#Q博展知識
【記者節快樂】
今天是九一記者節，祝各位為了新聞而努力奔走的記者們，記者節快樂
在這個日子裡
我們也來看一些科普X新聞X記者的科學吧！

【科技與社會的研究與教學：我們都是科學記者】
現代社會的公眾對於科技議題的理解，事實上有著比過去任何一個時代都要高的門檻。由於透過科學傳播的媒介吸收新知，因此公眾除了需要面對高聳的科學認識屏障外，更需要解析媒介背後的錯綜特質。在這雙重的條件下，一般民眾並不容易直接切進議題的核心，常常需要倚賴超越內容的知識來間接習得。

這個過程就像一般民眾在認識科技議題時，其核心往往牽涉龐大的知識基礎，直接逼近常是不可得的一種理解方式。因此就像天文學家追尋黑洞的存在一樣，民眾也需要透過相關的「背景輻射」才能間接習得核心議題的意義。在這種情況下，民眾的需求可能不是一些與議題直接相關的「內容知識」（例如相關科學理論、數據等），反而超越內容之外的「背景知識」才是一般民眾可以具體掌握並有助於形成論點的知識。

而超越內容的知識可以包含哪些不同的層次呢？在現代社會中，每一個社會性科學議題的背後，事實上都同時被科學和媒體這兩層不同的論述包覆著。例如就一個科學事件而言，科學家先用科學理論的詞語對它進行說明，之後大眾傳媒又會基於自己的需求用傳播的論述包裹一次。因此一個公民如果要認識一件社會性科學議題的核心，要像剝洋蔥般，耐心地把這一層層的包覆拆解開來。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=heZ

【當人工智慧進入新聞編輯台】
機器寫作顧名思義就是─讓機器人幫你寫作，即為運用演算法對於所輸入的文章資料自行作處理，然後即可自行拼湊出一篇文章。而使用機器人「拼湊」新聞的優勢在於它可以快速的收集到大量且相關連性的資料，並且迅速地做到彙整、統計、分析資料等功能。目前機器人新聞寫作主要被運用在體育和財經新聞報導上較多，主要是因為這兩個領域的資料訊息瞬息萬變，需要耗費的時間相對上較多，因此利用電腦來幫忙作分析、統計、整理可以減少人力體力上及時間的過多耗費。

機器人新聞寫作的出現，優點在於可以讓更多的員工去從事有創造性和挑戰性的工作。美聯社期望機器人寫作的加入，能夠讓記者回到本職的工作內容，而不是花大量的時間在於資料的彙整、統計、分析上。機器人寫作有三大優點：（1）即時運算（即為資料的彙整、統計、分析）非常快，可以省掉很多處理上的時間、(2)可減少人力資源開銷、(3)產出的報導客觀公正。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=d2C

【科學媒體化】
傳播媒體技術與電腦網絡的快速發展，使電子傳播媒體成為社會大眾資訊的主要提供者。雖然，一般大眾對於媒體有著種種的批評，但是媒體還是公眾資訊的主要來源，在某個程度上也是民意的塑造者。就像學生的報告，主要的資料來源就是網路。在這種新的權力結構下，科技社群與媒體間也產生了新的互動關係。在新的關係中，科技專家漸漸擺脫與媒體保持距離的習慣。為了爭取有限的科研經費，科技專家有時反而需要媒體的「背書」。媒體，不再只是單純的知識傳播者，它似乎也逐漸與「大學—國家—產業」這三螺旋鏈，形成檯面上的四螺旋鏈。

科技社群與媒體大概有底下的新關係：一、知識優先權透過媒體取得；二、媒體可能塑造科技界的明星，進而形塑大眾科技的「共識」；三、科技界為爭取媒體曝光度，可能提供未成熟的資料。無論這些問題是否發生，我們應該注意的是，媒體是否已逐漸影響傳統的科技社群自律機制？是否科技界對媒體需求的比重已經凌駕對「真理」的追求？

不過無論如何，大眾或科技專家，都已經無法避免透過媒體接觸科技知識。在這些例子中，我們反而看到科學事業人性化的一面。因此，需要改變的也許不是科技知識產生或傳播的方式，而是所有人心目中「科學」的形象。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=gS4

從新創企業現狀觀察AI發展熱度

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-12

從人工智慧(AI)新創企業市場，以及類似Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)的專案，都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度...

