市議員李順進 轉傳 [110/06/30 ~ 07/01] 衛生福利部 及 高雄市政府 要點公告
●環安、治安、交安、工安、婦幼安 代言人！

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[110/07/01] 衛生福利部 即日起，恢復家庭類移工轉換雇主，雇主應於接續當日安排移工檢驗PCR
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1921417194691356

#衛福編編報報 發文時間：2021.7.1勞動部
●記者會影片：https://youtu.be/U8xLlbkD0vo
●記者會影片-即時字幕：https://youtu.be/dCly1y6isCM
●記者會客語口譯直播：https://youtu.be/N8GOkF83jgA
(週一至週五直播將於14:40進入重點整理，不會全程直播記者會)

●衛生福利部 LINE@：https://lin.ee/24imWWE
●衛生福利部 Twitter：https://twitter.com/MOHW_Taiwan
●中央流行疫情指揮中心今(1)日表示，本土確診案例連續1週低於百人，經考量失能者家庭照顧需求，及家庭較無其他替代人力，且不致有產業移工群聚擴大傳染風險等因素，自即日起優先恢復外籍家庭看護工及家庭幫傭，得轉換由家庭類雇主接續聘僱(含期滿轉換)；至於其他產業移工仍暫緩轉換，未來將視疫情再行檢討。
●指揮中心表示，家庭類雇主接續聘僱(含期滿轉換)家庭類移工應辦理以下事項：
○一、安排移工核酸檢驗（下稱PCR）：承接家庭類移工之新雇主應於接續聘僱（含期滿轉換）當日安排移工至合格醫療機構檢驗PCR，檢測費用應由新雇主支付。
○二、雇主應依指引辦理防疫措施：倘若接續聘僱移工檢測PCR確診時，新雇主應負雇主責任，並依勞動部「因應嚴重特殊傳染性肺炎雇主聘僱移工指引：移工工作、生活及外出管理注意事項」(下稱雇主指引)，配合衛生單位安排就醫或送集中檢疫所隔離治療，並依確診個案處置及解除隔離治療條件接續處理。倘若接續聘僱移工檢測PCR陰性，新雇主應依雇主指引，每日進行移工健康監測及記錄移工出入足跡。
●指揮中心進一步表示，新雇主若未於接續聘僱(含期滿轉換)當日，安排移工檢驗PCR，將依「就業服務法」第57條第9款規定，處新臺幣6萬至30萬元罰鍰，並不予核發接續聘僱許可及廢止名額。另雇主如果委託仲介公司辦理移工生活照顧，但仲介公司未善盡受任事務，違反防疫措施，仲介公司將被依「仲介公司違反就業服務法」規定，處新臺幣6萬元以上至30萬元以下罰鍰。

#防疫最前線 #謝謝辛苦的檢疫人員
#謝謝臺灣醫護人員 #謝謝所有第一線人員 #臺灣加油
#2019nCoV
#嚴重特殊傳染性肺炎
#COVID19
#MOHW_Taiwan
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[110/07/01] 衛生福利部 擴大不孕症治療補助，7/1正式上路
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1920644521435290

#衛福編編報報 #總柴報報國民健康署 https://bit.ly/3jukscC

●補助對象:
○夫妻一方為我國國籍且妻為44歲（含）以下
○具不孕症診斷證明

●補助額度：
○低收及中低收入戶→每次最高15萬
○一般夫妻→首次最高10萬，再次申請最高6萬
●補助次數：
○受試妻年齡≦39歲→最多補助6次
○受試妻年齡≦40～44歲→補助3次
○應備文件：夫妻雙方身分證、匯款帳戶資料
※中低收、低收入戶須證明文件正本
申請流程：至健康署特約人工生殖機構申請

●人工生殖技術補助方案https://bit.ly/2TqHzKH
●擴大人工生殖補助懶人包https://bit.ly/361U4yP
●擴大人工生殖補助Q&Ahttps://bit.ly/3dxWRUF
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[110/07/01] 衛生福利部 擴大補助產檢服務，7/1正式上路！
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1920616881438054

