【告別Google Map】破解隱藏套丁地 升級地圖技術全攻略

好多人問本研社研究員平時究竟點搵地同點樣分析大量嘅土地資料。其實唔係咩秘密，我哋主要係運用地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)工具，將啲空間數據(spatial data)有系統咁整理、分析，我哋唔少嘅研究就係咁樣誕生㗎喇！以往我哋發佈報告用嘅GIS 工具係Google Map， 功能方面確有限制，例如圖層(layers)數量有限。

唔知大家有冇留意，最近我哋幸得友人技術相助，今次我哋發佈《草木皆丁－發展新界潛在違規丁地可行性研究報告》嘅地圖資料庫，已經靜靜地升級咗做「ArcGIS online」版本 。

【研究神器升級】草木皆丁地圖資料庫即刻睇：https://bit.ly/3b3skNc

內裡紀錄著全新界潛藏潛在違規丁地嘅地圖庫已全面開放，絕不收費，市民大眾可以隨時、隨地參閱同使用今次研究地圖庫嘅數據，繼續跟進違規丁地最新發展，有助將研究成果貨如輪轉，成為其他民間團體嘅倡議同研究養份。

「ArcGIS online」除咗地圖底圖可以更多選擇外，表意上亦比Google Map 更為清楚。更加重要嘅係，佢嘅地理資訊分析能力，亦比Google Map 強大。現時潛在套丁土儲地圖庫嘅地圖圖表(attribute table)，包含每塊潛在套丁土儲嘅名稱、大小、涉及丁屋數量以及所在鄉村，將會連結空間圖徽(feature)，格式統一的地塊資料唔再單純為描述文字，而係可經整理同分析嘅數據。因而，今次經升級的地圖資料庫可以呈現更加清晰簡潔嘅資料分類，有利日後民間繼續對違規丁地跟進調查、趨勢統計以及空間分析。

以往我哋依賴嘅Google Map 有圖層(layer)功能上嘅限制，最多只能放10層圖層。圖層限制令我哋無法將大量嘅空間數據放喺同一檔案中整合分析，例如由於全港地段索引資料過於龐大，很難將地段索引資料直接置放於google map之上，變相難以全面地搜挖全新界潛藏套丁土儲，而「ArcGIS online」突破咗Google Map 喺圖層(layer)功能上嘅限制。

《草木皆丁》之所以能夠完成，全靠ArcGIS online中增加咗圖層數量嘅特點，對現有鄉村範圍、鄉村式發展用地、政府丁地、地段索引圖、新發展區規劃圖、甚至2017年棕地分佈等等多個圖層數據進行大量cross-checking嘅工夫。除咗快速地識別出現時787個潛在套丁土儲的表徵，亦從中揭發出哂界的潛在套丁土儲、「先破壞，後套丁」侵蝕濕地漁塘的可能以及新發展區收地故意避開原居民村等個案，搜挖出這些潛藏違規丁地多方面的問題。今次大家將會見到更加「花哩花碌」的新界，視覺化地呈現新界「騙」地開花。

今次本研社升級地圖工具，與其話方便咗我哋做研究，其實目標係更多為鼓勵民間共享、保存及再用這些土地資料，務求逐漸建立民間土地資訊共享平台，實踐協作式研究，培育民間研究力量。

下一步，我哋計劃將過往多年地圖資源上載至ArcGIS online，以提升民間土地資料庫完整度及品質。遺憾嘅係，每解鎖更多圖層限制，所牽涉嘅開支亦會增加，暫時我哋無法負擔。

現時尚未能夠「解鎖」嘅資料例如:
- 富豪短租官地分佈地圖
- 中港地產商在英國的住宅項目分佈地圖
- 1993、2003、2017年新界棕土擴張歷史軌跡與現況地圖
- 新界西北魚塘業權分佈地圖
- 香港隱藏臨時使用及閒置官地地圖

最後，面對現時資訊自由日益收窄，隨時有「被下架」嘅可能，因而建立民間土地資料庫倍加重要。希望有心人可以懲罰是次升級，對我哋民間土地資料庫嘅經營同維持有所支持！

#絕非廣告
#揭露丁權自肥計劃
#民間研究方法升級
#土地資訊已Backup

配合住全新界「騙」地地圖庫，有興趣可以喺以下連結細閱埋研究報告，冇咁多時間細讀，都歡迎望下個簡報同大大力share俾朋友：
《草木皆丁》報告全文：https://bit.ly/3nFeDcA
《草木皆丁》研究簡報：https://bit.ly/33b66EQ
希望各位可以繼續支持我地嘅丁屋研究工作，有餘力可幫忙懲罰是次研究嘅基本開支，高質研究必定會陸續有嚟！

