 15.78

吉利5年平均每股盈利 : (0.64 + 1.4 + 1.58 + 1 + 0.61)/5 = 1.046

大行預期2021年每股盈利為 : 0.94

因吉利積極發展電動車品牌及推出新車, 但同樣銷量亦受疫情及芯片短缺帶來一點拖累

所以先假設每股代表盈利是5年的平均數1.046
所以吉利的合理估值為 : 13.46 - 16.51

請問咁計同你計出黎既差得遠嗎? 你計出黎又係幾多呢? 謝謝

龔成老師︰

首先，北京汽車(1958)2018年市盈率大升，並唔係一些會計因素，純粹係當年不少汽車股被炒起。

因為價格大升，所以市盈率就被大幅抽高。將來都有機會出現這種情況，故你都應把這年，計算在內。

吉利(0175)本身的質素不差，擁有一定的銷售網絡及品牌，不錯的市場策略及定位。

佢早前杭州灣新工廠正式發布純電動新品牌新車「極氪（ＺＥＥＫＲ）００１」，宣布吉利進軍高端電動車。

這些因素，都值得給予吉利較高評價。加上佢近年加大新能車部份發展，預期會令增長力增加，故市盈率可以比以往，再調升少少，大約17-22倍。

合理估計，你可再上調多D，會較為合理。

其實，你已掌握了估值的方向，你最重要在計算後，明白這計算背後的基礎，當中是考慮了那些環境情況。

有時我在估值時，會同時計幾個情境，例如好景時的EPS會怎樣，如果差的情況估值又會怎樣，去得到更立體的答案。

另外，你要多做練習，為不同企業進行估值，這樣才會更掌握當中的技巧。

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Q21202：

龔老師您好，想問下中國鐵建，長遠和短期投資可以嗎，現時pe2-3，點解佢賺到錢，又有股息，但係格價咁低？

龔成老師：

中國鐵建（1186）業務以鐵路及交通相關工程為主，包括高原鐵路、高速鐵路、高速公路、橋樑、隧道和城市軌道交通工程設計及建設。

業務地區包括中國，以及中國以外地區，工程承包業務是這企業的核心業務，例如基礎設施建設，鐵路、公路等。

這企業的發展不過不失，但增長力及賺錢能力都比過往有所減少，從一些財務數據，例如資產回報率、股本回報率、EBITDA利潤率等，都見到這企業的長期財務數據有轉弱情況，反映企業現時每個項目的賺錢能力，不及過往年代，企業質素因而下跌，而市場估值都會因此而減少。

這股的整體質素算是中等，發展力比過往有所減弱，這類股不是不可投資，但就不值得投資太多資金。

至於市盈率較低，並不一定代表吸引的。

第一，每一間企業，每一個行業，都會有其合理的市盈率，雖然數字愈低一般代表愈便宜，但在實質操作時，先要了解每個行業及企業自身的情況。

第二，當一個行業、一間企業的發展前景不及過往年代，賺錢能力減弱，市場就有可能將其合理市盈率的估值調低，投資者要小心解讀數字背後的意思。

第三，近年一帶一路的發展力，並不及之前所預期，部分國家的工程都減少了，這企業的長遠生意都會因此受影響，同時每項工程的賺錢能力都有可能因此而受壓。

第四，當投資者分析企業時，要了解生意的持續性，例如一些從事零售行業、飲食行業，只要大環境無太大變化，生意往往會持續。但若然企業從事工程，投資者就要了解生意持續性的因素，若果一個國家該類建議最大規模發展的時期已過，企業生意可持續發展能力就會轉弱。

在中國鐵路最大規模建設時期已過，以及一帶一路國家對中國興建鐵路的需求，未必及預期的情況下，這企業自然受影響。

若投資者見到這企業長期的市盈率，經常都處於很低的水平，反映市場認為這企業面對上述因素，只是值這個市盈率，因此，並不代表特別便宜（情況與內銀股一樣，長期低市盈率背後是有原因的）。

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Q21203：

你好，想問下你有冇長線投資邊隻美股或者ETF？知道你長線投資1211，覺得你好有毅力，

想問下如果我長線投資arkk / arkf好吾好呢？另外你還睇好邊隻港股可以長期持有呢？thanks

龔成老師︰

其實你只要明白，真正最好架財富增值方法，就係長線持有優質股這個道理，你都可以做得到。

美股和ETF，我自已無投資，我都係自行選股，好似比亞迪(1211)、小米(1810)等。

美股我自已無特別研究，所以這些股票比唔倒太多具體建議比你。

但初步睇佢地都有質素和潛力，但你預佢地波動性會較大，緊記投資持要控制注碼。

而港股方面，都有不少優質股，值得長線持有。若你係年青至中年人士，以下股票都適合。

平穏增長股︰盈富(2800)、金沙（1928）、恆基（0012）、平安(2318)、中銀（2388）、港鐵（0066）、煤氣(0003)、長建(1038)、領展(0823)

潛力股︰安碩恒生科技(3067)、阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、中生製藥（1177）、福壽園(1448)、ＧＸ中國電車基金（2845）。

但你要留意翻，部份潛力股已有輕微過熱情況。只有安碩恒生科技(3067)、ＧＸ中國電車基金（2845）、 阿里（9988）、中生製藥（1177）、福壽園(1448)勉強算在合理區頂部，可分注入貨，其餘要等等。

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Q21204：

龔sir，你好👋🏻本人30歲，是全職媽咪，現持有以下組合嘅股票：

1. 01093石藥 （平均價$9.56）持有12800股

2. 2342京信通信 （平均價$2.612），持有16000股，現價跌到兩蚊，請問應唔應該再購入？

3. 941中移動（平均價:44.85 ） ，持有1500股

4. 939建行（平均價$6.41 ）持有4253股

請問這些股票是否都是有質素？除了建行外，其他另外三隻都打算長渣，是
否可行？謝謝你抽空解答

龔成老師︰

你以上持股，都係有質素，全部都係可以長線持有。

但選股組合上，京信通信(2342)質素未算好高，唔建議再加注。

現時你除左石藥(1093)外，其餘幾隻增長力都唔高。若果你個人投資取態係較保守，咁都可以。否則，你就你加入多少少有增長力股票，去提升財富增長速度。

另外，有一個較大問題，係你好偏重左係石藥(1093)身上，佔組合比重很高。任何股票、任何行業，我們都不應太過集中，因為一個行業就算更有優勢，也有機會面對行業週期及突發風險，太集中會對你整個財富組合不利。

