新聞搶先報：ADI無線BMS助力Lotus重新定義電動車機動性

Analog Devices, Inc. (Nasdaq: ADI)宣佈英國知名品牌Lotus汽車計畫在其下一代電動車(EV)架構中採用ADI的無線電池管理系統(無線BMS)。ADI的無線BMS憑藉不斷提升的設計彈性、更高的電池可維護性及更輕量而獲得Lotus青睞。此次合作將助力Lotus安全穩步擴展其未來電動車平台，持續突破設計和技術邊界。

ADI無線BMS技術省去傳統線束，減少高達90%的線束和15%的電池組體積。此外，並提高設計彈性及可製造性，同時不影響電池使用壽命內的里程數和充電精度。ADI 無線BMS簡化了電池組的裝配與拆卸過程，確保快速高效地移除，並修復故障電池電芯。

Lotus 動力與底盤工程總監Richard Lively表示：「我們與ADI密切合作將無線BMS整合至全新的輕量化電動車架構(LEVA)中，未來，所有Lotus 電動車均將基於此架構設計。無線BMS透過省去傳統線束協助Lotus 提供輕量化解決方案，在優化車輛性能的同時，也契合我們『以優秀技術賦予卓越性能』的品牌理念。」

Lotus 汽車車身架構的設計目標是使其發揮超高性能。無線BMS的設計彈性讓Lotus 的工程師在進行車輛設計時能夠更自由，使電池組融入整車設計，而非讓整車設計去適應電池組。此外，ADI的無線BMS可最大化每個電芯的能量利用率，進而優化車輛續航里程，其與Lotus 對耐久性的專注要求一致。

ADI電動汽車事業部總經理Roger Keen表示：「Lotus 在製造高性能、持久耐用的賽車和道路車輛方面享有盛名，其多款車型榮登經典之列。我們攜手重新設想了可能性，為電動車產業開發了一款變革性方案：全新的超輕量化傳動架構和無線電池管理系統，在協助汽車達到優異性能的同時，也為環境的永續發展和低碳地球作出貢獻。」

此外，電池必須能跟上Lotus 汽車的使用壽命。無線BMS能夠測量電池組健康狀態，簡化裝配和拆卸過程，確保故障的電芯能快速高效地拆卸並修復。由於電池模組是軟體可編程的，因此可實現快捷的線上升級，使得道路車輛與賽車的維護更加輕鬆快捷。電芯控制器與電池模組作為一可維護單元使用，可進一步簡化服務模式。
欲瞭解ADI無線BMS詳情，請瀏覽：www.analog.com/electrification
欲瞭解Lotus 汽車詳情，請瀏覽：www.lotuscars.com/en-US/

Analog Devices 簡介
Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)於現代數位經濟之中心發揮重要作用，憑藉種類豐富之類比與混合訊號、電源管理、RF、數位與感測技術，將現實世界之現象轉化為具行動意義的洞察。ADI為全球12.5萬家客戶提供服務，涵蓋工業、通訊、汽車與消費市場之產品超過7.5萬種。ADI公司總部位於麻塞諸塞州威明頓市。更多資訊請瀏覽：www.analog.com 。

關於Lotus
Lotus 汽車全球總部位於英國諾福克郡海瑟爾，是賽車和超級跑車生產營運、Lotus 先進性能中心和Lotus 指標性的2.2英里測試跑道的所在地。Lotus 汽車打造高性能賽車，成就賽道上的成功傳奇，其賽車曾斬獲13年國際汽聯世界一級方程式錦標賽冠軍及其他多項冠軍殊榮。Lotus 於2021年7月推出全新的Emira跑車，為其最後一款高階汽油動力賽車，首批客戶預定車輛將於2022年交付。2019年7月，Lotus 推出了全球首款全電動英國超級跑車Evija，客戶車輛交付將於2021年開始。

