感覺這次 iOS 15 搶了不少 Google 的飯碗（原況文字、地圖擴增實境），而且 iPhone 6s 也能升級，佛心。

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iOS 15 帶來保持聯繫的新方式，以及幫助使用者專注、探索的強大更新，還能透過智慧功能用 iPhone 完成更多事。FaceTime 更新提供更自然的視訊通話；「專注模式」幫助使用者減少分心；「原況文字」等新功能利用裝置端智慧技術來顯示實用資訊；「地圖」的升級體驗提供探索世界的全新方法；還有更多強大新功能。iOS 15 今日以免額外付費軟體更新形式提供。

增強後更自然的 FaceTime 通話

FaceTime 變得比以往更不可或缺，讓使用者能輕鬆和最重要的人聯繫。FaceTime 音訊和視訊功能的強大更新，讓通話更自然、更栩栩如生。透過空間音訊，群組 FaceTime 通話中的聲音聽起來就像是從對方在畫面中的方位傳來。「語音隔離」是新的麥克風模式，運用機器學習技術排除背景噪音，優先聚焦使用者的聲音；「寬廣頻譜」模式則將所有背景聲音都收錄到通話中。受 iPhone 拍攝的絢麗人像照片啟發， FaceTime 上的「人像」模式可以將背景模糊，將畫面對焦在使用者身上。「語音隔離」、「寬廣頻譜」和「人像」模式也能以第三方 app 使用，例如 Webex、Zoom 和 WhatsApp。群組 FaceTime 提供新的格狀顯示選項，能以相同大小的方格來顯示通話參與者。

FaceTime 通話現在延伸至 Apple 裝置以外，Android 或 Windows 裝置的使用者也能從各自的網頁瀏覽器加入通話。網頁版 FaceTime 通話仍經端對端加密處理，隱私性不受影響。iPhone、iPad 和 Mac 使用者只需建立一個 FaceTime 連結，並透過「訊息」、「行事曆」、「郵件」或第三方 app 分享連結，即可開啟通話，與親友聯繫變得前所未有地容易。

今年秋季稍晚，「同播共享」將帶來讓使用者在 FaceTime 通話中與親友分享體驗的新方式，例如一同聆聽歌曲、觀看電視節目或電影、一起完成體能訓練、或分享螢幕以查看 app。「同播共享」將適用於 Apple Music、Apple TV+，以及 Disney+、HBO Max、MasterClass、SoundCloud、TikTok、Twitch，還有其他許多 app。「同播共享」可透過 iPhone、iPad 和 Mac 使用。共享播放控制選項，讓所有參與「同播共享」的成員都能播放、暫停或快轉。「同播共享」也可在 Apple TV 使用，讓使用者可在大螢幕上欣賞節目或電影。

藉由「訊息」保持聯繫的更多方式

「與你分享」是出現於「照片」、Safari、Music、Apple Podcasts 以及 Apple TV 等 app 的新區塊，顯示親友透過「訊息」分享的照片、文章、音樂等內容。「與你分享」自動於「照片」app 中顯示分享的照片，並在對應 app 中顯示其他相關內容。「與你分享」區塊顯示該內容的傳送者，讓使用者能輕鬆查看對應的訊息，並重啟對話。

iOS 15 中，Memoji 帶來讓使用者展現自己的更多元方式，包括多色頭飾、更多眼鏡款式，以及人工電子耳、氧氣管、軟頭盔等無障礙選項。使用者可用 40 多種服飾選項，以及沙卡、揮手、靈機一動燈泡時刻等九種全新貼圖手勢，自訂 Memoji 貼圖。

一日之中保持專注的強大工具

iOS 15 推出「專注模式」，可根據當下想專注處理的事情過濾通知，藉此幫助使用者減少分心。例如，工作期間可以設定「工作專注模式」，僅允許同事或工作用 app 傳送的通知；「個人專注模式」可在與親友一同休息放鬆時使用；「健身專注模式」則可幫助使用者進行體能訓練時保持在狀況內。使用者可以建立自訂「專注模式」或選擇系統提供的「專注模式」，運用裝置端智慧技術，建議允許發送通知給使用者的人和 app。為了進一步延伸專注功能，使用者能用符合特定「專注模式」的相關 app 建立專用「主畫面」。

使用「專注模式」時，「訊息」app 和 Slack 等支援此功能的第三方通訊 app 會自動對聯絡人顯示使用者狀態，使對方明白此刻不宜打擾。使用者甚至能收到開啟「專注模式」的建議，依據時間點或地點等因素而提供，且在一個 Apple 裝置上設定好的「專注模式」也會自動套用在使用者的其他 Apple 裝置上。