#衛福編編報報 #總柴報報國民健康署
●增加4次產檢服務
●增加2次超音波檢查
●增加妊娠糖尿病篩檢
●增加貧血檢驗
●完整資訊：https://health99.hpa.gov.tw/news/18594
#衛福編編整理時間
●產檢加值手冊 https://health99.hpa.gov.tw/material/6904
●擴大產檢項目看這裡 https://health99.hpa.gov.tw/material/6905
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[110/07/01] 衛生福利部 真相說明：食藥署澄清，媒體報導「WHO出疫苗血清標準品，食藥署放著不用」一事與事實不符
https://www.mohw.gov.tw/cp-4343-61713-1.html

針對媒體報導「WHO出疫苗血清標準品，食藥署放著不用」一事與事實不符，食藥署澄清如下：

WHO血清標準品係由世界衛生組織委託英國生物製劑標準品與管制國家實驗室(NationalInstituteforBiologicalStandardsandControl,NIBSC)製備供應，其中，人類抗SARS-CoV-2免疫球蛋白第一代WHO國際標準品(FirstWHOInternationalStandardforanti-SARS-CoV-2immunoglobulin,human,NIBSCcode20/136)係用於實驗室血清學分析標定，而人類抗SARS-CoV-2血清試劑(Theresearchreagentforanti-SARS-CoV-2antibody,NIBSCCode20/130)則可用於實驗室分析之陽性對照。此二標準品主要用於血清學檢驗方法的開發與校正，作為不同實驗室間統一標定之基準，非供作疫苗療效評估使用，食藥署國家實驗室購置此二標準品與試劑，亦用於檢驗方法開發、標定及檢驗內部品管，媒體報導與事實不符。

食藥署6月10日公布之國產疫苗療效評估方法，係以免疫橋接方式，採用免疫原性(中和抗體)作為替代療效指標，衡量國產疫苗誘發產生的免疫原性結果是否與國人接種國外已核准EUA的疫苗相當，作為支持國產疫苗療效的佐證。國產疫苗和AZ疫苗所有檢體皆由同一個實驗室採用相同方式檢驗，已排除不同實驗室檢驗結果差異的影響。

食藥署持續配合國家防疫政策，辦理各項疫苗審查及檢驗工作，確保民眾用藥品質安全無虞。
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[110/06/30] 衛生福利部 尚未領到未滿2歲孩童家庭防疫補貼的民眾，7月15日起開放郵局臨櫃領取
https://www.mohw.gov.tw/cp-16-61701-1.html

行政院為因應嚴重特殊傳染性肺炎防疫期間，父母或監護人需在家照顧孩童，為減輕家庭經濟負擔，提供國小以下孩童及國高中(含五專前三年)身心障礙學生，每人新臺幣10,000元之孩童家庭防疫補貼，其中未滿2歲兒童(108年6月1日以後至Covid-19第三級疫情警戒期全面解除前出生，並完成出生登記或初設戶籍的孩童)由 衛生福利部 負責發放作業。第一階段對於領有110年5月未滿2歲兒童育兒津貼及托育補助的民眾，已在6月15日直接入帳至25.85萬名孩童的原申領帳戶，其他未領有育兒津貼或托育補助者，則與教育部一致，由孩童的父母或監護人至行政院孩童家庭防疫補貼網（10000.gov.tw）或實體ATM請領。

衛福部表示，對於因故或有特殊狀況無法在第一階段透過網路或操作ATM者，配合教育部的規劃，自今(110)年7月15日起開放郵局臨櫃領取，民眾可就近洽各郵局辦理。第一階段所提供的網路、實體ATM，以及第二階段新加入的郵局臨櫃服務，都將受理孩童家庭防疫補貼作業到9月30日為止。

衛福部進一步說明，為使第二階段的郵局臨櫃申領作業簡便快速，以及配合資料庫作業，以孩童於7月9日前(含當日)是否已領有健保卡作為基準日，分別規劃申領人(父母、監護人或實際照顧者)臨櫃申請時應攜帶的證明文件：
一、孩童7月9日前已領有健保卡者：請攜帶孩童健保卡正本，及申領人本人之身分證正本或居留證正本至郵局櫃檯辦理。孩童健保卡有如遺失情形，申辦前請先洽健保單位補發卡。
二、孩童7月9日前無健保卡者：請攜帶有孩童之戶口名簿正本或孩童之身分證正本，及申領人本人之身分證正本或居留證正本至郵局櫃檯辦理。