因此，你要建立一個平衡的投資組合，當中有不同的類別、不同的行業，這是最好的平衡風險方法。相同行業不可佔組合多於3成，而單一企業不要高過15%。

長期你需要建立一個更平衡架組合，唔好太集中係幾隻股票。

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Q21205：

你好，龔sir 小妹今年28歲，月儲一萬左右，想係30歲前有100-130萬，有可能嗎？現時持股如下
(坐艇中）！！！

匯豐2000股@70元
騰訊100股@662元
美團300股@330元

小米400股@32.7元
安碩恒生科技600股@20.58元
21世紀教育33000股@1.38元
易鑫集團500股(新股上市抽中的）

另外有大約價值6萬港幣的美股(哈，終於系正數😅唔洗負數負到懷疑人生）和30萬左右現金！

龔sir,請問有機會達成目標嗎？有無邊d股票應增加或減持？希望你比小小意見我，多謝解答。

btw報左你股票班，因為你太神秘關係，好想揭開你的面紗！

龔成老師︰

其實你唔好太著重係股價上，帳面賺定蝕，從來都不是持有一隻股票與否的因素。

關鍵位是企業質素、前景，不要被買入價影響。買入價只是一個心理因素，如果企業核心因素未被影響，我地係唔需要理會。

假設回報10%計(連股息再投資)，你每月投資$10000 + 現有資產約值65萬，2年內增值至100萬，計算上係可以。

但由於2年唔係一個長的時間，就算優質股也有機會出現波動，影響到你最終回報，你要明白有這個風險。

先講你現有持股，都有質素。

但匯控(0005)只係收息股，唔會有太高增長力，唔適合你。

易鑫集團（2858）、21世紀教育(1598)質素中等，而美團(3690)有質素，但不確定性較高，都不宜持有太多。

你現時28歲，較適合用"平穏增長股" + "潛力股"的組合。每月用5成儲蓄，去做月供，其餘先儲起，用一邊月供一邊儲蓄的策略。

現時大市只係合理水平，現金和股票最好各佔一半。餘下30萬和每月儲蓄，就等大跌市出現，才加大力度掃貨。

股票班見!

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Q21206：

Hello!請問龔sir你覺得比亞迪電子285 現價可以入嗎？其實我都有啲睇好佢，但知道佢，依家呢個價唔平，要落返去20-30蚊都幾難下！謝謝

同埋阿sir 我想問你依家手上有咩股票同平均咩價位入？

龔成老師︰

比亞迪電子（0285）質素不差的，有潛力。睇佢過往發展都正面，有技術，而前景都唔錯。

考慮到近期的增長，$40左右算係佢合理區頂部，現價略貴。要等回翻才好分注，或者可用月供去儲貨。

至於我的持貨，講其中幾隻啦，比亞迪（1211）、小米（1810）、中生（1177）。

現時比亞迪較貴，唔好考慮住，而小米同中生，算是合理區頂至略貴。相信這3隻股，都會好長線持有。

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Q21207：

龔sir,你好！本人45歲，已婚有2個子女讀中學，夫妻有穩定工作及收入共6萬元。

我上年12月在FB follow 你，除了睇完百萬富翁系列書籍，也買齊你的聖經及50系列的書，
真是獲益良多。

今年1月開始月供1萬股票，包括2800＄3000, 1810＄1500, 9988＄1500, 66＄1500, 823＄1500
及1928＄1000。

現手持有股票：
1手2382＄175入, 1手9988＄222入, 6手3067＄17.15入, 1手981＄24.5入, 1手2018＄43入

1）有10萬資金想在跌市時再買入上述持有的股票，還是買入月供的股票，哪個會比較好？

2）以上股票分布會否太散太多？有否集中某類型？

3）2018及981仍可持有，還是賣出轉換1928或其他會比較好？

懇請龔sir指教分析，謝謝。

龔成老師︰

先多謝你支持，你可以先睇"80後百萬富翁"、"財務自由行"和"股票勝經"，由淺入深，咁會較好。

1) 其實2者都可以，除了中芯(0981)較一般，唔建議加注之外。

同時間，你入市架時候，唔好太偏重新經濟股，都要加入部份舊經濟股，令組合更平衡。

2) 不算太散，但有少少偏重天係新經濟類別，會令組合波動性偏高。

3) 瑞聲科技（2018）不差的，本身有一定的規模與技術，長遠發展正面，不過，佢增長力不是好強，只能視為平穩增長類別，你可以長線持有。

中芯國際（0981）業務有增長力，但未必能稱為好優質的股。

睇翻佢過往的業務情況，雖然仍每年的生意都有增長，但盈利就有波動，反映雖然大環境的市場在增長中，但佢的成本與售價，就未必在佢掌握的範圍，最後造成盈利波動的結果。

雖然這股都有前景，但以佢面對的情況，但好難將佢定義為最優質的股票。加上之前熱炒過，股價大上大落，投資要注意風險。現貨1手可持有，但唔建議你再加注了。

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Q21208：

龔成老師你好，我今年32歲，其實我已經接觸股票超過十年，在最近開始留意你的fb才發現原來我一直都買錯哂/亂咁買，有一種一言驚醒夢中人的感覺

我已經買了股票勝經，希望重新開始真正學習如何買股票，非常感謝你無私的分享

我現時持有以下股票：

267 - 1000股 @15.48
388 - 100股 @297
745 - 12500股 @2
1733 - 60000股 @0.5

1776 - 1000股 @24.65
1816 - 5000股 @3.71
2382 - 100股 @176
6886 - 200股 @24.8

我知道大部分蟹貨應該賣出，其實我深知積存蟹貨的原因是我買股票後就好少留意股價，到想起來時先發現原來跌咗好多

加上我不知道應該幾時賣出才好，感覺過去十年的時間及金錢都浪費了。

看了老師你的分享後，我才知道月供股票，覺得頗適合我這種很少留意股價，但又想獲得合理投資回報的人，希望老師有時間的話可以對我的投資組合給予寶貴意見。

萬分感激龔成老師，謝謝!