通知的全新樣貌

通知經過重新設計，新增了聯絡人照片和較大的 app 圖示，使通知內容更容易辨識。通知摘要是每日於使用者指定時間發送的通知整合。裝置端智慧技術會根據使用者與 app 的互動，將摘要按照優先順序整理，最為重要的通知會在最上方。有時效性的通知、訊息和電話會立即傳遞，因此使用者不會錯過緊急的通知。此外，若想將特定 app 或訊息通知轉為靜音一小時或一天，也都輕而易舉。

裝置端的智慧技術驅動「原況文字」、更先進的 Spotlight 搜尋、以及「回憶」等功能

「原況文字」將照片中文字內容變得有互動性。「原況文字」使用裝置端智慧技術辨識全系統 (包括網頁) 照片中的文字內容，並讓使用者採取進一步行動，例如複製貼上、查詢資訊、翻譯等。使用者甚至可輕點電話號碼的影像以撥打電話，或輕點網址的影像以在 Safari 中開啟頁面。透過神經網路引擎的能力，「相機」app 也可以快速在當下辨識並擷取文字，例如社區咖啡廳牆上寫的 Wi-Fi 密碼。使用者可利用「圖像查詢」獲得有關流行藝術、地標、書籍、自然界中的植物花草、寵物品種等進一步資訊。

Spotlight 是 iPhone 上通用的啟動搜尋方式，現在可以直接從鎖定畫面使用，並包括以地點、人物、場景或物品搜尋照片的功能。利用「原況文字」，Spotlight 可搜尋到照片中的文字與手寫內容。
iOS 15 為「回憶」功能帶來目前為止最大幅度的更新。全新電影級「回憶」功能具備煥然一新的樣貌、互動式介面，並結合 Apple Music 利用裝置端智慧技術推薦音樂曲目，重溫最愛或遺忘的回憶變得更容易。

重新設計的 Safari 瀏覽體驗

Safari 推出新設計的瀏覽體驗，使控制選項更容易觸及。新的標籤列預設置於螢幕底部，讓使用者可以輕鬆以單手在標籤頁間滑動瀏覽。利用「標籤頁群組」，使用者可以輕鬆地整理標籤頁，並隨時隨地在 iPhone、iPad、Mac 裝置上讀取。iOS 上自訂起始頁面以及網頁延伸功能，使 Safari 變得更個人化、更強大。

用Apple「地圖」導航、探索

iOS 15 中的「地圖」提供看世界的嶄新方式。視覺效果絢麗的地圖，提供更勝以往的細節呈現社區、商業區、建築物，也擁有客製地標，以及帶著閃耀月光效果的全新夜間模式。導航提供全新 3D 駕駛顯示，搭配新的道路細節呈現，幫助使用者更清楚辨識轉彎車道、分隔帶、人行穿越道、人行道等。升級的地圖功能於洛杉磯、紐約、舊金山提供，日後將於更多地區推出。設計精美的互動式地球儀提供山脈、沙漠、雨林、水體等地貌的豐富細節。

大眾運輸使用者輕輕一點，即可找到附近站點、釘選愛用路線。「地圖」會自動跟隨所選的交通路線，在接近出發時間時通知使用者，並在 Apple Watch 上追蹤這些資訊。使用者只要舉起 iPhone，即可透過擴增實境獲取詳細的步行路線指引。

「錢包」新增鑰匙和州證件

有了 iOS 15，「錢包」新增住家、飯店、辦公室，甚至汽車鑰匙，讓使用者僅透過輕輕一點 iPhone 即可進出更多地方。具備超寬頻支援的數位汽車鑰匙變得更厲害，使用者不必從口袋或包包拿出 iPhone，即可安全上鎖、解鎖、啟動指定車輛。 只要將鑰匙儲存在「錢包」裡，iPhone 也可以用來解鎖住家、辦公室，甚至飯店房間。 此外，未來將開放讓住在美國參與州的使用者可以把合格州證件與駕照加入 iPhone「錢包」。

重新設計的「天氣」功能

「天氣」全新設計的外觀配有全螢幕地圖、圖像化顯示的天氣資訊、以及根據情況動態調整的配置。精美的動畫背景能更準確反映太陽位置、雲量與降水，以及降雨或降雪的開始與結束時間通知。

運用「備忘錄」整理、協作

「備忘錄」新增可供使用者自訂的標籤，易於快速分類筆記，「提及」功能讓共享筆記的成員可通知彼此重要的內容更新。全新「活動」顯示，可查看共享筆記的近期紀錄；Highlights 則顯示編輯者的細節。首先於 Mac 和 iPad 登場的「快速備忘錄」可在「備忘錄」app 中查看與編輯。

更多隱私控制

全新隱私權功能提供透明度，以及用戶對於提供給 app 資料的掌控度。「郵件隱私權保護」防止寄件人得知郵件是否被開啟，也隱藏 IP 地址，如此一來寄件人就無法從 IP 地址得知使用者地點，或藉此對使用者進行建檔分析。Siri 對使用者隱私權的保護更進一步，透過裝置端語音辨識，使用者的指令音訊預設完全在裝置端處理，實現更加個人化、離線指令、以及更快的性能。
其他功能特色