至於部分民眾反映，其所照顧的未滿2歲孩童沒有健保卡，身邊也沒有戶口名簿正本，衛福部表示，為維護民眾權益及協助其順利請領孩童家庭防疫補貼，可依下列程序申領：
(一)由孩童之父母、監護人或實際照顧者其中一人，寄送下列證明資料至教育部國民及學前教育署(臺中市霧峰區中正路738之4號)：
1.孩童之戶籍謄本影本或戶口名簿影本。
2.申領人之身分證影本或居留證影本。
3.申領人如非孩童父母或監護人，應再檢具足以證明為孩童實際照顧者之文件或切結書。
(二)教育部國民及學前教育署收件後，會轉由衛福部社會及家庭署查核；等資料查核通過後，再請民眾攜帶衛福部社會及家庭署的公文、申領人身分證正本或居留證正本，以及孩童之戶籍謄本或戶口名簿影本，洽郵局臨櫃辦理。

衛福部呼籲，本次孩童家庭防疫補貼，至遲可在今年9月30日前透過網路、實體ATM或郵局臨櫃領取，為避免不必要的移動與群聚，符合領取資格者，建議可優先利用網路申領，快速又便利；若利用實體ATM及郵局臨櫃領取，也請務必遵守中央流行疫情指揮中心相關防疫規範，保持社交距離。

衛福部相關紓困規定、措施等詳細資訊，公告於衛福部嚴重特殊傳染性肺炎紓困4.0措施（https://covid19.mohw.gov.tw/），提供民眾查詢。同時也提供專人諮詢服務，1957免付費福利諮詢專線(每日上午8時至下午10時)。
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[110/07/01] 高雄市政府 打疫苗│免預約│上網查│更健康
https://www.facebook.com/bravo.Kaohsiung/posts/4276885359039728

●長輩7/1(四)起開始分流接種 #莫德納疫苗！
●75歲以上(原住民65歲以上)【 #補打】
○7/1(四)下午1點~6點
○7/2(五)-7/4(日)下午4點~5點
●72-74歲(原住民55歲)【 #接種】
○7/2(五)-7/4(日)
※75歲以上補打請務必依【公告】里別、時間、指定地點前往施打

●全國首創查詢網站，免預約，又快又健康：https://vaccine.kcg.gov.tw
※72-74歲請務必依【通知單】指定時間及地點前往施打
※請長輩均須攜帶【身分證、健保卡】前往

●COVID-19疫苗接種注意事項https://reurl.cc/rg38Or
●相關疑問請撥1999(免付費)市民熱線或衛生局防疫專線07-7230250

●新聞稿
【莫德納免預約高市府籲長輩確實依時地分流接種】https://bit.ly/3y6rJDF
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[110/07/01] 高雄市政府 7月1日起「高雄好家載」限時4天499元門檻降至199元即享外送免運數百家餐飲任你挑
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx？n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=4FCF29AB074E1F6F

「高雄好家載」藉由多元整合與串連，打造防疫互助經濟，上路以來不斷推陳出新，服務擴及餐飲、傳統市場、夜市、全聯、家樂福與農會蔬果箱。今（1）高雄市經發局再宣布，自7月1日起至4日期間，號召300家餐飲業者推出限時滿199元外送服務，市府補助85元計程車運費，1.5公里免運費，優惠門檻由原本499降為199，市府祭出優惠、市民享受美味！

高雄市經發局長廖泰翔指出，「高雄好家載」包含上千家餐飲店家、11處市場夜市以及22家全聯、家樂福分店，7月1日起再推出4天限時優惠，民眾只要選擇專區內標示有訂購滿199元免運的店家，選擇外送並以電子支付，市府就補助計程車外送車資85元，消費者、業者、計程車三方互助度過三級防疫關鍵期。

廖泰翔表示，目前好家載上路即將滿月，已有近千家店家參與計畫，迄今累計超過千筆訂單、銷售額破百萬元。他透露，除了餐飲店家外，下一波包含市場、夜市部分也將推出相關優惠，防疫待在家，美食送到家！

幕府壽司指出，「高雄好家載」提供顧客更便捷的點餐管道，只要打開LINE就能輕鬆訂餐，透過計程車外送，不怕風雨更不畏疫情，將美食安全又快速送到家。也特別感謝運將們都小心翼翼將餐點放入保溫箱，並且落實消毒，團結防疫一起拚經濟。

