關於 不對稱資訊管理 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

前言：

測試學習是個理論簡單，但實作起來會遇到很多疑問的學習過程。曾經跟Sean Ellis 一起工作的曲卉寫的這本書不但實用，而且還訪問了一大票測試專家。

他們對於測試主題的選擇（大題目還是小題目）、AARRR漏斗的重點，還有測試團隊在組織內的發展也都有不同的見解。

我覺得很值得多看看，所以做了筆記跟大家分享。

這次分3 part，先來一串九個人我印象最深的測試心得，再來九個人的訪談摘要，最後是九個人對於組織與人的看法。enjoy~

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《硅谷增長黑客實戰筆記》曲卉



#Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters
"不要只做優化，要做有高影響力的事情。不過，得先做優化累積影響力。"

#Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell
"不要把所有數字綁在一起看，用戶分群是有效優化的開始。"

# GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊
"限制供給可以透過奇怪的方式，製造FOMO(害怕錯過fear of missing out) 社交地位(social status)等，讓產品流行"


# Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree
"低垂果實摘完後，會陷入低潮與瓶頸。全公司（或跨團隊）的創新idea大匯集會讓大家一起幫忙，並且不要浪費對失敗案例的紀錄與策略學習。"


#Cerberus Interactive/Acorns (微型投資）, Sami Khan
"醜陋、原始的廣告更像是朋友在對用戶說話，有更高機率穿透用戶的防衛心"


#Camera360（修圖）, 陳思多
"漏斗的無限解構，原本以為是單純解決留存率問題，結果深究了四層（留存率—>推送更新覆蓋率—>推送更新展示率—>下載權限設定）才達到目的。"


#Square（支付）, 羅揚 James Luo
"增長與嚕羊毛黨的鬥智鬥勇，對獎勵的設計要有吸引力，又要養成使用習慣，還要善用推薦者的資訊讓新用戶感受到個性化的感覺。"

#探探（校園招聘）/ 美圖（修圖）, 韓知白
"要做增長先要備好基礎設施（行為數據後台，A/B測試框架），才能夠更快速迭代與勤能補拙。"

#專訪 Keep（運動）/豆瓣（社群）, 張弦
"有些問題除了用數據作判斷外，直接問用戶可以達到更直接的效用，而且幫助增長團隊打開視野。"

---九篇專訪的摘要全文---

#9-1 Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters

-北極星指標是會變動的


-產品（也就是核心地帶）通常是增長的投資報酬率最高的測試，但很難直接說服公司其他成員直接拿產品動刀。


-增長團隊一開始成立時候，選擇三不管地帶，以證明自己；之後才進展到核心地帶


-核心地帶的創造新價值、改善原有價值，通常是產品團隊負責。傳遞已有價值給更多人則是增長團隊負責。


-增長團隊必須是全職的，不能跟人共用成員，否則優先順序會被影響


-做測試時候，如何在容易衡量但效果慢跟全新設計但不知哪個因素產生作用之間做取捨？優化測驗要一個個做，改變方向測驗則直接直搗黃龍。而改變方向的測試才能反應高影響力。


-當低垂果實摘完後，要做高影響力需要高資源的測試需求，而不是低資源但也只需要低影響力的需求

#9-2 Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell

-對行動應用來說，留存是所有指標中最重要的，因為客人離開沒有成本，但留存會對你有無限好處。留存指標包含以日、週、月計算。

-增長團隊大約7-8人，包含產品經理、分析師、設計師、程序員，最多的是程序員。產品經理需要對分析、UI/UX設計、程序都略懂，才能跟他們溝通。

-以每週的循環討論測試設計、結果與去留。

-SC的做法不是所有用戶綁在一起看留存率，是用戶分群後看留存率，包含新用戶、流失後重新造訪用戶、重複使用用戶。

-當移動應用要藉由更版推送提升客戶體驗的時候，如何達到最好的整體效果？衡量指標是RRF 覆蓋率(reach), 相關性(Relevance), 頻率(Frequency) 三個都達到高水準則影響力最大。但覆蓋率是這當中最重要的