龔成老師︰

你想先更正你一個投資想法，蟹貨與否，唔係一個重點。我地投資最重要不是睇「賺蝕」，不是睇「買入價」，而是睇質素。質素不好，增長力弱，就有可能賣出，賺緊定蝕緊，都要賣。

我地投資增值會運用「先增值，後現金流」作方法，初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票，為自已創造穏定現金流。

你今年32歲，建議你先集中做好增值部份。現有持股中，舜宇光學(2382)和港交所(0388)係合適的。

中國國家文化產業(0745)見佢過往有20合一，而且多年出現虧損，好大機會係財技股，建議你盡快沽出。

易大宗(1733)，如果有睇佢的企業年報，就會見到核數師，多年來都有「保留意見」或「不表示意見」，這已經賬目「有古怪」。這類股基本上無投資價值，賣出較好。

中信股份（0267）、廣發証券（1776）、中廣核電力(1816)、ＨＴＳＣ華泰證券（6886）質素一般，唔建議你持有太多。

至於月供適合較初學者原因，唔係因為唔洗成日睇住個價。而係佢可以透過拉平均左個買入成本，令你減少買貴貨架風險，從而長線得到較佳回報。

月供策略上，現在你每月用5成儲蓄，去做月供，其餘先儲起，用一邊月供一邊儲蓄的策略。

至於餘下的現金，就等機會，當大市出現一定程度的下跌，就可以動用現金去投資，在平宜價加大力度掃貨，然後長線投資。

而何時賣出，基本上企業質素一直無變差，你係唔洗賣。除非個市去到好狂熱，如果你現階段無信心判斷大市平貴，你可以用"升一倍、沽一半"架策略。

先收回成本，餘下一半讓佢自行慢慢增值，咁就可以。

書本上，我建議你先睇埋我寫架"80後百萬富翁"、"財務自由行"，咁會較理想。

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Q21209：

我爸爸岩岩過身
原本供緊層樓諗住比佢養老
我租左新樓 $12500
但依家舊樓就空左市值300萬左右
我諗緊賣唔賣好
層樓倍升左幾倍
岩岩我公司燉我冬菇
減左20%人工

股票我仲有
比亞迪
盈富
領展
小米
3033
全部小量
想睇下你會點睇

龔成老師︰

每個人都有自住需要，除非間屋已經明顯無乜增值潛力，咁你才考慮沽出。

否則，你可以考慮自已住，可利節省新樓租金，用來投資增值。又或者，放租比人，自己另租地方。大前題係，如果物業依然係有質素，就應留住這個物業。

你現時持有的股票，都係有增長力和質素，適合年青至中年人士。這些股票，你長線持有就可以。

若你將來會再投資恆生科技股ETF，建議你用安碩恒生科技(3067)。

相對南方恒生科技(3033)，佢每年收費和追蹤誤差都較低。但由於幾隻恒生科技ETF都係初上市，追蹤誤差只能作參考。實際誤差未必一樣，你要知道這個風險。

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Q21210：

龔sir,你好，又要你幫手解答問題了，想問萬國數據值得持有嗎？我知道都有新意網，2隻長遠黎講邊個好？

新意網又持續上升，萬國數據就蝕錢，但又因為覺得中國發展潛力大

另外亦知道美股亦有呢隻股，那麼大家有什麼分別?見佢低過招股價 想入手，那麼我買美股定港股?唔清楚呢d範疇，謝謝。

龔成老師︰

我地持有邊一隻，唔好太著眼係中短期股價走勢，要用翻佢長線質素去做考量。

新意網集團（1686）主要提供數據中心、設施管理、網上應用及增值服務，系統之安裝及保養服務。

行業長遠發展正面，佢已經做到全港最大，加上行業的需求不斷增長，對佢長遠都有正面影響。佢過往生意與盈利保持增長，財務數據正面。

這股有投資價值，不過現價就唔算平，大約在合理區頂。如投資，小注分注都可。

萬國數據（9698）有質素的。

佢的業務為開發及營運數據中心，根據佢公司提供的資料，佢係全中國最大的運營商網絡中立數據中心服務提供商，市場份額約2成。

現時主要通過GDS上海、GDS北京及其子公司進行該等業務。GDS北京及GDS上海各自持有經營業務所需的互聯網 數據中心牌照。

佢提供託管和管理服務，包括創新和獨特的託管雲價值主張，機房面積為266,260平方米，有一定的規模。

見佢生意有一定的增長，行業前景正面，只是現價唔算平，投資價值都有，但就唔建議太大注。跌翻10%較合理。

2者都有長線投資價值，規模上，萬國數據（9698)會佔優。但此刻值博率，會係新意網集團（1686）較高。

至於，買港股定美股，其實分別唔大。

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Q21211：

龔SIR，我想講你知，我上過你股票班，跟咗你兩年之後，認同你套方法係得！

我今年28歲，成功說服家人賣了住了20年的兩房自住物業，目的一部分資金幫老人家做收息作生活費，還了另一物業的樓貸(因自住物業作抵押)

剩下部分讓我倆兄弟(弟弟22歲)投資增長股，目標是5~10年再運用借貸買兩個物業，一個值300多萬的細價樓，一個過千萬的三房物業。

目標投入潛力股的資金約340萬港元，目標組合:舊經濟股1177, 3319, 1830, 新經濟股 2382, 0636, 2845, 9988

340萬本金的組合，若選擇投資以上的股票，應選幾多隻好呢?建議比例如何?我會留意股價睇值博率

龔成老師︰

你所講的組合，都適合用來做財富增值。

但這個組合中有主要係潛力股，佢地雖然有增長潛力，但同時波動風險都唔細，唔建議全部資金盡用在這些股票身上。

我建議你加入一些平穏增長股，同你上述架潛力股，比例上各佔一半，咁會令到個組合更平衡。

大市現處於合理水平，那340萬資金，你可以先用一半，以"分注"形式慢慢入貨。餘下一半就等大跌市機會出現，才大力度掃貨。

由於你現處於"沽空樓市"狀態，股票增長和樓市增幅未必同步。所以，假若股票升幅跑輸樓市，反而會令你日後買樓成本上升。

你可以在投資組合中，加入多少少房產類股票，去盡量平衡翻這個風險。

至於老人家收息部份，就唔好用以上股票，應以一些優質收息股為主。策略上，都係先用一半資金，分注入市，餘下就等機會。

目標是5%、6%的股息率的收息股，例如港燈（2638）、深高速（0548）、香港電訊（6823）、工行（1398）、恆生（0011）、置富（0778）、陽光（0435）或收息基金(3110)都可以。

如果你能承受到風險，有些更有超過8%、10%的高息股，但股價就略有風險，要自己衡量，佐丹奴國際（0709）、中石化（0386）、互太紡織（1382）等（記住，股價略波動，只能小注）。

