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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[旅行的旅行] 行動傳播技術空間中的旅行：#當我們用GoogleMap找路時 / 李長潔 🚎
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時常有人問我，你每次去日本的那些超級冷門的風景、傳說地點、氛圍氣喫茶老店，到底怎麼找到的，聽都沒聽過這些地方。剛開始，我會查詢中文與外文的旅行資訊，像是旅遊手冊、觀光網站，都是基本工作，可以給旅客一點基本的地理想像，如方位、氣候、規模、人文特色等。接著，我會做一件事—大量地運用google map細查地方資料。
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地圖，是一種人對空間權力的掌握，當旅人們從地圖繪製者的手中，搶回擁有地圖的權力，這將如何改變我們的旅行生活？然而，我們真正因為google map而搶回了對空間的掌握嗎？我們先從紙本地圖的使用開始。
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▓ #紙本地圖的時代
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不只是到了旅遊的當下才使用google地圖來找路，而是平常沒事時，就打開地圖滑呀滑，細察預計拜訪的地點，了解地理資訊。不過，在2005年以前，旅行時掌握地理環境的技術大都依賴紙本地圖，旅客與觀光客在出發前，會購買旅遊手冊、旅行文學，透過特定旅行專家與旅遊資訊編輯的視野，來觀看地方（林子廉，2009）。在那時之前，各種「旅遊天書」隨著出國人數的增加，而銷售量大增。
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出國旅行度假，不單僅是選好地方、買張機票、然後去就可以說「#這是我的旅行」，旅行的體驗是由生活中的不同媒介內容（電視、廣告、電影、書籍、旅遊手冊，現在還有社群網站）與你的真實旅程所交織而成（Urry, 2002）。當然也包含地圖。
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地圖是一種地理狀態的再現。我們覺得地圖模擬了真實的環境樣貌，但事實上，地圖是一種「#簡化」、「#挑選」、「#裁切」，尤其是紙本地圖，在有限的平面版面上，地圖的終極目標並不是一比一的還原，而是透過地圖繪製與資料整理，表現製圖者對大地的擁有權、解釋權。
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在從前的旅行中，我會在行前買一份巴黎的城市地圖，在台灣時就把旅行手冊上看到的景點標示在地圖中；並在旅程中逐一刪除，有時候還會用紅筆將散步走過的路徑畫上，以展示我對巴黎的熟稔程度。基本上，整張巴黎地圖我都畫滿了。
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▓ #google地圖的出現
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2005年，Google Map正式上線，一開始只是電腦版，同一年裡很快地推出手機版本，並且加入Google Earth的服務，直至今日，google的地圖是Google公司流量第二大的營運項目。Google Map運用了地理資訊系統（GIS），整合地表空間幾何特性以及地理屬性等兩種資訊之資料庫， GIS 中記錄的資料藉由適當的軟體解譯後可重現地表相關地形與地貌，使用者可以免費且自由地在地圖檔上標記並添加註記。這個地圖很快地成為旅行者的最佳找路工具，可以用微觀與巨觀的視野，審視空間樣態（廖酉鎮、陳均伊，2013）。
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相對於傳統紙本繪製，#地理資訊系統（Geographic Information System，GIS）的廣泛應用，省卻了實物儲存的難處，也使我們可以在同一空間的地圖上看到不同的主題的重叠和互動，我們更能按照我們的想法，在給定的地圖框架上任意標籤，製作對我們有意義的地圖（Lo, 2012）。
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Google不斷推出越來越豪華的地圖服務，像是「#交通資訊」、「#街景服務」、「#旅行規劃」，最近更加入虛擬實境的概念，將導航升級成「#AR導航」，透過 GPS 獲取用戶的位置，並使用街景資料產生「視覺定位系統」（Visual Positioning System，VPS），快速辨識周遭地標建築定位用戶位置，並在手機相機中以巨大的動畫箭頭結合街景，藉以更清楚地告知方向。這些方便的工具是積累在行動通訊技術、運算技術與人群使用習慣的大量應用與快速進步上，嶄新的地圖技術深刻地改變了旅行、旅人與城市的互動關係。