現在的很多生態締造者對於潛在生態的開發都十分在意：比如說及早深入教育市場，生態建設「從娃娃抓起」(編按：指從小開始)；再或者對新創企業的扶持或孵化計畫。這裡所謂的「生態締造者」的範圍可以很廣，比如雲端供應商、作業系統供應商、針對應用開發解決方案的供應商，以及各種硬體廠商等。

這些其實是吸引更多開發者，潛移默化中造成開發習慣、黏性的關鍵。《電子工程專輯》中國版(EE Times China)先前拜訪過微軟(Microsoft) Azure一批又一批的孵化企業；還有華為HarmonyOS當下對眾多新創企業的扶持……這類新創企業扶持項目都有著相當易於理解的商業邏輯，亦屬常規操作手段。

而在AI生態建構上頗具代表性的應該就是Nvidia，畢竟筆者之前也一直在提Nvidia在AI生態打造上的完備程度多高，這種生態對新創企業的扶持當然也是必不可少的。Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)進入中國是在2016年，這個計畫本身就在加速AI創業公司發展。從AI新創企業市場，以及類似Nvidia新創加速計畫這樣的專案，都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度。

AI市場這兩年的新機遇

截至去年底，這項計畫在全球範圍內覆蓋了超過7,000家AI新創公司，去年一年加入Nvidia新創加速計畫的公司數量較上一年多出了25%。從Nvidia的總結來看，新冠肺炎疫情可能很大程度推動了該計畫。之前Nvidia業務開發VP Jeff Herbst曾提過：「2020年一場全球性質的瘟疫攪動了經濟發展。但新創生態系統卻在此期間一度繁榮，這很可能不是巧合。」

這些AI新創企業，依照類別來看主要包括了IT服務、醫療健康、媒體與娛樂。看起來是完全符合預期，就如同疫情期間全球的PC和資料中心市場發展受到刺激一樣，這恰好也是Nvidia業務發展的重點。可以說，疫情雖然短時間內造成了停工停產，但Nvidia可能是這波行情下獲得最大發展機會的企業之一。

數位生活方式的轉變促成了很多領域的快速發展，包括在家辦公、遠端醫療、家庭娛樂等。隨Nvidia大趨勢本身的利多，以及大環境的影響，去年加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的一大部分都在這些類別中。

在中國市場上，該計畫去年扶持的企業超過800家。這個數字也極大程度說明了AI在中國發展的繁榮。換句話說，全球25%的成長量也可間接表現出，新冠疫情的蔓延客觀上也推動了AI的發展，而且不止於醫療健康。

AI新創投資市場現狀

Nvidia新創加速計畫可認為是觀察AI新創企業，乃至整個AI產業發展的冰山一角。CB Insights先前公佈了一份AI 100榜單，列出100家AI新創企業——而且據說是從超過6,000家企業中選出來的。這份榜單涵蓋了跨18個核心產業的各種解決方案，這個數字其實已蠻驚人。這份榜單總結了這些年來AI新創公司獲得的融資金額、最具代表性的產業類別，以及有不少企業處在A輪融資階段。其中12家是獨角獸，而在地理位置分佈中，64%位於美國，8家位於英國，6家在中國和以色列等。

針對這個市場有一些更細緻的資料可以列舉。以前不久微軟豪擲197億美元收購Nuance為代表，目前美國最大的5家科技公司中，有4家大量收購了AI新創企業。其中蘋果(Apple)最多，收購次數達到了29次——這也是CB Insights前不久才更新的資料。僅今年一季，全球與AI新創企業相關的交易(如收購、兼併等)次數就達到了626次，交易金額大約是177億美元。與去年相比，2020年整年的資料是354億，這其中的增量還是相當可觀的。有投資機構認為，預期今年針對AI相關的企業交易量會是去年的2~3倍，這種持續活躍和加速的趨勢仍相當明確。

