摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

大官收了6300萬還不算貪污，纏訟近十年；刑期從最重的12年，到現在只剩下4年10月，台灣司法到底發生什麼事？
（上個月有幫忙團購跑腿買私菸的少校，被判了超過十年）
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「國庫都是我在管」的林益世案
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這幾天陸續有朋友問我，林益世被控於2010年收賄的案子到底在吵什麼？除了已判決確定的財產來源不明罪（2018年判刑兩年定讞，已執行完畢假釋出獄）外，林益世確定已違法收錢，為什麼沒辦法認定他貪污呢？
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爭執的根源在於：違背職務行為，是否包括職務上「實質影響力」所及的違法行為？還是限定於違背「法定職權」的行為？而「法定職權以外」的行為，只能成立貪污以外的罪名？
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簡言之，法院認為：林益世身為當時執政黨立法院大黨鞭，其法定職權是制定法律與質詢行政官員，並不包含決定國營事業董總人選，也無法對行政院發揮實質影響力。所以收受中鋼、中聯高層的款項屬於法定職權以外的行為，不成立貪污罪，只能成立「公務員假借職務上之權力及機會故意犯恐嚇得利罪」。
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由於本文很長，先講這十年來的審判結果：
一審－成立公務員假借職務上之權力及機會故意犯恐嚇得利罪，處有期徒刑5年6月。
二審－成立違背職務之行為收受賄賂罪，處有期徒刑12年，褫奪公權8年。
更一審－成立公務員假借職務上之權力及機會故意犯恐嚇得利罪，改處有期徒刑4年10月，褫奪公權5年。
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收了6300萬都超過十年，到現在還扯不清是不是收賄，你說奇怪不奇怪？
（願意讀長文的人，請繼續看下去。）
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讓我們簡單從頭回顧，第一審臺北地院認定：林益世假借立法委員職務的權力及機會，對中鋼公司董事長鄒若齊、中聯公司董事長翁朝棟及副總金崇仁（以下均以姓名簡稱）施加恐嚇，使他們心生畏懼，而同意與地勇公司陳啟祥締結轉爐石契約，取得轉爐石３分之１承購權的不法利益，觸犯公務員假借職務上之權力及機會故意犯恐嚇得利罪，處有期徒刑5年6月。
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但關於行政院秘書長的職務權限範圍，經法院函詢，行政院秘書長只是「轉陳」經濟部長簽報行政院的中鋼董事長或經理人人選，就算有建議也是諮詢性意見，並不是職務上之行為。
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因此基於「法定職權說」，林益世僅向鄒若齊請託，無法證明其有利用立委或行政院秘書長的職務權限，達成與陳啟祥續約或「三方合約」目的，即使有向陳啟祥要求或期約交付請託對價，也與身為行政院秘書長的「職務上之行為」無關，不成立公務員對於職務上之行為要求賄賂罪。
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至於藉勢藉端勒索財物罪方面，雖然林益世曾在101年3月10日向陳啟祥、程彩梅自稱：「因為現在國庫的印章是我在蓋的」、「那個政府要去請錢，到最後都我那邊」、「行政院就兩顆印章而已，...行政院只有行政院長一顆印章，跟我一顆印章，兩顆印章而已」、「但是你說台糖你董事長要用誰當總仔，作總仔。它公文就要送到我們這邊，...我如果跟你不爽，你要是送來我就退回去，送來就退回去，你那個要當總仔，一輩子都當不到。」、「你看行政院那間那麼大間，有沒有？那一間其實就只有3個人在上班而已，就是院長、副院長跟我3人而已，剩下的都是我們的幕僚。... 我有兩個副秘書長，我的副秘書長14職等，所以我那兩個副秘書長跟部長一樣大」、「沒有印章可以蓋，你就變成你都建議，印章只有我和院長，我們兩個有印章，...你要是出去要排位子的時候，就又變成我們3個人排前面」等語，以表示他掌管國庫印章，是行政院「第三把交椅」，可藉由退回公文之方式操控公股事業機構之人事。
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但荒謬的是，雖然林益世所做所為已表明他有足夠權勢與實質影響力，法院還是認為不成立此罪。