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▓ #人與機器結合下的旅行：地理媒介
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人與機器在移動技術空間中，被結合成一種人機複合體，或是Bruno Latour行動網絡理論中的「人—物」，這讓人的體驗更加複雜。你有沒有一種經驗，就是打開Google Map後，隨著指標轉動身體，試圖協調數位與真實的空間方向。或是，跟著導航行走，耳畔響起「向左轉」，就毫不猶豫地走向左方的街道。又或是，最一般的情況下，使用者會打開軟體，了解地理定位下自己與週邊資訊（店家、車站等）的關係。
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進入到隨身行動傳播科技時代，人與物結合下的移動與定位本身就是一種資訊，這些資訊詮釋了流動空間、網絡連結、移動過程的具體樣態。一方面，機器深刻地鑲嵌入人類的生活世界中，反過來說，人們亦透過機器產生全新、方便、延伸的特殊經驗。這種人機合一、日常鑲嵌的 #地理媒介（geomedia）（McQuire、潘霽，2019），在旅行實踐中更顯鮮明。
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在Web2.0時代，藉由地理媒介所構連起來的網絡式公共空間，展示了人類時空感知的嶄新轉變。透過行動傳播與數位化的技術，遊歷的地點本身不只是被媒介再現，而是，這些地點本身就是媒介，在程式運算的框架下，人與人、人與城市有了全新的關係：Google Map的使用與資料的積累，很大的程度上，人們利用社會實踐、消費行為與協商互動來定義旅行的地方。
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例如這次我們旅行到關東地區，特地前往宇都宮吃餃子。在行前我們藉由Google Map的即時資訊決定乘車的方式，查詢車站附近所有的餃子店以及他的評價、照片、菜單，用街景服務來定位自己如何到達要去的「餃天堂」。然後在這家算是有特色的餃子店鋪，我們竟然在餃子裡吃到了一根鋼刷鐵絲，店家也沒有很認真地看待。就默默地打開Google Map說明了當下的狀況，並給予較低的星級。
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▓ #自願式的地理資訊（volunteered geographic information）
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上述的情境是一種建構主義的場境，使用者們可能自知的情況下，#自願參與地理資訊的建構，這稱做自願式的地理資訊（VGI，volunteered geographic information）（Sieber and Haklay, 2015），Google Map的VGI使得人們更有機會參與城市意義的詮釋，在公共參與的意義上，Google Map也是一種社群媒體，它建築在遊客、居民、店家等大量用戶的傳播意向性上。在McQuire與潘霽（2019）的「地理媒介」評斷便提到中，媒介傳播技術、隨身行動和城市地理元素的深度融合，共同造就了「#成為公共」（becoming public）的體驗，打開城市生活的審美維度，同時推動了「成為公共」的過程。城市中的社會關係和權力關係，不再僅僅依據根植於城市空間結構的生活形態，而是更直接地被轉化為主動的「傳播」過程。
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從知識論的角度來看，Google Map有著三種資訊類型：自然的資訊、技術的資訊與文化的資訊。自然的資訊，如同人們所可以感受到的地形等；技術的資訊則如道路、水系的測量描述；而文化的資訊則指涉各種人類的行為，如駕駛、消費等。透過運算平台，當然也包含IG、FB上的「#社會標註」，像是打卡、分享美照、「#」，使用者、物、與城市風景大量交織成數位形式與真實形式共存的存在，並且在公共性的概念下交往互動。
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可是，我們還是可以想像與批判，一個反烏托邦正在進行。有時候我們不知道自己正是地理媒介的延伸，甚至不得不參與地理資訊的建立。當你想要運用導航系統時，其使用者本身正參與著車流量預測的演算過程。當我們行動時，我們也正經歷一種數據式的物化，個人與機器結合後，個人在時空中的所有作為都有可能面臨資本主義的收編，例如在Google Map上顯示個人化的位置性商業廣告。
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▓ #流動的社群與信任革命