#9-3 GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊


-我的前一間公司(Stolen)，每個增長流程與工具都做得很好，但就是產品不夠好。當我到Postmaster之後發現他們什麼成長技巧都沒有，但產品很符合市場需求。

-增長最令人喜歡的是，能量化你的影響力，當你實驗做得好，結合了創造力與分析能力得出很好的想法，就像寫程式一樣，你做了某件事就有某個結果。這是令人上癮的。


-增長最令人不喜歡的是，會讓你偏向那些容易衡量並且很快衡量的東西。但有時候最重要的事情，例如產品與市場的契合度，反而不是容易衡量的。

-K因子（referral 用戶轉介人數）持續大於1是不可能的，尤其當你的產品越做越大，群體越來越多。即使是社交軟體，要讓k因子大於1 也需要一些違反自然規律的設計。

-稀缺性可以透過奇怪的方式，讓產品更加流行。從Stolen 得到的認知是，限制供給，造成稀缺性。心理因素是害怕錯過(FOMO) 社交地位（social status）等

-即使在矽谷，增長團隊也不多見。Google就沒有。但是FB就有一大批增長團隊並且擴散到其他地方。增長就是技術驅動，易於衡量的行銷。增長團隊更像升級版的行銷團隊，有了程序員的支持可以把推薦系統做得更精準，未來增長團隊會和市場團隊在一起而不是產品。

-用少於10%的流量，可以做任何測試。

#9-4 Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree

-數學不會就是不會，增長沒效就是沒效。增長可以很快做出改變，並且追蹤哪些改變有效哪些無效。

-增長的低垂果實摘完後，會陷入疲乏，就需要大量idea。創新idea 兩種重要想法：每週五的全公司頭腦風暴 & 忠實紀錄失敗的測試並從中學到策略想法。

-增長團隊刷存在感兩種做法：(1) 在例會中說明有趣但違反直覺的實驗，已讓大家有印象(2) 把大象（重大影響力但耗資源）跟螞蟻（容易但效益有限）的實驗混合起來，避免人家覺得你沒貢獻或者只會做小事情

-新產品開始獲取客人的三種方法：(1) 付費搜索廣告，可以找到真的需要產品並且非常有興趣的人 (2) 抄競爭對手的做法，可以找到他們已經開發過的市場(3) 根據產品特殊屬性的增長手法

#9-5 Cerberus Interactive/Acorns (微型投資與機器人投資）, Sami Khan

-靠創意的廣告狂人時代已經過去，excel 跟計算機才是你的好朋友。

-檢視總預算，跨通路預算調整（放大表現好的），通路內預算調整（用七天平均放大表現好的）

-2C新產品上線的建議是先在FB做小量A/B測試，找出好的再往其他通路擴散。測試前要設好追蹤，沒有追蹤，測試學習的迴路就不會成立。

-比起其他app，遊戲是最不需要擔心用戶獲取的，因為人們下載無成本；比較需要擔心的反而是用戶留存。因此要一小批一小批的獲取用戶後，關閉其他溝通通路，只針對這小群人做各種產品測試與改進，確定30 日留存率到達可用水準後才能繼續獲取用戶。

-臉書上，越醜的廣告表現越好。因為大家對電視已經疲乏，精美的廣告創意讓人想到電視會自動跳過，但粗糙的原始的則像是你朋友分享的。

#9-6 Camera360(Photo Editor), 陳思多

-漏斗的無限解構，以解決留存為例。原本想藉由app更新處理留存率低的問題，但發現更新覆蓋率不夠高，後來又發現問題是更新的展示率（被看到）低，而展示率低的原因又是app一開始下載時候的預設權限。所以回頭更改預設權限設定，在更改後次日留存率實現5%增長。（但如何在用戶已下載後調整權限啊）


