今天是TibaMe雲端網路系統工程師養成班第126期專題發表
本期的專題因為疫情的關係，專題指導跟發表
都同步改為指導老師線上分組指導、專題線上發表的模式
這次專題並沒有因為改用線上的方式影響學員專題產出的品質
反而專題成果跟專題的完整度較之前更有突破
第一組的學員利用AWS雲端平台快速搭建出多功能的服務
透過高併發架構解決AWS經典架構遭遇大流量的問題
15分鐘的專題影片詳細說明了同學整個Lab的實做流程
後續還會有更多技術文件跟書籍的產出
對雲端技術有興趣的朋友們不要錯過了
感謝~網工班講師們不遺餘力的指導
這組的成員有 黃名宏、李汶傑、謝孟修、戴歆諭
要尋找優秀工程師的主管們不要錯過了💪💪💪

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

【紀念跪著造反的出版人沈昌文】（本文在《報導者》同步刊出）
　
那年秋天，北京天高風爽，陽光燦爛。
那家飯店大堂，卻光亮不足，顯得陰暗。
從外頭走進來的人，有些背光，我設法看清他的面貌，揣測這是否我在等的人。
　
他不快不慢地走近，說：「郝先生嗎？我三聯書店沈昌文。」臉上帶一點淺淺的微笑。聲音不高也不低，音量很結實。他的頭髮是黑的，鏡框後的眼神不顯銳利，但讓人摸不準遠近。
　
後來，我談起第一次見沈公的情景，老說當時見到了一位活脫脫武俠小說裡「深蘊內斂的中年練家子」。
那時三聯書店的同事雖然都稱呼他「老沈」，我從開始就稱他「沈公」。
　
＞＞串糖葫蘆的神奇人脈
　　
那是1989年9月。我第一次去北京。
行前打探需要拜碼頭的人，各方訊息都指向三聯書店總經理沈昌文這個名字。
　
我很快就確認，那是個不只台灣，所有海外，以及中國內地各處要去北京的人，都要知道的名字。
不只因為三聯書店這個重要的出版品牌，也因為當時他在主編的《讀書》雜誌緊密呼應甚至引動中國思想、文化界的脈動；不只因為他努力為中國各界文史作者、學者提供發表作品的機會，也因為他有本領在改革開放之後引進戴尼提、蔡志忠這些風動一時的暢銷書。
沈公不是那種初見就熱情四射的人，但他的深蘊內斂像個黑洞，不讓人疑懼，而吸引人一步步接近。
　
對剛去中國的我，他的人脈廣得很神奇。
談起對中國（不只出版市場）的任何問題，講起任何我想在大陸認識的人，出版界的人就不說了，文化、藝術，甚至某些政界的人，他都能在言笑間輕鬆送出答案。直似劍光閃動，只見燭芯短了一截的行雲流水。
我印象最深的，是有一次我半基於好玩問他能不能介紹崔健，心想這他可沒轍了吧。但沈公只是淡淡地說一句「我來看看」，然後沒幾天我就見到了這位中國音樂界的大腕。
　
比較熟了之後，沈公說他自己就是愛「串糖葫蘆」，也就是趁著機緣把各方相干、不相干的人串聯在一起。
並且因為他出身上海，所以很服膺十里洋場時代做什麼事都「閒話一句」的氣派。
這些都不只基於他的個性，也因為他就是有這種本領。
　
沈公眼神讓人摸不準遠近的另一面，也就是對人不分親疏。
看著他交往的對象五湖四海，我也就一直謹守和一個武林高手相處的分際，保持客氣的距離。
不過，後來我們畢竟是越來越親近了，和別人不同的親近。
　
＞＞計劃經濟之下紮實的馬步
　
打從開始，沈公就給了我各方面的啟發。
在出版的領域，他讓我對中國出版的歷史和當時的現況，快速抓到些梗概。
　
1990年代初，中國的出版市場和國際還沒有接軌，書籍的許多印製條件也有待改進，然而我從沈公身上看到一個在計劃經濟之下做出版的人，受著種種限制，但他的馬步可以蹲得多麼紮實，內功可以練得多深。