(你可睇下我本《50穩健收息股》當中仲有好多)

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Q21212：

老師我想請教，其實我等緊2020居屋結果，搞珠號碼好後，本身以為冇機，但又收到信補料，之後仲收到二次急件要我補料，好似比咗個希望我。

現在有現金100 万，覺得而家係買樓時機，唔買冇機會，目標500万樓下，做9 成，其實冇咩實力。

聽講居屋5、6 月𢵧樓，如果到嗰時先知自己原來冇机先再睇返私樓巿場，會唔會太遲，我已經41，買舊樓驚做唔到長年期，500 樓下變得冇乜選擇，好心急，求意見

龔成老師：

你可以等埋居屋果邊先，我相信私樓未必會一下子上得太快，估計1年內上落都唔會太過多。

如果居屋果邊唔成功，到時就睇私樓（當然，現時你久不久睇下私樓先，都無壞的）。

要留意，你的「供款能力」是最重要的考慮因素，唔好太過勉強，如果這方面不足，就寧願調低目標樓價金額。

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Q21213：

你好龔老師 關於上次你既解答 我風險過高，除左買3067，如何可以提升組合平衡性？ 現持有小米及雅迪，但不是月供

小米有1800股，雅迪4000股； 是否建議買短期股？想每個月都增加$4000以上收入，有可能嗎？

龔成老師：

恆生科指（3067）是一個組合，會比單一股票的風險度較低，當然，由於佢持股都是潛力類股票，因此本身都有一定的波動性，你要留意。

小米（1810）絕對有質素，可長線。

至於雅迪控股（1585），都有潛力，不過要留意股價升左好多。

佢主要係中國以「雅迪」品牌從事電動兩輪車（包括電動踏板車及電動自行車）的開發及銷售，亦銷售電動兩輪車用的電池、充電器及其他零部件（包括電機、車架等）。

睇翻過往財務數據，唔差的，生意的確有增長力，潛力度有。不過現價唔算平，因此唔建議持有太多。

另外，不建議你短炒，全部都要長線投資，不要著重每月賺多少，要睇長線。

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Q21214：

龔成老師本人30中，有一自住物業育有一子，供樓等家庭開支全一力負擔，每月可尚餘2-3千元。。。

而儲蓄則由老婆負責，現有100手a50，2手電能，2手中國建築，3-4萬現金。應該如何重新分配令財富有長遠的增長保障退休後的生活？

而5-6年後除去支出本人每月可有8-10k的餘額，50％作月供股票50％用作儲蓄流動資金合適嗎？而40歲才由零開始理財會否太遲？

本人明白財富增值非一朝一夕的事，但人總有貪婪的一面，會引發一些錯誤的想法，所以唔知醜咁希望龔成老師指教一下以滅絕那錯誤的想法！

另外想問問老師的投資初階班學費是多少

龔成老師，我媽媽遲下會退休，強積金大約有50萬左右，我應該以咩比例分配係收息股同平穩增長股，而到左退休年齡可以投資少少係潛力股嗎？

龔成老師：

你現時現金其實不足，以一個家庭來說，加上要供樓，如果只有$4萬現金並不足夠，最好去到$7萬-$10萬作備用現金，餘下的才投資，這會較好。

另外，A50中國可長線的，但要留意，雖然這是組合，但都不能過度集中，宜同時投資其他股，如果不懂選股，就考慮其他ETF。至於電能（0006）及中國建築（3311），質素是有的，但增長力不強，收息為主，以3X歲來說，算是較保守，因此，日後可增持一些有基本增長力的股票。

至於你自己要5-6年後除去支出本人每月可有8-10k的餘額，50％作月供股票50％用作儲蓄，最好當然盡快啟動這計劃，但如果無計，就等5年後啟動，40歲，有心都唔怕遲。

現時你每月可儲$2-3000，都可以盡力投資，月供股票都得。

當然，希望你在收入上更進一步，想想長遠增加收入方法，對你會更有用。

至於你媽，潛力股就唔太建議，如果佢真的好想，就1、2成好了。

佢你可以建立一個收息股的組合，目標是5%、6%的股息率的收息股，例如港燈（2638）、深高速（0548）、香港電訊（6823）、工行（1398）、恆生（0011）、置富（0778）、陽光（0435）、高息基金（3110）都可以。

股票班共8堂，暫時優惠價：$8800。

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Q21215：

龔成老師你好，我40歲，睇左你FB 一段時間，另外都購買左你先前的網上課程，有得益。希望你能指導下。麻煩曬，長文

因為以前父母系股票輸左好多錢，多年前讀 U 就開始兼職賺錢供父母層樓，也一直都抗拒進入股票投資。
但幾年前開始有剩餘錢就學人抽下新股或短炒賺餐晏仔。

現時還繼續持有幾個蝕本股
3883，1916, 8511, 8313, 6886, 1932, 1227(呢個是父親的)

想問下應該蝕住放甘點？

另外上月開始月供3067, 暫時每月7000
還有1833, 6060, 386, 1786, 1299(都是2至3手)

成40歲最近我被裁，有筆20萬長期服務金。請問應該投資股票定放系供樓的高息戶口等跌市？

我同先生目前有2層樓，一層租萬5(月供5千到2016完), 一層自住(月供2萬8). 另外有150萬現金，股票40萬。我同先生月入8萬(我被裁前人工4萬), 但要供養4大長老同個女，經常性使費都大。

龔成老師：

首先你要明白一個概念，我地持有一隻股票與否，關鍵位是企業質素、前景，不要被買入價影響。買為我地買股票就是買企業。

買入價，你的賺蝕，只是一個心理因素，該企業長遠的發展，才是我地是否值得持有的重點。

如果企業有質素，但股價短期下跌，就不用擔心。

如果企業無質素，但你現時蝕錢中，繼續持有只會令你財富繼續貶值，因此要賣出。

如果企業質素轉差，就有可能要減持，因為這股佔你組合的比例，未必值得太多。

中國奧園（3883）有質素可持有。
江西銀行（1916）質素一般，增長力不強，宜減持。
ZC TECH GP（8511）無乜質素，賣出較好。
杰地集團（8313）無乜質素，賣出較好。
ＨＴＳＣ（質素中等），可守住先，但增長力不強。
中漆集團（1932）質素一般，增長力不強，宜減持。
國盛投資（1227）無乜質素，賣出較好。