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所幸，上訴後高等法院改採「實質影響力說」，認為：「職務上之行為，係指公務員在其職務範圍內所應為或得為之行為而言，祇要該行為與其職務具有關連性，實質上為該職務影響力所及者，即屬相當」（最高法院99年台上字第7078號判決意旨參照）。立法院得要求中鋼董事長至立法院報告股東大會通過的預算、營運狀況，並接受質詢。對於營運業務為特定建議，甚或直接對於人事任用或營運業務為一定建議或要求，均具有實質影響。因此，中鋼人事與營運狀況，與立委及國民黨（當時執政黨）政策會執行長職務具有密接關連性。
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且鄒若齊因此未經嚴謹的評核程序以遴選廠商，直接為具體的指示修改廠商遴選標準，導致除地勇公司以外，並無任何其他廠商透過公平競爭方式參與遴選，可見林益世的行為，不但枉顧遴選廠商程序之正當性，更嚴重損及中鋼及所有股東的整體利益。
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所以林益世之行為，與立委的職務具有密接關連性，對於促成對價的內容具實質影響力，堪認屬其立委及國民黨政策會執行長「職務上行為」，因他濫用職權，促成不具正當性契約，損及中鋼公司與中聯公司的整體利益，即屬違背其職務之行為；所收取的6300萬元，依一般社會通念，與其違背職務之行為具對價關係，成立違背職務之行為收受賄賂罪。因此撤銷地院判決，處有期徒刑12年，褫奪公權8年。
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沒想到再上訴後，最高法院還是本於「法定職權說」認定：是否違背職務之認定，仍應視所為是否在職務範圍內所應為或得為而定。高等法院判決沒有具體論敘林益世的何種行為違背其何項職務，或是以何種方式濫用其何項職權，及林益世所為如何違反其職務上不得為的義務，有判決理由不備的違法，而撤銷發回高等法院更審。
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令人氣餒的是，高等法院於110年6月9日作成更一審判決認定：判斷立委所從事的「選民服務」是否該當於收受賄賂等罪「職務上之行為」的要件，其重點仍在於立法委員「選民服務」的整體過程中，有沒有運用自己身為立委的「法定職務權限行為」或「職務密接關聯行為」，等於接受最高法院的「法定職權說」認定。
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林益世所為請託及施壓、恫嚇，對於中鋼或中聯公司經營階層而言，實際上雖然具有不得不配合的實質影響力，然此影響力來自其豐沛的地方勢力、黨政關係，與身為立委「法定職務權限行為」或「職務密接關聯行為」無關，並非收賄等罪所定「職務上之行為」。
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另更因自地方法院受理之後（第一審繫屬日起）已逾8年未能判決確定，速審權益受侵害，且情節重大，而依刑事妥速審判法第7條規定酌量減刑。改判林益世公務員假借職務上之權力及機會，故意犯恐嚇得利罪，改處有期徒刑4年10月，褫奪公權5年。遠遠低於原二審判決的有期徒刑12年，褫奪公權8年，甚至也低於一審的有期徒刑5年6月。
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從歷審判決簡要整理可知，林益世違法收錢成不成立貪污，究竟應限於「法定職權」？還是以「實質影響力」加以評價？都有最高法院的判決可援引，且確實曾為不同的認定。
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因宣判到送達判決要一段時間，目前應仍在上訴期間內，希望檢察官本於林益世所為與其立委職務具有密接關連性，具有實質影響力，屬於立委及國民黨政策會執行長「職務上行為」，針對更一審判決適用法律違誤之處提起上訴。
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更期待最高法院能針對貪污治罪條例「職務上行為」，徵詢各庭意見，確認歧異存在後敘明理由，提案大法庭統一法律見解，才能解決目前莫衷一是的現況，真正遏阻貪官污吏亂政斂財，恢復人民對司法的信賴。
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註：圖片引自 時代力量 New Power Party 粉專貼文