　
我學著體會中國出版社裡所謂一把手、二把手、三把手的種種微妙關係，也聽到沈公在他一把手位子上要管多少台灣同行覺得匪夷所思的事情。政治課題就不說了，社內同事的住房問題、入黨問題、婚姻家庭瑣事，簡直無所不包。
　
在那個中國社會和經濟環境都在轉型的階段，沈公在三聯書店總經理的位置上，既要小心翼翼地不能在政治上犯錯誤，又要維持三聯書店引動思潮的傳統和風格，還得自行創利，壓力很大。他引進的戴尼提固然造成巨大的暢銷，但也有人不喜；他出版的蔡志忠作品固然造成萬人空巷的熱潮，也得來有人說他只會「賣菜」的評語。
　
此外，在那個主渠道出版社對民營二渠道或者有敵意，或者根本不放在眼裡的年代，沈公又帶我對二渠道有了很多了解。我很好奇他怎麼有這些門路。後來得知他雖然貴為三聯書店總經理，但贊同一些二渠道年輕學者編輯的西方學術文庫，慨然允諾立場開放的合作出版，為支持二渠道民營出版立過典範。
　
總之，我在中國結識的第一個出版人就是沈公，很幸運。
沈公讓我看到中國出版界一個高標，也影響了其後多年我和中國出版市場來往的基調。
這麼多年來，台灣很多人在中國走過買書號出書的路，我從沒做過。一來是我不想走這類落人把柄的路；二來也因為我覺得認識沈公，不走這種門路也罷。
　
＞＞共產社會國營體制的實相
　
沈公也讓我對中國社會的一些特別情況有了直觀的機會。
有一次，沈公帶我去友誼商店買一台傳真機送他的作者。看好機種、價格之後，沈公留下一張空白的三聯書店支票，就離開了。
我很驚訝，就問沈公難道不怕商店亂填金額。
　
「怎麼會，我們都是國營機構啊。」沈公哈哈一笑。
沈公說，反正大家都是國營機構，不怕對方亂來。他要自己填金額的話，還得計算稅金之類，寫錯了還麻煩。交給對方寫，對方敢亂填，最後自有雙方國營機構的主管單位出面查證、解決。
　
我見識了共產主義國家裡，大家都是國營單位體制的實相。如果連友誼商店和三聯書店都因為是國營機構而難分彼此的話，那中國所有出版社、書店之間的關係，當然就更不在話下。
出版、印刷、發行、零售都要聽出版總署的，出版總署又要聽中宣部的，真是上下內外，渾然一體。
　
我學到了很重要的一課。
　
＞＞「打擦邊球」和「跪著造反」
　
來往中國多年，我始終保持一個原則，不主動找政治話題來談。和沈公也是。但沈公還是指點了我一些很重要的事情。
　
1990年代初，我出版了一本《毛澤東私人醫生回憶錄》。出版後，很多人說毛澤東仍然在中國有很大的光環，這下子以後我再去中國可能有麻煩。七嘴八舌的很多分析。
我問沈公。他聽了之後，說了一句話就不但讓我安心，也讓我開竅：「只要不是批評現在當政的人，談過去的事沒什麼問題。」
　　
沈公也跟我說過，中國有一個差點就開放出版的時刻。
改革開放之初，隨著中國社會各個層面都在鬆綁，出版也是。曾經擔任中共建政之後第一任出版總署署長的胡愈之，倡言成立形同民營出版的產銷合作社；人民出版社也準備了「東方出版社」的副牌，準備當開放的試點。
　
沈公說：就在大家都很興奮的時刻，中共的元老陳雲說話了。陳雲講了一句話：「你們都忘了共產黨是怎麼起家的嗎？」
開放出版的事，就此封箱；中國其他行業再怎麼開放，出版不在其內，形同國策。
　
不過，即使此後出版仍然一直在共產黨緊緊掌控之中，也設了重重禁忌，但是中國的出版和言論尺度還是持續有一些微妙的變化。像《讀書》之得以出現，正是代表。