至於你「上月開始月供3067, 暫時每月7000
還有1833, 6060, 386, 1786, 1299」

基本上無問題，只是鐵建裝備（1786）質素不太好，宜賣出。

由於你現時有一定的物業資產，反而股票部分很少，因此應增加股票比例。

你$20萬應投資股市，但你投資知識與經驗不多，暫時只建議你月供股票，以及投資平穩增長股。盈富（2800）、港鐵（0066）、領展（0823）都可以。

你可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

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Q21216：

龔sir，有啲野想請教下你
月供基金,我應該要留意啲咩

龔成老師：

首先，要睇翻該基金的投資範疇，投資策略，因為基金有好多種的，你要了解該基金投資的資產類別，是否你睇好的，長遠向好的。

另外，過往回報是否理想，比起大市時否較好或較差。

當確認有質素後，就可以投資，月供是一個方法。如果該基金不是在交易所上市，你就要睇翻有那些條款，會否要求你最少持有幾多年。

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Q21217：

老師好！本人50歲持有股票。

公用股：0003 6823 6.51%
REITS：0823 10.96%
醫藥：1177 4.23%
潛力金融：0388 15.54%
石油：0386 1.24%
家電：6690 2%

保險：2318 7.13%
電動車：0175 1211 21.38%
內銀：0939 1398 3988 21.38%
新資訊科技：9888 1.98%

另外以下基金：已供占10.81%
2800 月供$6000
3188 月供$4000

計劃每月買一手3033
已買了一手2845

1. 以上組合是否太亂？有什麼需要加減？
2. 想每月買入一手3069 3109？有咩意見？
3. 手上還有60萬現金，等機會？
多謝

龔成老師︰

1） 都有少少，最好組合數量維持係8-10隻，咁會較理想。

持股方面，都有質素，可長線持有。但你比重上，太偏係潛力股類（1177, 0388, 0175, 1211, 9888）。

佢地雖然有增長潛力，同時風險都較高，不宜持有過多。以你50歲計，潛力股佔組合20%左右好了。

現貨可持有，但未來時間，你要加大翻平穏增長股部份，慢慢令個組合平衡翻。

平穏增長股：金沙（1928）、恆基（0012）、港鐵（0066）、平安（2318）、粵海（0270）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）、長建（1038）

月供方面，同樣要作出調節。而你想投資恆生科技股ETF，我建議用安碩恒生科技（3067），佢費用成本會較低。

2） 華夏恒生生科（3069）主要係追蹤恒生香港上市生物科技指數之表現。

指數包含51隻成份股，當中有「藥品」、「⽣物技術」等公司。較為人熟識的，有藥明生物（2269）、京東健康（6618）、中生（1177）等等。

隨著人口老化和人均收入增加，對優質醫藥的需求只會有增無減。此股都有質素，可作長線投資。但你預佢會較波動，最好用月供模式儲貨，並長線持有會較好。

南方科創板５０（3109）都有投資價值，但成交比較少，會有機會買賣差價偏高。

但你要留意，這2隻都算係潛力型股票，以你年紀，不宜持有太多。

3） 現時大市只係合理水平，現金和股票最好各佔一半。若你持股總值已超過60萬，有手現金就最好等大跌市出現，才加大力度掃貨。

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Q21218：

你好，老師
35歲，家庭月入約6萬
每月儲到2萬
2小朋友讀緊幼稚園

持有以下，希望可以盡快儲到200萬作首期，買多層樓收租。不過，我都唔係好清楚當有200萬時，應該購樓收租，還是繼續投資股票？

農行：10萬股$3.38
建行：17000股$6.58
交行：10000股$4.9

9988 阿里：300股$463
快手：200股$402
中移動：1000股$53.8

總成本：70萬

另外可動用多50萬投資股票，請問投資方案應該係點？謝謝你

龔成老師︰

我地做財富增值，係要建立一個有不同優質資產的組合，除了股票，物業都係其中之一。

以你現時情況，由於現時資金較少，應先利用優質股去增值一筆財富，再買入物業。但同時間，必需留有一定數量的股票，作增值之用。

而這物業可以放租，用「以租養樓」架模式去運作。較詳細方法，你可以睇我本<5年買樓4步曲>。

你現時持股，主要有2大問題。首先，農行（1288）、建行（0939）、交行（3288）和中移動（0941）只係收息股，增長力好一般，不宜用來增值之用。

另外，你組合好集中係銀行股。記住，個別行業唔好佔組合3成以上，否則會有過度集中風險。

我建議你用「平穏增長股」 + 「潛力股」作組合，你可以慢慢將部份收息股，換至以下股票。

現在你每月5成儲蓄，去做月供，其餘先儲起，用一邊月供一邊儲蓄的策略。

大市現處於合理水平，那50萬資金和每月儲蓄，就等大跌市機會出現，才大力度掃貨，並長線投資。

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Q21219：

Hi 龔sir你好
我今年35歲 穩定職業
想每月供$5000落金沙、阿里、小米或比亞迪
是但兩隻可以嗎？
邊隻會前景好d?

龔成老師︰

4隻股票都係有質素，但我地做配置時候，都要考慮平貴、年紀等因素，去決定成個組合。

以你35歲計，建議你用「平穏增長股」 + 「潛力股」的組合，比例大約各一半。

現時比亞迪（1211）略貴，回到$120才可以月供。

金沙（1928）係「平穏增長股」，而另外阿里（9988）和小米（1810）係「潛力股」，你可以在當中2選1，去創建你月供組合。

現時大市只在合理區，每月儲蓄不要盡用。你要留有部份，等大跌市機會出現時，用來掃貨。

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Q21220：

龔sir,你好，我今年大約35歲，現有股票如下：

788@6000股 買入$1.16
1810@1400股 買入$24.59
1922@8000股 買入$5.1

2031@2000股 買入$16.63
3067@400股 買入$17.11
3718@12000股 買入$1.28

1）想問現有股票會唔會太多？同埋有無長遠投資價值？
2）1922，2031，3718可以長遠持有嗎？
3）想問下京東健康，阿里健康同平安好醫生嘅分別？邊個比較有投資價值？同埋長遠發展
邊個比較理想？有月供價值嗎？
謝謝

