把耐心留住，驚喜會慢慢醞釀出來
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【Alex大叔】2021年7月12星座運勢
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影片的時間點，可以根據自己情況來選擇觀看
（但建議全部看完）：
7月星象概述：00:00-02:06
7月事業排行：02:07-07:04
7月事業注意：07:05-08:18
7月情感排行： 08:19-10:33
7月情感注意：10:34-12:00
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★★2021年7月12星座生肖運勢懶人包★★↓↓↓
https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121115002
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大家可以回顧下我們在一月二月的情況，對很多人而言，可能這個月的感覺會和一月二月相似，或者是有類似的事情需要面對，但是程度會輕微一些。
火星在六月的時候已經進入到獅子座，金星也會在六月底的進駐獅子座。他們會一同與土星、天王星行程互刑和對沖相位，這個相位也是影響我們這個月的主要星象。從大環境而言，依然是關於經濟、金融方面的較大明顯的動盪和變化，或者這會影響一些行業、單位的人事變動，以及也會有相關的政策出台。此外，木星、海王星、土星、冥王星都在逆行狀態中，這也會是一段比起之前的水逆，反而更容易暴露問題的時間，不過另一方面，這也會是一段調整、整改的強效階段。
對我們而言，可能大家又要去面對我們今年的重點事項。這也許是關於事業、家庭、感情的變化，或者是資源、財務的壓力，或是需要你不斷學習、擴充、調整。在上半月的時候，這會用一種較為激烈、對抗的形式來表達，或者是過程有些辛苦，不過進入到月下旬，整體星象會輕鬆一些，我們也會再一次看到自己在相關領域的收穫。
7月8月的運勢也有一定的連續性，如果在7月沒有解決的問題，我們在8月仍有機會。相對而言，7月的運勢是下半年運勢的壓力點，之後就會好些，大家不要緊張。
(晟言)
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火星衝土星、刑天王星7.1
重要指數：★★★★★
火星、土星、天王的T三角真的太不友善了啊啊啊啊！
首先在行動力上，火星和土星彼此牽制彼此控制，加上天王星出來攪局，說白了就是你想做很多事，但沒一件能成型的；心中抱負很大很高，只可惜現實環境所困，還有客觀因素橫插一腳，有種越想發力越無力、越追求結果越遭遇不公平的感覺。最明顯的感受就是，有些暴脾氣自動點火，成了行走中的火藥桶，非常極端偏激，別人說一句不對、不好，你就渾身是刺橫眉冷對，恨不得跟人家同歸於盡。
在生活和工作當中，不少人要面臨自由、規則、紀律和個性的衝突，比如你認為自己這麼做挺好、挺對，但其實已經影響到了集體利益或者造成負面感觀，於是被批評被否定，自然就很氣啊！覺得何錯之有？？！其實並不是錯不錯的問題，而是在什麼背景下，我們需要去扮演哪種角色。在火星面前，土星一直充當著老師、把關人。讓你在想凸顯自己的時候，去考慮一個大背景，受到規章制度的約束。我想說如果你現在覺得不滿，再成長一段時間就會懂了，別過早否定。
另外也不排除有人事變動、職位調整，甚至權力重新分配，你可能會聽到一個特別意外的消息，或者臨時收到通知。公司因為派系、站隊問題衝突加劇，開始明面上開撕等等。但這股破壞性不一定是在破壞你，還可能在成就你，只要保持理智、冷靜分析，很大程度上會找到一條適合自己的路線，在動蕩的環境中抓住一絲希望。當然，自我保護很重要，不要被影響。
感情上各位就在要求對方之前，先做好自己吧。不要用自己的標準去定義別人，更別希望對方按你的方式去做，太太太危險了！！曖昧不要急、暗戀也不要急，搞不好突然某一天，你就發現自己根本不喜歡這個人了。
總的來說除了控制脾氣，也要掌握分寸，有話好好說、有事好好做。避免衝突甚至是肢體糾紛，不要無端樹敵、招黑。這幾天交通事故發生的機率也會增大，平時在生活中註意磕磕碰碰和燙傷、刀火傷。健康留意失眠多夢、上火、潰瘍、腸胃病、發燒等。
要格外注意的星座：水瓶、金牛、獅子、天蠍座
太陽六合天王星7.4
積極指數：★★★★☆
太陽和天王星的互動，讓彼此能量得到強化。太陽是目標、方向感，而天王星代表了變化和驚喜。眼看著2021過去一半，很多人開始考慮未來發展、定位目標和方向了。而且神奇的是，你會有很多新想法，連自己都嚇一跳的那種。還有些人只是因為別人的一句話、一件事、一個舉動，就受到了啟發、感染，對某個東西開始產生興趣，或者在職業上做出完全不同的嘗試。
總的來說你收到外部影響的概率很大，所以也建議大家，如果想得到這份驚喜，多多社交也多多溝通，也許平時一本正經的你，突然就變得大膽起來，充滿靈氣和乾勁。也不排除考慮進行調整和重新規劃，創業、跳槽、申請調動等。
好運星座：金牛、巨蟹、摩羯、處女座
月亮刑克火星7.4
影響指數：★★★★★
接下來月亮的相位會帶來很內化的感受，儘管你心中波濤洶湧，但不一定會表露出來。屬於放出來會傷人，憋進去就得病的兩難類型......
冷血、自私、不為別人著想，可能是別人留給你的印象，也可能是你帶給對方的感覺。總之火星操控著你的內心，讓焦慮夾雜著浮躁，不排除會傷害到真心對你好、喜歡你的人。也不排除在很“無腦”的前提下，說出特別難聽的話，不管是現實中的人際交往，還是網絡暴力。當然，也有人在別人的煽動下“入坑”，開始掐架、互罵，總的來說這真的是一個容易衝動，也容易暴力的位置，我恨不得綁住你的手、摀住你的眼睛。
但總歸，還是希望大家去思考這股火來源於哪，是別人不符合你的期待？還是對他人的指摘過分敏感？還是那句話，敏銳可以，但不可以敏感。更不要以受害者自居！！覺得都是對方的錯，是對方對不起自己！這個出發點真的會很可怕，畢竟月亮的不利相位只有一天，但我不希望這一天的不快樂，讓你一直有陰影。
重點影響星座：金牛、獅子、天蠍、水瓶
(判答)
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7月1日火星衝土星（至7月11日）
星象重要程度：★★★ ★
火星與土星對沖，讓很多事情的執行變得困難，辦事效率下降，還很容易遭到領導的打壓，或者是團隊成員的反對，特別是某些過於超前的理念與方法，被否決的可能性超高。
當野心不能施展、難以取得預期中的突破時，滿懷激情地往前衝卻被禁止通行時，就難免產生偏激的情緒，衝動不擇手段。特別提醒急性子的同學們，近期要多一點耐心了。
黴運小星星：獅子座、水瓶座、金牛座、天蠍座
7月4日火星刑天王星（至7月14日）
星象重要程度：★★★ ★
火星與天王星的四分相，讓我們進入到了某種手忙腳亂的狀態，容易因為衝動或用力過猛導致事態進一步擴大，小事變大事，畢竟人被逼急了什麼事都做得出來（除了高數題）。
很多人似乎都變成了“危險分子”，做事情不計後果，情緒也衝動極端，在職場和生活中很容易因為方向不一致而與人爆發激烈的爭執，必要時可以採取積極的拖延戰術，避免和人硬碰硬。
此外也要當心在工作時發生一些磕磕碰碰和意外傷害。
黴運小星星：獅子座、金牛座、水瓶座、天蠍座
7月6日太陽六合天王星（至7月13日）
星象重要程度：★★★
太陽與天王星六合，帶來新舊過渡的靈感與可能。一些近期推出的新科技、新產品，或將為你的生活帶來變化；在傳統行業或企業工作的人，也可能會面臨部門調整、重組的狀況，以更好地適應當下的現實。
總體來看，這是適合做出改變的時期。不過，也會有人和大家反著來，一切又被改回老樣子，比較無奈。
幸運小星星：巨蟹座、金牛座
7月7日金星衝土星（至7月12日）
星象重要程度：★★★
金星進入獅子座後，開啟了熱愛生活玩樂、在感情上熱情奔放的一段時間，但土星上來就按著你的頭讓你別玩兒了、別亂花錢、成熟點、負責任，誰還能高興得起來。
所以這也會是大家都比較煩躁的一段時間，在感情與消費方面都比較壓抑，也很容易因為現實問題而與伴侶有矛盾。
黴運小星星：獅子座、水瓶座、天蠍座、金牛座
7月9日金星刑天王星（至7月14日）
星象重要程度：★★★
金星與天王星的四分相，開啟了一段分手高峰期。近期大家很容易對另一半有突如其來的厭煩感，或者是想要逃離感情和婚姻的束縛，不想被困住，因此分手的可能性很高，當然也有人是突然對其他人來電了，在劈腿的邊緣瘋狂試探。
投資理財方面也是如此，很多人會比較激進冒險，盲目追求高回報，很容易讓本來就不富裕的生活雪上加霜。
黴運小星星：獅子座、水瓶座、天蠍座、金牛座
7月10日巨蟹座新月（至7月12日）
星象重要程度：★★★ ★★
不同於以往發生在巨蟹座的能量較弱的新月，本次發生在巨蟹座的新月能量還挺強勢。
這是一次為你與你的心願建立連接的新月，適合去許下一些比較鄭重的願望和長期的願景，獲得更持久的安全感。
職場的歸屬感、更穩定的事業與生活、家庭責任與社會責任、過去令你壓抑不安的往事等等相關的願望，都很適合列入本次新月的願望清單哦。
幸運小星星：巨蟹座、白羊座、天秤座、摩羯座
(鬧鬧女巫)
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7月桃花榜
第三名：白羊座
隨著金星來到了白羊座的戀愛宮，未來一個月呢，不用刻意尋找愛情，桃花就自動上門啦！
第二名：獅子座
獅子最近挺有異性緣的，而且遇到的個個都是你的菜。
第一名水瓶座
當金星進入水瓶的伴侶宮，桃花質量提升不是一星半點兒哦。抓住機會，好好把握，說不定這一次直接到白頭了！
(莫小棋)
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【木星入雙魚，你的機遇在這裡】
從5月14日到7月28日。木星運行雙魚座將提升你們的好運。
白羊：你可能從社交場合撤退，更注重心靈。或在別人不知道的情況下做一些事情。
金牛：你可能因為工作事業的原因，交往更多的朋友，參加更多的活動。
雙子：過去的努力現在獲得認可，你迎來了成功時刻。
巨蟹：你將去旅行，或者出國留學。與外國有關係的事終於迎來了轉機。
獅子：在這兩個多月，你有機會賺取很多錢。或者有更多的性愛。
處女：人際交往大增，單身人士的福音，戀愛熱烈。
天秤：工作輕鬆愉快，同事們融洽相處。健康得到改善。
天蠍：有機會戀愛，可能有人追求你。已婚人士與孩子關係融洽。
射手：家庭中有喜事發生，家人給力。你可能買賣房產獲得不菲的收益。
摩羯：你的社交生活比較忙，與兄弟姐妹鄰居等關係融洽，交流聚會增多。
水瓶：你有可能獲得一些錢財，收入有望獲得提高。
雙魚：你將獲得好運氣，更樂觀，可能開啟新項目，擴大影響力。
(冧尤占星)
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以下新增7/4 ＃最新運勢
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【重要年運】2021木星相位、流年運勢懶人包
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最新 ＃一週運勢
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＃每日運勢 看這裡↓↓↓
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【判答】2021下半年12星座運勢
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【傅子綺】2021下半年運勢轉型變化運最好的星座
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【傅子綺】2021年下半年12星座桃花人緣運勢
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【傅子綺】2021下半年運勢金錢運最好的星座
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【Pandora占星小巫】2021下半年12星座財富運
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【Geo】2021年下半年星座運勢
穀神星及金星逆星，讓每個人為錢煩心
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【艾菲爾】幸運降臨！
2021下半年12生肖必定遇到的大好事
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【艾菲爾】2021下半年12星座「工作、財運」走勢大公開
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【滴天居士】月老來臨！2021下半年桃花爆發的生肖
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【艾菲爾】168一路發！
2021下半年靈數預示「工作財運」走向
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【艾菲爾】2021下半年12星座「愛情、人際」走勢大公開
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【李居明】2021下半年12生肖運勢
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【晟言小Q】2021十二星座下半年運勢
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【小乖麻】這個星座在2021下半年不會再孤軍奮戰了
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【小乖麻】這個星座2021下半年會變的很功利很現實
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【Pandora占星小巫】喜報丨
2021下半年12星座事業運勢
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【VAVA】好事近！2021下半年搶先脫單的星座
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【艾菲爾】財氣逼人！
2021/7〜8月「有財到」星座點名
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【Faye】2021年7月12星座運勢
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【艾菲爾】2021年7月12星座運勢
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【裴恩】2021年7月12星座運勢
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【Maria-DeSimone瑪利亞】2021年7月12星座運勢
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【Kelly Fox凱利】2021年7月12星座運勢
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【賴國光】2021年7月12生肖運勢
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【流川楓】2021年7月12星座運勢
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【Debbi-Frank黛比】2021年7月12星座運勢
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【貓巫占卜】2021年7月12星座運勢
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【海百合】2021年7月12星座運勢
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【張哼哼】2021年7月12星座運勢
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【Marjorie-orr馬喬麗】2021年7月12星座運勢
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【淼淼占星】2021年7月12星座運勢
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【維氏占星】2021年7月12星座運勢
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【瑞比特占星】2021年7月12星座運勢
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【Alex大叔】2021年7月12星座運勢
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【判答】2021年7月12星座運勢
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【占星少女】2021年7月12星座運勢
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【ELLE HK】2021年7月12星座運勢
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【Chao Amanda】2021年7月12星座運勢
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【Penny佩妮】2021年7月12星座運勢
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【圖靈塔羅】2021年7月12星座運勢
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【江之】2021年7月12星座運勢
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【APP】2021年7月12星座運勢
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【安格斯】2021年7月12星座運勢
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【左西西】2021年7月12星座運勢
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【李雲天】2021年7月12生肖運勢
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【李雲天】2021年7月12星座運勢
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【Geo】2021年7月12星座運勢
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【安大叔】2021年7月12星座運勢
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【靈犀喬木】2021年7月12星座運勢
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【青峰】2021年7月12星座運勢
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【靈筮】2021年7月12星座運勢
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【青衣】2021年7月12星座運勢
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【晟言】2021年7月12星座運勢
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【紫蘇 Hegelian】2021年7月12星座運勢
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【莫小棋】2021年7月12星座運勢
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【鬧鬧女巫】2021年7月12星座運勢
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【小乖麻】2021年7月12星座運勢
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【一里星池】2021年7月12星座運勢
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【寂多蔓生】2021年7月12星座運勢
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【Pandora占星小巫】2021年7月12星座運勢
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【大西占星】2021年7月12星座運勢
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【琪琪】2021年7月12星座運勢
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【地場衛】2021年7月12星座運勢
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【卡西娜】2021年7月12星座大旺日
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【蘇米君】2021/7月好運爆發，擋都擋不住的星座
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【祁飛莫然】2021年7月12星座感情運勢
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【莫小棋】2021年7月12星座桃花運
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【POPO巫】2021/6/25〜7/9十二星座轉運指南
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【艾菲爾】幸福降臨！2021七月愛情運超旺的星座
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【POPO巫】半月星座運勢2021/6/25〜7/9
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【寂多蔓生】2021/6/26〜12/1海王星逆行
對12星座的影響
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【艾菲爾】2021/6/26〜12/1海王星逆行！
提醒「愛要及時」的星座
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【Alias nomad】2021/6/27〜7/22金星進入獅子座
12星座指南
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【VAVA】2021摩羯座滿月，驚喜不斷的星座
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【艾菲爾】2021/6/21夏至後脾氣不收斂！
12生肖「小心壞事」危機提醒
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【判答】2021/6/23水逆結束
這些星座即將鹹魚翻身逆襲
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【小乖麻】2021/6/23水星順行
12星座將會迎來哪些機會和挑戰
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【唐綺陽】2026/23水星終於順行，恭喜大家
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【江江】2021/6/25〜7/1摩羯座滿月
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【Allen伊明】20217月上旬星象運勢分析
T三角，滿月
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【Angelia】2021摩羯座滿月12星座指南
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【大西占星】2021/6/25摩羯座滿月
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【西瀅筱】2021/6/26〜12/1海王星逆行
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【寂多蔓生】2021/6/25魔羯座滿月：看現實&重健康
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【蘇米君】2021/6/26〜12/1海王星逆行
越來越好！未來半年很OK的星座
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【艾菲爾】2021/6/26〜12/1海王星逆行
12星座關鍵詞
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【琪琪】2021年7月12星座好運+星象預警
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【芸天占星】2021年7月12星座整體運勢/星象
https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121126218
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【藍藍占星】兩年一見的星象
2021火星衝土星，什麼樣的挑戰在刺激著12星座
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德勤發佈2020技術趨勢報告：五個新趨勢可引發顛覆性變革