聽沈公談一些兼有官職和知識份子身分的人，如何為他們雜誌巧妙而迂迴地創造空間；他們實際工作的人又如何善加體會，細加運用，是很動人的。
　
所以沈公介紹人給我認識的時候，最愛強調誰誰誰是個「自由主義」；他聊天最興高采烈的，就是談他在出版，以及主編《讀書》的過程中如何一次又一次打「擦邊球」，在一些禁忌議題的邊緣上行走的經歷。打擦邊球要打得有驚無險才高明，這固然要賭一些運氣，但更多的是要有膽識，有見解，還有一些幽默。
　
相較於有些人主張知識份子就當「敢言」，沈公這種擅打擦邊球的作法，有人稱他是「跪著造反」。
不論這麼說他的人是褒是貶，沈公毫不以為忤，一再轉述。的確是，對他來說，「打擦邊球」就是為了「跪著造反」，而「跪著造反」最重要的武器也就是「打擦邊球」。因此沈公引述「跪著造反」之語，是帶著一點自得的。
　
＞＞大家都是一家人和「一僕二主」

在都是國營體制之下，在都歸出版總署和中宣部管轄之下，中國各個出版社之間千絲萬縷的關係和演變，我們台灣人很難想像。
　
以三聯書店來說好了。
這個1949年前就卓有聲名的出版社，到中共建政後新成立旋即遭到撤銷，到1954年才又得以成為人民出版社底下一個「三聯書店編輯部」。三聯書店的招牌刊物《讀書》雜誌，是在1979年創刊的，但當時名義上是出版局研究室的刊物，由人民出版社代管。至於三聯書店從人民出版社分家出來，真正開始獨立經營，是1986年的事。
　
而沈公和他兩位關係密切的領導，陳原和范用的關係，都是從他1950年代初進人民出版社的時候就建立起來的。
　
陳原，人稱原老，是語言學家，是人民出版社總編輯室的成員之一，54年起兼任「三聯書店編輯部」主任，到改革開放開始，擔任商務印書館的首任總經理兼總編輯，但同時也是《讀書》雜誌創刊主編。
　
范用，人稱范老板或范公，在49年之後先在出版總署、中宣部工作過，調來人民出版社，歷任總編室主任、副總編輯等職位，在《讀書》雜誌創刊時，實際貢獻很大。
　
三聯書店還沒獨立出去的時候，范用兼任總經理，但是到1985年正式獨立前夕，他卻因故退休，改由沈昌文擔任了三聯書店獨立後的首任總經理。
沈公從工作的第一天，就一直受范用的領導，所以他說自己在組織上是范用的系統，但是他在思想和觀念上一直同陳原比較一致。
這樣，當沈公在三聯書店成立了編委會，范用和陳原兩位老領導又都在內，他就面臨了日後自嘲「一僕二主」的局面。
　
沈公在他的回憶錄《也無風雨也無晴》裡，有一段著墨不少。
《讀書》以創刊號上＜讀書無禁區＞一文發生轟動性影響，也同時成為另一派力量想要「打棍子」的對象時，兩位退休的領導給了沈公不同的建議。
范用跟沈公說要「敢於講話，不怕封」，說國民黨時代封過三聯書店的刊物，結果更壯大了三聯的聲名。
而陳原則認為歷史條件改變，今非昔比，情況已經不同，要怎麼說話可以研究，但不能走「不怕封」的路。
就當家者的立場，沈公同意陳原的見解，也從此發展他「跪著造反」的路線，結果也引來范用說他沒出息，認為沈公辜負了他的一手提拔。
　
沈公跟我講過一段六四期間的事。
那天，三聯書店開會，范用在會中慷慨激昂，主張大家都要聯署上街的聲明。開會的人傳閱聲明，沈公說他很猶豫，但是在范用的注視目光之下，也只得勉強和大夥一起簽了名。
　
這份聯署聲明傳到當時也在開會的陳原面前時，陳原拿在手裡看一看，微微一笑，就傳給下一位。
沈公說：「別人再給他，他就再微笑傳回去。如此來回三次。他始終什麼話也沒說，也什麼都沒簽。」
　
我問沈公，六四後來秋後算帳，那大夥簽的聲明沒事嗎？