今天雖然質詢時間被議長直接沒收，但會後多位議員本於監督職責，於媒體聯訪時，針對疫情期間衛生局的各項失能，要求縣長撤換不適任的局長。

但包含我在內的數位議員，竟在晚間接連收到嗆聲、甚至威脅的電話。

我被嗆聲「態度別這麼囂張、議員沒有很了不起」這些都還好，但有同事直接被警告「不當議員時小心被修理，自己小心一點。」這真的就必須嚴肅以待了，且值得留意的是，我們的私人手機非公開資訊，為何此人能擁有多位議員手機，且針對性的連續致電警告。

但仍要回到原本的重點，衛生局這段時間的整體規劃毫無章法，導致許多防疫工作亂成一團，我們將這段時間監督所看到的問題逐項列出，以下是議員們的聯合聲明稿。

20210702 聯合聲明

【將帥無能，累死三軍！即刻撤換失能衛生局長 】

苗栗縣議會今（２日）召開第五次定期會，宋國鼎、徐筱菁、陳光軒、陳品安、曾玟學、黎煥強、羅貴星等議員針對近期苗栗縣衛生局防疫失能發出聯合聲明，要求徐耀昌縣長即刻撤換衛生局張蕊仙局長。

近期因各種防疫缺失，苗栗縣再次成為全國媒體焦點，飽受負面評價。京元電事件爆發後，衛生局一度束手無策，必須由中央疫情指揮中心進駐協助控制疫情。

苗栗防疫工作從號稱防疫資優生，瞬間成為確診數全國第三高，衛生局的再三失能，讓民眾及所有配合防疫的單位都無所適從，徒增大眾無謂的恐慌與對政府的不信任感，負責防疫作業的衛生局長張蕊仙絕對責無旁貸。

對此，議員聯合羅列了衛生局長嚴重失職已無法勝任衛政首長之六大理由，要求縣長徐耀昌即刻撤換衛生局長，為防疫期間的各項倒施逆行負起政治責任，也避免防疫工作和疫苗施打繼續亂成一團，別讓苗栗縣民因不適格的首長，而被牽連受罪。

一、做事找不到人，推卸責任一流： 局長缺乏公衛專業，但疫情期間除了在媒體前談話外，需要其說明、調度時經常連絡不上，需要決策就推給中央，疫苗施打則丟給醫院與衛生所自行規劃，毫無擔當。衛生局表示防疫資源足以因應防疫作戰，但卻看到基層衛所為了疫調通譯、防疫資源，在網路尋求支援，甚至施打站經費還要自己先想辦法。

二、疫苗施打率全國最後一名、施打政策朝令夕改： 苗栗縣政府號稱疫苗接種每日可達2萬劑的量能，實際施打率卻在全國敬陪末座，疫苗庫存量高達15%，衛生局未盡統籌規劃施打疫苗的責任，亦無廣設大型接種站的指導方針以提升施打效能，甚至在75歲長者疫苗接種的政策上朝令夕改，讓所有民眾為了網路預約弄得人仰馬翻。

三、疫調工作不精確，足跡公布標準不一致： 衛生局疫調速度不只是慢，感染源與調查進度交代不清，記者會所公布的足跡圖表，正式公告後經常一改再改，且許多店家都是看新聞才知道自己店內有確診足跡，種種缺失都加深民眾無謂的恐慌與對政府的不信任感。

四、匡列作業東漏西漏，隔離標準亂糟糟： 不只一次發生該被匡列的人沒被框到，該被隔離的人沒立刻隔離，該解除檢疫的也沒按時間解除，這些亂象時常仰賴民眾自救或民代反應衛生局才有所動作，每一個環節都讓防疫工作充滿破口。且工作場所之匡列交給公司提供名單更是讓心存僥倖的公司致員工與社區於高度風險之中。

五、事前無準備，疫情爆發只能臨時抱佛腳： 不論是面對疫情的各項反應慢半拍，到疫情記者會成讀搞機、快篩站點不足、至今仍無集中檢疫所、疫苗施打預約亂象、殘劑使用無明確規範等，都是因為沒有做好事前的準備，所有作業都在急就章，基層都砲轟將帥無能累死三軍，也無怪乎京元電疫情爆發後只能束手無策仰賴中央協助控制疫情。

六、疫苗接種資格審核鬆散，助長特權： 縣內民代被列入疫苗優先施打對象造冊，衛生局未盡把關、審查責任，將重要的戰略物資，讓民代特權施打，張局長回應時卻說解釋尺度不同，這些疫苗濫打情事，皆會影響國際疫苗訂購平台對於臺灣疫苗供應的意願，茲事體大。

基於以上六點防疫期間的重大缺失，加上長期以來各項專業度不足的表現，我們認為衛生局張蕊仙局長已明顯不適任，請徐耀昌縣長即刻撤換。

宋國鼎律師 苗栗縣議員
徐筱菁「延續清新的力量」
陳光軒・dpp苗栗縣議員
陳品安 苗栗縣議員
頭份青年強 議員黎煥強
選做事的人．羅貴星

一年過去又放榜，感謝自己終於儲夠能力，可以把我由中一開始，就想要吶喊的內容拍成影片。送給每一個在學制裡爭扎的你🍀加油

道歉：
〉 理真氣壯的壯字寫錯了呢
〉影片無法給各位一個完備的答案，學制最後要走的方向，但是有一天我們會找到的，嗯

🌸香港學制背景解釋】

香港學生讀完六年小學(國小)，就會入讀六年制的中學。
中一到中三叫做初中，中四到中六叫做高中；
高中最後一年參加的公開考試，由考評局舉辦，叫做
中學文憑試：簡稱DSE (Diploma of Secondary Education)，
相等台灣學測指考、大陸高考。