很多機構針對企業所作的統計也顯示，企業對於AI產品的採用計畫正在增加，或者說更多的企業在數位化轉型過程中準備應用AI。Signal AI針對1,000位C級高層的統計顯示，92%認為自家企業需要依靠AI技術來提升決策制定流程。GTC 2021上，Nvidia共同創辦人暨執行長黃仁勳針對Nvidia發佈的AI for Enterprise特別提到：「我們將AI擴展到企業的邊緣。我們相信企業產業邊緣將會是AI產生巨大影響的地方，包括醫療健康、倉儲物流、生產製造、零售、農業、交通。AI還沒有觸達這些產業，但現在不同了。」

所以從投資方和需求方兩個方面來看，AI新創企業相關的投資都在持續擴大。不過這一現象可能與其他熱門領域的發展具有極高的相關性。比如推行SaaS的企業如今受到格外的關注——而這些企業普遍將AI作為企業產品的一部分。所以AI成為某些正在快速成長中的市場的組成部分受到追捧，本身也是AI成長的原因。達成全球AI交易金額的新記錄，可能會在今年持續發生；今年截至目前交易輪次也仍然表現出了熱度。

這其中有一點轉變，是近一年才發生。亦即去年很多企業對於AI的接受度仍然不高——AI之前的存在更像是一種行銷手法：即告訴客戶和投資人，產品中有AI技術才能獲得青睞；而現階段逐漸在轉變至用AI來更實際地解決現實問題的階段發展，或者不需要再去反覆解釋究竟為什麼要接受AI。AI也變得越來越平常，這也是大部分技術走向成熟的必由之路。雖然從投資風向來看，這個市場遠未及成熟，Nvidia在此時持續做針對AI新創企業的新創加速計畫投入，還是相當好的時機。

兩個新創加速計畫示例

與此同時，Nvidia新創加速計畫在客觀上也是降低產業進入門檻的一種方式，所以該計畫本身又在推動AI產業發展。從這個層面來看，這一市場行為與Nvidia本身在技術上進行生態建構還是一脈相承。

對於加入計畫的AI新創企業而言，該計畫提供的支援主要包括幾點：Nvidia的部分產品折扣、AI技術支援(包括Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程免費兌換200次)、Nvidia管道的市場推廣(如在GTC大會上給予展示、演講等的機會)、融資服務、業務推薦等，也就是從技術和市場兩方面提供一些基礎支援。除了免費加入的新創企業，計畫中另設有高階會員(設定要求包括至少完成A輪融資或已產生業務收入等)有更多的支援，比如開發者關係支持、更多市場推廣等。

這些服務和支援，基本也顯示了當代新創企業扶持計畫的常規，大方向上也符合AI新創風向的趨勢。這裡列舉兩個加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的例子，大致可從中體會此類新創扶持計畫的價值。

中國有家名為心咚科技的企業，主要業務方向是將AI技術融入到時尚、服飾產業。這家公司產品的核心，包括了物理引擎和數位面料中心：設計師藉由心咚科技的產品，可以將現實中的實物面料和服飾，虛擬地呈現出來。這其實很類似於「原型產品」、「設計驗證」，虛擬產品因此能做到「零廢棄物製造」。市面上大多數現有的3D服裝設計軟體都只是視覺模擬，而沒有工業級高精準度物理模擬所需的運算結果。

所以心咚科技採用Nvidia的GPU及互連等方案，實現了高效能運算(HPC)應用，完成對複雜光線追蹤、視覺化運算工作負載的處理，以虛擬的方式完成從選擇面料、成衣設計、審稿、打版到生產過程。心咚科技本身是Nvidia新創加速計畫會員，這個例子也顯示AI相關技術新創企業借助Nvidia的資源、支援和平台，能夠加速應用實踐和延展。