— 是次研究基本開支 —
資料整理：$2,500
安心查冊：$3,000
內部印刷：$1,000
報告推廣：$2,000
落地考察：$2,400
研究員心力：無價
= $10,900 (抵到爛，其實駛乜收地產商錢)

︴支持研究丁地　需要懲罰我地 ︴
▍自訂金額支持丁屋研究工作
https://www.paypal.com/cgi-bin/webscr?cmd=_s-xclick&hosted_button_id=ACP8TJDJNZP4J
▍FPS ID：5390547
▍HSBC PayMe 捐款支持：https://bit.ly/32aoOMn
▍月捐支持：https://liber-research.com/support-us/

研究義工大招募報名：https://bit.ly/2SbbyT3

《講者經歷》
現在是 Q search 的業務總監，之前做了minimelt & labmade taiwan 的 品牌經營

《數據系統搜集品牌口碑資料》

* 透過數據了解最近的趨勢、找對的窗口，不要只專注在經營自媒體上

* 舉例：黃氏兄弟之前的風波（出櫃），透過數據了解受影響的平台，是否會產出對受眾的影響

* 講者自己的實作：自己做爬蟲 → google sheet 做資料庫→ google data studio （分析資料）

* 應該培養的能力

* 技能｜線上協作的能力、說話能力很重要（5w1h）、每天花一小時高效率接收各項資訊（也在圖二附上了講者建議未來想往數據行銷該學習的能力）

* 面試｜學習如何有效價值交換（在生活中也適用）

* 實習｜學習做人、自學的能力

* 其他｜「如何讓對方知道，幫助自己就是幫助他自己？」（前提是，要學習如何先提供價值給其他人）

#learn #learning #life #lifestyle #lifeisgood #microsoft #marketingdigital

從AI三大趨勢看台灣廠商的發展策略

2019-03-28 11:03北美智權報

【吳碧娥╱北美智權報 編輯部】

台灣科技產業過去藉由半導體及製造業奠定硬體基礎，在人工智慧（AI）時代下，台灣光靠市場規模難以與其他國家競爭，創新應用是AI時代的發展關鍵。台灣在AI晶片具備獨特優勢，伴隨著邊緣運算（Edge Computing）正在興起，短期可集中發展邊緣運算+AI晶片，搭配台灣軟體與硬體系統業者，形成完整供應鏈關係；長期則可觀察類腦神經晶片的發展動態，適時尋找切入的機會！

全台四大AI創新研究中心成形

為加速台灣人工智慧人才培育與技術發展、吸引尖端技術優質人才，科技部以五年為期，推動AI創新研究中心專案，第一期計畫自2018年1月開始執行，分別在台灣大學成立「人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心」、清華大學「人工智慧製造系統研究中心」、交通大學「人工智慧普適研究中心」與成功大學「AI生技醫療創新研究中心」，研究主題包括AI 核心技術、智慧製造、智慧服務及生技醫療，開發AI核心關鍵技術及深耕智慧應用領域，並建置相關大數據資料庫，今年已邁入第二年，並新增「AI人社計畫」，探討AI與人文社會的交互影響。

日前科技部工程科技推展中心與數位經濟前瞻技術研發與應用專案計畫辦公室共同主辦「AI人工智慧創新與應用研討會」，安排跨界討論產業AI化的機會與挑戰。台灣大學人工智慧中心主任陳信希指出，2018年1月1日在台大設立的AI創新研究中心，全名為「人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心」（簡稱「台灣大學人工智慧中心」），包括智慧技術和生技醫療兩個主題，總共涵蓋12大研究領域，分屬「人工智慧技術」及「全幅健康照護」兩個子中心，目標除了要打造國際級的研究中心，還要扮演產業界的橋樑、培育AI人才。今年以來，科技部補助全台四大AI創新研究中心共80項計畫，其中有21項智慧技術計畫及12項生技醫療計畫隸屬台灣大學人工智慧中心，佔比超過全部計畫的四成（41.25％），但其中只有三分之一屬於台大，其他計畫主持人來自清大、交大、中央研究院、台師大與元智大學等單位。