北京新浪網 10-26 18:12
來源：產業智能官

「2020 年的趨勢將顛覆整個行業，並在未來十年重新定義業務，即使數字創新已成為各種規模企業的常規行為。」德勤管理諮詢新興技術研究總監兼政府及公共服務首席技術官 Scott Buchholz 在一份報告中如是說。

近日，《德勤 2020 技術趨勢報告》（中文版）正式發佈（以下簡稱《報告》），報告指出了五個可能在短期內引發顛覆性變革的關鍵新興趨勢：「數字孿生：連結現實與數字世界」；「架構覺醒」；「技術道德與信任」；「人感體驗平台」；「財務與 IT 的未來」。

值得注意的是，這是德勤第十一年發佈技術趨勢年度報告。今年的技術趨勢報告繼續在開篇回顧了 11 年來的技術趨勢發展，展示了技術趨勢隨時間推移的演進全過程以及最新宏觀科技力量作為業務轉型基礎帶來的共生效益和不久的未來的新興科技力量。與此同時，《報告》還指出，未來三大顛覆性技術（即環境體驗、指數智能和量子技術）正蓄勢待發，我們將在本世紀20年代末開始感受到它們的影響。

一、九大宏觀科技力量

隨著以技術為驅動的創新的空前擴張，一場高風險的「打地鼠」的競爭遊戲由此展開，企業利用技術保持先進的能力將決定其生死存亡。

過去十年內，數字化體驗、分析技術和雲技術為各項技術賦能，展現了他們自身的價值，已然成為眾多企業有效地推進戰略和新商業模式的核心基礎。接下來十年中，數字現實、認知技術和區塊鏈將成為企業變革的顛覆性驅動力。它們的應用範圍將越來越廣，各行各業的案例成倍增加。技術業務、 風險和核心系統現代化是驅動企業變革和創新的基礎技術，它們需要保持穩定、強勁、可持續發展。

基於此框架下討論新興技術，可以簡化技術進步對企業所造成的顛覆性影響。同時，圍繞九大宏觀科技力量衍生更多細分領域和更加細化的技術創新點和趨勢點。

十年前我們首次探索數字化體驗、分析技術和雲技術之時，只能看到其中的可能性，並不能確切地估測 它們的影響。現如今，這些技術已經為大家所熟知，並在對業務、運營模式和市場造成了顛覆性影響之 后，發展勢頭依舊迅猛。

（1）數字化體驗

數字化體驗依然是企業變革的重要驅動因素。實際上，在德勤 2018 年全球 CIO 調查報告 中，64% 的參與者表示接下來的三年裡，數字化技術將對他們的業務造成影響。在去年的超越營銷：體驗重塑中，我們已經審視了這一趨勢，企業正逐漸摒棄傳統意義上以獲客為核心的營銷模式，轉而致力於創造更多以人為本的互動——包括與其員工和商業夥伴的互動。

（2）分析技術

分析技術包括能夠提供深刻洞察的基本技術和工具。數據管理、數據治理以及數據運營體系這些重要因素不僅僅是人工智慧項目的核心基礎。同時，鑒於企業內對數據儲存、數據隱私和數據使用的嚴格要求，這些重要因素也是必須面對和考慮的重大策略點。

60%的首席信息官（CIO）表示，在未來的三年內， 數據和分析技術將對他們業務帶來影響。但這個問題正變得更具挑戰性。「靜止的數據」 和「使用的數據」這兩個久經考驗的概念被「動態數據」所連接，藉助工具和平台動態數據進而支持數據流、數據攝取、數據分類、儲存和訪問。值得欣喜的是，雲技術、核心系統重塑、認知技術和其它技術正在為異常複雜的挑戰帶來全新的解決方案。

（3）雲技術

雲技術已經全面深入企業。90% 的企業在使用基於雲技術的服務,並且這一比例有增無減。實際上，就信息技術領域的投資預算來看，接下來三年內對雲技術的投資會翻倍。正如我們 2017 年所預計的那樣，雲技術已經不僅僅只是作為基礎應用，它帶來了 「一切即服務」 的藍海，使任何 IT 能力都可以變成基於雲的服務供企業使用。在眾多企業當中，少數超大規模企業主宰了公有雲和雲技術服務市場,在雲技術的賦能下，為其它宏觀力量的進一步創新提供基礎和平台，例如分析技術、雲技術、區塊鏈、數字現實，以及未來的量子技術。

雲技術還驅動我們思考並重塑一些陳舊的企業管理和業務職能。

當今的顛覆性驅動力（即數字現實、認知技術和區塊鏈）都是由體驗、分析技術和雲技術發展而來。未 來十年，這些新的趨勢雖然不再新鮮，但它們將和過往的重大趨勢一樣，在人們持續深刻的理解和應用 中，推動重要的變革。

（4）數字現實

數字現實技術，包括 AR/VR 、混合現實、語音交互、語音識別、普適計算、360°全方位攝像和沉浸式技術等，幫助用戶突破鍵盤和屏幕的禁錮，與用戶感知無縫銜接，用戶可更加自然地參與互動。數字現實的目的是打破傳統的空間界限，讓人與底層技術進行自然、本能、甚至下意識的互動。

（5）認知技術

機器學習、神經網路、機器人流程自動化、機器人程序、自然語言處理、以及更廣泛的人工智慧領域等認知技術可能推動所有產業變革。這些技術將人機互動個性化、場景化，通過 定製化語言或圖像信息，驅動業務流程，實現無人值守。

企業對認知技術的需求大幅增長一一互聯網數據中心（IDC）預測 2022 年 企業此項支出將達 776 億美元，與此同時，信任和技術道德問題也迫在眉睫。

（6）區塊鏈

德勤 2019 年全球區塊鏈調查報告中，超過半數的參與者表示區塊鏈技術至關重要，較前一 年增長了 10% 。83% 的人能夠明確構思區塊鏈技術的實際應用，較前一年增長了 9% 。調查結果顯示，2019 年，企業已經不再討論「區塊鏈是否可行？」，轉而關注「我們該如何利用區塊鏈？」

金融服務和金融科技公司持續領航區塊鏈技術的發展，但其它領域也開始推行區塊鏈技術， 尤其是政府、生命科學與醫療健康、科技、媒體、通訊等領域。

再提技術業務、風險和核心系統重塑似乎有些枯燥無味，但不可否認，它們是業務的核心所在。企業在這些已經發展很成熟的領域，依然繼續進行著可觀的投資。綜合來看，正是因為它們不僅為數字化轉型、創新與增長提供了可靠的、可規模化的基礎，也是在分析技術、認知技術、區塊鏈等顛覆性技術成功投資的必要條件。

（7） 技術業務

隨著技術應用與業務戰略的融合，技術業務也在不斷發展。隨著企業更多地通過重塑 IT 來實現運營效率提升和與業務部門合作者一起進行價值創造，很多 IT 團隊通過實施促進跨業務協作的開發體系（如敏捷和 DevOps ），逐漸將傳統的項目制交付調整為產品化運營。

強大的技術功能讓企業更敏捷地響應技術驅動的市場和業務的變化。一隻強大的數字化技術運營團隊能夠幫助企業迅速回應技術對市場的影響以及相關業務挑戰。

（8）風險

在以創新為驅動力的時代，企業面臨的風險遠遠超越了傳統的網路風險、監管風險、運營風險及財務威。2019 年的 CEO 和風險管理調查報告指出，企業最大的風險廣泛涉及新顛覆性技術、創新、生態系統合作夥伴、企業品牌及名譽、文化等。對此，很多公司清楚地意識到他們還未對此類風險做好準備，或沒有想法在管理此類風險方面進行投資。

除合規和安全的必要要求，企業還面臨新興技術對產品、服務和商業目標的潛在影響，這些使得企業正在把更為廣泛的信任作為企業戰略。

（9）核心系統現代化

核心系統現代化體現了數字化轉型、用戶期望及數據密集型演算法給核心系統的前台、中台和後台帶來的持續性壓力。無論是在財務數字化、實時供應鏈，還是在客戶關係管理系統，核心系統都承載了關鍵業務流程。

在如今這個即時、持續和定製交互的時代，企業需要降低整體的技術負債。實現核心系統 現代化的成熟舉措，比如重塑現有的遺留系統，更新 ERP 系統及重寫其他系統，這些目前來講尤為重要。

二、未來三大顛覆性技術

隨著三大顛覆性技術（即數字現實、認知技術和區塊鏈）崛起，並準備在未來十年為業務做出重大貢獻 的同時，未來三大技術發展和創新的新星（環境體驗、指數型智能和量子技術）正蓄勢待發。我們將在 本世紀 20 年代末開始感受到它們的影響。

a：環境體驗

環境體驗展望了這樣一個構想：在未來，技術只是環境的一部分。計算設備的功率不斷增加，體積不斷縮小。這些越來越小的設備將我們的輸入從非自然的（指向、點擊和滑動） 演變為自然的（說話、手勢和思考），它們與我們的交互從被動的（回答問題）變成主動的（提出意料之外的建議）。