再舉個例子，美國有家新創企業Zippin，他們的產品針對零售店購物可實現自動結帳，這個過程主要是對消費者購買的零食、飲料等進行影像辨識。顧客在支援Zippin系統的店內買東西之後就可以離開，app會保留收據，追蹤消費記錄後收費(app或信用卡支付)。這個專案的市場契機，主要來自國外很多體育館、娛樂場所重開，Zippin自動結帳無人商店不需要排隊就能買東西。

Zippin如今的業務擴展似乎還頗順利，其商店數量在穩步增加，包括一些大型體育場館和零售連鎖店；而且擴展到了美國以外，包括巴西、俄羅斯、日本。這套「自動結帳」系統相關AI的核心部分，應該是商品的影像辨識，並且結合更多感測器實現位置、重量辨識等。不僅是顧客買了什麼，也在於商店本身的庫存管理自動化，Zippin用的是Nvidia Jetson在終端進行模型推理。

Zippin聯合創始人兼首席科學家Motilal Agrawal在談加入新創加速計畫時提到，「Nvidia新創加速計畫團隊與我們見面、借給Zippin第一個NVIDIA GPU並針對我們的應用提供關於Nvidia SDK的指導。」
這兩個例子都是在Nvidia新創加速計畫扶持下，業務得以擴大影響力或開展落地的典型。Nvidia在其官網列舉的實例還有不少，本身也算是對這些企業的市場宣傳途徑之一，可能不同參與者受惠於新創加速計畫的體驗是不同的：Nvidia自己列舉的案例中，有家AI醫療影像手術導航機器人相關新創企業，相當推崇Nvidia深度學習學院DLI 的培訓課程，包括部分課程後Nvidia頒發的一些認證證書。如前面所述，Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程也是Nvidia新創加速計畫的重要組成部分，這類課程對於AI新創企業的養成具備相當的價值。

無論是免費的自主培訓課程，還是Nvidia GPU產品折扣、AI技術支援、市場推廣、融資服務、業務推薦，這些Nvidia新創加速計畫的組成部分。對AI新創企業快速入門和進階AI開發、加速產品上市，以及對於Nvidia本身培養AI生態有其價值。

正如本文一開頭所述，這種潛在開發生態與習慣的培養，是大部分生態締造者佈局生態時的必要行為。AI新創企業市場如此火熱，是Nvidia開展新創加速計畫的契機。與此同時，這類計畫本身又在促進AI整個產業往前發展，也是推動AI產業現階段百花齊放、迸發AI創意的起點。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210712nt61-ai-development-from-the-dynamics-of-new-venture/?fbclid=IwAR1AVhpCZaFFqeTnmgvW7ZoTBBv48gtKEMsxZa4u4i_BDryyVfKnQcYLQ40

仰天望著天上繁星，坐在長凳上的他，幽幽吐出一口氣，偷偷釋放了一點辛酸。

有些人選擇給自己舒適，有些人選擇給自己壓力，他是後者，而他的壓力來自我，至少間接地。

同輩的中大同學叫他剛仔，我也叫他剛仔。

早陣子跟渾水討論過「氣魄」兩個字，討論過程十分有趣。

不怕苦，沉得住氣，命硬，自信但不自大，通通加起來就是氣魄。渾水眼中，游學修是有氣魄的人。

面前的剛仔，氣魄一點也不輸蝕，或許他是中環的游學修。

剛仔設計了一個買賣股票的 algorithm，無論精神上和財政上，我對他也是義無反顧的支持。

然後有一天，我對他說，要把他的 algorithm 推到我的面書上。

由 program 到 back test 到真錢實戰，近距離看著剛仔與 Topia (剛仔為 algorithm 起的名字) 快速成長，我有強烈的炫耀心態，希望更多人看到我的投資眼光。