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旅行者們對Google Map的使用，構成了一種流動與移動的社群，這個社群強調的並非穩定的社會記憶，他們更欣賞獲得片刻的超凡體驗，與享受如遊戲般的過程，在虛實間讓自己更能夠掌握旅行的地方。從Google Map的旅遊嚮導設計就可以發現，Google Map將每一位參與地理資料建構的人們都當作「專家」，這個構想在另一個旅行APP「#TripAdvisor」裡也非常鮮明。你可以在「TripAdvisor」裡分享更多評價、文章與圖片，分享你在移動時的超凡體驗，以獲得「#頂尖攝影師」、「#飯店達人」等等標章，以提高個人體驗的可信度。
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不過，有批評家認為，我們太容易把Google Map、Google Earth上的作為，理解為一種全景全知的圖像、透明的秩序，甚至是前面討論的參與和賦權的工具（Kingsbury & Jones, 2009）。閃耀著令人暈眩光茫的球體，反映了人類的戴奧尼索斯的妄想，我們狂亂地航行，歡天喜地地喧囂，我們全心全意、不加思索地信任它，卻低估了虛擬世界對真實世界的集體監控。
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▓ #回歸地方化?
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不過，站在創用的立場，我還是傾向對科技保持信任。信任研究者Bostman（2017）在《#信任革命》中談到，只有「信任」，人類才能在進程上有超越性的變革。當然，對Google Map的信任早在2010年以後就幾乎被廣大的使用者們接受了，雖然偶而還是會看到我父親打開地圖導航後，然後罵導航太笨，繼續走自己的路。但無疑得，Google Map扮演了旅行實踐的重要推動角色，它把商品、交通、約會與各種推薦搓合起來，讓旅行同時是個人的行動，也是集體的社群參與。也因為這些更加錯綜複雜的信任，旅人們才能獲得更多足以創新生活的服務。
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回到McQuire的地理媒介概念中，如果傳統大眾媒體帶給旅行者與地方的是一種想像的、再現的、去地方化的全球化幻覺。那麼這些隨身、隨地的地理媒介，像是Google Map，則在旅行者與地方之間形成更回歸地方化的關係，同時還包含了跨文化溝通的實現，透過這樣的地理媒介技術，更能提高人們對差異性與流動性的接受程度，還可以確保城市網絡中與他者共存的技能。
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#參考文獻:
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1. 林子廉（2009）。旅遊手冊如何影響遺產觀光客對於原住民石柱真實性知覺、旅遊動機及體驗。文化大學觀光系碩士論文。
2. Urry, J. (2002). The tourist gaze. Sage.
3. 廖酉鎮, & 陳均伊. (2013). 讓地圖活過來一 Google Earth 運用於地球科學教學設計之應用. 科學教育月刊.
4. LO, K. H. (2012). 論班雅明式史觀和空間觀: 並以領匯霸權地圖為例. Cultural Studies@ Lingnan 文化研究@ 嶺南, 32(1), 1.
5. Sieber, R. E., & Haklay, M. (2015). The epistemology (s) of volunteered geographic information: a critique. Geo: Geography and Environment, 2(2), 122-136.
6. McQuire, S., 潘霽（2019）。From Media City to Geomedia: Cross-disciplinary Insights into Information Society from a Pioneering Australian Scholar。資訊社會學研究，36。
7. Botsman, R. (2017). Who Can You Trust?: How Technology Brought Us Together–and Why It Could Drive Us Apart. Penguin UK.
8. Kingsbury, P., & Jones III, J. P. (2009). Walter Benjamin’s dionysian adventures on Google Earth. Geoforum, 40(4), 502-513.