龔成老師︰

1） + 2） 數量上，唔算太多，長線維持8-10隻就可以。

持股方面，銀城生活服務（1922）上市時間唔算長，不確定性較大。而澳至尊（2031）質素只係好一般，2隻都不宜持有太多。

其餘都有質素，可長線持有。

3） 京東健康（6618）、平安好醫生（1833）和阿里健康（0241）都係有質素和潛力，業務上都非常相近。

但問題係佢地是有危有機的類別，雖然業務增長好快，但這刻仍處於燒銀紙的狀態中。估值上好困難，因為無實質的盈利數據作為基礎，市場只是估估下。

質素和值博率計，平安好醫生（1833）會較為佔優。但始終有一定不確定性，因此，低風險者未必適合投資，若投資者考慮這股，亦不能大注投資，買入後就耐心長線持有，等待這企業改變整個行業的情況。

現價算合理區頂，但好波動。你可以用月供儲貨，如直接買入，就只能小注。

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若你有問題想向本人發問，可在龔成的fb專頁中（www.facebook.com/80shing）inbox龔成，但要注意如無特別聲明，有可能將問答放上網，當然，會將發問者的身份，以及有關個人資料的部分刪去。

另外，我所給予的各種意見，只是供大家參考，當中無任何銷售及推介，不涉及任何利益，其實大家應該要有獨立分析的能力，我只是給予一些方向及純參考模式。

由於提問人數眾多，見諒無法即日回覆，如果是普通的提問，預起碼要7天以上才能回覆，若然是較複雜的提問，起碼要10天才能回覆，希望各位能諒解。

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

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

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以下為本段內容文稿：

歡迎來到「一天聽一點」，延續著上一集的主題「想要找一份工作安穩一輩子？這樣想，你就會被淘汰！」。

我們談到了「思想遺毒」，會阻礙你生涯的發展。假如你對於我提出的危機，仍然有懷疑或者是保留，那麼你不妨聽聽看這個故事。

十年前呢，就有用手機的人喔，都知道一個品牌，叫「諾基亞」。

他們從1996年開始，連續15年的時間，都獲得全球銷售第一的寶座；而這樣的榮譽呢，在2007年達到了頂峰，為諾基亞帶來前所未有的利潤。

不過就在iPhone推出之後，徹底改變了手機的定義，諾基亞仍然對於這個現象有一點傲慢，仍然覺得自己夠大、夠穩，所以不怕iPhone的威脅。他們覺得呢，沒有必要跟iPhone，甚至於Android的系統，去進行任何的協商跟合作。

正是因為這樣的致命決策，諾基亞並沒有及時的搭上「智慧型手機」這個高速列車，從此呢，就被消費者遠遠的甩開。

甚至於在2017年，它們全面的退出東方市場的時候，他們當時的總裁就說喔：「我們沒有做錯什麼，但不知道為什麼，我們失敗了！」

諾基亞確實沒有做錯什麼，而他們最大的問題在於喔～「什麼都沒有做！」

談到這裡你以為我要跟你說，諾基亞之所以會失敗的原因，就是因為他們太迷信過去的輝煌，自以為是的認為就算不創新，沒有跟上潮流，也能夠穩穩的活下去？

但是，其實並不是喔！

我真正要告訴你的就是啊，科技的發展會消滅很多、很多的工作跟公司，但同時呢，也會創造更多新的工作跟新產業。

就像汽車一旦發明之後，馬車伕就不再被需要，取而代之的是鋪路工人，或者是加油站的人員。當ETC上路之後，國道收費員就會被裁撤，這個時候會需要更多的系統維修，和安裝的人力。

因此喔，我真的要說的不是工作消失了，而是當「新的工作」發生的時候，你還做得來嗎？你有能力跟上去嗎？當「穩定」成為你生涯的唯一信念時，你就很容易停止學習跟成長。

如果你沒有意識到自己的「思想」會影響「行動」，而行動會造成「結果」，那麼不管結果是不是你想要的，你都逃不掉啊！

而諾基亞的沒落就是在警告我們，活在網際網路的時代，要是不趁早幫思想排毒、不斷的升級思維，你的人生崩盤也只是遲早的事。

聽到這裡，你會不會很好奇，到底要怎麼樣才能夠知道，自己腦袋有沒有毒？跟得上跟不上時代？

以下呢，我會分析「三種」一般人在生涯規劃的時候，很容易有的「思想遺毒」。讓你明明活在21世紀，但卻繼續用20世紀的腦袋，因而卡住自己，只能被焦慮感淹沒，但是卻找不到任何可以翻身的方法。

第一種思考的遺毒呢，就叫做「太需要正確答案」。

我有一個學生，他嫌現在的工作太累、太操，他想要換工作，也投了很多履歷，結果等到了兩家公司請他去做面試。

在面試完Ａ公司之後，他很滿意Ａ公司的薪水很高，但發現它們的內部鬥爭有點嚴重，這並不是他喜歡的工作氛圍，所以他決定去看看Ｂ公司。

而Ｂ公司的薪水雖然差了一點，不過員工相處比較和諧，但我的學生又考量到，Ｂ公司的產業相對比較沒有前景；所以遲遲下不了決定，不知道該選哪一家公司。

在這個思考的過程裡，我這個學生一直很焦慮，因為沒有人可以跟他保證，選哪一家公司才是「對」的。再加上呢，他太害怕自己選錯，會導致自己的「失敗」。

所以呢，他決定去求神問卜、去擲杯啊！也就是喔，他寧可把責任推給神明，而不是自己做決定，真的是喔，不問蒼生問鬼神啊！

我這個學生就是典型的，把「做決定的成敗」，跟自己「個人的價值」劃上了等號。之所以會有這種心態，其實跟我們從小的學習經驗，是很有關聯的。

在傳統的教育裡面，我們每個人都是身經百戰，看到題目就要在最快的時間裡想到答案，並且做出反應，這樣子才能脫穎而出，或者是順利畢業。

你可能以為這只發生在校園裡，然而這樣的考試習慣，很容易讓我們根深蒂固的認為一切都有「答案」，因而沒有辦法跟「不確定」共處。

因此呢，就算離開了學校，這個習慣還是會留著，當生活一遇到挑戰，我們就很想快的，想找一個「答案」來解決它，然後呢，獲得高分或者是順利通過考驗。

但事實上呢，需有要「正確答案」，它根本就是個假議題。因為就算神明幫你做了決定，也不代表你從此以後就能飛黃騰達啊；任何決策的重點，都是在做了決定之後，才是真正的開始。