沈公說他也很焦急，問了范用怎麼辦。開始范用沒回答他，問了兩次後，要他別管了。原來那個聲明范用後來並沒有送出去。
這個故事，沈公講了不只一遍。
每次講，他對陳原和范用都不下任何評語，但每說到陳原接過遞給他的聲明，再三微笑傳給下一位的那一段，他都會跟著頷首微笑；再講到范用說他後來並沒把那個聲明送出去，他又會再頷首微笑一次。
　
＞＞進入「打招呼」時代
　
沈公常講他在1996年1月1日怎麼得知自己在前一天退休的。
他說那天早上接到電話，電話那一頭跟他說：「沈昌文同志，你已經在昨天 12月31日傍晚六點退休了。」
　
沈公的個性和形象，都從退休開始出現些微妙的變化。
之前，雖然也海派，他的沉穩內斂多些；之後，他就交遊更廣，言談更無所禁忌。宴席上，他說編輯的工作就是要「談情說愛」、「坐以待幣」 等金句，妙語如珠，舉座皆歡。
　
在工作上，我和沈公也因此出現了兩個階段的關係。
他在三聯書店任內，擔任我的顧問；他退休那年，我也正好要創業，想在中國市場多探索一些可能，所以就邀請沈公一起工作，成為同事了。
　
大致從沈公退休時開始，中國政府對出版的控制也進入另一個階段。
之前，有命令，有肅殺，有邊界，所以有擦邊球可打。那之後，進入「打招呼」的階段。
　
沈公說：他接到的通知他已經退休的電話，就叫作「打招呼」。
之前，黨和政府會傳達正式命令或通知；之後，轉為私下打一通電話的「打招呼」。不必正式通告要禁什麼書、封殺什麼人，上級單位只要對出版社的領導打個招呼就好。而這個領導將來有沒有出路，就看上級眼裡的他是否識相，願意接受打招呼。
　
大致和軟性打招呼的年代一起開始，中國對民營二渠道的立場也有了變化。
改革開放之初，國營出版社把民營二渠道不是視為不法，就是不屑一顧。
第二個階段，大致是沈公說開始「打招呼」的年代起，為了應對加入WTO，國營出版社要集團化、上市，造大船出大海。於是容忍民間二渠道以「工作室」身分存在，把這些工作室的產出當作國營出版集團的資源。
　
這些遊戲都已經不是沈公自己所熟悉的了。但感謝有沈公的指點，我多少能看出點趨勢的變化。
當然，我也感謝他介紹于奇給我，讓我多了個不同世代的得力助手。
和沈公、于奇在北京一起工作的日子，是我人生中很美好的回憶。
　
＞＞看清「戰友」和「火力」的重要
　
除了對中國出版市場、社會的了解之外，我最感謝沈公指點了我為人處世的一課。
　
那年，我要離開上一家公司的時候，在一件事情上被人家設局，事後很不甘心，想要反擊。聞風而來，願意提供「火力」支援的人不少，該如何取捨，一時拿捏不定。
正好我去北京，就請教沈公。
　
飯店屋角有一柱立燈，沈公坐在沙發上聽我講了一大圈之後，幾乎沒經考慮就大致說了這麼一段話：願意提供你火力，想借你的手來打擊對方的人，肯定不少。但是你用了某人的「火力」，就等於承認此人是你的「戰友」。不過，你想要打擊敵人是一回事，但你也得考慮自己是否真的樂意和此人是「戰友」，是同一陣線。
　
這段話對我真有警醒作用，受益良多。
一般人在氣急攻心之下，只想打擊自己痛恨的對象，所以有任何支援火力都照單全收，不會考慮這些火力的來源。沈公的話，讓我冷靜下來，開始衡量究竟是反擊的快感大，還是事後可能因為和一些價值觀不同的人沾上邊而懊悔更大。
　
我檢查了一遍，發現是後者。我還真不願意就此和某些人當「戰友」。於是就婉謝了許多火力支援，也把反擊的事放下，從此不再回顧。
這真是我人生比較明智的決定之一。
行動之前，先評估戰友是誰，先看清支援的火力來源，也成了我日後行事的重要提醒。
　