Siri 新增 AirPods 上的「播報通知」功能，也能讓使用者透過下達指令與他人分享螢幕。Siri 現在可以在第三方 HomeKit 配件中啟用，如此一來 HomePod 與 HomePod mini 使用者可以輕鬆、安全地請 Siri 傳送訊息、設定提醒事項，或將內部訊息透過家中更多設備廣播給家人。

iCloud+ 結合所有使用者最愛的 iCloud 功能，再加上新的進階功能，包括「隱藏我的電子郵件」、擴充的「HomeKit 安全錄影」支援，還有創新的網路隱私權服務 「iCloud 私密轉送」。iCloud 目前的訂閱者將會自動升級至 iCloud+，無需額外付費。所有的 iCloud+ 方案皆可與使用者「家人共享」群組中的其他成員共享，如此一來，所有人都能享受這項服務提供的新功能、儲存空間和升級的體驗。

「健康」app 新增分享標籤頁，使用者可以跟家人、照護者或照護團隊分享健康資料；「趨勢」讓使用者可注意有意義的個人健康數據變化；新的衡量指標「步行穩定性」則賦予使用者積極管理跌倒風險的能力。使用者也能夠直接在「健康」app 中儲存可驗證的 COVID-19 疫苗或篩檢結果紀錄，以供隨時輕鬆取用。

「翻譯」 新增「自動翻譯」功能，不需點按麥克風按鈕，即可自動偵測到使用者開始說話，並翻譯語音內容，使得跨語言對話更加流暢自然。全系統適用的翻譯功能，讓使用者可透過選擇文字並點選「翻譯」，在 iPhone 上隨處進行翻譯。

新的 iPhone 設定讓使用者可更無縫地啟用 iPhone。原 iPhone 使用者無需訂閱 iCloud，也可以暫時在 iCloud 備份資料，以便輕鬆轉移資料到新的 iPhone。針對第一次換到 iPhone 的使用者，進化版的「移轉到 iOS」，讓使用者輕鬆轉移「照片」相簿、檔案、資料夾、「輔助使用」設定等，從最開始就享受個人化的 iPhone 使用體驗。

「輔助使用」透過「旁白」讓使用者探索圖片中人物、物品、文字、表格資料、以及圖片中表格的更多細節。新的背景音持續於背景播放，掩蓋惱人的環境或外部噪音。「聲音控制」功能提供客製化「切換控制」，可用嘴巴發出的聲音進行操作，使用者也可在不同 app 上自訂顯示和文字大小。Apple 也將為「耳機調節」功能支援辨識外部載入的聽力圖 —— 顯示聽力測試結果的圖表。