就像你決定結婚，並不是結了婚之後，從此以後就可以過著幸福快樂的日子；而真正的考驗，都是在結婚之後的生活經營，這是一樣的道理啊。

如果你也認同在快速變動的21世紀，任何看起來很對的答案，過一陣子就會被推翻，所以呢「太需要正確答案」，這其實是一個有問題的觀念。

如果你想要升級到更有適應力的想法，那麼你首先要修煉的，就是啊「別讓感覺走在前面」這個功夫。也就是說，你要很小心的覺察自己的思考重點，別把力氣放錯了地方。

要是你滿頭滿腦的只想著「如果選錯了怎麼辦呢？」，讓這樣的焦慮走在前面的時候，你就什麼事情也都做不了。

你只會一直用「過去」的經驗，想「現在」的事情，而妄想要預測「未來」。這樣的思考方式，你到底是想要幫助你自己，還是在拿石頭砸自己的腳呢？

說到這裡啊，就讓我想起自己的經驗。我跟嘉玲在創立「啟點文化」之前，我們也曾經有創業失敗的經驗。

如果你問我：「再次創業，會不會擔心？」，說沒有是騙人的。但我想邀請你想一想，如果我們讓那些擔心，跟害怕的情緒走在前面；而不是很務實的，去計算「假如最壞的情況發生了，我們會有哪些具體的損失？我們是否承擔得起？」

如果呢，當年我們讓情緒走在前面，你今天就不會認識「啟點文化」了。

我們之所以能夠下定決心，是因為我們很清楚，在21世紀面對「失敗」的定義，就叫做「原來這樣子做，會得到這樣的結果」這樣子而己。而這種對失敗的「重新定義」，才是能夠幫助我們面對未來的關鍵思維。

在我的線上課程【過好人生學】當中，會用很實際的方法，讓你學會面對生命的關鍵選擇時，該怎麼想？

特別是剛剛的例子，多數人沒有辦法下決心，是因為把自己卡在失敗的「感覺」裡；而不是務實的去評估「如果最差的結果發生，我是否能承受？」，以及啊「在什麼樣的條件底下，會有最差的結果？」

其實只要你能夠想清楚這些，要做決定與下決心，其實就不困難了！

再來，第二種落後的觀念，那就是認為「只要認識自己，一切就會沒問題」。

坊間很多談「生涯」的書籍，和專家都會告訴你，找到自己的天賦或熱情非常的重要；所以你一定做過不少的生涯測驗，或者是人格特質的測驗。

想透過這些標準化的測驗，來發現自己的優勢，像是有沒有語言啊、藝術啊、數理啊…這些天份？

等到確定之後，就往那個方向走，覺得呢「選對了」就應該沒問題。這就讓人產生一個很大的迷思，那就是一定要找到「熱情」，才能開始。

所以我就發現喔，很多人終其一生最大的熱情，就是不斷的在找熱情。

於是客觀來看喔，他只是從一個興趣換到另外一個興趣，在本質上，並沒有為自己累積任何資源、能力或者是認知啊。

你覺得不斷找熱情的人生，會是個「好人生」嗎？

相反的，還有一些人喔，他們確實已經找到了自己的熱情跟召喚；可是這也不等於，他們可以過上自己想要的生活啊。

其實呢，「熱情」是個生涯的假議題；過好人生的關鍵，是你有沒有具備「創造結果的能力」？因為只有具備「創造結果的能力」，你才能夠讓眼前的事情得到圓滿。

就像我常說的「幸福並不是找到『對』的事來努力，幸福是透過做『對』眼前的事情，去引發出下一件『更對』的事啊！」

如果沒有「創造結果的能力」，就算找到了「熱情」，那又怎樣呢？所以呢，創造結果的能力，才是你是否能過上好人生的關鍵指標。

這就讓我想到一個賣座的國片，「海角七號」的導演，魏德聖先生。他就是一個擁有熱情，但同時也能夠創造結果的最佳典範。

「海角七號」是魏德聖導演的第一部劇情長片，然而呢，對魏導有一點認識的人都知道喔；其實在拍「海角七號」之前，他真正想拍的電影，是「賽德克巴萊」。

只是當時礙於自己的知名度不夠，找不到足夠的資金，所以呢，他抓住了「海角七號」的機會，盡一切的努力，後來「海角七號」叫好又叫座；這才讓隨後的資金到位，一圓他拍攝「賽德克巴萊」的夢想。

不管是「找錢」還是「找資源」，它就是創造結果的一部分，而不只是空有拍片的熱情。也因為魏導有這樣的能力，才能夠讓他的電影，一部部的繼續拍下去、繼續走下去啊！

在我的實務經驗裡，也看過很多有熱情、有才華的藝術家，他們鬱鬱不得志的主要原因就是呢，他們只做自己開心的事、覺得只要有才華，別人就應該看見他、肯定他。

他們沒辦法彎下腰，從頭培養更核心的基本功；更不懂得去務實的修煉「創造結果」的能力，就只會發夢啊、漫談啊，才會把自己困在原地。

在人生的不同階段裡，你想要過好人生，就得先搞清楚，做什麼能夠為你創造出結果？你必須做「有效的努力」，而不是「為了做而做」；然後再把自己的人生，都浪費在「瞎忙」上面。

在【過好人生學】裡，我會陪伴你建立「創造結果」的能力，包含怎麼樣聚焦在高價值的事務上、如何優化自己在做的事、還有建立起學習反饋的機制，這些會讓你透過「創造結果」的過程當中，走向你自己真正滿足的道路上。

經典的電影《教父》裡，有一句很棒的台詞，它影響了很多人，這句話是這樣說的：「花半秒鐘就看透事物本質的人，和花一輩子都看不清楚的人，注定是截然不同的命運。」

而看清事物本質的第一步，就是要先為你的思想把把脈，看看自己的腦子裡，是否仍有上個世紀的思想遺毒。如此這般，你才能夠真正看清楚，二十一世紀究竟是什麼樣的新世界，而提早做準備。

所以呢，敬請期待「過好人生」系列的第三集，我會跟你好好的來探討，第三種思想的遺毒，以及啊我們面對未來的新思維，陪伴你一起看清楚「過好人生」的本質。

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，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去；這樣子你就不會錯過我們所製作的內容。