-各地區的差異化溝通，以美國市場為例，經過逐一測試不同族群發現40+婦女喜歡此產品，於是將廣告視覺改為該族群會喜歡的可愛孩子展示功能，降低33%的獲客成本

-增長的成功要素是CEO的有意識支持。因為增長會用到很多資源，或是影響很多資源。若是沒有CEO的支持，無法成功。

-增長團隊需要的數據分析師，是對產品有深切了解的數據分析人，而不是純粹解讀數字。

#9-7Square(支付服務）, 羅揚 James Luo

-留存主要是產品決定的，但在早期留存（D14-D90)增長可以起到很大作用，只要透過各種管道（信件、推送、Retargeting 廣告）重新提醒用戶，就會對早期留存產生明顯效用。

-要做全產品用戶推薦的指標的先決條件，是內部有堅實的大數據團隊，足以做獲客通路歸因。

-通路關鍵三大指標(CPA, ROI, LTV）中，最難建模的是LTV。因為涉及對長期留存率與資本折現率的重要假設。

-好的推薦系統會牽涉到三大項目，獎勵、曝光、轉化。其中獎勵的設計是與嚕羊毛黨鬥智鬥勇的活動。獎勵內容要考慮『有吸引力的額度、合適的條件限制、養成使用習慣的限制，累進式獎勵、考慮對稱式獎勵（利己又利人）』

-即使是最忠誠的用戶，也不會時刻記得你的獎勵項目。

-新用戶進來後，可以用推薦人的資訊提醒他們使用獎勵，不僅給新用戶個性化的感覺，也提醒新用戶『我確實獲得了某人的推薦』

#9-8 探探（校園招聘）/ 美圖(Photo Editor), 韓知白

-美圖的用戶留存指標設在N張照片保存，一開始是基於通路管理的需要，因為有些通路留存數據會有回饋延遲以及作假的問題。

-探探的市場部與增長部的區別在，市場部負責花錢，增長部不負責花錢。

-增長不是先做ＫＰＩ管理，而是要有好的基礎設施（行為數據後台，A/B測試框架）才能開始觀測指標與迭代增長。

-快速迭代的價值在於，當你沒有人家的靈感，人家一次增長效果比你好3倍(+60% vs +20%）的時候，只要你迭代速度有三倍，還是可以得到一樣的成功增長效果。

-增長要避免的第一個坑就是局部優化，這裡改一點截圖，那裡改一點文案。其實也許改產品名字與圖標是最有效提升app商店轉化率的途徑。增長經理要能夠跳脫盒子思考（out of box thinking)

-剛開始做測試的人，要忘記喬布斯張小龍等產品的大神，他們是靠直覺也很少看數據：正常人要靠數據與即時反饋，勤能補拙。


#9-9 Keep(運動）/豆瓣(社群), 張弦

-全景漏斗，關心橫向的產品功能交互關係。當一個產品不只是工具，還有社交，內容等多種功能。可以根據不同功能設計指標，再看看功能
之間的交互拉提作用，決定整個產品後續的發展。而不是只看單一指標。

-量化與質化的兩腳思維，曾經做測試時候只看指標，以為是Ａ與Ｂ的相關性，但從未想過中間還有個Ｃ。學到後就會在產品中安插小問卷直接問用戶，但要把握3個題目之內的精簡原則，不可以打擾用戶。

-加法與乘法，做增長後了解了加法與乘法的關係。增加一條溝通管道是加法，優化轉化率是乘法。一般來說，乘法的好處更大一些，但這也是基於加法已經帶來足夠的初始流量，否則盤子太小的乘法也沒啥意義。

-做產品像開船，動力與方向最重要。產品小的時候，著重動力，加速度要夠。產品體量大了後，動力已經比較足了，著重方向，往哪兒發展就更重要。

---以下是關於團隊的摘要---

#Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters
"增長團隊必須是全職的，不能跟人共用成員，否則優先順序會被影響"

#Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell
"增長團隊大約7-8人，包含產品經理、分析師、設計師、程序員，最多的是程序員。產品經理需要對分析、UI/UX設計、程序都略懂，才能跟他們溝通。以每週迭代的循環討論測試設計、結果與去留。"

# GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊
"增長最令人不喜歡的是，會讓你偏向那些容易衡量並且很快衡量的東西。但有時候最重要的事情，例如產品與市場的契合度，反而不是容易衡量的。"


#Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree
"增長團隊刷存在感兩種做法：(1) 在例會中說明有趣但違反直覺的實驗，已讓大家有印象(2) 把大事（重大影響力但耗資源）跟小事（容易但效益有限）的實驗混合起來，避免人家覺得你沒貢獻或者只會做小事情"


#Cerberus Interactive/Acorns (微型投資與機器人投資） , Sami Khan
"靠創意的廣告狂人時代已經過去，excel 跟計算機才是你的好朋友。"


# Camera360（修圖）, 陳思多
“增長的成功要素是CEO的有意識支持。因為增長會用到很多資源，或是影響很多資源。若是沒有CEO的支持，無法成功。”


#Square（支付）, 羅揚 James Luo
“通路關鍵三大指標(CPA, ROI, LTV）中，最難建模的是LTV。因為涉及對長期留存率與資本折現率的重要假設。”

# 探探（校園招聘）/ 美圖（修圖）, 韓知白
“快速迭代的價值在於，當你沒有人家的靈感，人家一次增長效果比你好3倍(+60% vs +20%）的時候，只要你迭代速度有三倍，還是可以得到一樣的成功增長效果。”

# Keep（運動）/豆瓣（社群）, 張弦
“做產品像開船，動力與方向最重要。產品小的時候，著重動力，加速度要夠。產品體量大了後，動力已經比較足了，著重方向，往哪兒發展就更重要。”

機器學習識別特徵阻絕代測　上鏈回送監理資料庫防竄改

人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警

2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統，結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用，以解決酒駕問題，並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性，將車輛與人臉資料串上區塊鏈，以確保駕駛人的不可否認性。

長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題，儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則，但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數，導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演，讓不少的家庭因此破滅。

據統計，從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件，而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後，2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件，雖然成功達到嚇阻效果，但是死亡人數仍與去年前年持平，可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」，酒駕者必須重新考照，並且只能駕駛具有酒精鎖（Alcohol Interlock）的車輛，所謂酒精鎖，屬於車輛點火自動鎖定裝置，在汽車發動前必須進行酒測，通過才能將汽車發動，而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測，以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生，若駕駛人未遵守其要求，車子就會強制熄火並鎖死，必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

由於法案的方式無法完全遏止酒駕，因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

其中本田（Honda）汽車與日立（Hitachi）公司研發出手持型酒精含量檢測裝置，讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測，若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖，藉此避免酒駕意外或事故發生，且該技術結合了智慧鑰匙功能，若偵測到酒測值超標，車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人，避免酒駕上路之問題。

另一方面則是解決酒精殘值之問題，因為有許多駕駛人都會認為，休息一下後，身體也無感到不適，即駕車出門，等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過，因此收到罰單，甚至是吊銷駕照處罰等。

根據醫學研究指出，酒精是在人體體內由肝臟代謝，實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議，喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念，導致駕駛人貿然上路，待意外發生或罰單臨頭時，已經為時已晚。

背景知識說明

本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識，並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈，並利用區塊鏈不可篡改的特性，來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性，因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識，便可確認為駕駛本人。

何謂人臉辨識

人臉辨識技術屬於生物辨識的一種，基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術，將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材，讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵，藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中，其應用面廣泛，最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等，其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說，人臉辨識皆具備以下幾個特性：

‧ 普遍性：屬於任何人皆擁有的特徵。

‧ 唯一性：除本人以外，其他人不具相同的特徵。

‧ 永續性：特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

‧ 方便性：人臉辨識容易實施，設備容易取得，如相機鏡頭。

‧ 非接觸性：不須直接接觸儀器，也可以進行辨識，這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證，別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識，無須近距離接觸，也可以精準地辨識身分，且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球，人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫，在門禁進出管制系統中，利於提高管理效率，有效掌握到進出人員的身分，以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