＞＞氣功、羊蝎子、臭
　
沈公也是個追星族。追鄧麗君。
和中國70、 80年代很多人一樣，他從第一次聽鄧麗君的歌，就為之著迷。
他說每天清晨起來，最快樂的事就是自己在書房裡，把鄧麗君的歌放得很大聲，然後一面手舞足蹈，一面開始剪刀、膠水齊飛，整理各種資料。
　
他是個道地的資料控，講解過一些心法給我，端地是說來簡明扼要，但不是人人都能實踐。
再接下來，他每天的行程就是去搭公交車，去潘家園淘寶，找舊書刊。然後就是去親近熱愛的「傅小姐」——複印機了。大量複印他收集的資料，給一些人當「內參」，是他的樂趣之一。後來網路發達了，他則開始用電郵傳送。
　
沈公也熱愛吃喝。這應該歸功於兩點。
一是他練氣功，身體底子好。沈公少年時期體弱多病，因為練了蔣維喬的氣功方法而得益。他幾十年氣功練下來，大小周天、任督二脈都打通，平常聊天就不時兩手交握，左右大姆指來回交搓。所以不只精神恒常飽滿，頭髮一直不染也烏黑。
有一次他用辦公室的浴室沖澡，別人沖澡開心會唱起歌來，沈公讓大家聽到什麼是武俠小說裡的「長嘯」。于奇說他是練成了氣功的三花聚頂。
　
第二是他有一位當醫師的賢內助白大夫。白大夫知道沈公在外吃喝百無禁忌，每天關注他的身體情況，隨時調理他需要服用的保健藥品。沈公有這個憑仗，就更加吃得天南地北。
所以，想到沈公，就不免想到和他一起的吃喝。
從1989年北京夜裡找不到什麼吃的地方，到沙灘出現第一家「二十四小時都有飯」；從凱賓斯基的啤酒，到三里屯的酒吧。
　
猛地說起來最難忘的，還是去吃羊蠍子那次。
那家店是一面吃羊蠍子，一面把骨頭吐到地上。所以店裡地上到處都油膩膩的。
沈公很得意地說：吃羊蠍子就得這樣！還加一句：「這就要喝小二！」（小二指小瓶的二鍋頭。）
我難忘那家店的另一個原因，可能是有件事後來怎麼都想不通：當時我還不坐輪椅拄拐杖，怎麼走得進地上那麼油滑的店裡？
　
沈公是寧波人，愛吃醃的臭莧菜梗，所以在飯桌上特愛講那些醃菜要臭到什麼程度，醃缸裡要看得到白白的蛆等等。大家要攔他，他才樂呵呵地轉移話題。
不吃臭莧菜梗，他就愛吃有臭味的美食。凡有台灣同事來，他就要推薦炸玉米窩頭片塗上王致和臭豆腐乳的美味。
結果引發過一場慘劇。
　
那年冬天，台灣有幾位同事去北京。聽他慫恿，其他人都掩鼻避之，有一人卻勇敢地嘗試了。勇敢的人不但吃了，還喝了杯可樂。所以稍晚她們幾人一起搭計程車出門，車子一顛簸，喝可樂的人打了一個大嗝，全車人包括司機都慘叫起來。
　
沈公真是喜歡逢人推介各種奇異的飲食。
　
＞＞因為反服貿而中斷聯絡
　
2013年7月，為了反服貿，我從寫第一篇文章起，就決定不再去中國了。
　
前面說過，中國官方對民營出版曾經有過兩階段的立場。最初，是對「二渠道」或者打壓，或者睜一眼閉一眼的階段；再來，是對民間「工作室」容忍利用，以便國營出版集團造大船出大海的階段。
而當時，已經進入更高明的第三階段。
　
有些國營出版社已經體會到不需要自己做大，而是提供養分讓「工作室」做大，把民營公司做大、做集團、做上市，再往海外伸足。國營出版社，及終極主導他們的中宣部，隱身在重重的商業包裝之後，幕後掌控就好了。
　
這樣做，最聰明的就是中國可以透過分身進入海外市場，卻不必相對地開放國內市場。而當時，早在服貿協議還沒簽之前，他們透過資助和投資等方式，就已經在台灣有一些相當活躍的代理人和合夥人。一旦服貿協議生效，他們可以更正式地往台灣投入資金和資源，兩岸出版業的不對等競爭，以及後果，都可想而知。
　