隨著設備變得無縫和無處不在，它們和我們越來越密不可分。想像未來的世界，一些微小的，已連接的，內容感知的設備被嵌入辦公室、家中或者其他地方，成為背景活動的一部分。例如，你如果在腦海中想「我要在一個小時之內出發去機場」，就能觸發一系列背景活動，包括安排航班值機，準備可供生物特徵識別的虛擬登機牌，將無人駕駛汽車目的地設置為正確的航站樓，將家中的智能系統狀態調為「離開」，以及暫停出差期間的快遞服務等等。

b：指數智能

指數智能建立在當今認知技術能力上。如今，機器智能能夠發現數據中蘊藏的規律，但是無法判斷這些規律是否有內在的意義。同時，它目前還缺乏識別和響應人類互動和情感的細微差別的能力。而且，機器智能的認知能力還非常有限，比如機器能夠打敗國際象棋大師，卻不能理解房間發生了火災需要逃跑。

未來有無限可能。隨著對語義和符號識別的理解，機器逐漸能從假想的相關中梳理出真實的因果關係。藉助來自人感訥驗平台的技術組合，我們的虛擬助手將越來越能夠識別並適應我們的情緒。隨著研究人員開發出更廣義的智能，指數智能將超越統計和計算的層面。我們敢說，最終，這將導致更有能力的人工智慧誕生。

c：量子技術

量子技術利用亞原子微粒的反直覺特性處理信息，進行新型計算，實現「不可非法侵入式」 交流，技術微型化等等。量子計算中，這些量子比特（或量子位）的特殊屬性有可能發生 指數型變化。通過操縱單個粒子，量子計算機將能夠解決某些高度複雜的問題，這些問題 對於目前的超級計算機來說，太大，太雜亂，包括從數據科學到材料科學。

隨著研究者們不斷突破技術限制，量子計算機將逐漸取代傳統的計算機。數據科學家將能 夠處理前所未有宏大的數據量，並從中獲取相關性信息。材料科學家利用量子比特模擬原 子，這是無法在傳統計算機上實現的。同時，在通訊、物流、安全、密碼學、能量等不同領域，我們都能預見無限可能。

為了幫助大家更好的理解各類前沿技術動態，基於宏觀科技力量及其可被預期的時間範圍，報告歸納整理了一張完整的統一化視圖。

三、五大關鍵新興趨勢

一）技術道德與信任

技術變革常態化的同時，贏得全方位的信任變得更具挑戰——但也充滿機遇。

隨著數字技術的出現，企業要用戶以新的更深層次的方式信任他們，過去是獲取用戶個人信息，現在則是通過數字痕迹追蹤用戶的線上行為。同時，技術引起的問題也經常成為新聞頭條，例如安全漏洞、不當或非法監視、個人信息濫用、虛假信息傳播、演算法歧視、缺乏透明度等等。這些事件導致利益相關方之間不信任（包括客戶、僱員、合作 夥伴、投資者和管理者），嚴重損害企業聲譽。的確，消費者對商家的信任正在逐漸下降，人們對公共機構的態度也越來越謹慎，員工則要求企業明確闡述其核心價值觀。

德勤 2020 年全球市場趨勢報告中提到，當今時代，品牌信任對企業來講尤為重要，關係到企業的方方面面。無論是客戶、監管機構，還是媒體，都期望品牌商在其開展業務的各個領域都是開放、誠信和始終如一，從產品生產、促銷活動、到員工文化和合作夥伴關係維護等。

被技術顛覆的企業，它的每一個方面都意味著可以贏得或失去任何一個客戶、員工、合作夥伴、投資者和/或監管機構信任的機會。如果領導者能夠充分貫徹企業價值觀和技術道德觀，努力履行「做好事」的承諾，企業就能夠與利益相關者建立長期牢固的信任關係。在這種情況下，信任就變成了一個全方位的 承諾，並且確保信任是企業的技術，流程，人員都在共同努力維護的基礎。

技術道德這一術語指的是不局限於或側重於任何 一項技術的綜合價值觀，這個價值觀是指導企業對技術使用的整體方法及通過部署這些技術驅動業務戰略和運營企業應考慮主動評估如何以符合公司宗旨和核心價值觀的方式使用技術。

在數字時代，信任是個複雜的議題，企業面臨著無數的生存威脅。雖然顛覆性技術通常會給企業帶來指數型增長，但僅憑技術卻無法建立長期信任。因此，領先企業們正在通過全方位的維持利益相關者所期望的高度信任。領先企業們正在嘗 試通過各種方式，來維持利益相關者所期望的高度信任。

人工智慧、機器學習、區塊鏈、數字現實和其它 新興技術正以前所未有的速度和深度融入我們的 曰常生活。企業該如何通過客戶、合作夥伴和員工使用這些技術來構建信任呢？

解讀企業價值觀。

如今，技術根植於業務，機器學習也驅動著業務決策和行為，因此，必須先了解企業的技術解決方案，才能進一步解讀和評價企業價值觀。數字化系統可以被設計用來減少偏差，讓企業能夠遵循自己的原則運 營。

保障措施可以防止用戶以不健康或不負責任的方式使用技術，從而幫助提高利益相關者的利益。例如，一家公司對可能成癮的遊戲強制限定遊戲時間和遊戲花費一個內容提供商提醒用戶關注信息來源的準確性；雲計算提供商在 戶超出其預算之前自動發出警報。

建立強大的數據基礎。

如果不能系統性地、統一地追蹤數據內容及來源，並確定可訪問數據的人員，就沒有辦法營造良好的信任環境。強大的數據基礎讓利益相關者擁有共同的願景， 為數據負責，採用安全的技術手段實現有效的數據管理。管理者需要讓利益相關者了解他們提供的數據將如何運用，此外，除非為了法律或監管的目的，在利益相關者要求時須刪除相關數據。

強化防護措施。

德勤 2019 年未來網路調查報告顯示，管理者為網路問題花費的時間越來越多，網路防禦體系意味著您要 保護您的客戶、員工和商業合作夥伴，讓他們遠離與他們——或者說你們——的價值觀不同的群體。從最開始就需要建立並實施網路安全風險策略略，並將其貫穿於商業運營和政策制定的全過程，這絕不僅僅是信息技術部門的問題。企業領導者應當與信息技術部門一起制定全面的數字安全風險策略，考慮安全、隱私、 誠信和保密等各方面，增強利益相關者的信任，提高企業競爭力和優勢。因此，需要評估企業的風險容忍度，明確弱點所在，並判斷企業最具價值的數據和系統，制定風險緩解策略和恢復計劃。

二）財務與 IT 的未來

IT 和財務領導者共同努力為創新融資尋找靈活的途徑。

德勤的研究發現，56% 的首席信息官（CIO）期望應用 Agile, DevOps 或類似的靈活 IT 交付模式，來提高 IT 的響應能力並激發更廣泛的創新的雄心。

但目前有些難以克服的障礙阻礙這些努力：資金的來源和分配。IT 的運營和開發流程正變得越來越靈活，更加側重產品，而財務部門仍舊按照過去數十年的方式來制定預算、融資和財報。結果顯而易見：IT 需求與財務流程之間的矛盾。若這個問題得不到解決，那麼它可能會破壞首席信息官（CIO）的創新計劃，乃至整個企業的戰略目標。

IT 對資金的需求與財務的漫長流程之間的矛盾並非形成於一夜之間。而是在過去十年中曰漸累積。雲技術和平台技術一步步地顛覆了傳統運營模式，迫使財務部門不得不重新評估財務管理方法。

《報告》指出這種變革體現在三方面：

從資本支出轉向運營支出

從在現場轉型到基於雲的系統，涉及大量的支出從資本支出轉移到運營支出。事實上，團隊一直都有一些資本支出和運營支出。新的準則是「誰開發誰管理」。從會計的角度而言，短期運營支出增長會影響季度財報。

衡量難以捉摸的投資回報率。

技術創新舉措通常是難以達到內部收益率預期的嘗試，可能產生正回報也可能不會。在財務及短期收益上， 創新投資通常不具備傳統 IT 項目的信心水平， 因此這類投資往往也很難通過標準管理流程獲得有力支持。在某些情況下，這會導致財務部門難以建立精確的流程，來跟蹤長期投資回報率。例如，對於無限期重複使用的平台這類的固定預算投資，跟蹤其投資回報率更是難上加難。

計算交付價值。

根據德勤《 2018 年全球首席信息官(CIO)調查報 告》，65% 的受訪者表示他們在評估 IT 投資時， 通常採用具體案例具體分析的方法，而不是遵循常規財報流程。顯然，在評估 IT 帶來的價值這件事上，首席信息官 (CIO )與首席財務官 (CFO)不在同一立場。

作為財務與未來的T趨勢的一部分，我們預計有更多首席信息官(CIO)、首席財務官(CFO)以及他們各自的團隊，將會積極探索解決這些及其他在融資、會計與財報上所面臨的挑戰的方法。

三）數字孿生技術

利用下一代數字攣生技術助力企業設計、優化和轉型。

當下，企業正以多種方式使用數字彎生技術。在汽車和飛機製造領域，數字彎生技術逐漸成為優化整個製造價值鏈和創新產品的重要工具；在能源領域，油田服務運營商通過獲取和分析大量井內數據，建立數字模型，實時指導鑽井作業在醫療保健領域，心血管研究人員正在為臨床診斷、教育、培訓,創造高模擬的人類心臟的數字彎生體；作為智慧城市管理的典型案例， 新加坡使用詳細的虛擬城市模型，用於城市規劃、維護和災害預警項目。

數字彎生可以模擬物理對象或流程的各個方面。它們可以展現新 產品的工程圖和尺寸，也可以展現從設計到消費者整個供應鏈中 所有子部件和相應環節——即」已建成「數字彎生，也可採用 「即維護」模式——生產車間設備的實物展現。模擬模型可以捕獲 設備如何操作，工程師如何維護，甚至該設備生產的產品如何與客戶關聯。數字彎生可以有多種形式，但它們無一例外都在捕獲和利用現實世界的數據。

數字孿生髮展勢頭迅猛，得益於快速發展的模擬和建模能力、更好的互操作性和物聯網感測器， 以及更多可用的工具和計算的基礎架構等。因此， 各領域內的大小型企業都可以更多地接觸到數字孿生技術。IDC 預測，到 2022 年，40% 的物聯網平台供應商將集成模擬平台、系統和功能來創建數字孿生，70% 的製造商將使用該技術進行流程模擬和場景評估。

與此同時，通過訪問大量數據，使得創建比以往更為詳細、更為動態化的模擬成為可能。對於數字孿生的長期用戶而言，這就好比從模糊的黑白快照過渡到彩色高清數碼照片一樣，從數字源中獲取的信息越多，最後呈現的照片就越生動逼真。

長期來看，若想要實現數字孿生技術的全部潛力， 可能需要集成整個生態圈內的系統和數據。創建 一個完整的客戶生命周期或供應鏈(囊括了一線供應商和其自身的供應商)的數字化模擬，可以提供富有洞察力的宏觀運營觀點，但仍然需要將外部實體整合到內部數字化生態系統內。直至今曰，大多數企業仍對點對點連接之外的外部集成感到不滿意。克服這種猶豫可能是一個長期挑戰, 但最終，所有的付出都將是值得的。未來，期望企業會利用區塊鏈打破信息孤島，繼而驗證信息並將其輸入數字孿生體中。這可以釋放先前無法訪問的大量數據，從而使模擬更加細節化、動態化、更具潛在價值。

四）人感體驗平台

通過Al、神經科學、人本設計重塑人機聯接。

人感體驗平台趨勢顛覆了傳統的設計方法，它首先確定我們想要實現的人性化和情感體驗，而後決定使用何種情感和 AI 技術組合能夠達成這一效果。企業將面臨的一大挑戰是，如何針對不同的客戶群體、員工群體和其它利益相關者，確定能引起他們共鳴和引發他們情緒的具體響應或行為，並進一步開發情感技術，使其能夠識別和複製某一段體驗中的特質。

在不久的未來，我們將會看到人們對人性化的技術需求曰益增長。在數字化革命進程中，我們目前進入到一個階段，就是每個人之間未必有 接，但每個人一定都與技術有聯結。我們正在消除流程和交互，直接與機器互動。因此，我們渴望我們正在迅速失去的東西：有意義的聯結。為此，我們期望技術能夠用更 加人性化，更人道化的方式跟我們互動。設計能夠滿足這一期望的技術需要對人的行為有更深刻的洞察，並不斷創新，以提高我們預測和響應人們需求的能力。不久的將來，人感體驗很有可能會帶來長久的、可持續的競爭優勢。

五）架構覺醒

演進架構師角色，從而轉變系統架構並支持業務 發展的速度。

越來越多的技術領導層和高管們逐漸意識到，如今，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在技術創新顛覆的市場中保持競爭力，已成立的企業需要不斷演 他們的架構一一這一過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。