人臉辨識的步驟

人臉辨識的過程與步驟，包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取，進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型，從影像中先尋找目標人臉，偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正，並摘取特徵值，接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算，最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟，如圖1所示。

人臉偵測

基於Haar臉部檢測器的基本思想，對於一個一般的正臉而言，眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練，所訓練出的人臉模型，其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型，可以有效地在影像中偵測到人臉。

Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型，可以偵測出人臉的68個特徵點，包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測，如圖2～4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數，若分數越高，代表該張影像就越可能是人臉，右側括弧中的編號代表子偵測器的編號，代表人臉的方向，其中0為正面、1為左側、2為右側。

人臉的預處理

偵測到人臉後，要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同，尤其會受到燈光、角度、表情等影響，為了改善這類問題，必須對圖片進行預處理以減少這類的問題，其中訓練的資料集也很重要：

‧ 幾何變換與裁剪：將影像中的人臉對齊與校正，將影像中不重要的部分進行裁切，並旋轉人臉，並使眼睛保持水平。

‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化：可以增強影像中的對比度，可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題，更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

‧ 影像平滑化：影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙，藉由使用圖形平滑處理，可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

人臉特徵摘取

關於人臉特徵摘取，相關的技術說明如下：

‧ 歐式距離：人臉辨識是一個監督式學習，利用建立好的人臉模型，將測試資料和訓練資料進行匹配，最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離，選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜，且需要大量的訓練集資料與測試集資料，會導致計算量過大，使辨識的速度過於緩慢，因此需要透過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）來解決此問題。

‧ 主成分分析法：主成分分析法為統計學中的方法，目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維，只保留影像中的主成分，即為影像中的關鍵像素，以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值，並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量，接著將訓練集與測試集的資料進行降維，讓新的像素矩陣中只保留主成分，最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配，選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟，因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

‧ 卷積神經網路：卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種神經網路的架構，在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用，是深度學習（Deep Learning）中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算，藉此來提取圖片的特徵，並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中，首先會輸入人臉的影像，再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出，並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

何謂酒精鎖

酒精鎖（圖5）是一種裝置在車輛載體中的配備，讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測，通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求，讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

根據歐盟經驗，提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效，只有勸阻的效果，若在執法上不夠嚴謹，被吊照者會轉變成無照駕駛，因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路，這就是「酒精鎖」的設計精神。

在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後，針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定，在酒駕被吊銷駕照者重考後，一年內車輛要裝酒精鎖，未通過酒測者無法啟動，且必須上15小時的教育訓練才能重考，若酒駕累犯三次，要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛，懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮，為防範此問題，酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣，且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內，便會隨機要求駕駛重新進行酒測，如果沒有通過測量或是沒有測量，整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告，並勸告駕駛停止駕車。

對於酒精鎖的實施，目前無法完全普及到每一台車子，而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言，根本是多此一舉，反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45～60分鐘的隨機檢測，會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測，可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

認識區塊鏈

區塊鏈技術是一種不依賴於第三方，透過分散式節點（Peer to Peer，P2P）來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫，任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈，而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全，也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念，如圖6所示。

區塊鏈的原理與特性

可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本，網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份，當產生一筆交易時，會將這筆交易廣播到各個節點，而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著，每個節點進行工作量證明，選取計算最快的節點進行這些交易的驗證，完成後會把區塊廣播給到其他節點，其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效，驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈，此時就無法再將資料進行篡改。

關於區塊鏈的特性，可分成以下四部分做說明：

1. 去中心化：區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨，就是「去中心化」，區塊鏈採用分散式的點對點傳輸，該概念架構中，節點與節點之中沒有所謂的中心，所有的操作都部署在分散式的節點中，而無須部署在中心化機構的伺服器，一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入，因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性，不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

2. 不可篡改性：透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈，所有區塊都有屬於它的時間戳記，並依照時間順序排序，而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容，讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高，因此使區塊鏈具備「不可篡改性」，並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

3. 可追溯性：區塊鏈是一種鏈式的資料結構，鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣，這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中，如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般，每筆交易記錄著時間和訊息內容，若要進行資料的更改，則會視為一筆新的交易，且舊的紀錄仍會存在無法更動，因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