我們政府完全覺知不到這些。甚至連人家出版社都是國營，最上游的大老闆是誰的本質也意識不到。中國的出版社早就成長為出版、印刷、發行、零售各個環節一條龍發展，多頭一身的巨物，我們政府竟然以為這些環節像台灣一樣是各自獨立的存在，可以分割談判，還相信簽下服貿協議有助於換取中國未來開放出版。
　
至於對岸為了一手保護自己出版市場不要對外開放，一手又要走出海外，已經演化出多麼精細的攻守途徑和方法，根本不在我們政府的意識範圍之內。
　
用天真到像一張白紙來形容，不知算不算最客氣的。
　
而我寫了許多文章，雖然只是批評自己政府的愚昧，卻也決定從此不要再去中國。
　
我立刻和許多人都不再聯絡。不必讓大家為難。
其中，當然包括沈公。
不只沒再通電話，連電郵我也再沒寫給沈公。
我知道那裡對一切聯絡的掌控有多嚴密，也可以想像他應該已經接過不少打招呼的電話了。
這樣，沈公和我斷了五年聯絡。
　
偶爾，想起和沈公在北京的種種，恍若隔世。
中間，只有從共同的朋友那裡聽來一些消息。
大家都說沈公生活依舊，還是常去潘家園，還是常坐公交車到處亂逛；餐宴照去，吃喝依舊，精神好得不得了，唯一就是耳背越來越嚴重。
　
聽著朋友的形容，沈公頷首微笑，雙手交搓姆指的神氣，就在眼前。
　
＞＞「你說這不是很享受嗎？」
　
2018年春天，我突然接到沈公在紐約的女公子來信，說沈公會在那年夏天去美國，想見我一面。
大喜過望。
我安排了行程，濶別五年後，和沈公在一家義大利餐廳見面。
　
那一天本來我以為和沈公會有很多話要說。
　
過去沈公雖然不怎麼談六四，但是對1949年後，一直到文革的種種經歷倒談了不少。他會講他是多麼忠貞的共產黨員，各種鬥爭都相信黨是對的。毛澤東發動各種運動時，半夜發表一個什麼文稿，大家都要激動地上街遊行等等。
　
我聽他活龍活現地描述那些場景，也聽他說過林彪之死對他造成多大衝擊。
連永遠的林副主席都會背叛黨和國家，這使得他對過去所有堅信不移的事情都產生了動搖。
　
也因此，沈公常說他感謝鄧小平，不論別人怎麼評價，他認為中國文革之後的發展，以及他所能過上的日子，都是這位總工程師的功勞。
而我每次問沈公，文革有沒有可能再次捲土重來的時候，他都會微笑，也搖搖頭。
　
所以那天要去見沈公之前，我準備了一些問題，想問他對這幾年中國的看法。
只是見面之後，那天是我和沈公話說得最少的一次。
　
主要是，一見面就覺得，不必多問了。
另外，沈公確實耳背得厲害。雖然他仍然精神奕奕，但是必須靠著他耳邊很大聲地說話才行。他自己一開口，音量也非常大。
　
沈公問我最近在忙什麼，我說趁五四一百周年紀念的時候有個出版計畫。
「你有什麼書，有什麼資料要找的，就告訴我吧！」在那家義大利餐廳裡，他聲若洪鐘，然後又加了一句，「我願意永遠幫郝明義工作！」
　
我問他家人怎麼不試一下助聽器。她們說再好再貴的都買了，但沈公都說適應不了，不肯戴。
「其實戴一戴就會習慣，但是他就是不肯。」她們說。
　
「沈公，你怎麼就不試試呢？」我靠近他耳邊大聲說。
　
這時沈公又使出他那個可能是跟陳原學來的頷首微笑的絕招了。

那天，他對助聽器這個問題就一直保持微笑和沉默。他不回答，誰也沒辦法。
　
直到餐後上甜點的時候，沈公突然對著我又中氣洪亮地說了：「我早上出門，搭上公交車就坐到總站再坐回來。我可以一路看北京的風景，練自己的氣功，別人說些什麼我可以什麼都聽不到，你說這不是很享受嗎？」
　
我聽了之後，忽然覺得聽懂了，就大聲地回他：「享受！享受！真享受啊！」
　