這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方——即加入到設計複雜技術的軟體開發團隊中。一旦這些架構師被重新部署和賦能，他們便可幫助簡化技術棧， 提升技術敏捷性，從而為新興企業獲得市場優勢。另外，他們還可以直接負責實現業務成果，解決架構難題。

此外，擁抱架構覺醒這一趨勢的企業將開始重新定義架構師角色，使其更具協作性、創新性，並能對利益相關者的需求做出回應。具有全局觀的架構師可能會發現，自己正在多部 門混合的項目團隊中，與專注於應用程序的架構師 以及來自 1T 和業務部門的同事共同作戰。未來，他們的使命將不僅是利用傳統的架構組件，還要利用顛覆性力量（如區塊鏈、AI、及機器學習）大胆創新。

資料來源：https://m.news.sina.com.tw/article/20201026/36690918.html

汽車軟體深度報告：汽車軟體產業鏈及未來趨勢分析

北京新浪網 10-01 20:00
來源：未來智庫

關鍵結論

電動智能趨勢下，汽車逐步由機械驅動向軟體驅動過渡。近年 SDV（軟體定義汽車）概念逐步被行業認知，根源在於「汽車如何體現差異化」問題的變遷，隨著電 動化帶來的汽車電子構架革新，汽車硬體體系將逐漸趨於一致，軟體成為定義 汽車的關鍵，行業更具想像空間。即造車壁壘已經由從前的上萬個零部件拼合 能力演變成將上億行代碼組合運行的能力。本文通過對汽車軟體行業的系統性 梳理，幫助讀者把握行業成長中的投資機會。

我們提出零部件賽道三維篩選框架，基於起點（單車價值量）-持續時間（產品生 命周期）-斜率（產品升級速度）三維體系評價細分零部件的市場空間，軟體平均單車價值量由傳統車的 200 美元，提升至 2025 年新能源汽車的 0.23 萬美元，進 一步至 2025 年新能源汽車的 1.8 萬美元。未來十年軟體市場復合增速為 9%，2030 年 500 億美元空間，57%的增量來自於 ADAS 及 AD 軟體。

軟體如何定義汽車價值？百年汽車工業面臨由機械機器向電子產品過渡的新變 局。汽車「駕駛感」及車機 APP 化的功能實現發生在我們看不到的隱秘角落— —上百的電子控制單元循環執行軟體代碼功能塊，通過高性能的中央計算單元， 與硬體體繫結合以解析駕駛員需求，邏輯運算後向機械部件發送相應響應指令。

汽車軟體成為未來汽車構架重要組成部分。而整車電子電氣構架提供的硬體、 操作系統實現的管理功能、基礎軟體平台構架實現的抽象化為 SDV 不可或缺的 三大關鍵部分，軟硬體的分離（研發分離、功能發佈分離）成為實現 SDV 基礎。

發展史與整車廠戰略。汽車軟體隨產業技術升級持續迭代：1970 年代的簡單發 動機控制演算法→1980 年代中央計算單元創新→1990 年代信息娛樂系統創新→ 2000 年代安全系統→2010 年代開始向全新汽車電子構架及軟體系統演變。不 同於以前依靠多個 ECU 由部件供應商主導的無獨立軟體產品概念時代，主機廠 愈發需具備軟體的管理能力及核心軟體設計能力。整車廠中特斯拉引領車載軟 件行業最高技術，大眾重金重塑軟體架構，整車廠關乎開發周期、賦予附加值、 構架實現、軟體變現模式以及操作系統切入等問題上仍未進行標準化定義，卻 為影響行業發展的關鍵所在。

產業鏈機遇。新科技、軟體公司湧入帶動供應鏈管理的扁平化、邊界模糊化， 帶動供應鏈生態體系變革。供應模式上，預計 Tier1 與整車廠之間將採取兩種合作方式，其一，整車廠主導軟體，Tier1 負責硬體生產；其二，整車廠定義軟 件框架規範標準，Tier1 供應符合標準的相關軟體。盈利模式上，偏向製造業邏 輯的大部分汽車硬體由於堆橋數量將受到限制，終將會進入產業穩態階段，往 介面及功能上的標準化發展，維持較穩定的利潤率水平；軟體由於迭代周期快 且行業特性帶來的標準化程度低，賦予汽車新盈利模式。現階段特斯拉三大付 費模式打開車企軟體變現想像空間，開發基礎平台收許可費、供應功能模塊按 Royalty 收費及定製化的二次開發均為未來軟體供應商主流打法。

推演的 5 大未來趨勢。汽車終將成為搭載「差異化元素」的通用化平台。一方 面，ECU 功能模塊里循環迭代的代碼驅動汽車執行動作反饋；另一方面，車載 娛樂信息系統 APP 化吸引第三方開發者入場。海量數據將在車內流轉，關於賦 能域控制器、定位車機系統的各項軟體性能升級，包括功能中心化、乙太網應 用、整車 OTA 升級、信息交互上雲及深層次的信息安全防禦等，或將帶來汽車 軟體一系列發展機遇。

SDV 新階段：軟體如何定義汽車價值

百年汽車工業面臨由機械機器向電子產品過渡的新變局。跨入駕駛室，安靜的 啟動、柔中帶剛的加速、平穩過渡的剎車等為代表的汽車「駕駛感」逐步由機 械驅動向軟體驅動過渡，這一套功能的實現發生在我們看不到的隱秘角落—— 上百的電子控制單元循環執行軟體代碼功能塊，通過高性能的中央計算單元， 與硬體體繫結合以解析駕駛員需求，邏輯運算後向機械部件發送相應響應指令。近年來，SDV（Software Define Vehicles，即軟體定義汽車）概念逐步被整車 廠認知，根源在於「汽車如何體現差異化」問題的變遷，隨著電動化帶來的汽 車電子構架革新，汽車硬體體系將逐漸趨於一致，整車廠很難在硬體上打造差 異化，此時軟體成為定義汽車的關鍵，即造車壁壘已經由從前的上萬個零部件 拼合能力演變成將上億行代碼組合運行的能力。

汽車軟體為未來汽車構架重要組成部分

汽車軟體與硬體體系發生分化。近幾十年隨汽車構架升級、性能與用戶操作感 需求逐年提升，汽車軟硬體數量爆發，並愈發複雜化。在硬體方面，電控單元 數量迅速增長，於 2010 年面臨增速放緩的拐點（主要受整車成本與控制器數 量平衡的影響），2025 年隨行業集中式電子電氣架構趨勢持續推進，電控單元 邁向集成化從而控制器數量將較為平穩。在軟體方面，各大主機廠軟體功能體 系越做越大，其中「功能函數」作為軟體體系中的最小單元，其單車數量持續 增大，控制器內部的功能函數複雜度提升，疊加智能座艙新增的應用型軟體需 求，軟體重要性愈發凸顯。2010 年（增速放緩的硬體數量 VS. 急劇攀升的軟 件數量）與 2025 年（硬體產業成型 VS.軟體加速迭代塑造汽車差異性）為汽車 軟硬體發展中兩個重要的分水嶺。

汽車複雜的運作需軟硬體結合進行。無論是駕駛艙對汽車電子功能的調用，抑 或汽車與駕駛員和環境互動，均可抽化為軟硬體密切配合的模型，即駕駛員的 需求與汽車功能反應之間存在著複雜的控制鏈條：駕駛員通過機械硬體或部分 虛擬按鈕輸入期望（例如通過車載按鈕、踏板等輸入型機械硬體給出期望）→ 駕駛員動作轉換為電子信號傳入電控單元→執行器控制控制對象達到駕駛員的 需求→感測器向電控系統持續反饋控制達成的具體情況，軟體邏輯持續運算向 執行器發出指令，最終達成駕駛員的期望要求。以剎車輔助駕駛為例，在駕駛 員剎車信號不足或過慢的情況下，內置的一套軟體邏輯將被激活，讓制動系統 自動做出減速相應。在電控單元中快速進行的一次次軟體迭代循環，為汽車正 常運作的基石。

SDV 研發工具鏈仍以 V 流程為主。汽車研發系統過程能拆解為軟體、硬體、執 行器及感測器 4 大部分。與傳統車相同，V 模型為車企主流的開發流程，從產 品設計、子系統設計、控制器驗證及系統驗證等階段均有相對應的工具鏈進行 支撐，涵蓋從系統到軟體以及集成后的一系列測試等內容。SDV 模式下對工具 鏈的應用具部分變化：一方面，硬體愈發通用化，研發會集中在作為功能集群 的 ECU 開發上；另一方面，車的各種功能實現盡量靠軟體實現。

Step 1：產品設計階段。此階段核心為分析和拆解需求。由消費者的需求、車 型安全及性能的剛性需求以及法律法規需求定義出軟體的基礎構架，以及定義 出各大功能模塊。

Step 2：子系統設計階段。步驟為由系統構架需求定義軟硬體構架設計。關乎 軟體系統部分在這一步雛形初顯，能將技術問題具體化，例如定義軟體能實現 的功能、軟體功能模塊的分離、如何跟對應的控制器配合等。

Step 3：控制器驗證階段。完成硬軟體及控制器集成，代碼成型并迭代測試。

Step 4：系統驗證階段。測試軟硬體在整車上的裝載使用情況。

SDV不可或缺的三大關鍵部分——電子電氣架構、操作系統、軟體平台

整車電子電氣構架為硬體基礎。汽車電子電氣架構（Electronic and Electrical Architecture，文中簡稱 EEA）最初由德爾福公司提出，以博世經典的五域分類 拆分整車為動力域（安全）、底盤域（車輛運動）、座艙域/智能信息域（娛樂信 息）、自動駕駛域（輔助駕駛）和車身域（車身電子）等 5 個子系統。後續演變 成車企所定義的一套整合方式，可形象看作人體結構中的骨架部分，後續需要 「器官」、「血液」和「神經」進行填充。具體到汽車上來說，EEA 把汽車中的 各類感測器、ECU（電子控制單元）、線束拓撲和電子電氣分配系統完美地整合 在一起，完成運算、動力和能量的分配，實現整車的各項智能化功能。博世曾 經將汽車電子電氣架構劃分為三個大階段：傳統分散式電子電氣架構-域控制器 電子電氣架構-集中式電子電氣架構：

（1）傳統分散式的電子電氣架構：主要用在 L0-L2 級別車型，此時車輛主要由 硬體定義，採用分散式的控制單元，專用感測器、專用 ECU 及演算法，資源協同 性不高，有一定程度的浪費。產業鏈分工上，車型架構由整車廠定義，實現核 心功能的 ECU 及其軟體開發由 Tier 1 完成。

（2）域控制器電子電氣架構：從 L3 級別開始，通過域控制器的整合，分散的 車輛硬體之間可以實現信息互聯互通和資源共享，軟體可升級，硬體和感測器 可以更換和進行功能擴展。屬於過渡形態，ECU 仍承擔大部分功能實現，整車 廠將參與部分域控制器的開發。

（3）集中式電子電氣架構：以特斯拉 Model 3 領銜開發的集中式電子電氣架構 基本達到了車輛終極理想——也就是車載電腦級別的中央控制架構。此時集成 化趨勢將消減大部分 ECU，主機廠將逐漸主導原本屬於 Tier 1 參與的軟體部分 （預計以直接開發模式或定義規範標準后讓供應商參與），其目標是設計簡單的 軟體插件和實現物理層變化的本地化。

操作系統實現管理功能。車載操作系統（Car-OS)承擔著管理車載電腦硬體與 軟體資源的程序的角色。20 世紀 90 年代伊始，汽車上基於微控制晶元的嵌入 式電子產品的應運興起，需加入相關的軟體架構以實現分層化，即汽車電子產 品均需要搭載嵌入式操作系統。從產品品類上，汽車電子產品可歸納為兩類， 一是以儀錶，娛樂音響、導航系統為代表的車載娛樂信息系統；二是主管車輛 運動和安全防護的電控裝置。兩者對比而言，電控系統更強調安全性和穩定性， 因此應用於電控單元 ECU 的嵌入式操作系統標準更為嚴格。未來操作系統發展 面臨兩大趨勢，一是以 OSEK、AUTOSAR 為典型代表的操作系統標準聯盟將 定義統一的技術規範；二是智能網聯趨勢下數據融合度提升，由於各個部件的 安全標準等級不一從而整車上存在多種操作系統的運用，通常引入虛擬機管理 （可提供同時運行多個獨立操作系統的環境），如在智能座艙 ECU 中同時運行 Android（車載電子操作系統）和 QNX（電控操作系統）。

基礎軟體平台構架是實現抽象化的關鍵所在。從定義上，軟體架構為軟體系統 定義了一個高級抽象（軟體表達行為、屬性、相互作用、集成方式及約束均在 此架構上體現）。而 SDV 核心內涵是能夠通過軟體作用，動態地改變構架網路 節點之間的聯結或分離狀態，從而定義汽車不同的功能組成。基礎軟體平台需 具備三方面要求：一是可靠性，能保證汽車功能實現的實時和安全；二是通用 性，適用於不同車型和不同的操作系統上；三是網構架節點易於更換聯結方式。AUTOSAR 是全球各大整車廠、供應商聯合擬定開放式標準化的軟體架構，其 使得不同結構的電子控制單元的介面特徵標準化，從而軟體具更優的可擴展性 及可移植性，降低重複性工作，縮短開發周期。