4. 匿名性：在去中心化的結構下，節點與節點之間不分主從關係，且每個節點中都擁有一本完整的帳本，因此區塊鏈系統是公開透明的。此時，個人資料與訊息內容的隱私就非常重要，區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術，讓節點資料在完全開放的情況下，也能保護隱私以及用戶的匿名性。

區塊鏈與酒精鎖

由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性，且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時，系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊，還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此，在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時，此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據，同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

酒駕防偽人臉辨識系統介紹

為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題，酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時，要同時進行人臉辨識，來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭，作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存，並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈，當汽車已經駛動時，攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功，會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈，若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象，系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測，並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛，該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位，並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況，應先行迴避。且該車輛於熄火後，酒精鎖會將車輛上鎖，必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖，如圖7所示。

區塊鏈打包上鏈模擬

在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後，會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，接著將128個人臉特徵向量資料取出，並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊，然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料，如圖8所示。

要打包成區塊和上鏈的內容，包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料，接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例，圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包，並進行HASH運算。

將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容，並打包區塊，經過HASH後的結果如圖10所示，其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料，由於這是實作模擬情境，並無上一筆資料，其中messages屬性代表內容數，一筆代表車牌資料，另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點，代表車輛解鎖的時間點。

情境演練說明

話說小禛是一間企業的上班族，平時以開車為上下班的交通工具，他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統，以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

已經下班的小禛今天打算從公司開車回家，當小禛上車準備發動車子時，他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣，並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像，如圖11所示。

待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後，接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點，如圖12所示。然後，相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，如圖13所示。

酒精鎖通過解鎖後，車輛隨之發動，解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記，隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中，設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉，以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值，並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對，藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後，也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中，如此一來，區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄，檢測通過的示意圖如圖14所示。

系統通過辨識後，便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助，也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時，區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

如此一來，便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中，如果有需要更換駕駛人，必須待車輛靜止時，從車載系統發出更換駕駛要求，再重新進行酒測以及重複上述流程，才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛，系統將視為異常情況。

結語

酒駕一直是全球性的問題，將有高機率導致重大交通事故，造成人員傷亡、家庭破碎，進而醞釀後續更多的社會問題，皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題，各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範，但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同，有的國家如新加坡，透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯，又或者是薩爾瓦多，當發現酒駕直接判定死刑，這樣的制度雖嚇阻力極強，但是若讓其他國家也跟進，會造成違憲或是違反人權等問題。因此，各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究，想要達到零酒駕的社會。

為達成此理想，本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統，利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術，使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中，結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理，將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改，可加強駕駛人的不可否認性，當汽車發生異常情況時，便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨，透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題，在未來能夠普及並結合法規，智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

附圖：圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測（正臉）。
圖3 人臉特徵點偵測（左側臉）。
圖4 人臉特徵點偵測（右側臉）。
圖5 酒精鎖。 （圖片來源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram）
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

資料來源：https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

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這部影片是想要分享小弟不久前遇到的【保養缺失事件】後續發展。

相關車商已承認這起事件乃嚴重疏失，
也表明相關技師刻意隱瞞消費者，便宜行事。
不少相關車友也發言表示有過類似經驗，
但車商部分的回應引起了反彈。
隨後相關車商也正式發表公開道歉聲明。

相關影片：
https://www.youtube.com/watch?v=M3UUkIhFgC0&t=77s

車商負責人表現出極大誠意以及歉意。
除了對於我的空濾事件致歉之外，
也積極為其他相關車友們的【保養和保固糾紛】，
做出解釋以及歉意。
基本上我不想成為【仲裁者】，
所以對於其他案例，請容我不予置評。
但還是鼓勵各界車友，要好好守護自己的權益。