【媽媽說紅茶是鹹的】— 研究指出高達40%的失智症是可以避免的
「民啊！這紅茶怎麼是鹹的？」88歲林吳金枝罹患失智症，剛開始忘東忘西，行為變得異常，把醬油當成紅茶喝，重複買鍋子，還幻想媳婦是老公的小三；她的兒子林進民用手機紀錄陪伴母親的艱辛血淚史，並將10年累計1000個小時濃縮成1小時紀錄片。
　
■紀錄失智10年血淚
紀錄片主角林吳金枝的兒子林進民分享他紀錄、陪伴失智母親10年甘苦。林進民說，當初紀錄媽媽生活點滴只是想留做紀念，沒想到拍了10年，早在10年前媽媽就出現失智症狀，例如媽媽常重複買東西，鍋子、刷子買一堆，忘了煮過很多飯，四處藏東西、找東西，找不到就說別人偷走。
　
林進民表示，有一次在家裡聽到媽媽喊說「民啊！這紅茶怎麼是鹹的？」他楞了一下跑去看，媽媽竟站在冰箱旁喝醬油。還有一次他載媽媽去菜市場，先讓媽媽在雜貨店前下車，他停好車返回，竟聽到媽媽向別人說：「哪個司機很好，載我來，還給我1000元。」哪時候他才驚覺媽媽可能失智了。
　
紀錄片導演陳姜瑾也說，拍片前並不清楚失智症，看了林進民哪麼多紀錄影片，內容包括阿嬤生病初期，到她後來臥病，而當她開始拍攝時，阿嬤已空白的一張紙，拍了紀錄片後，她發現失智症還是很難懂，人生也很難懂，看起來很平淡的生活，卻很珍貴[1]。
　
■從Fiction(小說)到Non-Fiction(記實文學)
59歲的松浦晉也一位作家，擅長報導太空科技新聞。始料未及的是，松浦人生的轉折不是尖端科學，而是在照護失智的母親後因「男性照護先鋒」之名，引發日本社會熱烈討論。
　
在日本，由兒子照護年長父母，松浦晉也並非先例。但他以身為兒子的男性視角，記錄與母親的失智症搏鬥2年零6個月的經緯並公開出書《媽媽，對不起。獨身中年大叔的照護奮鬥記》（母さん、ごめん！50代独身男の介護奮闘記）於2017年出版，迄今在照護福祉學、高齡化社會等類型中仍榜上有名。
　
松浦透露寫書的契機是，2015年2月確認母親罹患「阿茲海默症」後，為了延後在刊物寫專欄的日期，他坦白地告知編輯部。「那就寫你照護母親的事吧。會受歡迎的唷，」編輯建議。
　
母親失智，攪亂了天色常藍的生活。「對我來說，照護生活就是與壓力抗戰，」松浦低聲坦承。59歲的松浦未婚，是長男。2004年父親罹癌去世後，家裡只有他與母親同住。弟弟離家自立，妹妹遠嫁德國。
　
松浦向來以工作為重心，對母親的健康狀況感覺遲鈍，也不關心照護的議題。直到發現母親的行為舉止違反常理，例如講話語無倫次、時空感錯亂、胡亂購買電視購物頻道上的商品、帳戶存款顯著減少、家裡雜亂無章⋯⋯，才知道母親失智的程度已達「需照護1級」（日本分需支援1.2和需照護1.2.3.4.5級），也就是排泄和入浴都需借助他人之手。
　
失智是條不歸路，患者的情況每況愈下。松浦從此墜入沒有盡頭的暗黑世界。
　
與母親的衝突隨症狀升高。有一天，身心俱疲的他從外返家，迎面所見的是廚房裡撒滿一地的冷凍食品，以及母親永不歇止的怨懟。怒火中燒，他情不自禁地舉起手來，重重地打了母親一巴掌。「居然打你媽，你這個不肖子！」母親緊握雙拳朝他衝去，全力反擊。
　
那晚，松浦徹底崩潰了，懊悔與無力感如浪濤般幾乎將他吞噬。母親照護床腳下那深深的壓痕和地毯上的尿漬，交替著出現在朦朧的夢境裡。一帆風順的人生早不見蹤影，置身在看不到岸邊的現實，讓他覺醒到初嚐敗仗的根源是對失智症無知，他禁不住淚流滿頰[2]。
　
■台灣步入高齡化國家，失智長照成為重要課題
台灣目前已正式步入高齡化國家，隨著老年人口比例的迅速成長，有關失智症的議題也逐漸受到大家的重視。目前全球失智症人口近5千萬人，平均每3秒就有1人罹患失智症，而在台灣80歲以上的老人，每5人即有1人是失智者。
　
臺北榮民總醫院桃園分院失智症個案管理師呂念諭說，失智非單純老化或記憶減退，也不是一種疾病的名稱，而是一種腦部功能受損所造成的「疾病症候群」，其症狀不單純只有記憶力的減退，還會影響到其他認知功能，包括有語言能力、空間感、計算力、判斷力、抽象思考能力、注意力等各方面的功能退化，同時也可能出現干擾行為、個性改變、妄想或幻覺等症狀，這些症狀的嚴重程度足以影響其人際關係、工作能力、基本自我照顧及獨立生活能力。
　
呂念諭指出，較常見的失智症大致分為兩類，「退化性」及「血管性」，但患者有時會存在兩種或以上的病因，最常見的是「阿茲海默症」與「血管性失智症」並存（又稱為混合型），該病症是一個進行性退化的疾病，病程上從輕度時期的輕微症狀，逐漸進入中度、重度、末期症狀，退化的時間也不一定，有個別差異[3]。
　
■《刺胳針》[6]除了天生基因遺傳，高達40%的失智症是可以避免的