📌5 個常用的專案管理工具：曾看過有些專案經理光用 Excel 就能管理專案，心理雖然佩服，但現在已經有更多好上手、視覺化的工具可以使用，以下按照小人物的使用經驗從簡單介紹到複雜
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當團隊規模開始變大，可以考慮使用 Asana，功能十分全面，整合了 200 多個第三方工具，例如：Google Drive, Gmail, Slack, Teams, Outlook...
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從火星探測系統到輔助工業製程，美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用？

李佳樺 2021/08/13

從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今，已經過了3000多個「火星日」，肩負著火星探測的重要任務，8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的，則是好奇號的 AI 運算系統，其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的，公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業，建立 SaaS 服務，為產業提供 AI 輔助平台，2020 年更獲得 1.3 億美元的投資，拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。

Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機，源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件，企業希望導入 AI 優化決策過程，合作中也發現了石化能源產業的痛點，研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品，不僅受到美國石油公司歡迎，日本市場也買單。

有了日本的先例，這套美國研發出的產品，照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題，不料到了台灣卻窒礙難行，甚至需要重新開發不同的產品。

Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰？

台灣市場與美國差異大，Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品

台灣分公司總經理張中宜說明，台灣產業的先天特性，讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題，以石油產業的產品舉例，在台灣只有中油、台塑兩個客戶，且台灣的石油公司並不做研發工作，多半直接向國外公司購買配方，因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下，研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。

「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境，跟重新創業差不多。」張中宜表示，AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師，也要有懂產業製程的專家團隊，龐大的研發費用與對產業專家的需求，讓每一次產品開發都像募資活動，團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點，說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。

然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。

她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ，第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學，更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮，讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問，執行戰略布局或開發新通路的工作，面對 Beyond Limits 在台灣的難題，團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。

延伸既有美國產品技術，尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關，研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似，痛點都在於漫長的研發過程，就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣，電池配方更要經歷至少半年的實驗，且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型，溝通成本相當高昂。

使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統，研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速，系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇，縮短約 2 千倍的研發時間。

Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟，以其認知 AI 的核心技術，協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析，並整合作業人員專業知識與數位化作業模式，制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說，透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程，更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。

另外，Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台，投入面板機器手臂維修建議系統的開發，「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業，也與風電廠陸續接洽，但台灣的風電仍在建設階段，缺乏營運經驗，目前的維修需求也不高。」張中宜談到，市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求，且市場密集、成熟的產業，公司在與投資人仁寶電腦的合作中，發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似，而且痛點也類似：包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程，以及依賴經驗的維修決策。

目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發，由廠商提供維修資料與產業專家， Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據，建立資料背後的邏輯推演，系統最終能判斷機器損壞的原因，並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本，對維修人員來說也有可依循的維修建議，長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ，促進升級。

以邊緣運算技術，與北捷合作開發人流異常預警系統

而將技術從太空拉回到地面，Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作，使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術，原理是透過分散式的運算提升效率，達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別，降低反應時間落差。

張中宜舉例，正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置，開始滑手機，異常的人流可能是人群往四面八方散去，產生快速移動的樣態，異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室，大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間，也能避免踩到人臉辨識的紅線，未來希望擴張應用到大樓監控，或是銷往他國的大眾運輸系統。

源自NASA，認知型AI成為技術優勢與門檻

與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同，Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ，前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」，而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞，並加以做出決策與判斷，以電池配方為例，將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後，會得出樹種配方組合，再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣，並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合，讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋，輔助人類做最後決策，也使人機協作的製程模式成為可能。

對於這項技術，張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後，由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差，人類基本上不可能遙控好奇號，而且火星上的數據在這之前是 0，所以數值 AI 也無法運作，為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動，勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統，當時才會開發出符號 AI。

根據研究報告，2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元，其應用開發仍具高度可能性，Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外，未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程，團隊更積極與社會、產業溝通，讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策，也讓產業正視轉型需求，近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座，持續促進製造業的人機共榮合作。

創業快問快答

Q：服務的創意來源，是因為發生甚麼事情而有這樣的想法？

A：台灣數位轉型瓶頸

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？

A：用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式

Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？

A：能見度

附圖：BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術，達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說：BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits

資料來源：https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0

自從遠端工作之後，出勤的打卡記錄也轉成線上服務

雖然我也想不透工程師都線上工作了還打什麼卡...不過沒關係，打就打

但也因為在家裡工作反而常常忘記打下班的卡!