陳信希表示，因為智慧技術的產生，為人類帶來很多意想不到的問題，台灣大學人工智慧中心最大宗的計畫領域為機器學習與深度學習（43％），處理海量多媒體資料、資料安全、資料隱私與標記資料不足等問題，其他重要主題包括資料探勘與巨量資料分析、人工智慧知覺、自然語音語言處理、人工智慧與法律人文等議題。

AI發展三大重點趨勢

根據工研院發布的《亞洲十國2030前瞻科技調查》，未來十年亞洲最看重的Top 10技術發展項目，首選是人工智慧技術╱機械學習技術，將是台灣未來發展的重要關鍵。工研院產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗指出，AI未來發展有三大趨勢值得注意，首先是邊緣運算正在興起。全球AI運算發展重點從雲端轉往邊緣，邊緣運算將解決頻寬有限、通訊延遲、資料隱私和網路覆蓋的四大問題。2018年已有近四成企業規劃在終端處理資料，2020年則有高達75%資料都會在終端完成處理。由於邊緣運算是在終端感測器或周邊零組件先行運算的特性，台灣產業鏈具備電子零組件及晶片優勢，預料邊緣運算加上AI晶片將是台灣下一波新機會。

第二趨勢是AI晶片未來五年市場將高度成長，2017~2020年年均復合增長率為63.5%，預計2020年商機將達到158億美元。從AI晶片市場的國際布局觀察，台灣短期機會在專用晶片，長期仍須開發新興架構晶片。建議台灣AI晶片產業可快速使用國際大型雲端平台廠商（如Google、Amazon或Microsoft）提供的AI服務，雲端平台廠商目前已將部分雲端工作下放至邊緣端或裝置端，邊緣端晶片效能提升加上耗電降低，將可大幅減少大系統的建置成本。

第三個趨勢是隱私與資安的法制化，意味著寬鬆的AI資料規範時代即將結束。由於FaceBook先曾爆發因委外造成資安漏洞的爭議，各國陸續成立專責的AI道德規範管理單位，歐盟在2018年5月已實施「歐盟通用資料保護規則」（GDPR），嚴格規範可能阻礙AI的應用發展，資安議題漸成AI產業所共同面臨的產業趨勢，也為台灣AI產業帶來新的機會。蘇孟宗強調，以法規保護資安與隱私已是各國常態，而法令保護的焦點，已從個資保護（GDPR）、關鍵基礎設施保護（NIS Directive）轉移到物聯網設備安全，2019年各國政府關注與業者競爭的重點將是物聯網設備的安全防護，台灣業者要採取更主動防護的思維，加強隱私與數據保護的設計。

創新應用是AI時代的發展關鍵

蘇孟宗分析，台灣電子產業供應鏈在邊緣運算與AI晶片的優勢高於雲端運算，短期可集中發展邊緣運算+AI晶片，搭配台灣軟體與硬體系統業者，形成完整供應鏈關係；長期則可觀察類腦神經晶片的發展動態，適時尋找切入的機會，但光靠單一廠商的力量，很難長期投入大量研發資源，建議政府、法人可輔以資金和相關技術共同投入推動AI發展，才能產生長遠的效益。台灣應用端廠商目前普遍不了解AI，必須優先讓有意願和有能力的業者發展示範應用，可考慮透過產業聯盟的形式，由政府和大型企業共同投資AI研發。AI新創業者部分，可發展人工智慧的應用服務，法人則投入利基型應用，耕耘人工智慧的基礎技術，帶頭投入前瞻應用，推動學研單位的開放協作平台，整合學界的技術加速商品化腳步。蘇孟宗也提醒，政府除了推動AI產業發展，還要注意AI可能為社會安全、道德、法律層面帶來的負面影響，在國際制訂隱私與資安的法治趨勢下，台灣必須即時制訂相關法規，並輔導產業了解國際法規，才能避免廠商不慎踩雷。

附圖：表一、科技部 107 年補助人工智慧創新研究中心專案計畫 （資料來源：科技部）
圖一、台灣大學人工智慧中心主任陳信希分享台大AI中心的定位與功能。 （吳碧娥／攝影）
圖二、台灣大學人工智慧中心12大研究領域 （圖片來源：台灣大學人工智慧中心）
圖三、工研院產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗分享AI趨勢與產業發展策略。 （吳碧娥／攝影）

資料來源：https://udn.com/news/story/6871/3723443