汽車軟硬體分離為 SDV 基礎

軟硬體的分離涵蓋研發分離、功能發佈分離兩方面。軟硬體分離為實現 SDV 基 礎，電動化趨勢簡化造車流程，未來汽車硬體的研發、製造更偏向於流水線過 程，而軟體發展逐步具互聯網的快速迭代趨勢傾向。汽車軟硬體分離概念由此 而生，其包含兩方面內容，一方面，由於開發周期（汽車硬體 5-7 年的開發周 期 vs. 軟體 2-3 年的開發周期）及技術領域（偏向製造業 vs.偏向互聯網）的 差別，汽車軟硬體在開發上、供應上逐漸分開。另一方面，軟體的功能發佈可 以與車型完成分離，新軟體不僅適用於新車，仍可快速發佈到已量產車型上， 增強車型硬體的使用長尾期。

軟硬體分離在功能升級及工藝裝配上具優勢。基於軟硬體分離的新構架體系在 車型功能升級及製造模式上發生變化。功能升級上，新的擴充功能由軟體定義 通過雲端直接升級，無需再在硬體層面進行驗證；工藝製造上，與軟體分離后 的電子電氣構架不同於現階段「八爪魚」式的複雜構造，更易於自動化裝配。

當前車企實現更新的方式——硬體冗餘，後續依靠更新升級。

（1）硬體預置：傳統汽車定價由硬體及性能決定。而 SDV 模式下，相同硬體 的車型通過不同的軟體配置決定車與車之間不同的功能與體驗。車企在車型設 計之初需提前定義軟硬體，SOP 時將具備擴展功能的冗餘硬體預裝，後續將通 過付費型軟體升級或者功能開放回收成本。以特斯拉的 AutoPilot 為例，冗餘的 預設硬體將通過後期持續的軟體升級調動功能，為新創收模式。

（2）性能預置：性能預置分為兩個方面，控制器算力預留，為更多的軟體功能 和演算法預留空間。隨智能駕駛趨勢，車載算力大幅提升，由於無法預估後續所 需算力的極限，通常在實際情況中會預留算力空間。性能預留，通常在各性能 硬體上做事先預留，以應付如加速性能提升，續航里程提升，圖像的清晰度提 升，音響效果提升等升級事項。例如 2018 年 6 月，美國權威雜誌《消費者報 告》發現， Model3 剎車距離比皮卡福特 F-150 要長。ElonMusk 接受了《消 費者報告》的批評並承諾通過 OTA 儘快解決此問題。此後在不到一周時間， 特斯拉通過一次 OTA 升級解決了該個問題，《消費者報告》重新測試后發現， 升級后的 Model3 剎車距離縮短了 5.8 米。

追溯發展史：汽車軟體的前世

汽車軟體隨產業技術升級持續迭代：1970 年代的簡單發動機控制演算法（軟體嵌 入應用模式）→1980 年代中央計算單元創新（顯示車輛基本信息）→1990 年 代信息娛樂系統創新（GPS、自適應巡航控制出現）→2000 年代安全系統（出 現高級駕駛員輔助駕駛概念）→2010 年代開始向全新汽車電子構架及軟體系統 演變（電子化和軟體化，出現無人駕駛概念）。

1980 年代之前，汽車僅搭載車燈、啟動機、火花塞等簡易電子設備，並未運用 任何軟體部分。整車電子設備通信及電能供給依靠銅導線傳輸。部分豪華車裝 置僅由收音機為核心部件的車載娛樂系統。

1970 年代，發動機系統具備演算法功能。出現點火系統、電子燃油噴射等裝置， 軟體直接嵌入應用使用，軟體之間無關聯具獨立性。

1980 年代隨 IT 技術起步，電子電氣化革命在傳統機械部件上進行創新。油耗 及行駛距離等信息可在車內做電子化顯示，搭載軟體的電控單元開始出現，如 防抱死系統 ABS、車輛穩定系統 ESP、電子變速箱等電子系統誕生，新功能由 嵌入式軟體的演算法控制，CAN 及 LIN 匯流排解決不同控制器之間的通信問題。

1990 年代，信息娛樂系統持續創新，軟體成為汽車重要部分。汽車軟體構架愈 發分散，出現 GPS 及自適應巡航控制等較高階的電子組件及軟體。同時，不同 控制器間持續延長的通信匯流排成為車企後續進行成本管控的重要一環。

2000 年代，安全系統推出，軟體開始主導汽車創新。「高級輔助駕駛概念」在 此階段興起，例如駕駛員未及時反應的障礙物可以系統運算下汽車自發停車規 避。此時的軟體系統更為高階，行業引入 AUTOSAR 標準軟體構架。車型方面， 電子化特徵明顯，賓士 S 級轎車車型電控單元超 80 個，通信匯流排近 2000 條。

2010 年開始，汽車電動化帶來電子電氣構架、汽車軟體新變局。智能駕駛、車 聯網概念引入，造車新勢力、互聯網企業等多玩家參與進造車環節，以特斯拉 為代表的整車廠重新定義軟體系統，新創 OTA 新升級模式。

產業鏈機遇：SDV重塑市場格局

新科技、軟體公司的湧入帶動了供應鏈管理的扁平化、邊界模糊化，推動產業 競爭要素髮生本質變化，帶動供應鏈生態體系變革。在傳統封閉式供應鏈的汽 車製造商在整條供應鏈中只負責一個環節，主要擔任汽車研發製造的角色。而 在新生態體系中，汽車軟硬體分離重塑產業格局，主機廠、供應商以及互聯網 企業均參與進汽車新生態體系，從汽車全生命周期覆蓋整個產業鏈條。

供應模式轉變，主機廠、供應商及互聯網企業入局

SDV 軟體開發模式下，不同於以前依靠多個 ECU 由部件供應商主導的無獨立 軟體產品概念時代，主機廠愈發需具備軟體的管理能力及核心軟體設計能力， 並引入供應商及互聯網企業參與此環節。在軟體領域，預計未來 Tier1 與整車 廠之間將採取兩種合作方式：

其一，整車廠主導整車軟體部分，Tier1 負責硬體生產。在傳統車企巨頭入場燃 油車領域 100 多年的歷史里，造車流水線仍以機械製造為主，Tier1 以分擔主機 廠重資產角色存在，通常與整車廠車型生產周期形成相應配套。而在智能化時 代，軟體主要以輕資產模式運轉，出於掌握核心技術考量通常為主機廠所主導。其二，整車廠定義軟體框架規範標準，Tier1 供應符合此標準的相關軟體。瞬息 萬變的技術導致車企研發容錯率下降。尤其對新入場的造車勢力而言，若在前 1~2 款車連續失敗，大概率將面臨淘汰。因此對部分在技術儲備、研發及資金 實力較弱的主機廠而言，可在其定義軟體標準後由 Tier1 進行對應的開發配套。

盈利模式轉換，將逐漸由硬體逐漸向軟體傾斜

硬體發展具天花板效應，軟體持續賦予車型新附加值。以經過 15 年發展的手機 產業鏈為例，硬體體系隨處理器性能持續提升、攝像頭像素及攝像頭個數持續 增加、屏幕材質與大小升級，其產業增速趨緩，硬體盈利模式逐漸固化。而隨 蘋果 iPhone 產品橫空出世定義軟體附加值新模式，小米做低手機硬體利潤並將 其定位於功能載體，至此軟體與服務成為手機產業鏈盈利模式的重要來源。對 標至汽車，偏向造業模式的傳統車具較固定的盈利模式，從而車企具較穩定的 利潤率，而目前在汽車電子電氣化架構趨勢下，軟體有多樣性應用的空間，無 論硬體抑或軟體體系均包含升級或新生環節，盈利模式尚未定型。而長遠來看， 偏向製造業邏輯的大部分汽車硬體由於堆橋數量將受到限制，終將會進入產業 穩態階段，往介面及功能上的標準化發展，維持較穩定的利潤率水平；軟體由 於迭代周期快且行業特性帶來的標準化程度低，賦予汽車新盈利模式。

特斯拉已構築初階車企軟體盈利模式。矽谷出身的特斯拉已證實一條軟體大規 模變現的可行性路徑，分為 FSD 付費、軟體應用商城及訂閱服務三種模式：

（1）FSD 付費模式：特斯拉車型在售出后標配 Autopilot 輔助駕駛功能，而實 現自動泊車、智能召喚的 FSD 全自動駕駛功能需付費使用。FSD 單價並未固 定，過去一年內特斯拉 FSD 售價經過三次提價（國外 8000 美元，國內 6.4 萬 元），成為特斯拉利潤的重要來源。以 2019 年 36.7 萬輛的交付量計算（30 萬 輛 Model3，6.7 萬輛 ModelS/X），假定 35%的 FSD 裝載率，6500 美元的 ASP， 則軟體收入近 8.3 億美元（其毛利率大概率高於 80%）。

（2）軟體應用商城：類似手機應用商城，可即時購買性能升級軟體包（包括輔 助駕駛功能、FSD 及各類性能升級包），通過 OTA 進行升級。

（3）訂閱服務：2019Q4 推出定價 9.9 美元/月的車聯網高級連接服務，包括流 媒體、卡拉 OK、影院模式等功能。2020Q2，特斯拉宣布計劃在年底推出定價 100 美元/月的 FSD 套件訂閱服務，為 FSD 的使用提供另一選擇。

對於第三方汽車軟體供應商，盈利模式仍不明晰，參考手機產業模式及目前行 業發展情況，預計其未來有望採用以下 3 種主流盈利模式：

（1）受主機廠委託，開發基礎平台並收取許可費用。

（2）供應功能模塊按汽車出貨量 Royalty收費（按銷售量和單價一定比例分成）。

（3）基於車企平台為其做定製化的二次開發，並收取費用。

市場空間：未來十年軟體市場復合增速為 9%，2030 年 500 億美元空間

軟體市場進入快速擴張期。包括系統軟體和應用軟體在內的軟體系統將在智能 化趨勢中，由低基數實現快速擴張，據麥肯錫預計，軟體在 D 級車整車價值中 所佔的比例有望在 2030 年達到 30%，將成為未來汽車行業最重要的領域。

市場規模方面：電動智能化趨勢下硬體發展周期領先於軟體，增量市場彈性小 於軟體。據麥肯錫，2020-2030 年汽車軟體和 E / E 架構市場預計復合年增長 7％， 從目前的 2380 億美元增長至 2030 年的 4690 億美元。拆分來看，2020-2030 年軟體市場規模（操作系統、中間件及功能軟體）復合增速為 9%（由 2020 年 的 200 億美元，增長至 2025 年的 370 億美元，進一步增長至 2030 年的 500 億美元）。2020-2030 年動力系統市場規模復合增速為 15%，主要受動力源更 迭拉動。在硬體方面，ECU/DCU、感測器以及其他電子元件的復合增速分別為 5%、8%及 3%。軟體的應用帶動汽車集成及驗證環節革新，2020-2030 年集成 及驗證市場規模復合增速為 10%。

單車價值量方面：汽車軟硬體實現分離后兩者的發展模式將出現分化。其中硬 件體系的價值量隨模塊化、集成化發展，在規模化降本過程中其單車價值量增 長將較為平緩或略下降態勢；而軟體體系迭代速度快，在其對附加值模式的持 續探索下，價值量將持續上行。據麥肯錫預計，汽車中軟體單車價值量增速最 大，純電動車型將由 2025 年的 0.23 萬美元增長 7倍至 2030 年的 1.82 萬美元。同期 ECU/DCU、感測器、動力系統（除電池）及其他電子器件增速分別為 37%、 27%、-7%、5%。此外，在豪華車及主打智能化車型上，軟體的價值量佔比及絕對值將處較高水平。

汽車結構方面：全球汽車軟體與硬體內容結構正發生著重大變化，軟體驅動逐 漸成為主導。據麥肯錫預測，2016年軟體驅動佔比從 2010年的 7%增長到 10%， 預計 2030 年軟體驅動的佔比將達到 30%，屆時硬體驅動佔比僅為 41%。

軟體內容方面：應用型軟體為汽車軟體發展主力，ADAS 及 AD 軟體為主要增 量。據麥肯錫預測，2020-2030 年一體化軟體、驗證型軟體及功能性軟體市場 規模復合增速分別為 9%、10%、10%，其中功能性型軟體佔據汽車軟體半壁江 山（結構上佔比 6 成）。2020-2030 年按軟體功能劃分的市場規模中，最大增量 為 ADAS 及 AD 軟體，佔市場規模增量的 57%；信息娛樂、安全及聯網相關軟 件次之，占 20%；操作系統和中間件、車身和動力系統相關軟體、動力總成和 底盤相關軟體分別佔據 10%、10%、2%。