今年的二月一號開始，Topia 的交易狀況在我的收費平台上看到。

結果如何？

厲害了。

剛仔對我說了很多很多很多次「對不起」。

「對唔住，累你畀人話係微信女。」

「對唔住，畀人話你等錢洗。」

「對唔住，畀人話你係燈。」

最介意，係最尾嗰句：燈。

我真的是燈嗎？

三十多天內，Topia 連續六隻買入的股票都是 stop loss 離場。

一百萬的真錢實倉，輸掉現金好閒，輸掉自信才是重點。

再隔三十天，贏了一隻，再輸掉兩隻股票。

某夜的晚上九時，上去找剛仔，本來想跟他說什麼，但看到他埋頭苦幹又說不出口。剛仔一個一個的走勢圖翻出來看，我倒了一杯廉價的威士忌看著窗外的風景。

離開之前，剛仔說：「我研究到少少嘢，希望之後幾日可以順少少。」

神奇的事發生了——贏了一隻，再輸掉三隻。

忍不住衝上去找他，仍舊是埋頭苦幹的他，眼框比之前深了，臉頻都陷了進去，身後的小沙發還多了一張被子。

曾經徹底努力過的人，就算輸了，雖敗猶榮，而且他們不欠任何人一句「對不起」。

「會不會喺某幾個 parameters 嘅設定上面，」我嘗試問，「可以再收窄少少？」

「係個成交量，之前買嘅所有股票係 break out 得勁，但係其實成交量配合唔到，要喺呢個地方修正。」

神奇的事果然發生了——再贏了一隻，再狠狠地輸掉四隻。

用同樣的時間線計算，恆指的升幅好像是大約 3%，而 Topia 已經輸掉了 8%。

我們終於認真開了一次會，而我竟然傻到，相信他這句話：「二月嗰陣，畀個市嘅 momentum 呃晒，成交其實配合唔到，全部上升都係假象。我哋其實要搵啲成交量超級驚人嘅股票，起碼要同一月份嗰陣嘅成交量頂點接近，輸嘅機會就會細好多。」

隔了一星期，我們沒有見面，也沒有對話，直到四月十九日的早上六時，他告訴我他準備買入一隻股票，而這個新的運算方法叫 Topia 2.0。

以下是 Topia 2.0 的所有交易記錄：

4/19 買入 2138，價位 $8.27。
4/21 沽出 2138，價位 $9.43，升幅 14%。

5/6 買入 1681，價位 $4.72。
仍然持有，現價 $5.65，升幅 19.7%。

5/7 買入 1696，價位 $11.6。
仍然持有，現價 $17.66，升幅 52.2%。

5/10 買入 1083，價位 $4.22。
5/18 沽出 1083，價位 $5.00，升幅 18.5%。

5/14 買入 1093，價位 $10.8。
5/17 沽出 1093，價位 $10.92，升幅 1.1%。

5/20 買入 857，價位 $3.23。
5/20 沽出 857， 價位 $3.08，跌幅 4.6%。

5/24 買入 1992，價位 $14.72。
仍然持有，現價 $15.46，升幅 5%。

5/25 買入 8032，價位 $0.79。
仍然持有，現價 $0.85，升幅 7.6%。

5/26 買入 1666，價位 $7.2。
仍然持有，現價 $8.2，升幅 13.9%。

5/28 買入 XXX，價位 $XXX。
仍然持有，現價 XXX，升幅 6.0%。

四月份，恆指升幅是 1.2%，Topia 2.0 的升幅是 2.8%。

五月份，恆指的升幅是 1.4%，Topia 2.0 的升幅是 8.7%。

六月份，繼續努力。

就算怎樣懷疑，都要堅持，很多時候，we need to go through the worst to get the best。

P.S 上星期五買入的 XXX，有興趣可以看看；以上每一隻的目標價，有興趣都可以看看：

https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/546114

Photo：Afterthought_snapshots

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在收看影片之前，不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽，記得訂閱我們的頻道，你的具體支持，是我們製作節目的最大動力～