赤鬼炙燒牛排高雄店表示，疫情嚴重衝擊餐飲店家生意，尤其像牛排館等以內用客群為主的業者，相比疫情前下滑將近8成。幸好高市府的「高雄好家載」助攻，增加店家的銷售通路與及曝光管道，上架迄今業績回溫3成。

高雄市經發局說明，「高雄好家載」使用方便，民眾只要打開LINE，點選右下角的「錢包」，再選取「LINE熱點」就可看到「高雄好家載」專區，不論想吃名店美食餐飲、夜市特色小吃、超市生鮮蔬果和賣場百貨用品通通有。此外，7月1日起更聯手百家餐飲名店推出限時4天的199元外送服務，創造兼具防疫與紓困的互助經濟圈。

點我開始使用高雄好家載□https://is.gd/JDvfX4
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[110/06/30] 高雄市政府 打造前鎮漁港新風貌景觀環境工程啟動
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx？n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=E835ACF4E21BE655

「前鎮漁港建設專案計畫」，先前已經行政院核定60億元。 高雄市政府 執行其中28.5億元經費，代辦旗津漁港漁業作業碼頭改善、前鎮漁港景觀及休憩環境營造、增設號誌標誌標線及路況監視器等智慧交通設施、納入都市計畫範圍、雨污水下水道建設等，將前鎮漁港打造成為兼具漁業生產、消費、觀光休閒遊憩及文化的國際級漁港。 高雄市政府 緊盯進度，持續向前邁進。

副市長林欽榮說，為控管前鎮漁港改造進度，定期與農委會副主任委員陳添壽共同召開「前鎮漁港建設專案中長程計畫」推動小組會議。盼能以最快、最有效率的方式來達成任務，在明（111）年底前如期如質完成市府代辦事項。

工務局長蘇志勳表示，工務局負責辦理的「前鎮漁港景觀綠美化及周邊道路整頓改善工程」，工程總經費為2.75億，主要工程已於6月17日上網公告公開招標，預計111年12月底前完工。本工程將港區內人行道分為核心區域及一般人行道進行規劃，核心區域配合建設專案整體規劃，將漁港東二路部分劃設為徒步區，營塑核心區入口意象及人流活動廣場，以銜接未來的多功能物流水產中心；一般人行道則依既有人行道範圍辦理鋪面改善，優化人行空間。

養工處進一步說明，港區內人行道優化，除了因應在地氣候條件選用合適植栽，還導入智慧路燈，特點為路燈具有可偵測故障及遠端控制發光強度功能，並結合交通局車流、人流偵測設備、環保局空氣品質偵測設備與5G微型基地台等設備，可有效監控漁港整體狀況，打造優質人行環境智慧漁港，讓前鎮漁港展現全新風貌。
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#高雄 #議員 #李順進 #環安 #治安 #交安 #工安 #婦幼安 #代言人 #轉傳 #衛生福利部 #高雄市政府 #公告

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

0217紐約時報

*【美國驚覺氣候變化對電網造成麻煩】
強大的冰風暴使美國中部和南部大部分地區陷入能源危機，北極極凍天氣破壞了電網，使數百萬美國人沒電可用。其中又以德州最為嚴重，週二有超過四百萬戶停電。截至週二下午，全國至少有23人因冰風暴喪生。專家表示，德州電網故障的關鍵因素是創紀錄的寒冷天氣使居民提高電熱器的使用，電力需求破表。同時，在冰冷的條件下，該州很大一部分的燃氣發電廠都被關閉，由於天然氣需求激增，但一些發電廠面臨燃料短缺的問題。德州許多風力渦輪機也因凍結停止運轉。
https://www.nytimes.com/2021/02/16/climate/texas-power-grid-failures.html

*【留下還是走？長期以來一直批評阿富汗部署的拜登面臨最後期限】
美國兩位前總統都曾宣布計劃將所有美軍撤出阿富汗，但最終都沒有進行。現在，拜登總統正面臨著同樣的問題，距離最後期限不到三個月。五角大樓目前動向不明，各種方案的研究進度緩慢，這也顯示了了白宮目前正在展開辯論。最後期限是5月1日，當時的協議是要求完全撤出剩餘的2500名美軍。
https://www.nytimes.com/2021/02/16/us/politics/biden-afghanistan-troop-withdrawal-taliban.html