文憑試必考的科目有：
中文(國文)、英文、數學、通識(像綜合人文的科目）四科。
選修科目則包括各個文理科目。通常學生會考2-3科。

考試成績以7個等級分，
由低至高排：1、2、3、4、5、5*、5**
所以考生在計算總成績時，會以1-7分加總和。
按不同的大學收生標準，有些只看最好成績的五科，有些看六科。
Best 5：最好的五科，滿分35分；
Best 6：最好的六科，滿分42分。
30+分的成績是建築系、法律系、醫科的基本門檻，算是相當不錯。


〈其他香港用語翻譯〉

上樓：買房子
小兒科：沒難度的小事
Band A：大學派位頭三志願總稱
Maths：Mathematics 數學科
MC：Multiple Choices 多項選擇題
formula：方程式
VA：Visual Arts 視覺藝術
諗咁多做咩姐/即：想哪麼多幹嘛
做完份paper先講啦：先做完卷再說 好嗎
夠鐘上堂喇：已經是時候上課了 可以嗎
唔好放棄：不要放棄
興趣當飯食：興趣當飯吃，用興趣作為掙錢的工具

🌸the theory of everything (soundtrack)

🌸鳴謝參考：我的故事（下）——伯賴
【真。伏game評】藍鯨遊戲|Blue Whale——平民遊戲工作室
Do schools kill creativity? | Sir Ken Robinson------TED



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閃光情侶系列／ http://bit.ly/2JuQ7KO
學霸海恩傳功／ http://bit.ly/2umiArP
人生事件Vlog／ http://bit.ly/2upSwfb
你要懂的香港／ http://bit.ly/2JtrU7B
我眼中的台灣／ http://bit.ly/2ujjq8F

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音樂音效源：
YouTube Audio,DOVA-SYNDROME,Nicolai Heidlas, Bensound, HookSounds

✿講稿

【放榜】DSE 35分想對你說的事

我的名字叫龍海恩
2016文憑試考35分
我現正就讀港大環球商管
人生一帆風順
從此不憂吃喝愛情
上樓都是小兒科
到退休到死為止 也可以優哉游哉
我人生的改變
一切都是由上年放榜那天開始

抱歉 我騙你的
其實我是best6 35分
現正在台灣就讀媒體傳達設計
英文叫communications design
分組有3D動畫 和 新媒體(遊戲、裝置)
報考大學時
台灣的設計學院只看過我的作品集
完全不知道我文憑試的分數
莫說上了大學以後
真的沒有人有興趣問我 公開試考得怎樣

我的例子可能有點極端
但事實是在大學
無論考得好還是不好
根本就不會有人想知道你考幾分
我老師說最多在求職的時候
個人履歷要加一欄「公開試成績」
但也就僅止如此
至少 沒有人會像我這樣
用分數來做自我介紹

-

我知道在看影片的你現在可能想反駁
「說甚麼DSE的分數沒用？」
「我現在不夠分入Band A」
「拿不到入場券了」
「你這些成績好的人
有經歷過我的感受嗎？」

對不起
可能我真的沒有
我可能也說不出 比較像安慰的內容

但是在上年放榜的班房裡面
我收到分紙 開心了一會之後
我就跟其他同學一起哭
我也很難過

我不是讀名校
我不喜歡看到我所愛的同學
承受前路茫茫的痛苦
我不喜歡自己在一場不公平的比賽中脫穎而出
我不喜歡每一個香港學生
花光自己最珍貴的青春在一個考試裡面
最後考評局只給出了幾個數字 去總結 評價我們每一個人的努力

你備試的時候
真的覺得一切也合理嗎？
難道你不覺得 DSE就是一個
比拼「浪費時間」的遊戲嗎？

我不否認
我在不同的科目裡 的確獲益良多 例如中英文 通識
我不否認
要銜接大學各個科系
中學有不同的選修科有其需要的
然而我也無法不承認
我們浪費在 操卷 補習 死背書 備試
或者是一些
根本沒有用的考試範圍上
所用的時間,青春
的確不計其數 價值不斐

阿Sir 對不起
我要用數學去舉例
我算是數學好 做題快
我看著我那些文科同學
被迫好痛苦地做MC？
我不明白
明明大學肯定不會讀這類科目
明明一世人也不會用到那條長得誇張的formula