整車廠戰略思路：軟體為必爭之地

在汽車構架三步走過程中——傳統分散式電子電氣架構-域控制器電子電氣架 構-集中式電子電氣架構，主機廠將逐漸主導原本由 Tier 1 包攬的定製軟體部分， 軟硬體進行拆分發包的趨勢近年來愈發明顯。車企和互聯網軟體企業紛紛入局， 特斯拉引領車載軟體行業最高技術，大眾計劃緊跟，組建 5 千名軟體工程師開 發旗下所有車型統一的操作系統「vw.OS」，汽車屬性已然將逐漸由代步工具轉換 為移動的第三空間（例如未來的娛樂、辦公場所）。現階段整車廠與 Tier 1 的合 作模式仍在探索中，關乎開發周期、賦予附加值、構架實現、軟體變現模式以 及操作系統切入等問題上仍未進行標準化定義，卻為影響行業發展的關鍵所在。

特斯拉在軟體層面最大亮點是OTA 升級模式

特斯拉創整車 OTA 升級先河。其升級主要在兩個方面：一方面，將軟體升級發 送到車輛內的車載通訊單元，更新車載信息娛樂系統內的地圖和應用程序以及 其他車機類軟體。例如升級車機的運算速度、屏幕操作流暢度，運行高畫質游 戲以及增強可視化效果等，屬於駕駛艙內「看得見」的升級。另一方面，以直 接將軟體增補程序傳送至有關的電子控制單元（ECU），為 Autopilot 持續引入 及優化新功能。例如提升時速、修復駕駛漏洞等。軟硬體分離開發、硬體性能 冗餘的設計思路是實現 OTA 的必要條件，隨法規放開、演算法逐漸完善，特斯拉 以 OTA 升級軟體模式逐步解鎖新運用功能。此外，特斯拉顛覆車載軟體盈利模 式，以 6.4 萬元的 FSD 選裝軟體包定價、2000 美元的「 Acceleration Boost」 動力性能加速升級包獨創軟體付費的商業模式。

集中式電子電氣架構提供 OTA 基礎。特斯拉的整車 OTA 升級需要其超前的汽 車電子電氣架構做配套配合，傳統車企分散式電子電氣架構中 ECU 數量龐大， 單個 ECU RAM 內存容量有限，同時供應商的底層代碼和嵌入軟體差別較大， 難以完成整車功能的統一更新。而特斯拉採用集中式的電子電氣架構，分為 CCM(中央計算模塊，整合ADAS 及 IVI 域功能)、BCM LH(左車身控制模塊)、 BCM RH(右車身控制模塊)三個部分，2015 款的 Model S 大約有 15 個 ECU， 此後發佈的 Model 3 則直接通過 Hardware3.0 和三個車身控制器執行來控制行 駛、轉向和停止等功能，集中的架構和高算力的控制模塊支撐了特斯拉整車 OTA 升級。目前特斯拉已經可以通過 OTA 的方式實現改善車輛的底盤、信息娛樂、 電池續航、ADAS 乃至自動駕駛等多項功能，讓車的功能迭代更加靈活和便捷， 最終變成一台可以不斷進化的智能終端。

OTA 升級過程需數據網路配合，其安全性尤為重要。特斯拉 OTA 升級即指將程序從主機廠伺服器更新到指定 ECU，主要步驟為：車輛與伺服器通過蜂窩網 絡進行安全連接，將待更新的固件傳輸至車輛遠程信息處理系統及 OTA Manager，OTA Manager 將固件分發至需更新的 ECU 並管理更新過程，更新 完畢後向伺服器發送確認信息。整個 OTA 升級過程面臨安全考驗，騰訊科恩實 驗室曾實現對特斯拉的無物理接觸遠程攻擊，並將漏洞情況報告給特斯拉以做 修復。OTA 模式的信息安全（信息包加密及隔離）及功能安全（車輛狀態信息 傳輸）需得到足夠保障。

特斯拉 OTA 依然屬於行業標杆，傳統車企追趕特斯拉在研發 OTA 過程中仍面 臨困境。具先發優勢的特斯拉在 OTA 對動力和底盤系統有效升級層面、用戶體 驗、系統成熟和穩定性方面均處於行業領先地位，引領傳統車企和造車新勢力 跟隨布局，但仍面臨較多困難，體現在三個方面：其一，需投入較大的人力、 物力、財力，考驗主機廠研發實力；其二，OTA 打破固有的經銷商提供增值服 務的模式，利潤蛋糕重新切分具一定阻力；其三，OTA 安全性和穩定性上要求 較高，主機廠需理解部分互聯網領域技術。

大眾重塑軟體架構，推行 vw.OS 規劃

曾囿於軟體問題車型延遲交付。在特斯拉軟體技術快速迭代壓力下，大眾加緊 開發基礎架構，或因為開發過於倉促等因素，曾多次發生軟體問題，如新一代 純電動汽車 ID.3 因為軟體開發延遲造成交付時間推遲，新款高爾夫也曾因為倉 促上馬新技術（全數字座艙）於車輛中發現軟體問題而臨時停售。

大眾已著手構建軟體架構體系。為抗衡特斯拉及科技巨頭等新勢力的布局，大 眾愈發重視汽車軟體開發業務。2020 年 1 月 1 日起，大眾集團所有軟體開發工 作被集中至獨立新部門——Car.Software（2019 年 6 月份成立）。Car.Software 分為「互聯汽車和設備平台」「智能車身和駕駛艙」「自動駕駛」「車輛運動和能源」以 及「數字業務和出行服務」五個業務單元，其所有功能都將用於開發 vw.OS 車機 系統。一系列車型軟體問題出現后，寶馬製造工程高級副總裁 Dirk Hilgenberg 加入成為 Car.Software 負責人。此外大眾也對智能駕駛研發體系進行重組，如 拆分 L4 智能駕駛研發部分、合併各部門自動輔助駕駛研發。

大眾軟體計劃的內在驅動力來源於兩個方面：

其一：汽車軟體代碼愈發複雜。大眾曾做過統計，汽車軟體的行代碼遠大於其 他應用終端（汽車軟體 1 億行代碼 VS. Facebook 8 千萬行代碼 VS. PC 電腦 4 千行代碼 VS. 飛機 2.5 千萬行代碼 VS. 谷歌瀏覽器 1 千萬行代碼），是智能 手機的 10 倍。2020 年整車代碼量有望超 2 億行，達 L5 級智能駕駛代碼量有 望超 10 億行。

其二：汽車成為複雜的聯網設備，軟體將扮演重要角色。在大眾傳統車型上僅 需約 70 個 ECU，功能相對較為分散。而在未來的集成化計算單元體系下，軟 件的重要性將愈發凸顯，與 ECU 配合定義汽車功能，涵蓋操作系統、基礎軟體 以及其他應用軟體的車載軟體大眾均會自主開發。

大眾對研發投入、人員安排及軟體化目標做出規劃：

投入方面，大眾集團將在未來三到五年內投入 90 億美元（約合人民幣 630 億 元）資金進行軟體開發。員工方面，不同於製造環節的裁員情況，數字化部門 員工由 5000 名再次擴編至 1 萬人。軟體化目標方面，內部研發軟體佔比由不 足 10%提升到 60%以上，同時提出「8 合 1 目標」（將現有的 8 個電子平台整 合為一個平台）。2025 年前，所有新車型將使用 vw.OS 操作系統和定製的雲服 務（大眾與微軟合作），軟體在汽車創新中佔據 90%份額。

汽車軟體的未來推演

若考慮對汽車開發的終極假想，汽車最終會成為搭載「差異化元素」的通用化 平台。以目前視角，差異化元素涵蓋智能座艙（人與車互動的生態系統，包括 包括全液晶儀錶、車聯網、車載信息娛樂系統 IVI、ADAS、HUD、AR、AI、全 息、氛圍燈、智能座椅等方面）及智能駕駛（L1~L5 級智能駕駛等級）領域。而差異化元素主要由車型全新的電子電氣架構和軟體兩方面定義，一方面，ECU 里的功能模塊持續循環迭代的代碼驅動汽車執行最適宜的動作反饋；另一方面， 車載娛樂系統越發 APP 化吸引較多第三方開發者入場。海量數據在車內流轉， 其深層次的安全防禦（檢測和防禦網路攻擊）愈發重要。經過產業趨勢推演， 提出以下 5 大汽車軟體趨勢預判。

趨勢 1.往車輛集中式電子電氣架構發展，功能中心化

集中式電子電氣架構為終極構架體系。以域控制器為代表產品的跨域集中式電 子電氣架構再往後走，就是集成化程度更高的車輛集中式電子電氣架構—— Vehicle computer and zone concept（車載電腦），終極階段為 Vehicle cloud computing（車雲計算）。未來車輛通過用高性能的中央計算單元取代現在常用 的分散式計算的架構，將實現「軟體定義車輛」的終極目標。再此過程 ECU 的整合過程持續提升，應用程序完全從硬體中抽象出來，控制單元概念最終被 智能節點計算網路接棒。

趨勢2.更高傳輸性能的乙太網作為主幹網路承擔信息交換任務

乙太網作為車內通信網路大勢所趨。隨車內數據傳輸總量及對傳輸速度要求持 續提升，以及在跨行業的標準協議需求驅動下，支撐更多應用場景、更高速的 乙太網有望取代 CAN（主要用於車載控制數據傳輸，最大帶寬 1MB/s）、LIN（低 成本通用串列匯流排，主要用於車門、天窗及座椅控制）、Most（主要用於發數據 包）等傳統汽車車內通信網路成為車內通信網路。在對同樣的 ECU 的軟體進行 更新時，CAN 模式下的傳輸時間是乙太網的 30 倍。因此，乙太網的運用趨勢 得到主流整車廠（如寶馬、通用等）及半導體公司（如博通、恩智浦等）認可， 均推出符合乙太網的應用元件。未來趨勢上，乙太網並非能一蹴而就完全替代 CAN、LIN，預計多種通信模式將在較長一段時間內共存——CAN、LIN 用於傳 感器和執行器等封閉低級網路間的數據傳輸；乙太網（取代 MOST 等技術）用 於域控制器及子部件間的信息交換。

趨勢3.OTA 空中升級模式普及

OTA 由特斯拉引領，向全行業普及。由特斯拉最先推行的 OTA 升級功能模塊 能持續修復汽車軟體缺陷、解決部分故障、解鎖或引入新功能以滿足用戶需求， 成為汽車軟體發展的主流趨勢。按照升級對象的不同，OTA 可分為 FOTA（硬 件在線升級）、SOTA（軟體在線升級）兩個大類，其中 FOTA 主要針對基礎硬 件和汽車底層安全相關功能的升級需求，例如剎車系統、制動系統及 BMS 等；SOTA 主要對座艙娛樂系統進行升級。對 ECU 而言，其內部為備份軟體準備了 額外區域空間，以備當前運行程序出現故障或升級中發生斷錯誤時自動滾回備 份軟體系統，防止車輛出現安全事故。

趨勢4.汽車在雲端交換信息

更為靈活的雲服務是 SDV 載體。從早期的機械時代過渡到目前的硬體時代，在 進一步進化至未來的軟體時代，汽車的功能實現方式持續演變，隨著客戶的個 性化定製需求日益增加，加之雲計算對智能、靈活和自動化的天然要求，由「軟 件定義」來操控硬體資源成為更合適的解決方案，未來大部分汽車功能在雲端 運行，為車企轉型提供聯接使能、數據使能、生態使能和演進使能。因此，在 雲計算的計算、存儲和網路等各方面的基礎設施上，均呈現出從軟硬體捆綁， 到硬體+閉源軟體，再到白盒硬體+開源軟體的演進趨勢。而雲服務也成為 AI、 智能汽車、大數據等新興科技實現商業化落地的載體（例如特斯拉在雲服務載 體上進行 OTA 升級）。近年來雲服務市場實現爆髮式增長，而車載環節尚處於 發展初期，後續增量空間大。

趨勢5.信息安全領域需深層次防禦

汽車電子的運用及智能網聯化趨勢推進車載信息安全要求提升。汽車脫離孤立 單元后，隨之而來的是攻擊面的新增，一方面車輛聯網后其數據面臨被盜取、 泄露風險，另一方面電控系統普及后存在轉向、剎車等關鍵功能被外部控制的 可能性（例如破解車機、T-Box、網管后，向 CAN 發送惡意指令）。即接入汽車控制終端的 APP、網路系統、ECU 代碼均可能成為新攻擊向量。雲（車聯網 平台）-管（車聯網基礎設施）-端（車載智能及聯網設備）均存在信息安全問 題，將造成車輛功能性安全隱患：

（1）雲端與管端：接送關鍵數據的中央互聯網關直接連接至車企後台，部分第 三方公司被允許數據訪問。目前網聯實現通常會通過 APP 實現應用層功能（例 如解鎖車門、調用空調功能等），此時存在手機端與雲端的通信過程，且應用程 序供應商能直接訪問開放的相關數據介面。通過雲端和對外通信管端能對車機 端直接進行攻擊。