*【拜登極力利用過去在參議院的經驗來推動議程】
就任總統的幾周裡，拜登以曾為參議院一份子和過去靈活的領導者身份，顯現了他執政的特色。他利用與柯林斯等共和黨人的關係，為兩黨妥協創造了空間和壓力，儘管目前還沒有達成任何妥協。他還採取親自動手的方式，召集民主黨議員，確保政黨獨特資訊和統一戰線，對抗阻撓他前進的障礙。
https://www.nytimes.com/2021/02/16/us/politics/biden-congress-senate.html

*【密西根州共和黨人傾向於一種方式：對川普“不惜一切代價效忠”】
即便川普落敗，他仍在關鍵的戰場州挑起共和黨人激烈內訌。他宣揚“忠誠的人會得到獎勵，持不同政見者將面臨懲罰。“
https://www.nytimes.com/2021/02/16/us/politics/michigan-republicans-trump.html

*【政治焦點】
#拜登在威斯康辛州市政廳發表演講
拜登演說中表示，到7月底，將為每個希望接種疫苗的美國人提供足夠劑量的Covid-19疫苗。拜登總統說：如果您符合條件（如果有），請接種疫苗。
#川普敦促共和黨參議員換掉麥康奈，尋找新的領導人。川普表示，有麥康奈樣的政治領袖，共和黨將永遠不會再受到尊重和強大。麥康奈在政策上因循守舊，缺乏政治洞察力、智慧、技巧和個性，使其迅速從多數黨領袖變成了少數黨領袖，而且情況會越來越糟。
#眾議院將在下週結束前將敲定疫情經濟刺激計劃。眾議院民主黨人正在最終確定拜登總統的1.9兆美元經濟救助計劃的細節，並在下週末對最後的立法進行投票。
#白宮發言人Jen Psaki說，拜登不久將與納坦雅胡對話，而美國將“重新調整”與沙烏地阿拉伯的關係。
#拜登政府宣布，為陷入困境付不出房貸的美國屋主提供進一步的紓困，將止贖期限延長至6月30日。
#反川派共和黨組織「林肯計畫」(Lincoln Project)共同創辦人之一John Weaver性騷擾風波持續擴大，目前面臨解體。
#在周二發布的ABC新聞/益普索民意調查中，有58％的受訪者認為川普應該被定罪，另有41％的人稱參議院無罪釋放是合理的。判決後不久進行了這項調查，其誤差幅度約為5％。日前，Quinnipiac University的民意調查部門報告稱，支持川普不得再參與大選的比例幾乎相同，為55%對43%。
#眾議院議長裴洛西表示，國會將採取行動，建立一個獨立的9/11委員會專家小組，以調查1月6日對國會大廈的襲擊，包括“與干涉和平移交權力有關的事實”。
https://www.nytimes.com/live/2021/02/16/us/joe-biden-trump?type=styln-live-updates&label=political%20updates&index=0&action=click&module=Spotlight&pgtype=Homepage

*【Covid-19實時更新】
#白宮宣布疫苗供應量已躍升至每週1350萬劑。白宮新聞秘書Jen Psaki表示，新的聯邦藥房計劃現在將每週提供200萬劑，是其最初供應量的兩倍。
#官員說，新的郵政編碼數據反映了紐約市疫苗接種工作的差異。在一些較富裕的上西區和東區郵政編碼中完全接種疫苗的居民比例很高，其中白人居民，在紐約東部等以黑人為主的地區中，這一比例達到了八倍。
#南非衛生部長表示，南非將與非洲聯盟共享未使用的阿斯特捷利康-牛津疫苗
#極凍天氣影響了冠狀病毒的疫苗接種工作，因其診所關閉窗口，疫苗的運輸因路面結凍，高速公路行駛危險而停止運輸。
#官員說，三名水手在Theodore Roosevelt航母上呈陽性反應。
#北韓試圖通過入侵包括輝瑞公司在內的國際製藥公司的計算機系統來竊取Covid-19疫苗和治療技術。
#嬌生公司已將其單次注射的Covid-19疫苗提交了歐盟藥物監管機構批准。
#德國計劃從3月1日開始提供免費，快速周轉的冠狀病毒抗原測試。
#荷蘭一家法院裁定，該國遏制冠狀病毒傳播的晚上9點宵禁必須立即結束，並稱沒有“特別緊迫”的理由。
#加州一場Abundance 360付費會員組織的年度峰會，在室內會議結束後，有20多名與會人士及工作人員確診，創辦人為此道歉。
https://www.nytimes.com/live/2021/02/16/world/covid-19-coronavirus?type=styln-live-updates&label=virus%20updates&index=1&action=click&module=Spotlight&pgtype=Homepage