＞＞不屑老化、三花散頂
　
去年底，于奇告訴我沈公前陣子腿腫、腹水，住院檢查。
一周後出院，于奇去看他，沈公要她錄一段視頻給我。
幾經輾轉收到視頻後，我看沈公對著鏡頭還是中氣十足地說：「郝先生，我等你來北京吃辣的啊！」沈公從初識我開始，就一直封我是台灣最會吃辣的台灣人。
然後沒幾天，得知沈公去世。
　
我和于奇通電話，聽她所知道沈公去世前兩天的情形。
　
沈公回家後仍大致如常生活。元旦前後，北京遇上寒潮降溫。但沈公還是堅持要出門自己去買膠水，好回來剪貼整理資料用。
去世的前一天，他沒有像往日一樣在家喝啤酒。他大女兒看他氣力很弱的樣子不放心，就留下來在他家裡陪他。半夜去看他還睡得很熟。到早上再去看他，身體微溫，人已經走了。
　
我們兩人得到的共同結語，就是這真是個永不服老的人。
年紀再大，他也不怕喝醉摔跤。
風雪再大，也攔不住他出門準備工作。
他一定要盡情把自己的生命之火燃燒到徹底的乾淨。
絕不留下任何牽絆。
他不肯戴助聽器，不只是因為他圖個耳根清淨，也因為他根本就不想讓自己跟任何老化的象徵相聯接。
　
沈公不只享受生命，不只是不服老，還根本就是鄙視老化。
他根本沒法接受自己戴助聽器的形象，更不會等到自己可能要用手杖、用輪椅，甚至必須別人照顧的那天。
所以他必須用氣功把自己的狀態保持到最好，然後在無法持續的時候，就三花聚頂也三花散頂，把所有的精氣神一次耗用殆盡。
　
在他滿九十大壽的時候如此離開塵世，實踐了他期盼的無疾而終，用他自己的話説：「這不是很享受嗎？」
　
＞＞也無風雨也無晴
　
沈公走後，回顧和他來往這三十多年，最感欣慰的，還是為他出版了《也無風雨也無晴》這本回憶錄。
當年邀他寫回憶錄，有多重理由。
　
他目睹自己家庭從富裕而敗落，經歷上海從十里洋場到進入社會主義，很有時代感；
他個人從1949年前在一家銀樓當學徒，到考進出版社當校對，再一路成長為出版界的標誌性人物，過程很勵志；
在他一路成長的過程中，由秘書而編輯而管理者，對不同領域的工作都有自己獨到的心得；
他學習與見識的許多政治、文化、學術界人物，有太多精彩的軼聞和傳奇；
他經歷1949年後的種種運動，又是中國改革開放後出版路程的實際開拓者之一，必定對這段出版史有很深刻的觀察和總結。
最後，他還是資料控，想必可以整理出一些他人忘記或視而不見的資料，讓人拍案驚奇。
　
沈公最初都是打哈哈，不當一回事。
請他吃飯、喝酒，邀著其他朋友一起遊說，也不成。
像是要栓住孫行者般鬥法良久，最後終於說動他了。但是到實際寫出來，又是漫長的路程。
同事共同押著他簽下不只一張承諾書，還是一拖再拖，不知何時才會真正兌現。
這樣熬了至少應該有個十年吧，沈公終於交出了書稿。
交稿後又顧慮這裡敏感那裡敏感而一再刪節、調整，最後終於在九年前，在台灣出版了《也無風雨也無晴》。新書發表時，他還和家人一起來了一趟。
　
回頭讀這本書，雖然知道他還是隱去了許多地方，但發現所有當初邀他寫書的理由都有相當完整的回應。
這本書不只寫出了沈昌文個人在大時代裡的足跡，不只寫出了三聯書店的歷史，也寫出了中共建政之後的社會環境，還有思想、文化界許多不同領域的人物面貌。
更重要的，是沈公透過註解、關鍵時刻的重要政策文件和書信，留下了一些線索。這些線索不只有助於讀者勾勒過去的一些樣貌，也可能有助於理解當下，甚至對未來有一些想像。
　　
謝謝沈公。
再會。
　
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