我揭露自己的案例的初衷，只有單純兩點：
（一）希望可以警惕車商以及車友。
（二）相關車商能提升後勤服務，
車友安心玩車，車商永續經營。

對於這次車商缺失，雙方也整理出主要問題點。
（一）人事與庫存管理瑕疵
（二）對外對內資訊不對稱

另外，針對日後車商改善服務的部分。
我司老闆也誠心給予車商負責人實際建議，

其中包含：
【條列化與客戶溝通的流程】
【客戶關係維護】
【庫存管理分享】等等

車商負責人表示絕對會納入這次的公司內部改善動作，
徹底改革公司管理制度以及優化與客戶溝通的方式。

人非聖賢，孰能無過。

車圈真的不大，相關品牌的圈子更是小。
但彼此其實都有一定比例的共同點，
以及相同的頻率，才會有緣聚在一起。
那大家就一起為自己熱愛的品牌努力吧。

共勉之。

對談重點：
一、大家減少出門，也不敢多消費，全面通貨緊縮，老闆員工都很緊張，要怎麼保持希望？
二、找回希望感的方法？求神問卜？
三、什麼是心理檢查點，要怎麼設定？

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※發問前請先點開完整資訊※
直播網址 https://www.youtube.com/channel/UCpa10CkG5snpKfyF4LZdXcA/live
主頻道網址 https://www.youtube.com/channel/UCsi6GKje0lLdkyBu5tTt6gA

──台龜──（請遵守下面這一隻，牠很兇的。聊天台時規則較少但還是麻煩拿捏一下）
∵嚴格禁止「劇透/破梗/提示/教學/建議（遊戲有挑戰才好玩）、讓人不悅的言論（包括87­）、求關注（實況很容易沒看到）、頭香沙發（直接BAN）、洗頻」違者禁言，情節嚴重者直接封鎖。
∵重複性高不回覆「聊其他遊戲、問幾點開幾點關、這什麼遊戲好不好玩要不要錢、幾歲住哪帥不帥開不開視訊」一律刪除，重複留言者禁言。
∵其他備註「w會無法顯示、留言頻率限制在10秒、影片留言請在同一串、沒有頭香沙發、暫停新增好友名單、請勿觸及任何個資、可以宣傳其他頻道但是一場直播限一次、推薦遊戲請至臉書專頁」煩請遵守。
∵管理員很辛苦請不要爭論（爭論者直接禁言），直播時容易混亂或誤判，如果有誤鎖或是需要解鎖請於臉書專頁私訊。若是直播中言論讓你感到不開心，請於臉書專頁告知，我會誠心道歉。
∵這裡是我們的玩樂房，吐口水，就別怪人賞你巴掌。我脾氣很差也管很多，要是不能乖乖的，就去別的台吧，人生苦短，有更適合你的頻道。

《臉書專頁》https://www.facebook.com/rusiru20434
《巴哈小屋》http://home.gamer.com.tw/homeindex.php?owner=NKSH20434

──配備──（能否跑動遊戲請直接詢問原價屋或巴哈討論板）
直播程式：OBS / 剪輯軟體：Aviutl
CPU：i7 6700 / RAM：DDR4-2400 16G
主機板：技嘉GA-H170-D3HP
顯示卡： MSI GTX970 4GD5T OC 鎧甲虎
擷取卡： 圓剛AVerMedia LGP2 GC510（爛）
鍵盤：Tt eSports Knucker（耐用）
螢幕：Acer KG271（CP值高）
滑鼠：FOXXRAY 熾星獵狐 FXR-BMP-06（便宜好用）
滑鼠墊：海獸迅雷防潑水電競鼠墊（不錯）
耳機：ROCCAT KHAN PRO（可以久戴）
麥克風：耳麥 & Blue Yeti USB（CP值非常低）
電腦桌：租房子附的 / 椅子：人體工學升降椅

──簡介──
直播主：路、魚仔
年紀：6歲、16歲
感情狀況：放閃中
寵物（貓）：點點、琪琪、燈燈
居住地：暫居地球
台龜馴養員：楊廣、南瓜、楓語、小小貓、奈特、萌萌
Discord管理員：奈特、萌萌、楊廣、南瓜、楓語、小小貓