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先說明一下，這篇不算是試駕心得，因為本來也不會有這篇文章出現的，只是我在整理上個月的旅遊照片時，突然發現了這張Luxgen U6 Turbo Eco Hyper的車屁股照，想想...跟大家提一下那幾天納智捷陪伴我美好行程的經驗吧。而這張屁股照，純粹是我開去電影院的地下停車場，怕忘記車牌號碼以致於無法繳停車費時，所事先拍下的記憶照；沒想到現在變成這趟旅程中，唯一的一張車照啦。

先前去大陸旅遊時，大致上我老婆的哥哥都會借車給我自駕，那部車之前我也分享過了，就是VW Lavida，在大陸叫「大眾朗行」。
https://youtu.be/6RIIgImD20c

不過今年回去，老婆跟堂弟借了輛不一樣卻又十分熟悉的車子來自駕，就是台灣的自主品牌－納智捷U6。

說起U6，真的，我不用再介紹，大家都已經太熟悉了，所以這裡就來說說大陸車主的使用心得吧～（對，就是我老婆的堂弟）

其實我老婆的家族裡，納智捷的車主就有三位，算是車主密度蠻高的家族。包括這部U6，她堂姐們的家裡還有兩部大七（對啦，就是U7）。

前兩年陪老婆回老家前，我就曉得她們家裡有人買了納智捷，記得當初她堂姐買U7大概花了約25萬人民幣，說真的並不便宜。但，他們當時的想法就是－「台灣的品牌應該沒問題，而且這麼大台扮相很好，開出去體面。」所以就買了～結果後來就是因為妥善率不佳的問題，讓他們相當苦惱。於是在我陪老婆到堂姐家串門子之前，就事先叮嚀她：「誒，等下拜託別提車子的事情，有問題找車廠，別牽拖到我身上喔～」

可惜天不從人願，一進堂姐家、她自己就問我說：
「這車怎麼常常要跑修理廠？」
「好吃油啊。」
「平時都不大敢開了...」
我只有尷尬地笑笑混過去。

好啦，我們先跳過堂姐這關，畢竟前兩年我沒打算跟她們聊車子的事，她們也不太清楚我是做哪行的，所以她們也只是抱著「台灣車有問題，問問台灣人他可能比較知道」的想法來問我罷了。

不過，今年堂弟這關我就過不了了～

堂弟借車給我們還親自「送車上門」，真的好熱情，弄得我怪不好意思的。然後，他跟我介紹了一下車況，表示「車子上路難免碰一下、擦一下什麼的，外殼碰凹了一點，這些都沒關係，叫我開車不要有壓力，別介意，不是什麼貴重的車子...」

接著我們就上車，然後重頭戲就來了。他說：「我有看你的視頻耶～」......

我心頭一驚，這次應該混不過去了，果然，他下一句話就是跟車子的小毛病有關：「我這車的後視鏡等下你開的時候，要麻煩你自己調一下角度。」原來他車子的電動後視鏡開關已經壞了，按下去是沒反應的～然後，他就開始告訴我對這部車的想法。

他說，其實大陸很多人都對「合資車」（就類似我們這邊除了納智捷以外的那些國產車）比較有好感，就算是跟一輛「價格比較便宜、配備比較豐富、甚至性能還好一點大陸自有品牌」相較，他們還是有很多人願意花多一點錢來買合資車，因為感覺比較體面、比較洋氣。

他當時買這部U6的時候，全部辦到好接近17萬人民幣；而就我觀察，他當初應該買的是入門版，因為車上什麼Think+系統都沒有，而他也表示當初就是衝著台灣品牌應該比較高端大氣上檔次而來的，所以就入手了。