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－－－－－－－－－－ 全新運動化BMW 4系列雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車全員正式登台！
4系列的誕生打破傳統並將BMW推向嶄新紀元，而BMW 4系列雙門跑車、4系列Gran Coupe及4系列敞篷跑車就像是分別擁有獨特性格的三胞胎一般，雖流著相同的家族血液，卻有著渾然不同的風格。身負重任繼承3系列雙門跑車的專屬地位，且跳脫3系列家族成為獨立車型，4系列雙門跑車如同運動場上最耀眼的選手，以跑格濃烈的低扁外型擄獲所有車迷的目光。3系列敞篷跑車則將神聖的使命交棒給4系列敞篷跑車，瀟灑的外型令人印象深刻，當開啟帥氣的硬頂敞篷時似乎在暗喻著自由的靈魂獲得救贖與解放。身為4系列家族中最後問世、年紀最輕的車型，4系列Gran Coupe的設計源自6系列Gran Coupe，不僅擁有雙門跑車的優美曲線，更具備四門房車的日常實用價值，因此順勢成為4系列中最受歡迎的成員。
自2013年正式問世，BMW 4系列的全球銷售總量已直逼40萬台，銷售成績名列前三名的國家分別為美國、英國、德國，其中4系列Gran Coupe即佔了銷售總量約50%，4系列雙門跑車及敞篷跑車之銷售比例則分別各佔25％左右。反觀臺灣市場，從2014年BMW總代理汎德正式引進4系列後，至今銷售量已超越2,500台，如同全球市場，4系列Gran Coupe在台銷售佔比超過50%，也是最受臺灣車迷喜愛的4系列車款。
時尚美學的最佳代名詞
擁有帥氣的外貌、精壯的肌肉線條，全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe及BMW 4系列敞篷跑車兼具優雅與運動氣息，以六角形線條重新詮釋BMW經典四圓頭燈造型，從正面看過去科技感十足，尾燈也採新款L形LED導光條設計，即使在夜間行進時也難以錯認全新BMW 4系列的高雅身段。全新BMW 4系列標準配備LED頭尾燈、LED日間行車燈、LED前霧燈等科技元素，BMW總代理汎德引進之全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe及BMW 4系列敞篷跑車更全部搭載M款跑車化套件，將M款空力套件、M款專屬輪圈、M款跑車化懸吊、緞面鋁質窗框、M字樣車側名牌等皆列為標準配備，為全新BMW 4系列外觀注入令人熱血沸騰的個性化元素。此外，全新BMW 430i、440i雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車採用M款煞車套件，搭配藍色卡鉗除能提供更優異的制動力外，也達到吸引眾人目光的效果。
精心刻劃的內裝鋪陳
打開車門、坐進全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe及BMW 4系列敞篷跑車的車艙內，隨即印入眼簾的便是最新世代的iDrive使用者介面，以並列的圖示取代傳統選單，不但使資訊一目瞭然，駕駛者更可根據自身需求客製化選單功能的排列順序，如同使用電腦或智慧型手機時可自訂桌面圖示一般。此外，全新BMW 4系列於多處採用鍍鉻材質妝點，如空調、音量調整旋鈕等，並將中控面板改為黑色高光澤材質，儀錶檯則以縫線處理提升整體車室質感。
除上述改款重點之外，全新BMW 430i、440i雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車更搭載8.8吋多重行車模式儀錶板、最新iDrive系統(ID6)、BMW智能衛星導航含8.8吋中控顯示幕等智慧科技結晶，使行車生活更加人性化、更加便利。由於臺灣引進所有車型皆配備M款跑車化套件含M款多功能真皮方向盤(含換檔撥片)、雙前座電動跑車座椅含駕駛座記憶裝置、黑色車內頂篷、鋁質格紋飾板含銀色飾條、M款駕駛休息踏板、M字樣車門門檻等，因此全新BMW 4系列車內無時無刻皆充斥著一觸即發的戰鬥氣息。
節能高效的強勁動力