隨著年齡的增長罹患失智症的比率也會越來越高；然而將高收入國家（high income countries）與中低收入國家（middle-income and low-income countries）相比較後可以發現，高收入國家的高齡人口失智的情況低於中低收入的國家，也就是說，年齡這項危險因子確實可以透過適當的方式來降低罹患失智症的可能。
　
目前已經較為普遍認可的失智症危險因子有九項，包括：教育層度低、高血壓、聽力障礙、抽菸、肥胖、憂鬱、缺乏運動、糖尿病與低社交生活。今年的建議中特別增加了三個危險因子：過度的飲酒、腦部的受傷與空汙。
　
■預防失智症可以從兩個層面著手
▪第一個部分是減少神經病理學的受損（neuropathological damage）
執行的方針包括：控制血糖、治療血壓、避免頭部受傷、停止抽菸、減少空汙與減少中年肥胖。
　
▪第二個部分則是增加認知功能的儲備（cognitive reserve）
透過治療聽力受損、維持社交生活與受教育則是建議的方式。此外，規律的運動、減少憂鬱的發生與避免過度飲酒被建議為同時減少神經病理學的受損和增加認知功能的儲備。
　
如果將這些「人的生命旅程（早年、中年與晚年）」與「危險因子」配合比較的話，可以得到以下的對照：
▪早年（＜45歲）：教育層度低。
▪中年（45－65歲）：聽力受損、腦部受傷、高血壓、過量飲酒、肥胖。
▪晚年（＞65歲）：抽菸、憂鬱、社交缺乏、缺乏運動、糖尿病與空汙。
　
除了個人可以透過健康的生活型態減少罹患失智症的機率，政府的功能也不可忽略。正確的政策可以帶給國民更健康與較高的生活品質，落實全民教育與義務教育的延長可以減少早年低教育層度的問題；透過政策減少頭部外傷的活動與可能性，例如：美式足球因為需要利用頭部撞擊作為進攻手段的方式也經常造成球員罹患認知功能退化的問題。
　
減少國人飲用酒精的程度以及減少空汙的排放都是需要政策面的支持；另外，落實全民的心血管健康與糖尿病的預防等等措施，都是建議政府可以採取的相對應措施[4]。
　
依據世界衛生組織統計資料顯示，全球每3秒鐘就新增一名失智症患者，而東亞地區的失智症盛行率為6.99%。國際失智症協會(簡稱ADI)將每年9月訂為國際失智症月，在2016年主題是「記得我」(Remember Me)，就是要提醒民眾，即使罹患失智症的家人，現在可能已經不記得我們，但曾經共度過的美好時光，一直都在彼此心中[5]。
　　
　　
【Reference】
1.來源
➤➤資料
[1](自由時報)「媽媽說紅茶是鹹的」紀錄失智10年血淚 紀錄片首映：https://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/2436389
[2](天下雜誌)「媽媽，對不起！一個獨身中年大叔照顧失智母親的故事」：https://csr.cw.com.tw/article/42019
[3](桃園電子報)「台灣步入高齡化國家 失智長照成為重要課題」：https://tyenews.com/2021/04/120783/
[4](The News Lens 關鍵評論網)「《刺胳針》發表失智症論文精華篇：除了天生基因遺傳，高達40%的失智症是可以避免的」：https://www.thenewslens.com/article/154063
[5](國民健康署)「記得我…關懷失智家人 注意早期7徵兆 預防失智症，從健康生活做起」：https://www.hpa.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=1136&pid=3158
[6]
Livingston G, Huntley J, Sommerlad A, Ames D, Ballard C, Banerjee S et al. Dementia prevention, intervention, and care: 2020 report of the Lancet Commission. The Lancet. 2020 Aug 8;396(10248):413-446. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30367-6
　　
➤➤照片
(康健雜誌)「失智症的原因是什麼？10大症狀、治療預防一次了解」：https://www.commonhealth.com.tw/article/84085
　　
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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