──Discord頻道長住規則──
頻道裡面ID必須和Youtube的ID相同，請找管理員更改名稱。
白牌只能在試麥房說話，開啟語音功能需要升成黃牌或藍牌。
如果你是白牌或黃牌，請盡快找紅牌的管理員申請更改名稱及藍色身份證，七天沒有完成手續會被丢出星球，多謝合作。

──常見問題集──
Ｑ：我是男生還是女生　Ａ：系統錯亂，無法判別。
Ｑ：帥不帥　Ａ：有自信就帥，而我很有自信。
Ｑ：要不要露臉　Ａ：臉書專頁有照片，視訊不開，你是看顏藝還看遊戲？如果真的想看，請自行在螢幕右上角貼一張宋仲基的照片。
Ｑ：有沒有女朋友　Ａ：請往上拉，答案在上面。
Ｑ：圖像是誰畫的　Ａ：魚仔。
Ｑ：魚仔是誰　Ａ：是笨蛋。
Ｑ：魚仔是我的誰　Ａ：把這幾題綜合一下就可以得到答案了。
Ｑ：年紀多大　Ａ：請往上拉，答案在上面，比較小那個。
Ｑ：你有用變聲器嗎　Ａ：小朋友可能會當真，我只好說沒有了，真可惜。
Ｑ：要怎麼樣才能當管理員　Ａ：可以倒過來默寫台龜的內容請再聯絡我。
Ｑ：哪裡人　Ａ：外星人。
Ｑ：住哪裡　Ａ：你心裡。
Ｑ：有沒有玩手機遊戲　Ａ：沒有。
Ｑ：為什麼不玩手機遊戲　Ａ：加拿大惡魔很可怕的！
Ｑ：怎麼認識阿神的　Ａ：加拿大北方墜機時認識的。
Ｑ：為什麼多人影片的時候都不太講話　Ａ：怕搶到話。
Ｑ：為什麼想開實況　Ａ：這要從三百年前說起，是個可歌可泣的勵志故事，不過我怕字太多你會不想看，所以簡單縮成三個字。因為，我開心。
Ｑ：為什麼不和誰誰誰一起玩　Ａ：管那麼多，你住海邊喔？
Ｑ：為什麼不玩什麼什麼遊戲　Ａ：唉唷，海龍王喔？
Ｑ：這款遊戲不是玩過了嗎？　Ａ：這家爌肉飯不是吃過了嗎？
Ｑ：為什麼一直說早安　Ａ：等我想到再告訴你。
Ｑ：幾點關台　Ａ：直播就跟愛情一樣，什麼時候結束不重要，重要的是享受當下。
Ｑ：畫質怎麼這麼差　Ａ：剛上傳都是360P，可以晚點再看，至於直播畫面差，可能是網路問題。
Ｑ：怎麼這麼LAG　Ａ：機房有人打翻泡麵了。
Ｑ：這款遊戲好玩嗎　Ａ：就跟人生的意義一樣，只有你自己才知道。
Ｑ：這款遊戲多少錢在哪裡下載　Ａ：請自己找，小時不Google，長大豬隊友。
Ｑ：遊戲漢化在哪邊找　Ａ：真的真的找不到再問我。
Ｑ：沒有信用卡要怎麼買Steam的遊戲　Ａ：請搜尋"VISA金融卡"。
Ｑ：有沒有養寵物　Ａ：請搜尋"路的小虎爺記事"。
Ｑ：我是學生嗎　Ａ：已經不在學校念書了，但是人生的課題永遠沒有學完的一天。
Ｑ：是不是全職Youtuber　Ａ：不是，我的正職是守護宇宙和平。
Ｑ：喜歡看電影嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看動畫嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看漫畫嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡吃美食嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看書嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡長澤雅美嗎　Ａ：喜歡，我也喜歡戶田惠梨香、真野惠里菜和新垣結衣。
Ｑ：如果我媽和魚仔同時掉到水裡要救誰　Ａ：救魚仔，因為我媽會游泳，笨蛋魚仔不會。
Ｑ：為什麼想開實況　Ａ：......給我往上拉喔。