（2）車機端：當功能系統被授權時，黑客能對CAN匯流排發送相關指令控制ECU。騰訊道恩實驗室曾對特斯拉 Model S 進行過無物理破解實驗，以 Wifi 熱點接入 向車載娛樂系統植入軟體取得車機許可權，在破解網關后能控制其多個電控單元。

為抵禦外部攻擊需建立深層次的安全防禦系統，嚴控與功能安全及數據連接。汽車的防護措施隨交互信息增多其力度持續提升。車企安全團隊通常基於雲-管 -端對症建立安全防禦系統以應對外部攻擊：

（1）雲端：車載終端是汽車安全架構的核心，主要注意 T-BOX（用於車端和 外界通信）和 OBD（用於將汽車外部設備連接到 CAN 匯流排）兩大塊的信息防 護。實時進行入侵檢測，防止 DDos 攻擊。

（2）管端：汽車在未來將頻繁接入和退出網路節點，存在被篡改信息的風險。通常需要對通訊過程及傳輸數據進行加密，採用專門的 APN 接入網路。

（3）車機端：加強安全固件驗簽及防 root 機制，管理介面並建立監控體系。此外，可在車輛功能模塊上單設安全晶元對數控進行校驗。

部分第三方供應商能參與至信息安全環節。汽車安全防禦對於以特斯拉、蔚來、 小鵬等為代表的有互聯網基因的造車新勢力來說，擁有一定先天的優勢。包括 特斯拉在成立之初便組建了來自谷歌、微軟等互聯網企業的 40 人的網路安全專 家，小鵬和蔚來與阿里、騰訊等互聯網廠商進行深度合作，未來華為等供應商 是此領域的預備軍。目前網路安全系統仍缺乏標準的信息安全方案，原本的汽 車軟硬體供應商難以以統一標準滿足不同整車廠的信息安全要求，並且在測試 階段很難直接接入車企平台進行網路安全試驗。預計未來行業將有提供信息安 全方案、網路安全模塊以及某一特定領域防禦系統的第三方軟體供應商出現。

投資建議和推薦標的

百年汽車工業面臨由機械機器向電子產品過渡的新變局，在我們看不到的隱秘 角落——上百的電子控制單元循環執行軟體代碼功能塊，通過高性能的中央計 算單元，與硬體體繫結合以解析駕駛員需求，邏輯運算後向機械部件發送相應 響應指令。近年來，SDV（軟體定義汽車）概念逐步被整車廠認知，根源在於 「汽車如何體現差異化」問題的變遷，硬體體系將逐漸趨於一致，軟體成為定 義汽車的關鍵，即造車壁壘已經由從前的上萬個零部件拼合能力演變成將上億 行代碼組合運行的能力。

SDV 趨勢下汽車軟硬體分離重塑市場格局，盈利模式由硬體向持續賦予附加值 的軟體傾斜。主機廠愈發需具備軟體的管理能力及核心軟體設計能力，並引入 供應商及互聯網企業參與此環節，開發基礎平台並收取許可費用、供應功能模 塊按汽車出貨量 Royalty 收費及基於車企平台做定製化的二次開發均為未來主 流的軟體供應商盈利模式。預計 2030 年 500 億美元市場空間，復合增速 9%。

汽車最終會成為搭載「差異化元素」的通用化平台。一方面，ECU 里的功能模 塊持續循環迭代的代碼驅動汽車執行最適宜的動作反饋；另一方面，車載娛樂 信息系統越發 APP 化吸引較多第三方開發者入場。海量數據在車內流轉，其深 層次的安全防禦（檢測和防禦網路攻擊）愈發重要。關於賦能域控制器、定位 車機系統的各項軟體性能升級，包括車內乙太網應用、整車 OTA 升級、信息交 互上雲及深層次的信息安全防禦等，或將帶來一系列發展機遇。

資料來源：https://m.news.sina.com.tw/article/20201001/36497492.html?fbclid=IwAR1zWwTMiTHwfLyqZ7Qx698UjYwI3v0c-hs3gXdy560Rf5BgAS4Ts4QLbOQ

坦白說，一個國家若不是統治權出現了很大的正當性動搖，是不應該，也不會對自己的國民做這種將所有異見都視同中共同路人的研究。

因為你我都知道，國防安全研究院是國防部底下的智庫，沒有上級先射箭的指示，這些單位是不會做這種假設國民皆是敵人的原創性的研究的。

而且，你我都知道，這些人並非叛國，這些人只是對行政的防疫作法感到不滿，以言論自由的角度來抱怨，結果國家的智庫是怎麼處理的？用虛假的分析與數據，硬是將這些人打成通敵叛國者：而這種作為只是提供了洗腦死忠支持者的工具，更是提供了國民彼此互相殘殺的數據，這是以偽學術出發的統治者之鞭！

身為國民，實在感到深沉的悲哀，因為這個國家已經不愛自己的國民了．．．．．．

國防部底下不是有一個這個
國防安全會做了一篇報告
就是以前在菜市場政治學寫網路的
一個叫蔡榮峰
真的啊你把他名字弄出來了啊
小弟是TCIA
他就定了幾個他用六個定義
那六個定義這個叫做
就是所謂配合中共同路人的認知作戰
竟然把批評疾管家批評台灣的疫苗接種
疫苗接種都把他納入
變成中共同路人
所以我說蔡榮峰你這個研究
你本身就是中共同路人
因為你這樣一搞
台灣的中共同路人突然過半你知不知道
批評防疫的人有多少啊
我跟你講中間有一個人還有網友
因為我們這邊有人是那個四十七浪人之一
他說他有看到有一個網友啊
就是在做什麼
就是他接種了那個高端
他參加高端的測試
結果發現那個測試的過程
沒有像疾管家講的跟仙一樣
所以他就出來就講說
我覺得這個流程不對
那個流程不對真是很糟糕
然後我再跟你講 阿宅我剛剛講了一半
後來我們那個徐巧芯她就決定去對
那個報告裡面認定是中共同路人來做一下
他們過去的言論紀錄 反查嘛
反查你過去的言論數據
結果發現高達74%都是發表過反中
反國民黨支持民進黨言論的人
結果這74%的人
現在居然都被他定義為中共同路人
這真的是很糟糕
這個只有兩種可能
第一個就是以前這些人都是反串
那大家都是林瑋豐 不是嗎 對啊
那第二種就是很多人因為防疫
現在都站到反面去了
不是因為你做不好
我批評一下不行嗎 是嘛
所以就是說他們過去
比如說反過中國反過國民黨
或者支持民進黨
那個是基於人家各別事情的判斷
難道你防疫我就要永遠死忠到底嗎
真的不行
我都是蔻蔻嗎我都是林靜儀嗎
而且我又沒拿標案
所以他這個研究變成非常荒唐
結果我們巧芯妹妹一公開
原來這個不是反串
就是你低估了良心發現的那個動力
坦白講我認識很多朋友對防疫有意見
很多很多本來都是綠
這跟我上次跟你講跟停電一樣
事實上PTT我觀察了好一陣子
太賭爛了當然翻臉
就是人家就是覺得你實在太過分了吧
那大概是從停電跟防疫開始
官逼民反你官做的好丐幫哪會多
你就是官做不好丐幫才多
我你講那個國家安全研究院的報告
都會送到總統府跟國安會
這個就是悲哀
而且你這個調查水平這麼低
你那個六個定義範圍
憑什麼把反對疾管家批評對防疫批評
對疫苗的批評都納入
你這是基於什麼方法論啊
簡直是胡說八道
我跟你講這個徵兆是什麼咧
就是從國防安全研究院針對
網路的認知作戰的研究
然後進一步就要就要叫NCC推動
數位網路的什麼視聽服務法
然後接下來就要來抓阿宅就這樣
看起來就是我啦
不好意思容我當一個矛尖部隊
我被折斷了大家就要完蛋
就是網路視聽服務法一定會規定一些罰則
罰到我叫不要啊
下架啦
我覺得從學術的角度
我看到這樣的東西
我都會特別的有感
或者是更進一步講會特別的憤怒
為什麼說憤怒
因為我覺得在學術圈
如果你真的想做研究的話
你不能先射箭再畫靶
我覺得犯了...
看起來我必須說
這看起來像是學術研究的東西
他很容易混淆視聽
他很容易讓很多人覺得
這是一個多麼嚴謹的研究
可是因為大部分的人
不會認真的去看裡面的內容
大部分的人看到這個報告
他的一些圖表覺得哇這好酷這好炫
這有什麼精密的統計分析又是大數據
所以一定是對的
很多時候我們都會被這種假象所迷惑
都會覺得說人家很專業
可是真的拿專業
就是我們真的從學術的角度
去看這個東西的時候
你就會發現問題非常的多
他裡面提到的不只是這四十七個人是
找的這四十七個人的這個帳號是
這個有問題的
他所做的所有的假設
就像我說的先射箭再畫靶
他的所有的假設他有六大假設
他說這些論述都是有特意為之的帶風向
我就很好奇就是說
大家如果真的認真看的話
大家難道不會覺得
他所舉出的六種敘事的方式
或者是六種所謂的網路的風向
每一個都是可以擊破的
我所謂的擊破是每一個都有邏輯上的瑕疵
他不相信輿論public opinion
是可以自然產生的
他認為背後只要不符合我的假設
就有問題 就是壞蛋
這個很幼稚 是抓鬼是不是
當代的這個科技抓鬼嗎我不太理解
所以我就說像這樣的一個學術
看起來像學術然後包裝他的論述
其實他才是 這樣的東西才是真的帶風向
而且你可以想像
因為他是特定的這個智庫機構
所以可能會有媒體可能會有一些相關的報導
然後再接著就把這樣的報導的剪裁出來說
你看這些人都是台灣現在就是很明顯的
有所謂的可能被認知作戰了
你可以想像這樣的風向會出現
像是他講說懷疑美國捐贈疫苗
是不是有其他的政治考量
或者其他的外交考量
為什麼不能問呢
任何人對我們好
我們可以感謝可是在感謝的同時
也可以看國際政治的局勢
我也常常說我們感謝美國
但是美國他做任何的事情
絕對不可能是完全出於
完全沒有私心
或完全沒有其他的考量不可能的
我們就說美國
如果說美國要沒有私心的在捐疫苗
他可以捐給COVAX
他可以捐給世衛組織公平去分配
就像德國法國
他們捐是捐COVAX
德國總理梅克爾還自己講說
他們不打算要捐各別的國家
因為如果捐各別國家
對方接受者會有壓力
就必須要聽我的話
梅克爾就很直白的講我不幹這種事
所以為什麼我們不能質疑美國
為什麼我們不能質疑日本
為什麼不能質疑其他的國家
當然可以質疑
可是在這個文章裡面
他就把這樣的質疑或者是任何的疑問呢
就說你可能是中共同路人
你可能就是那個認知作戰的人
我現在不能有question
我不能問政府說你為什麼不多買一點疫苗
不能
因為你質疑政府那代表說
你可能是你可能有其他的用心
我們只是單純的問說
為什麼我的父母親
老父老母不能早點打到疫苗
你早點買早點就有
就是這種很簡單的問題
不行你通通都是壞人
你只能站在政府的角度就是說
這個世界上都沒有疫苗就是買不到
可是我們在美國就是看到
到處你走進去都有疫苗
你怎麼讓我相信說這個什麼買不到
或者是...
總而言之
你如果拿出去到真的國際期刊
或者是真的學者當中做Peer Review
一定會被打回票
一定會被說太多太多的邏輯謬誤
有網友講說民進黨想要做台灣的麥卡錫主義
麥卡錫主義是什麼狀況
你覺得台灣有進到這個情形嗎
我覺得是麥卡錫的2.0這才是我所擔心的
因為麥卡錫的時代五零年代六零年代
他是在扣帽子
他用這種論述用媒體用廣播用電視台
用扣帽子的方式 當時因為反共
所以把所有他不滿的人
他用虛造的故事用捏造的故事說
有很多的共產黨潛伏在政府當中
他沒有證據
可是因為當時大家很怕共產黨
所以當時他說美國聯邦政府有很多的共產黨
就搞成這個整個政府是天翻地覆
接下來人人都不敢說話都覺得說
我如果幫誰說話就變成了共產黨
當時麥卡錫主義在社會上面
在美國社會造成很大很大的騷亂
撕裂跟仇視彼此鬥爭
對撕裂跟仇視
直到後來有國會議員跳出來
撕裂這個國王的新衣
我們在等待在台灣是不是有更多有良知的人
敢講真話不應該被貼上標籤的
你敢提出質疑不應該被貼上標籤
我覺得現在的台灣的輿論的氛圍
問題是出在說太多的媒體都可能
都已經出現了寒蟬效應
所以我覺得像這樣的東西
在年輕世代的它的影響力會很深遠
很多的年輕人會以這樣的證據
作為全台灣都受到認知作戰
老人家你們都不懂我們最懂
我們要守護台灣民主
可是忘記了本身他們拿到的這個證據呢
就是有極大問題的
所以我比較擔心的是
這樣的一個現象繼續發展下去
整個年輕世代到底看到的資訊到底是什麼東西
我覺得這個可能需要大家一起努力吧
把真的話講出來吧

直播yt連結:
0720
https://www.youtube.com/watch?v=FL9hqvgcXP4

0721
https://www.youtube.com/watch?v=hX_HRJFMpN8&t=5s

直播主題:
0720
聽黨指揮，永遠跟黨走，黨在我心中，世界第一免疫橋接疫苗是我大台灣第一，只要聽黨話，病毒也會無力化~~~~我編這個超棒的是不是可以加入民進黨?