上次分享網易見外工作台之後，很多人問，日文怎麼辦？
其實youtube就會自動聽打很多語言的字幕，
包含英文、荷蘭文、法文、德文、義大利文、日文、韓文、葡萄牙文、俄文和西班牙文，
這些語言都可以用youtube聽打下來，
還可以下載字幕檔，再重新編輯喔～
很好用的請試試看吧～

中文聽打看這邊
https://youtu.be/tTt7ZC1yyw8

00:00 多國語言字幕聽打

步驟分解：
1. 上傳剪輯好但是還沒上背景音樂的講日文影片，設定不公開 00:38
2. 等待youtube自動生成字幕 01:12
3. 進入字幕編輯畫面編輯（不再進軟體編輯也可以到這裡就收工） 02:12
4. 下載字幕檔案 03:32
5. 如果是.sbv要轉檔 03:50
6. 04:00 將srt字幕匯入影片編輯軟體
7. 加上背景音樂
8. 完工重新上傳（剛剛那個要刪掉喔）

中文聽打兼翻譯成英文字幕的教學按這邊
https://youtu.be/tTt7ZC1yyw8

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哈囉 大家好我是Peggie
自從上個影片我教大家怎麼樣
快速的自動聽打中文跟英文字幕之後
我收到很多需求就是要問我說
那有沒有什麼方法可以自動聽打日文的字幕啊
為什麼出這麼難的問題給我呢
但沒關係
我幫大家找到方法了
而且呢
比你想象中的還要簡單很多
那個工具就是你現在所在的地方youtube
youtube本身
其實有聽打字幕的功能
但它不支援中文
首先上傳你講日文的影片
上傳在不公開
你要上傳的影片是
已經編輯到最後了 時間都安排好了
只剩下字幕還沒有好
這時候請先輸出一個沒有背景音樂的影片
因為有背景音樂會讓你的字幕聽打變得很困難
所以我們上傳一個
沒有背景音樂的 講日文的影片
上傳的時候
你選語言是日文
字幕認證這邊
選不曾在美國電視媒體上公佈
完成
然後就稍等一下
不要去動它
Youtube在自動生成字幕的時候呢
需要一些時間
但是它不會跟你講
它需要時間
它就默默在那邊做
所以呢
我們來看一下它的規則
等一下這個網頁
我一樣貼在底下給大家參考
我們來看一下它的規則 等一下這個網頁
我一樣貼在底下給大家參考
那它說
它目前能夠自動產生字幕的
只有這幾個語言是
它目前能夠自動產生字幕的
只有這幾個語言是
英文 荷蘭文 法文 德文 義大利文
日文 韓文 葡萄牙文 俄文 西班牙文
你說中文怎麼辦？ 中文就參考上一個影片
過一段時間
我們再回到這個影片
你發現底下這邊多了一個字幕的選項
然後點它
哇 這不就是你想要的嗎
日文的字幕自己出現了
但是它一定會有聽錯的地方
因為它是機器人
人腦還是有人腦不能取代的地方
所以我們要怎麼修改這個日文字幕
甚至把它載下來
然後自己再重新斷行
按編輯影片
然後按字幕紀錄 它這裡有沒有說
它是系統自動產生
所以這是 系統自己打的 按這邊
它就跑到這邊來了
這是字幕的編輯畫面
這是在youtube系統上可以自己編輯字幕的畫面
如果你以前有一些影片上傳了
但是你沒有上字幕的話
其實也是可以從youtube裡面再去上字幕
不要把舊的影片刪掉再重新上傳
你只要上傳新的字幕就可以了
所以一樣可以從這邊
那你會發現
它很厲害的是
它自動幫你一個一個把時間軸安排好了
如果你不喜歡的話
就可以去移動它的時間軸 按編輯
然後去點點看
會發現這個 這個這邊是可以移動的
這樣時間軸是會變的
所以呢
你可以在這上面再一邊去聽
你在影片裡面講了什麼
然後一個一個去做修改
因為它最好的地方就是它幫你把時間軸都安排好了
所以我覺得時間軸這件事情
是可以幫你省下最多時間
這就是你要的字幕
然後幫我注意一下
這邊儘量都讓它是在同一行
不要這樣子分行
不然等一下會發生不好的事情
假設你這邊都弄完之後呢
你按下載
按下載喔
然後怎麼開呢
你就用文字檔開就可以了
最簡單的txt那種方法把它開啟
開啟你會看到 長這樣子
這個是從youtube上面下載下來
.sbv是youtube自己的特殊格式
它有時間也有文字
可是這個檔案
不是一般的.srt檔
所以你的剪輯軟體可能不一定會接受它
再用另外一個轉檔工具轉一下
這個網站
待會兒一樣把連結貼給大家
我把這個sbv傳上去
待會兒一樣把連結貼給大家
我把這個sbv傳上去
轉成.srt檔
按convert
它就出現一個.srt檔
可以看一下這兩個檔案的差別是什麼
它的編碼不太一樣
所以看到這個是.srt檔
它上面有序號
就是123456
然後時間 箭頭 結束的時間
這邊是一行一行字幕的內文
這是.sbv檔
長得不一樣
所以我們要經過一個轉檔的程式
所以你就拿到的日文字幕了
接下來就放回你原本那個影片
然後就可以自動生成字幕了
記得再把你的背景音樂加上去如果有需要的話
然後你就可以上傳你的youtube頻道
記得喔
剛剛那個沒有 字幕檔案
也沒有背景音樂的那個影片記得要刪掉
不然你再上傳一個一樣的
youtube就會說
你的影片已經上傳過了 不要再上傳重複的
日文字幕的方法就是這樣 第一先上傳
那個單純只有在講日文的影片
然後等一段時間
youtube就幫你自動生成日文的字幕
可能要半個小時以上
先去做別的事情
然後呢
再進到youtube裡面把這個檔案存下來
這個檔案是一個sbv檔
再進到youtube裡面把這個檔案存下來
這個檔案是一個sbv檔
.sbv檔要再轉成.srt檔
.srt檔就可以再放回你的影像編輯軟體裡面
然後就可以生成帶有日文字幕的影片
或者你直接把.srt檔上傳到
youtube裡面也可以
youtube是可以接受srt檔案的
那以上就是用youtube自動生成日文字幕的方法
希望今天的教學有幫助到大家
如果你們想要學任何東西
歡迎在底下留言跟我說
我們今天就這樣囉
下次再見拜拜
---------
🎵背景音樂
We Are One by Vexento https://www.youtube.com/user/Vexento
https://soundcloud.com/vexento
Music promoted by Audio Library https://youtu.be/Ssvu2yncgWU
---------
Youtube官方說明
https://support.google.com/youtube/answer/6373554?hl=zh-Hant
字幕轉檔網站
https://gotranscript.com/subtitle-converter