每次結算薪水都很痛苦，一整排的異常，是不是像我這種認真工作的人更容易忘記打下班的卡 XD?

既然容易忘記，我們就來寫個自動打卡系統吧!

拯救自己多無趣，當然要拯救所有同事啊!

這支影片特別感謝我的團隊伙伴陪我一起耍北爛，有你們真好。

===本月活動===
7/22 晚間 8 點「後端領航者論壇」直播活動，歡迎來參加
（適合新、中手或想往後端開發的工程師朋友）
名額有限，手刀報名 👉 https://bit.ly/3jERZRH

===影片中提到的專案===
自動化打卡 project 使用 Ruby on Rails 撰寫，架設於 Heroku
repo: https://github.com/niclin/bernard

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#前端 #後端 #工程師

很多人都說要寫 Side project 提升競爭力、增加作品，但是不是總迷惘，要如何開始呢？

這支影片會和你分享，過去我從無到有，利用下班時間累積的 Side project，帶給我個人成長的好處

我的部落格文章:
1. 2 個月擁有 6000 用戶 Side project 這樣做（一）
https://blog.niclin.tw/2019/09/03/start-your-side-project-beiyi-app-1/
2. 2 個月擁有 6000 用戶 Side project 這樣做（二）https://blog.niclin.tw/2019/09/10/start-your-side-project-beiyi-app-2/
3. 2 個月擁有 6000 用戶 Side project 這樣做（三）https://blog.niclin.tw/2019/09/18/start-your-side-project-beiyi-app-3/
4. 經營 Side Project 300 天所帶來的收穫及挑戰
https://blog.niclin.tw/2020/05/27/beiyi-app-side-project-review/

章節:
00:00 學習挑戰與累積
01:07 什麼是 Side Project
03:46 如何開始 Side Project?
06:24 我的第一個 Side Project
08:37 收穫源自於失敗

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#工程師 #sideproject #前端 #後端

## 影片觀看說明

由於問題較多，大家的問題也可能是你的問題，建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區，找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分，會比較有效率哦

本影片 Q&A 留言是抓取
【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一次蒐集 Q&A)】https://youtu.be/BGaDN9wxbKE

## 影片中提到的專案

簡單用 React 撰寫的留言爬取篩選功能，可以自己抓去玩
https://github.com/niclin/youtube-comment-filter

## 問題總匯

00:00 開場
01:26 QA-1 - 林天寸

一直很喜歡妳的頻道，不單單是因為工程師，當然也有部分原因是自己也是走工程師這條路的。
前一年2020年開始，其實是我剛轉職工程師的第一年，在滿多地方都遇到不小的問題，在troubleshooting上面也是有許多瓶頸的。
後來除了白天上班，下班看書跟休息，偶然間看到你的影片[工程師如何自我進修]，才開始慢慢用計畫的方式取代橫衝猛幹。
不得不說，規劃時間真的是比起技術性的功力還更有成效。因為它讓你適時的放鬆跟加強，然後在工作上面才更有長進，雖然很幹話，但我2020的下半年是這樣做的。
目前在準備考取網路管理的證照CCNA，計畫是走network這一塊，還有很多要磨練的。希望也能多看你產出跟network的影片，這是私心話啦，哈哈。

02:57 QA-2 - 仔仔

1.學程式會建議從前端或是後端哪個開始學會比較好?
2.一開始投履歷如何判斷一家公司是可以成長的，而不是進去3，5年後還是那個跟剛進去程度相差不遠的自己差不多
3.跟程式相關的產業有很多(像是製造業到博弈)，可以請Nic分析一下各產業的狀況嗎?以及進去各產業前須要具備哪些程式語言或能力?
4.投履歷時看到一些公司列出所需程式語言和工具一大堆，是不是代表你沒完全具備就不要投履歷了，還是可以請Nic給個意見哪些部分還是可以投看看
5.都說工程師又宅又不會說話，為什麼Nic可以交到女朋友?