全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe以及BMW 4系列敞篷跑車搭載新世代BMW TwinPower Turbo直列四缸、六缸汽油引擎，在提升動力性能的同時也優化油耗與CO2排放量。以全新BMW 440i雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車為例，搭載新世代BMW TwinPower Turbo直列六缸汽油引擎，最大馬力提昇至326匹德制馬力，最大扭力也來到450牛頓米；此外，油耗數據較更換引擎前降低12%，CO2排放量也降低了11.5%達到每公里154公克，貫徹EfficientDynamics高效動力的宗旨。
全新BMW 4系列雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車動力數據一覽：
車型
引擎
最大馬力
最大扭力(牛頓米)
油耗
(公升/100km)
CO2排放量
(公克/km)
420i
TwinPower Turbo
直列四缸汽油引擎
184
270
5.5
(較更換引擎前
降低9.8%)
127
(較更換引擎前
降低10.6%)
430i
TwinPower Turbo
直列四缸汽油引擎
252
350
5.5
(較更換引擎前
降低12.7%)
129
(較更換引擎前
降低12.2%)
440i
TwinPower Turbo
直列六缸汽油引擎
326
450
6.6
(較更換引擎前
降低12%)
154
(較更換引擎前
降低11.5%)
*資料來源：BMW原廠數據
魅力無窮的精準操控
車長4,640mm、寬1,825mm、軸距2,810mm，搭配近50:50車身配重結合後輪驅動操駕魅力，造就全新BMW 4系列雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車擁有絕佳操控性和彎道轉向表現(全新BMW 4系列雙門跑車、Gran Coupe更將懸吊強化)。全車系搭載Steptronic運動化八速手自排變速箱，綿密順暢的換檔齒比能持續傳遞豐沛動能，同時優化油耗表現。為滿足不同的旅程需求與個人喜好，駕駛者可透過位於中央鞍座的動態行車模式切換按鈕，隨興選擇COMFORT、SPORT或ECO PRO模式，享受在不同引擎反應、轉向輔助、與DSC動態穩定控制系統不同介入程度下的操控體驗。當切換至ECO PRO節能模式時，系統將主動協助達成更經濟的效能表現，不僅能調節空調系統的最大輸出功率，油門踏板的靈敏度也會隨之改變，確保節省油耗。
盡忠職守的安全護衛—BMW ConnectedDrive智慧互聯駕駛
盡情享受駕馭樂趣的前提是確保行車安全無虞，全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe以及BMW 4系列敞篷跑車標準配備車壇中最先進的BMW智慧安全駕駛輔助，含主動防撞輔助系統與行人偵測、盲點偵測警示、車道偏離警示等功能。
全新BMW 4系列雙門跑車、BMW 4系列Gran Coupe及BMW 4系列敞篷跑車搭載BMW ConnectedDrive智慧互聯駕駛服務，以車上內建SIM卡為媒介，進行聯網或語音通話，包含下列功能：
智能緊急求助(Intelligent Emergency Call)：藉由手動或自動撞擊感應連接至BMW原廠客服中心，車輛資訊如：位置、底盤號碼、受損情況等將同時回傳至原廠客服中心，由客服人員詢問駕駛狀況並聯繫救助支援單位。
道路救援服務(Breakdown Call)：車主於車輛故障時可藉由iDrive系統與道路救援客服中心通話尋求道路救援服務，車輛資訊如位置、底盤號碼、車輛里程數、水箱、電瓶狀態等情況皆會同時回傳至道路救援客服中心。
遠距售後服務(Teleservices)：車主在購車時可先指定日後保養的BMW汎德服務廠，在每次定期保養到期之前，車輛資訊將回傳至車主指定之BMW汎德服務廠，由售後服務顧問主動聯繫車主，以達到保養的如期執行。