口頭質詢─
▶蔡總統承諾新政府上任後會優先改善並解決東部交通問題，而東部居民最大痛苦就是一票難求問題，除了票務系統已逾10年以上未更新；另一方面，今年五月底宣布實施實名制，保障花東居民可以優先購票的政策，雖然首次試辦時間倉促只適用身分證U、V開頭鄉親，很多長期居住在東部地區、戶籍也在東部地區民眾未被納入，希望在下個階段能納入所有戶籍設在東部地區的鄉親，同時希望實名制購票能常態化，不侷限於特定連假及特定少數班次，藉旅客分流方式，解決供不應求問題。
部長: 中秋節將擴大辦理實際設籍民眾，且除了專車外將針對某些列車按照實名制來辦理增加返鄉者座位的比例。再者過去網路票務系統是公家機關在採購上受制於廠商，現已經用技術上能力更強的廠商來代替，過去需要3年時間改善，希望能加速於明年年中把這件事辦理到一定程度，至於是不是全面改善取決於這段時間把試辦跟廠商周旋的情形。
▶台鐵接下來各項列車的採購，希望能以12節車廂的新車為主軸，會比現在8節車廂列車多1/3的運量，藉以提高民眾買到票的機會，同時地方觀光產業更依賴著讓每一位想要到東部觀光的民眾都能買到車票。
▶有關東部鐵路出軌問題，所幸無人傷亡，但如果發生在山區北迴線上或是橋梁上後果將不堪設想，這問題更凸顯花東鐵路單軌的困境，當事故發生時南北雙向火車全部會停擺，而花東鐵路目前以單向單線通車的情況下，限制了增加班次的空間，更是讓現在有越來越多普悠瑪、太魯閣號快速經過很多鄉鎮過站不停，以致於本來位居偏遠的小城鎮連搭火車的機會都沒有。花東線雙軌化及北迴線增軌計畫可行性評估已接近完成，希望交通部及行政院能盡速核定執行。賀陳部長上任前說不必要的建設就不要進行，這話原則是對的，但對東部居民來說鐵路建設的進行卻是非常迫切也非常必要的。
院長:一定會支持讓東部地區交通得到改善。
部長：關於票務之所以緊張，最主要是容量的問題，與其去買速度快但座位少的普悠瑪太魯閣號，應該要買車廂比較長的車種，但整個調度上要考慮到發車起點，未來有些班次變成主要來服務東部，在特別假期作這安排時，也需要全國老百姓體諒。路線容量因現在是單軌作業，中期措施要將北迴線先朝花東一些車站加強其迴車及評檢的改善，雙軌的案子還在進行當中，局部改善的部分可以先做。長期方案一定會按照既定時程加速辦理。
▶蘇花公路改善計畫分三階段已經正在進行，期待明年開始能分段完工，目前的施工計畫是否按照原定時程進行?蘇花改工程是高難度的工程，在張院長卸任前才進行觀音隧道最後的貫通跟爆破，隧道裡面的工作人員是非常辛苦的，希望能給這些基層的隧道及蘇花改工程人員加油跟鼓勵，但更希望在政策上作督促盡快克服萬難加速完成，這確實是地方居民長期以來的期待，尤其這幾天幾乎每天下雨，落石坍方的問題也持續發生中，對於農產品運輸，一定要以汽車、公路的方式經過蘇花公路民眾的安全我們更有責任維護跟保障。
部長:蘇花改是完全按照既定時程，有關蘇花改是不是要進一步在某些路段再去增加其隧道工程，這除涉及到整個政策檢討外，也對於環境需要做新案子的審查，不過既定已經核定的蘇花改工作，會按照安全的標準下繼續進行。
▶為了改善花蓮到臺東之間的公路運輸，地方提出台 9 線花蓮南段拓寬計畫，這部分公路局也已經在進行了，希望交通部、行政院能夠以專案的方式繼續改善台 9 線南段，尤其是縱谷地區的相關交通工程。相對於蘇花改，其對環境的影響是相對單純的，相關的評估也已經完成了，尤其花蓮段的部分，這部分請以最嚴謹的態度、最積極的方式儘速辦理。
賀陳部長旦：台 9 線南段的局部改善，其預算都成立了，也已經用專案的方式在發包辦理當中。只有在必要的地方用拓寬的方式，其他部分規劃多用一些局部工程的方式。
▶大眾運輸系統在偏鄉地區，尤其東部，目前是一個三輸的狀態，政府花錢去補貼、業者賠錢、民眾覺得不方便，因為班次少，又沒有到各個村落去，很多中南區的鄉親往往要搭好幾個小時的公車到花蓮的門諾醫院、慈濟醫院，這個公共運輸系統的改善非常迫切，攸關民眾的生活，過去在我們爭取之下，交通部有幾個試辦計畫，但是這些試辦計畫的範圍太小，我們希望能擴大辦理。
賀陳部長旦：偏鄉地方不能用定點的方式，而必須是一種隨機、隨需求的方式，對這樣的供需必須有個規模才能做到。在今年年底以前把試辦範圍擴大，配合東華大學跟東吳大學兩個學校的建議來做擴大服務。過去我們都把重點放在「路」，最近會用客運補助的方式來做，未來更進一步對於偏鄉地區乘客的服務，不論是電子票證、優惠、轉乘上的鼓勵以及資訊的改善，都會做為第一優先，使得路、車、人整個結合的更好。