最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。

而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！

公職補習班迷思

當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。

甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。

那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。

他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。

白領失業潮來了！

李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。

再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！

國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。

這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。

再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。

但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。

你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？

一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。

聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！

那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？

這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？

李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。

簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。

如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。

而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。

讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。

也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。

最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。

容易被AI幹掉的二特點

從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。

這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。

打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。

工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。

在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！

我們與AI的距離

要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～

台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。

而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。

透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。

幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！

儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。

而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。

他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！

所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。

也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！

這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！

你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～

假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。

人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？

其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。

在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。

它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！

而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。

比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。

而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？

所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！

不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。

只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。

而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。

【過好人生學】從即日起，到6/12晚上十二點止，我們將推出季節限定的1413的優惠價～

我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。

我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。

歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請記得訂閱我們的頻道，YouTube收看的朋友，除了訂閱之外，記得把訂閱旁邊的小鈴鐺打開。

而Podcast收聽的朋友，除了訂閱之外喔，也請給我們5顆星的評價，並且把它分享給你身旁的朋友，我們需要你用最具體的行動來支持我們。

然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話，如同今天提到的【過好人生學】，我們季節限定的1413優惠，陪伴你一世一生。

歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。

【摘要】
本影片主要說明函數極限的一個重要定理：夾擠定理。這個定理說明如果 f(x) 本身如果在 x = a 的極限不好取得時，可以間接地靠一個較大的函數和較小的函數來輔助取得其極限值

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偶數題講解影片：https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXi9a02MYJJadw5sMIqoII-T

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【附註】
本影片適合理、工、商學院學生觀看
商、管學院學生記結果就好

【學習地圖】
【極限篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjkwxSf-xDV47b9ZXDUkYiN)
重點一：極限的直觀定義 (https://youtu.be/hZT2fOcxSJw)
重點二：極限的嚴格定義 (https://youtu.be/gCkhy0aODZk)
重點三：一些基本函數的極限 (上集) (https://youtu.be/qoIOFz1D_W4)
重點四：極限運算定理 (四則運算篇) (https://youtu.be/d6PzP8ApFgk)
重點五：極限運算定理 (合成篇) (https://youtu.be/h2X2yyGyWHQ)
重點六：去零因子求極限 (https://youtu.be/vqoc59G-gRI)
重點七：去絕對值求極限 (https://youtu.be/PYzasrBZWWA)
重點八：高斯符號求極限 (https://youtu.be/EXKQQS17k2Y)
重點九：含無窮符號之極限 (https://youtu.be/RhKkx7DO_kM)
重點十之一：老大比較法 (上)：多項式分式 (https://youtu.be/Wr6rkCa1Neo)
重點十之二：老大比較法 (中)：指數函數多項式 (https://youtu.be/FYGzcSw0U0s)
重點十之三：老大比較法 (下)：叉叉接旨刺 log (https://youtu.be/YbvXCZmmff4)

重點十一：夾擠定理 👈 目前在這裡
├ 精選範例 11-1 (https://youtu.be/7y6y3KdfevY)
└ 精選範例 11-2 (https://youtu.be/lsntxIFtcPI)

重點十二：lim_(x→0) sin(x) / x 專論 (https://youtu.be/sVohBWF-6ww)

【連續篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXgntIXH9Jrpgo5O6y_--58L)
【微分篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXiPgR9GLKtro3CTr6OIgdMg)
【微分應用篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjNzXUa9hI2IfknA8Q7iSwE)
【積分前篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXikxrvbQAnPa_l3nFh5m9XK)
【積分後篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhFI6OnDy0la5MqPOnWtoU7)
【數列與級數】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjcv6ChH_w0Y0WRkdbiP6xY)
【多變數函數的微積分】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhoWH8tB00L6d3tWMV1l_o8)
【向量微積分】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhVcuTj1IoCcYsRhJqoHN-y)

【附註】
1. 積分前篇和後篇自 2021 年 5 月起改成買張旭微積分上學期講義解鎖影片
2. 數列與級數以後的章節為下學期內容，為付費課程，購買後在張旭無限教室線上課程平台觀看

張旭微積分上學期講義購買頁面
👉 https://www.changhsumath.cc/calculusBook

張旭微積分下學期課程影片將不會在 YouTube 頻道上免費公開
若你覺得我的課程適合你，且你下學期也有微積分要修
可以參考購課頁面 👉 https://www.changhsumath.cc/calculus2nd