智能旅程管理(Journey Management)：車主在ConnectedDrive Portal網站註冊並開通功能後，下載BMW Connected App(目前僅提供iOS系統下載)至智慧型手機，即可透過手機計劃及管理旅程，如將目的地傳送至車內導航系統、尋找BMW經銷商或其他興趣點、根據預定抵達目的地時間與交通狀況計算何時應該出發，並藉由手機提醒車主。
智能遠端遙控(Remote Services)：下載BMW Connected App(目前僅提供iOS系統下載)至智慧型手機，即可藉由手機遙控並監控車輛狀況如車輛位置、車輛開啟或上鎖等狀態，甚至開啟空調送風。
旅程諮詢秘書(Concierge Service)：透過iDrive系統與BMW原廠客服中心進行通話，協助找尋餐廳、飯店、電影院等資訊，確認後客服中心會將選定的興趣點之導航路線傳送至車上的BMW原廠導航系統。
即時路況資訊(Real Time Traffic Information)：車主可根據由BMW原廠導航系統上以紅、橙、黃、綠不同顏色顯示的主要道路車流量狀況選擇最佳路徑，有效率地縮短車程時間。
線上生活資訊(ConnectedDrive Services)：使用BMW iDrive系統內建的應用程式即時查詢資訊、天氣、Google地圖等功能，也可透過BMW Connected App將智慧型手機中的App(如Spotify, Twitter等)同步連結至iDrive系統當中。
*全新BMW 420i雙門跑車、Gran Coupe、敞篷跑車僅配備智能緊急求助(Intelligent Emergency Call)、道路救援服務(Breakdown Call)、遠距售後服務(Teleservices)等功能
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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～

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－－－－－－－－－－ 性能 游刃於心
「M」式熱情—全新BMW M3、M4在台上市！
「M」是BMW的精髓，象徵最尊貴的賽道靈魂、最頂級的設計工藝及最創新的車用科技，不僅締造許多賽道紀錄，更將狂傲運動潛能與日常行車生活完美結合，以最嚴苛的標準為性能房車樹立典範。在BMW M家族之中，M3更是具有致命吸引力的精神指標，完整訴說「M」的光榮歷史與品牌理念。歷經前四代車型在外觀上的演進及性能數據的提升，現行第5代M3、M4於2013年正式繼承優良血統，將BMW卓越的駕駛樂趣推向更高境界，去年適逢M3誕生30週年，BMW也推出M3三十週年限量紀念車款及M4 GTS向傳奇致敬。今天，全新M3、M4將再次以嶄新面貌延續經典，傳遞運動精神並成就BMW終極駕馭樂趣。
「M」款專屬的設計語彙
由BMW M公司(M GmbH)強勢改造，全新M3、M4標準配備LED主動式轉向頭燈，以六角型線條重新勾勒BMW經典四圓頭燈，且與雙腎型水箱護罩緊密相連，塑造科技感濃烈的銳利目光，新型LED尾燈導光條設計也讓全新M3、M4的背影更加難以忘懷。全新M3、M4車長、軸距仍維持4,671mm、2,812mm相同尺碼，位於前保桿下方的M款氣簾(Air Curtain)、進氣壩與M款車側導流氣孔(Air Breather)除了使運動性格更加鮮明，更能有效抑制前輪拱內的空氣亂流，增加行駛時的車身穩定性。寬扁的輪廓、富張力的車身折線、M款雙柄式後視鏡、具有中央凹槽的碳纖維車頂等設計兼具美學與空氣力學，可大幅降低行駛時的空氣阻力，造就卓越的動態表現。
全新M3、M4標準配備Competition Package競技化套件，搭載專屬20吋M款深色鍛造星輻式輪圈、黑色高光澤水箱護罩、黑色高光澤車側鰓狀飾條及車尾銘牌，帶來熱血的視覺衝擊。運動化排氣系統不但採用雙邊四出的黑色高光澤排氣尾管，震撼的聲浪更不斷激起駕駛內心恣意馳騁於賽道的渴望。
由於標準配備Competition Package競技化套件，全新M3、M4車內配置專屬M款跑車座椅及前座安全帶(除M4 Convertible)，符合人體工學的設計搭配細緻的Merino真皮材質，可同時兼顧激烈操駕與乘坐舒適兩種需求，椅背上的車型銘牌更是全新M3、M4不容錯認的身分象徵。全新M3、M4搭載目前最新的iDrive介面(ID6)，科技質感不言而喻，中控台諸多元件運用鍍鉻材質點綴，且M款多功能真皮方向盤含換檔撥片與碳纖維飾板含鍍鉻黑色飾條相互襯托，全新M4儀錶檯更採縫線處理，不僅營造熱血的競速氛圍，也同步提升整體座艙豪華感受。