▶花蓮國際機場使用率低，尤其現在國內線班次減少，國際包機寥寥無幾，交通部應極力推動跟其他國際城市之間的直航。以善用東部地區的觀光資源，使遊客分流。
▶太魯閣國家公園既不收費，又沒有外溢的經濟效益。我們更希望有一些其他的觀光亮點，讓遊客可以分流，而不是造成每天下午國家公園裡面塞車的情境。其中本席曾經主張將現在行政院討論的原住民族博物館設在東部地區，雖然張前院長已經核定設在新北市，但是我希望林院長能夠重新考慮。當初直接排除花東地區，其它脫離了原來的土地，更弱化了跟原來文化的連結。應將原住民族博物館設在東部地區原鄉的花蓮，讓原鄉部落有強化文化跟歷史認同的機會、以及教育的功能。原住民族的歷史及文化不該只是一個要給人口眾多的地方消費的商品，它更是連結土地、文化及情感的重要象徵，本席希望這個因素能夠納入考量。我非常不認同過去只以人口因素跟交通因素決定博物館選項的思考方向，如果以這樣的邏輯，那所有的建設都只能在都會地區，完全少了區域均衡發展的考量。譬如故宮也因為人數過多，設置了故宮南院，這就是人潮分流的概念。
夷將‧拔路兒主任委員：不只有新北市爭取原住民族博物館的設置，包括花蓮縣、桃園市，乃至於高雄市都在爭取。所以我們未來的作法是要把選地點的方式重新評估。我們會用最公平、最客觀，而且是實際需要的地方來做評選。
▶花蓮到台東之間整個縱谷地區我們還有很多很美麗的景點，希望在接下來整體觀光政策的規劃當中，也能將在地的文化、慢城的生活，甚至是地方部落的導覽等等都能夠納入下一個階段整個觀光政策的重新檢討。
▶政府所提出的五大創新產業當中，有很多是以地區性為主的，但是不論是生技醫藥的研發、亞洲矽谷、智慧機械之都、綠能科技以及國防產業等等，獨缺東部，以前講重北輕南，現在則是重西輕東，不只是交通的不便讓大家痛苦，更重要的是讓地方產業能有發展的機會。因為這是提供地方人民工作就業機會最重要的一個關鍵。農業跟觀光一直是東部的強項，但是在農業領域，花東地區一直缺少二級加工的相關設施，農民在好山好水的環境所種植出來品質優異的農產品，它的銷售管道跟時程都非常有限，我們希望能夠增加它的附加價值，增加農民的收入。新農業政策的資源配置上，我希望能以東部的比例為重，因為畢竟相較其他產業發展的機會，花蓮當地的天然環境及現在交通的狀況，我們能夠發展產業的選項沒有像西部這麼多元。
林院長全：其實我們整個經濟發展模式裡面不是只有五大創新產業，新農業也是我們非常重要的一部分，我們也有請國發會做有關花東產業發展的規劃，特別是有機農業等等，這些都必須要有更好的整合。我們會把東部地區列為新農業發展非常重要的一個地區來考量。
▶有關綠能產業的發展，現在日本的 TOYOTA 汽車在發展氫能汽車產業，我們也看到具體的成果。台灣相較於日本，汽車產業的競爭力沒有那麼強，但是我們可以用機車作為示範的重點產業。從循環經濟的角度來看，中華紙漿的廢氣能夠產生的氫能，足以滿足花蓮 5 萬輛機車一年的能源需求。然而沒有啟動相關計畫就難以達成，我們需要許多配套，也需要政府在法規上、政策上及資源上的支援。院長是不是能夠考量，以東部作為氫能產業的示範點？東部已經有一些初步的成果，但是規模還是沒有辦法形成產業聚落，所以政府相關政策的支持是非常重要的。
林院長全：我們會讓經濟部跟工研院，做比較具體的評估
▶我希望行政團隊能夠重視的東部地區的另一個產業，是對國際學生的華語教育、教學產業。目前全世界學習中文的人口有上千萬，我們只要能夠吸引一部分的人，讓他們到全球公認最移居的東部 long stay、學習。這是常住型的觀光，對交通往來的負荷是比較低的，而且他們長期在當地居住、消費，可以挹注地方產業。但是現在依教育部的規劃，進入這個產業的門檻還是非常高，以致於目前只有一部分的大學機構能夠辦理，private sector 反而很難進入這樣的新興產業。綜觀全世界各種語言學習的經驗，包括瓜地馬拉、西班牙文的學習等，我們看到很多很好的範例跟機會。我們希望在這個領域的推廣上，除了教育部之外，包含外交部、僑委會，都可以在整體產業上及法規上進行輔導、協助，為東部帶來新興產業的機會。