而然如同今天內容所提到的，要怎麼樣過好人生？我們近期推出的線上課程【過好人生學】歡迎你的加入。

詳細的課程內容與連結，在我們的影片說明裡都有，期待能夠透過這一門線上課程，跟你一起活出你想要的「好人生」。

謝謝你的收看，我們再會。

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以下為本段內容文稿：

在2011年，波士頓大學的巴塞爾，跟吉普斯這兩位學者；他們在《消費者心理學》雜誌的這一個期刊上面，他們發表了一篇論文。

論文的題目非常有意思哦，所以特別吸引我的注意，今天跟你做分享。

論文的題目是「紅牛給你翅膀有好有壞，品牌形象給消費者的雙面刃效果」。

我們知道「紅牛」(Red Bull)，它是一個能量飲料；而紅牛這個能量飲料，事實上給人們的品牌印象，是非常鮮明的。

所以呢，這個論文的主題，針對一個知名的品牌，給大家的印象，並且在行為上面，會有什麼樣的影響，自然而然，就吸引了很多研究者的注意。

這篇研究會告訴我們，關於「品牌的印象」會怎麼樣去影響我們的行動、行為模式，並且在下意識之間，產生什麼樣的變化？

研究做的實驗哦，它用的方法很特別。他是讓受試者，去玩Xbox裡面的一款賽車遊戲，這個賽車遊戲，讓玩家可以自行選擇車子的塗裝。

但是呢，除了塗裝以外，這些受試者能夠選擇的汽車的車款，都是限定在同一款。在性能都一樣的狀況底下，這些受試者，他們能選擇的塗裝，分別是五種品牌的塗裝。

第一種，當然就是這一篇論文的題目「紅牛」。而第二種呢，是一個果汁的品牌，叫做「純品康納」。第三種是大家知道的「可口可樂」。

而第四種，是一個啤酒的品牌，是「健力士啤酒」。然後還有第五種，這第五種上面，沒有任何品牌的宣傳標誌，它只用綠色去塗裝這個車子。

接著他們所找的受試者有七十個，他們的平均年齡是21歲，全部都有玩電動的經驗。

並且在他們開始玩這個遊戲之前，針對這些受試者，對於紅牛、純品康納、可口可樂，跟健力士；這些「品牌印象」跟「親近度」去打一個分數。

舉個例子來說喔，這些問卷其中一個問題，就是「你認為這個商品，具有多少攻擊性？」然後讓他們評分。

如果這個品牌，完全不具任何攻擊性，就是一分；而非常具有攻擊性，就是七分。

這個問卷的結果，發現這四個品牌之間的親近度，沒有太大的差異。但是呢，「紅牛」這個品牌，在「能量、速度、強勁、攻擊性」這四個項目裡面，所得到的分數，都明顯的比其它的品牌，還要來得高。

於是呢，研究者就做了一個假設，他們認為喔，如果受試者受到車子的外觀，就是「品牌印象」的影響的話；那就表示他們在操縱各種不同品牌塗裝的車子，他們的賽車成績，也會有不同的變化。

然而這個的實驗的結果，印證了研究者的假設。他們發現喔，這些參與實驗的人，只要是開著塗成「紅牛」的車子的時候，這些受試者的成績，呈現很極端的狀況，也就是不是「大贏」就是「大輸」。

但是操縱其它三個品牌，或者是那個只有「綠色的塗裝」的車子的時候，成績則呈現中庸的狀況。

所以我們回顧一下，「紅牛」這個品牌，因為它在能量、速度、強勁跟攻擊性，這四個項目得到的分數比較高。也就是大家覺得這個品牌，是充滿這些特質的。

所以，當你在開著這個品牌塗裝的車子的時候，是不是就會採取比較冒險的開法？而冒險的開法，事實上就會讓你的成績，要不就是一馬當先，或者是在關鍵的時刻，因為冒險而能夠取勝。

再不然也會因為冒險，而讓你犯下很嚴重的錯誤，讓你可能一下子，變成了最後一名；所以，就會有這種「大好」跟「大壞」的成績結果發生。

那麼，今天跟你分享這樣的研究的用意，到底在哪裡呢？

其實喔，如果你是我們長期聽眾的話，你應該知道，一直以來我會很強調，不管我們面對任何人、任何事，我們的主觀意圖是如何？

如果我們忽略了自己「呈現的印象」，也就是像在這個實驗裡面「品牌的印象」，它真的會造成一些影響。如果你忽略了這一點的話，你可能對於很多他人的反應，就會錯誤的歸因。

你可以想想看喔，如果你在人們之間的普遍印象，是在能量、速度、強勁跟攻擊性，這四個部分都是比較高的分數的話；那麼你的人際關係，是不是就是「大好」跟「大壞」呢？

喜歡你的人、吃你這一套的人，覺得你這一個人太有意思；但是不喜歡你的人，是不是可能完全的跟你做對，再不然就是敬鬼神而遠之。

當然了，談到這裡也有一個爭論。很多人就會想，難道我要活成一個很平庸的樣子嗎？如果你問我，這裡面的區分跟關鍵在哪裡？

我會認為喔，其實不管你是什麼樣的品牌印象，真正會產生問題的，並不是你的這些特色，就像是剛剛強調的能量、速度、強勁跟攻擊性。

會產生問題的都在於，明明你帶有這樣的特色，但是你自己不知道，甚至於你還「否認它」。

所以，其實談到這裡，今天有兩個重點。第一個重點，就是我們給他人的印象，其實就是我們的「品牌標誌」。

而第二個重點呢，就是你有沒有認清「你的品牌標誌」？還是，其實所有人看你像是「紅牛」，但是你一直覺得自己是「純品康納」呢？

那你想想看，很多痛苦、很多不理解，或者是很多挫折感，是不是就是因為這樣子而發生的呢？

希望今天的分享，能夠帶給你一些啓發與幫助，我凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道；別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺按下去，這樣子你就不會錯過，我們所製作的內容。

然而，如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話，我們在4月1號，推出了一門新的線上課程，是由嘉玲老師擔綱的「人際斷捨離」。

我想在人際裡面，我們除了要能夠有意識的，呈現自己的「品牌印象」之外，那麼你還會有另外一個功課；就是當有一些在你生命當中出現，造成你很大的負擔，或者是常常侵犯你界限的人，出現的時候，這時候你該怎麼辦？

你怎麼樣能夠把一些不健康的關係斷捨離，而活出自己生命的清爽自在呢？

嘉玲老師會透過「人際斷捨離」這一門課，帶給你嶄新的發現。並且一步一步用具體的做法，來幫助你活出你想要的自在感。

關於「人際斷捨離」的詳細課程內容，在我們的影片說明裡都有連結。我很期待在這一門課裡，跟你一起學習、一起前進，謝謝你的收聽，我們再會。