中文卷一閱讀卷
我不明白
為甚麼我要操那麼多份一個半鐘又一個半鐘的歷屆試題
為的就是去看懂考卷上面那些
正常讀者不會問
作者自己也不懂得答的問題

視覺藝術
我用Hein Cream的名字在YouTube拍了
13個【VA DSE】一共140+分鐘的影片
說真的
這些所謂教學片
裡面沒有一個是教真正意義上的藝術
全部都是教你如何在考評局手上拿高分 如何做好考評局的卷

諷刺吧？
可惜更加諷刺的是
DSE這個似乎是 「定生死前途」的遊戲
扔越多青春 分數就越高
看誰甘願扔罷 他就贏了
看誰資質好 扔時間的成本效益越高罷如果這樣是叫”勤奮”
那我只能說我這種是
“求學是為求分數的勤奮”
說出來也不知道有甚麼好光彩
同樣地
失手 考不好 成績不及別人
根本不需要感到慚愧

不是嗎？
個game本來就錯了
我們被迫玩罷

-

教育就是當一個人把在學校所學全部忘光之後剩下的東西。
—— 愛因斯坦
中學畢業一年
我終於有時間去學
營養 健康 跳舞 心理 語言 文化 社會 歷史 藝術 哲學 設計
這些我一輩子也不會忘記的學問
19年來
我第一次覺得自己在用
100%的智商活著
而不是每朝醒來
騙自己說
諗咁多做咩即
做完份paper先講啦
夠鐘上堂啦

因為拍YouTube我遇上許多
背景不一樣 可以稱作「奇葩」
的人
有人是自學生 有人出生於外國其他學制
有人年紀比我小
但是他們全都比我更早開始自己的人生
我在他們身上看到 自信、成熟的光芒
真的非常閃亮、耀眼
原來 求學真的可以”不是求分數”
原來教育 是真的可以改革

然而在改變發生之前
我很擔心這段影片會不會被未讀完文憑試的學生看到?
會不會大家看完之後就沒動力讀書了

我想分享我當年備試的其中一個動力
是我班主任教的
我當時問她：
「我都去台灣讀設計了」
「考完了 分數也沒人看」
「刻苦耐勞 為了甚麼？」
她說：
「只有考好文憑試
我才能變得有說服力
理直氣狀地跟所有人說
我讀設計 是我自己的選擇」
做足了所有DSE的要求
我才能在這裡大聲地說
我覺得成件事真係好錯。

（圖）

我信佛 但我想引用
耶穌說： 「 有人打你的右臉， 連左臉也轉過來由他打
這句說話不是指任何一個不公義的時候
而是面對巨人
巨大的惡人之時
出生於香港
逃避不了的教育制度之時
你要我考好DSE 我考
你要我扔時間 我扔
作為學生 順應這個學制 是種公民抗命
香港的學生是不會輕易被這個學制的荒謬考起 打敗
我們可以去證明 這個學制是有多荒謬

當然如果你已去到考完DSE 放榜的階段
你要做的就是
唔好放棄
無論結果如何 以後要走的路如何
唔好放棄
活好過好
不要接受考評局評價你的分數
不要被這個制度打敗

入大學的優點
是你會更方便地接觸到資源
遇上許多 你能從他身上學到東西的人
有很多活動 讓你去經歷 從中改變自己
但是 如果我在大學裡不去讀書不去請教不自己找東西學不爭取新的經驗
跟沒讀大學是一樣的
相反 無論身處甚麼環境
自己去讀書 請教 找感興趣的事物去學 爭取新經驗
你的成長
隨時比一個大學生來得更多

尤其是我們身處在資訊發達的時代
有甚麼想學 去YouTube search就有了
今日的社會型態
我相信它在向一個更好的方向發展
不再一昧追求 學歷高 讀書好
而是更重視 每個人獨特的優點、特長
職業出現更多的可能性

所以
喜歡哪個範疇就去學吧
喜歡甚麼興趣 衝
喜歡咩運動 語言 遊戲 商品的就去研究吧

DSE完了就隨它吧
想笑的 笑
想哭的 哭
沒事的

♥️
我個名叫龍海恩
我文憑試考幾分不重要
我而家讀緊興趣當飯食的設計系
人生不會一帆風順
我會為吃喝愛情而煩惱
上樓可能仍是夢
但到退休到死為止
我也會
拼命「生活」
我人生嘅改變
一切都係由現在這刻開始


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