不過，他說開了差不多三年，雖然有些小毛病，但他覺得這些都還不算是什麼問題，比較讓他頭大的地方，就是「油耗很差」！他說：「這車真的很吃油！」

我老婆很直接，聽到這裡，就直接告訴他堂弟：
「趕快把車賣一賣啦！」
「現在還沒辦法賣。賣不了幾個錢，換不了車。」
「以後賣、錢更少！」
「那也沒辦法，現在就是得用車的時候。」

嗯，好吧，這個心態很實際，買到不滿意的車卻不換，當然就是錢不夠的問題啦；換成我也不例外。

因為我還要靠他的車子旅遊，所以接下來也陪著他罵了幾句、讓他心情好過些，不過這裡我就不原音重現了。等他開到捷運站、跟我換手之後（他自己坐車回家），我才又發現，原來駕駛座電動窗也是故障的，有時降下不去、有時又升不太上來。

後來這部車我開了好幾天，它除了上面說的那兩個故障點外，其實還真的沒什麼毛病，好幾年的車，底盤大概還有７成以上的紮實度，這在大陸來說，我覺得很不錯了～因為我老婆娘家這邊（武漢），有很多地方的道路狀況都很糟，對懸吊系統來說是傷害很大的。

至於油耗的部分，沒錯，1.8T的引擎跟1.6 NA的朗行比起來，真的太耗油了！而就算不跟1.6 NA引擎來比，這具1.8T引擎，每公升大概也只能跑個10公里多而已；其中我很多時候還都是高速公路～就我自己的體感來說，這部車跟我以前1994年的福特天王星（2.0 NA）差不多，不算省油～

最後，經過這次開U6在大陸長途旅遊之後，我總結了納智捷在大陸越賣越差的最大的原因，應該是這具引擎根本不適合在「大陸」行駛。

在台灣的駕駛朋友們，如果沒有在大陸開過車，很可能無法體會我所說的原因，為什麼不適合在大陸行駛？因為大陸的街道上，「舉發違規的監控攝影機實在太多了」！

在台灣，我們馬路上抓違規的照相機真的不算多，而且，很多時候違規照相機只能針對某一種違規狀況才能觸發拍照。但大陸不同！他們的是攝影機、照相機都有，而針對各種違規狀況，它們的系統幾乎都有辦法舉發；然後，這種相機在市區內大概一、兩百公尺一支。所以你如果去大陸自駕時，在市區道路上你就會發現：

【為什麼大家都開那麼慢？為什麼台灣人去大陸開車都顯得特別機靈？】

其實真的不是他們比較不會開車，而是我們沒搞清楚當地的交通特性。例如去年我開車自駕，在武漢短短一週內就吃上了兩張罰單，總共被扣6點～（12點吊銷駕照）

實線變換車道➡︎因為要閃路邊冒出來的三輪車，所以壓了實線被舉發。
超速➡︎限速30公里的路橋上，開40公里就被超速舉發了（其實我還覺得我已經開很慢了）。
而拍我的都不是照相機，而是攝影機截圖舉證！

所以後來一個多星期，我都開得非常慢，其實就是完全依照速限，而且不存僥倖心理，然後才不再吃罰單。今年我也比照辦理，所以市區裡慢慢開、慢慢開之下（市區限速大部分都在50公里而已，而很多陸橋的限速都是30公里。），我發現U6根本就是長時間處於「2、3檔」之間的變換，這樣能省油嗎？

以U6的引擎系統來說，省油本來就不是它的強項了，再加上長時間在市區中低速行駛......這樣子的行車模式，納智捷的車子一定非常不討喜。然而，大陸的油價並沒有比台灣便宜，相對地，他們的所得收入目前還比台灣低一些，所以這個油耗表現，一定會讓車主很感冒的。再加上一些電系小問題三不五時蹦出來煩人，幾年下來，真的會把口碑給玩完的。

話說如此，其實這次旅遊一路上如果沒有U6相伴，我還真的挺麻煩的（因為沒租到車），而油耗的部分也沒干擾到我的心情，反正旅遊就是帶足盤纏去花的嘛，哪在乎這點油耗～

跟之前的VW Lavida相比，U6空間寬敞、座椅舒適，尤其加速感飽滿，這些都是大大的優點；但小舅子的Lavida一樣開了差不多三年，至少裡面什麼東西都沒壞，這就是兩者差別的地方了。

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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～

#Luxgen_U6 #VW_Lavida #大陸自駕旅遊