令人聞風喪膽的凌厲動能
延續BMW M家族傲人的運動基因，全新M3、M4皆搭載BMW TwinPower Turbo直列六缸汽油引擎。歸功於豐富的賽事經驗，這具由BMW M公司專屬打造的超強心臟可榨出431匹德制馬力與550牛頓米的強勁扭力輸出。而台灣引進車型由於皆搭載Competition Package競技化套件，因此經原廠專業調校後的BMW TwinPower Turbo直列六缸汽油引擎動力輸出提升至450匹德制馬力，搭配M DCT七速雙離合器變速系統，全新M3、M4自靜止加速至時速100公里僅需4秒即可完成(M4 Convertible為4.3秒)，不斷突破自我極限。
舉世無雙的精準操控
除了擁有強悍動能，全新M3、M4更令人驚艷的莫過於極度刁鑽的操控本能。歷經BMW專業車手於德國紐柏林北賽道(Nürburgring-Nordschleife)無數次的測試與專業技師的精密調校，全新M3、M4完美結合後輪驅動、50:50車身配重、輕量化車體結構等元素，並升級搭載Competition Package競技化套件含主動式M款差速器競技化設定、懸吊競技化設定、DSC與MDM競技化設定，造就更加優異的車身動態表現。
無微不至的貼心守護—BMW智慧駕駛輔助
盡情享受駕馭樂趣的前提是確保行車安全無虞，全新M3、M4標準配備車壇中最先進的BMW智慧安全駕駛輔助，含主動防撞輔助系統與行人偵測功能、盲點偵測警示、車道偏離警示。當全新M3、M4判斷撞擊即將發生時，Active Protection主動安全防護系統(含駕駛注意力輔助功能、前座自動束緊式安全帶)會立即介入將椅背豎直、關閉車窗，大幅減低車內乘客可能受到的傷害程度。
BMW ConnectedDrive互聯駕駛
全新M3、M4搭載BMW ConnectedDrive互聯駕駛服務，以車上內建SIM卡為媒介，進行聯網或語音通話，包含下列功能：
智能緊急求助(Intelligent Emergency Call)：藉由手動或自動撞擊感應連接至BMW原廠客服中心，車輛資訊如：位置、底盤號碼、受損情況等將同時回傳至原廠客服中心，由客服人員詢問駕駛狀況並聯繫救助支援單位。
道路救援服務(Breakdown Call)：車主於車輛故障時可藉由iDrive系統與道路救援客服中心通話尋求道路救援服務，車輛資訊如位置、底盤號碼、車輛里程數、水箱、電瓶狀態等情況皆會同時回傳至道路救援客服中心。
遠距售後服務(Teleservices)：車主在購車時可先指定日後保養的BMW汎德服務廠，在每次定期保養到期之前，車輛資訊將回傳至車主指定之BMW汎德服務廠，由售後服務顧問主動聯繫車主，以達到保養的如期執行。
智能旅程管理(Journey Management)：車主在ConnectedDrive Portal網站註冊並開通功能後，下載BMW Connected App(目前僅提供iOS系統下載)至智慧型手機，即可透過手機計劃及管理旅程，如將目的地傳送至車內導航系統、尋找BMW經銷商或其他興趣點、根據預定抵達目的地時間與交通狀況計算何時應該出發，並藉由手機提醒車主。
智能遠端遙控(Remote Services)：下載BMW Connected App(目前僅提供iOS系統下載)至智慧型手機，即可藉由手機遙控並監控車輛狀況如車輛位置、車輛開啟或上鎖等狀態，甚至開啟空調送風。
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全新BMW M3、M4價格表
建議售價(萬元)
M3:515
M3手排版:502
M4:518
M4手排版:505
M4敞篷跑車:539

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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～