【張旭無限教室線上課程平台】
2021 年年初，我建置了一個線上課程平台
除了放我的線上課程以外
也有其他與我合作的老師們的課程
👉 https://changhsumath.com

【版權宣告】
本影片版權為張旭 (張舜為) 老師所有
嚴禁用於任何商業用途⛔

如果有學校老師在課堂使用我的影片的話
請透過以下聯絡方式通知我讓我知道，謝謝
FB：https://www.facebook.com/changhsumath
IG：https://www.instagram.com/changhsumath

本集主題：「美中貿易戰其實才剛開打：一場沒有贏家的霸權競爭，改變全球經貿版圖、台灣產業布局的經濟大戰」介紹
　　　　　　　
訪問作者：高長
　　
內容簡介：　
全球新競爭時代來臨！
美中兩強爭奪的不只是貿易戰、地緣政治，
更是未來科技主導權的霸權之爭。
　　
　　修昔底德陷阱能夠避免？這場戰局範圍多大？將持續多久？誰會是贏家？
　　
　　美中貿易爭端已演變成科技戰，甚至是意識形態和地緣政治的角力，未來兩國在高科技、人工智慧等行業下世代領域對抗，競奪主導權的格局不會改變，貿易摩擦也不會停止，
　　
　　唯有盡早研擬可面對變局中、長期策略，以規避可能的風險！
　　
　　──多年研究兩岸經濟、前國安會副祕書長高長教授，從背景、演進、衝擊、未來希望、台灣的因應對策，提供最完整的紀錄、系統分析及精闢的未來預測。
　　
　　◤川普高掛「讓美國再度偉大」，習近平高舉「中華民族偉大復興」，世界兩強火車對撞已難免，大國博弈更是難停。表面上看，是美國對中國不信守加入WTO承諾，未充分踐行市場準則，在知識產權保護不利，政府又補貼國企，造成不公，但骨子裡美國對「中國製造2025」產業政策，有深深的憂慮，希望藉貿易戰，逼迫外國企業撤離中國。
　　
　　◤川普執政後的美國，對中國大陸的定位已經從過去的「戰略夥伴」，轉變為「戰略競爭對手」中國對美國的霸權地位已構成挑戰，其科技能耐更已影響美國國家未來安全。美國對中國的貿易制裁，直接或間接都將殃及台灣。尤其是通訊、資訊電腦相關產業，生產蘋果、惠普、戴爾的台商衝擊尤大。
　　
　　◤中國大陸的非關稅壁壘問題「潛規則」，美國企業抱怨必須與中方合資才能發證，政府採購不夠對外國競爭者開放，甚至基於國安考量考慮「數據在地存儲」，有礙流通的效率，也不開放雲端運算與互聯網審查制度。擺明Facebook和Twitter等平台不可能進入。儘管已進行了多次的貿易談判，但三個問題不可能短期解決，一是監督機制如何落實，二是國企補貼問題，三是中國大陸過高的關稅和非關稅壁壘重重。
　　
　　◤無疑地貿易戰可解，但科技戰涉及諸多結構性因素，美國要求進行法規和治理制度的改革，但中國大陸認為這已有礙主權及尊嚴，似乎沒有讓步的可能，僵局仍會繼續。儘管台灣受惠於轉單效應，但「台灣接單、大陸加工、出口美國」的模式，勢必瓦解，拖累經濟成長，也將改變製造布局。　
　　　
作者簡介：高長
　　現職：
　　東華大學公共行政學系榮譽教授
　　中國文化大學國家發展與中國大陸研究所兼任教授
　　遠景基金會季刊主編（科技部 TSSCI 期刊）（兼）
　　中華經濟研究政策顧問（兼）

　　學歷：
　　國立政治大學經濟學系學士、碩士
　　美國紐約州立大學經濟學系博士
　　　
　　　
出版社粉絲頁： 時報出版


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