0721
從國防安全院的報告說起，台灣新一代網路文字獄...對政府有不滿就等於親中？友邦史瓦帝尼和海地一團亂，外交部覺得設置台灣辦事處是超級大突破

我是JC老師
電腦相關課程授課超過6000小時的一位AutoCAD課程講師
由於實在太多同學向JC老師反映，希望可以有線上課程學習
所以就決定錄製一系列的AutoCAD線上影片教學
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矩形陣列ARRAYRECT
● 將物件複本分配到任何列、欄和圖層的組合。
● 選取物件
● 關聯式(AS)：指定陣列物件為關聯式或獨立
　◆ 是(Y)：將陣列項目納入單一陣列物件中，類似於圖塊。透過關聯式陣列，您可以編輯性質和來源物件以快速將變更擴展至整個陣列。
　◆ 否(N)：以獨立物件的形式建立陣列項目。對某個項目的變更並不會影響其他項目。
● 基準點(B)：定義陣列基準點和基準點掣點的位置
● 關鍵點(K)：對於關聯式陣列，請在來源物件上指定一個有效的約束點 (或關鍵點)，將其與路徑對齊。如果您編輯結果陣列的來源物件或路徑，陣列的基準點會保持和來源物件的關鍵點重合。
● 行數(COL)
　◆ 輸入行數
　◆ 輸入行距[總計(T) /表示式(E)]
● 列數(R)
　◆ 輸入列數
　◆ 輸入列距[總計(T) /表示式(E)]
　◆ 指定列之增量高程
● 間距(S)
　◆ 輸入行距
　◆ 輸入列距
● 計數(COU)
　◆ 輸入行數
　◆ 輸入列數
● 圖層(L)：指定 3D 陣列的圖層數量和間距
　◆ 圖層數：指定陣列中的圖層數
　◆ 圖層之間的距離：指定每個物件的相等位置之間 Z 座標值的差值
　◆ 總長：在第一個和最後一個圖層中，指定物件的相等位置之間 Z 座標值的總差值
　◆ 表示式：根據數學公式或方程式導出值

環形陣列ARRAYPOLAR
● 繞著中心點或旋轉軸以圓形樣式均勻分配物件複本。
● 選取物件：選取要在陣列中使用的物件。
● 中心點：指定一個點，以將陣列項目分配於該點周圍。旋轉軸為目前 UCS 的 Z 軸。
　◆ 基準點(B)：指定陣列的基準點。
　◆ 旋轉軸(A)：指定由兩個指定點所定義的自訂旋轉軸。
● 關聯式(AS)：指定陣列物件為關聯式或獨立。
　◆ 是(Y)：將陣列項目納入單一陣列物件中，類似於圖塊。透過關聯式陣列，您可以編輯性質和來源物件以快速將變更擴展至整個陣列。
　◆ 否(N)：以獨立物件的形式建立陣列項目。對某個項目的變更並不會影響其他項目。
● 項目(I)：使用值或表示式指定陣列中的項目數目。
● 夾角：使用值或表示式指定項目之間的角度。
● 填滿角度：使用值或表示式指定陣列中第一個和最後一個項目之間的角度。
● 旋轉項目(ROT)：控制是否旋轉陣列的項目。
● 列數(ROW)：設定列數。
　◆ 列間距：從每個物件上的對等位置測量，指定各列之間的距離。
　◆ 總長(T)：從起點與終點物件上的對等位置測量，指定起點和終點列之間的總距離。
　◆ 增量高程：設定後續每一列的增加或減少高程。
　◆ 表示式：根據數學公式或方程式導出值。
● 圖層(L)：指定圖層的數量和間距 (用於 3D 陣列)。
　◆ 圖層數：指定陣列中的圖層數。
　◆ 圖層之間的距離：指定圖層之間的距離。
　◆ 表示式：使用數學公式或方程式衍生出值。
　◆ 總長：指定第一個圖層和最後一個圖層之間的總距離。

路徑陣列ARRAYPATH
● 沿著路徑或部分路徑分配物件複本
● 路徑可以是直線、聚合線、3D 聚合線、雲形線、螺旋線、弧、圓或橢圓。
● 選取物件
● 選取路徑曲線
● 關聯式(AS)：指定陣列物件為關聯式或獨立。
　◆ 是(Y)：將陣列項目納入單一陣列物件中，類似於圖塊。透過關聯式陣列，您可以編輯性質和來源物件以快速將變更擴展至整個陣列。
　◆ 否(N)：以獨立物件的形式建立陣列項目。對某個項目的變更並不會影響其他項目。
● 方式(M)：沿著路徑分配項目的控制方法
　◆ 等分(D)：沿著路徑長度均勻分配指定數目的項目
　◆ 等距(M)：沿著路徑依指定間隔分配項目
● 基準點(B)：指定一個基準點，以相對於路徑曲線起點來放置陣列中的項目。
● 關鍵點：對於關聯式陣列，請在來源物件上指定一個有效的約束點 (或關鍵點)，將其與路徑對齊。如果您編輯結果陣列的來源物件或路徑，陣列的基準點會保持和來源物件的關鍵點重合。
● 切線方向(T)：指定兩個點，表示陣列項目相對於路徑的切向。這兩點的向量可建立陣列中第一個項目的切向。「對齊項目」設定控制陣列中的其他項目是否保持相切或平行方位。
● 項目(I)：根據「方法」設定指定項目數目或項目之間的距離。
　◆ 列數(ROW)：設定列數。
　◆ 列間距：從每個物件上的對等位置測量，指定各列之間的距離。
　◆ 總長(T)：從起點與終點物件上的對等位置測量，指定起點和終點列之間的總距離。
　◆ 增量高程：設定後續每一列的增加或減少高程。
　◆ 表示式：根據數學公式或方程式導出值。
● 圖層(L)：指定圖層的數量和間距 (用於 3D 陣列)。
　◆ 圖層數：指定陣列中的圖層數。
　◆ 圖層之間的距離：指定圖層之間的距離。
　◆ 表示式：使用數學公式或方程式衍生出值。
　◆ 總長：指定第一個圖層和最後一個圖層之間的總距離。
● Z 方向(Z)；控制是否保留項目原始的 Z 方向或是沿著 3D 路徑自然排列項目。

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AutoCAD 2016 2D 線上教學影片目錄：http://bit.ly/2Y5F4Mw
AutoCAD 2016 2D 線上教學影片範例下載：https://bit.ly/3eOuKQR
AutoCAD 2D 常用快速鍵清單整理：http://bitly.com/2dUEJ9d
建築室內設計Arnold擬真呈現教學影片目錄：https://bit.ly/2VbZmmd
TQC AutoCAD 2008 2D 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGQtB
3ds Max 2015 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGqn3
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JC老師個人FB：https://www.facebook.com/ericjc.tw
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矩形陣列ARRAYRECT
● 將物件複本分配到任何列、欄和圖層的組合。
● 選取物件
● 關聯式(AS)：指定陣列物件為關聯式或獨立
　◆ 是(Y)：將陣列項目納入單一陣列物件中，類似於圖塊。透過關聯式陣列，您可以編輯性質和來源物件以快速將變更擴展至整個陣列。
　◆ 否(N)：以獨立物件的形式建立陣列項目。對某個項目的變更並不會影響其他項目。
● 基準點(B)：定義陣列基準點和基準點掣點的位置
● 關鍵點(K)：對於關聯式陣列，請在來源物件上指定一個有效的約束點 (或關鍵點)，將其與路徑對齊。如果您編輯結果陣列的來源物件或路徑，陣列的基準點會保持和來源物件的關鍵點重合。
● 行數(COL)
　◆ 輸入行數
　◆ 輸入行距[總計(T) /表示式(E)]
● 列數(R)
　◆ 輸入列數
　◆ 輸入列距[總計(T) /表示式(E)]
　◆ 指定列之增量高程
● 間距(S)
　◆ 輸入行距
　◆ 輸入列距
● 計數(COU)
　◆ 輸入行數
　◆ 輸入列數
● 圖層(L)：指定 3D 陣列的圖層數量和間距
　◆ 圖層數：指定陣列中的圖層數
　◆ 圖層之間的距離：指定每個物件的相等位置之間 Z 座標值的差值
　◆ 總長：在第一個和最後一個圖層中，指定物件的相等位置之間 Z 座標值的總差值
　◆ 表示式：根據數學公式或方程式導出值

環形陣列ARRAYPOLAR
● 繞著中心點或旋轉軸以圓形樣式均勻分配物件複本。
● 選取物件：選取要在陣列中使用的物件。
● 中心點：指定一個點，以將陣列項目分配於該點周圍。旋轉軸為目前 UCS 的 Z 軸。
　◆ 基準點(B)：指定陣列的基準點。
　◆ 旋轉軸(A)：指定由兩個指定點所定義的自訂旋轉軸。
● 關聯式(AS)：指定陣列物件為關聯式或獨立。
　◆ 是(Y)：將陣列項目納入單一陣列物件中，類似於圖塊。透過關聯式陣列，您可以編輯性質和來源物件以快速將變更擴展至整個陣列。
　◆ 否(N)：以獨立物件的形式建立陣列項目。對某個項目的變更並不會影響其他項目。
● 項目(I)：使用值或表示式指定陣列中的項目數目。
● 夾角：使用值或表示式指定項目之間的角度。
● 填滿角度：使用值或表示式指定陣列中第一個和最後一個項目之間的角度。
● 旋轉項目(ROT)：控制是否旋轉陣列的項目。
● 列數(ROW)：設定列數。
　◆ 列間距：從每個物件上的對等位置測量，指定各列之間的距離。
　◆ 總長(T)：從起點與終點物件上的對等位置測量，指定起點和終點列之間的總距離。
　◆ 增量高程：設定後續每一列的增加或減少高程。
　◆ 表示式：根據數學公式或方程式導出值。
● 圖層(L)：指定圖層的數量和間距 (用於 3D 陣列)。
　◆ 圖層數：指定陣列中的圖層數。
　◆ 圖層之間的距離：指定圖層之間的距離。
　◆ 表示式：使用數學公式或方程式衍生出值。
　◆ 總長：指定第一個圖層和最後一個圖層之間的總距離。

路徑陣列ARRAYPATH
● 沿著路徑或部分路徑分配物件複本
● 路徑可以是直線、聚合線、3D 聚合線、雲形線、螺旋線、弧、圓或橢圓。
● 選取物件
● 選取路徑曲線
● 關聯式(AS)：指定陣列物件為關聯式或獨立。
　◆ 是(Y)：將陣列項目納入單一陣列物件中，類似於圖塊。透過關聯式陣列，您可以編輯性質和來源物件以快速將變更擴展至整個陣列。
　◆ 否(N)：以獨立物件的形式建立陣列項目。對某個項目的變更並不會影響其他項目。
● 方式(M)：沿著路徑分配項目的控制方法
　◆ 等分(D)：沿著路徑長度均勻分配指定數目的項目
　◆ 等距(M)：沿著路徑依指定間隔分配項目
● 基準點(B)：指定一個基準點，以相對於路徑曲線起點來放置陣列中的項目。
● 關鍵點：對於關聯式陣列，請在來源物件上指定一個有效的約束點 (或關鍵點)，將其與路徑對齊。如果您編輯結果陣列的來源物件或路徑，陣列的基準點會保持和來源物件的關鍵點重合。
● 切線方向(T)：指定兩個點，表示陣列項目相對於路徑的切向。這兩點的向量可建立陣列中第一個項目的切向。「對齊項目」設定控制陣列中的其他項目是否保持相切或平行方位。
● 項目(I)：根據「方法」設定指定項目數目或項目之間的距離。
　◆ 列數(ROW)：設定列數。
　◆ 列間距：從每個物件上的對等位置測量，指定各列之間的距離。
　◆ 總長(T)：從起點與終點物件上的對等位置測量，指定起點和終點列之間的總距離。
　◆ 增量高程：設定後續每一列的增加或減少高程。
　◆ 表示式：根據數學公式或方程式導出值。
● 圖層(L)：指定圖層的數量和間距 (用於 3D 陣列)。
　◆ 圖層數：指定陣列中的圖層數。
　◆ 圖層之間的距離：指定圖層之間的距離。
　◆ 表示式：使用數學公式或方程式衍生出值。
　◆ 總長：指定第一個圖層和最後一個圖層之間的總距離。
● Z 方向(Z)；控制是否保留項目原始的 Z 方向或是沿著 3D 路徑自然排列項目。

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