10:40 QA-3 - ANDREW NG KAR EARN

如果当写编程语言遇到瓶颈，有什么方法可以有效地避免自己陷入钻牛角尖的情况？

11:46 QA-4 - JS Lin

如果NIC現在選擇能馬上精通一項語言會是哪個？會想用來做什麼PJ？

13:13 QA-5 - Rick0

成為 team leader 後無法直接在技術上有更深入的研究和突破，這樣的變化是否值得?
是否會擔心這樣在技術上跟不上其他人，甚至被下屬看輕呢?

14:39 QA-6 - Henry蔡

因為最近是寒假期間，
我開始考慮下學期的修課，
想請教nic大大，
應該在有什麼樣的基礎上，
開始學design patterns？
我目前是碩士生，
大學非資工本科，
學過Python，
也跟過一些網路影片實作過Flask+PostgreSQL，
大學學過資料結構演算法，
但不到得心應手的程度...

16:07 QA-7 - 黃柏瑋

如何同時Handle好好幾件事
我怎麼覺得上班，然後下班假日寫寫side project後就沒啥時間了🤔🤔🤔

17:24 QA-8 - 乾太

我想問一下這年頭轉行斜槓 VTuber 還有沒有搞頭A？

18:10 QA-9 - uuu06222

之前開始關注你有知道你有面試過人的經驗, 想問一下站在面試官的角度...
面試官會不會比較注重作品需要呈現那些東西, 或是有沒有什麼禁忌是不能碰的嗎?

20:07 QA-10 - Joery Lin

想請教您對於對於給你很多成長和照顧的公司，倘若您有一個更好的機會，無論薪水或未知挑戰都大於現在公司。
您將如何做選擇，或許現在公司會給你加薪留下你。

因為自己曾放棄了許多機會

21:37 QA-11 - YangTing Zheng

Q1: 想問通常一個產品開發的週期都多長呢？負責維運和開發的工作內容是否會差很多？
Q2: 想請您簡單介紹一下資工系學生的出路/工作內容？(如PM.SA.DBA.PG.RD.MIS…或是還有其他的？）

24:16 QA-12 - RTB

Hello World

24:18 QA-13 - Barry

目前是公司MIS 很想轉職成後端工程師，但在面試上面都都時常失敗
常常在問技術關卡時就被問倒了，總覺得 要準備的東西非常的龐大
毫無準備的頭緒，總覺得一直寫side project也不是辦法

26:49 QA-14 - 因地制夷

想請教Nic 有在做投資嗎? ex 股票 想聽一些投資心得

27:13 QA-15 - 比歐

想請教 Nic 大，
在之後的工程師生涯中之後有甚麼規劃或想法嗎?
例如:開發產品創業，或是開班授課、轉做顧問之類的。

28:14 QA-16 - yongming jia

请问新手如何学编程，学完去做什么？怎么自己创业？谢谢🙏

29:33 QA-17 - Minghao Chang

是否能請您推薦用來開發的筆電？（正好最近要汰換電腦），想從今年開始養成寫side project的習慣，謝謝。

30:31 QA-18 - Guan Jun Chen

想知道像Nic這麼厲害的工程師，年薪大概落在哪裡

30:46 QA-19 - Sheng Jiang

想請問Nic，如果非資工背景但是對寫程式有熱情，想轉職當軟體工程師，會建議如何起步?

補充：像是什麼樣的人適合自學，什麼樣的人適合去補習，或者補習跟自學的情況各有哪些優劣?

謝謝Nic

## 結尾

31:49 感想

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#QA #工程師 #在地上滾的工程師 #前端 #後端 #轉職