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不認真減碳就會完蛋！低碳、減排浪潮開始從電力部門逐漸擴散到交通運術部門！ - 散裝船股王搶造節能船　不只環保，更是生存問題！（08/03/2021 商業周刊、風傳媒）

「節能船成了主流，節能船不夠的公司，將退出市場，」
減碳規定變嚴　成存亡之戰

文／韓化宇 、 責任編輯/周岐原

「以前我在訂造節能船時，同業笑我：肖ㄟ（台語：瘋子）！市場這麼差，你還不多存點錢，造什麼節能船？」散裝航運股王慧洋海運董事長藍俊昇，與商周4個小時的訪談中，重複了10次股神巴菲特的經典名言：「潮水退了，就知道誰沒穿褲子！」

「節能船不夠將退出市場」

1999年成立的慧洋，是台灣船舶數最多的散裝航運公司，也是亞洲最大的「船東」之一。今年第1季，慧洋稅後淨利8億9千萬元，每股盈餘（EPS）為1.19元，兩個數字，皆居所有上市櫃散裝航運公司中之冠。

特別的是，針對未來趨勢的節能船，它們已先布局，預計到年底會有近5成的船，都配節能引擎。「這個比率在國內是最高的，」船舶設計及工程服務公司天星顧問總經理張長根說。

「節能船成了主流，節能船不夠的公司，將退出市場，」藍俊昇自信的說。

藍俊昇與胞兄四維航運創辦人藍俊德，出生在澎湖的航運世家。退伍後就投身海運界的藍俊昇，跟大海搏鬥半世紀，古稀之年的他，雖年過半百才創業，卻建構了台灣散裝航運界最大的船隊。

它擁有138艘船，主要競爭對手裕民、新興、中航、台航、正德的船加總起來，也不及慧洋多。

減碳規定變嚴　成存亡之戰

當前，航運界最大的挑戰，是國際海事組織（IMO）對於減碳的規定越來越嚴格。今年6月，IMO通過新規定，2023年後，將限制船舶的碳排放量。這項新規，可說是船公司的「大魔王」，根據統計，2023年後全球的散裝船有高達47％無法達到標準，貨櫃船更有高達53％無法達標。

高雄海洋科技大學航運管理系教授楊鈺池表示，不符合IMO環保規定的船，到了港口很可能被扣船，「船被扣，會留下紀錄，沒人敢租這艘船了，等於被宣判『死刑』！」

張長根認為，IMO減碳規定「是玩真的」。這代表著，減碳不再只是停留在社會公益的層次，而是關係到一家船公司能否經營下去。

多年前，慧洋為何會想布局？

時間回到2013年。

當時，散裝航運市場正處於低谷，同業都在大幅縮減造船的資本支出，據英國海運諮詢機構Clarkson統計，全球散裝航運公司的訂船數占現有船舶數，在2009年達到高峰，超過80％。但該比率在金融海嘯後如自由落體般下墜，最低時只剩8.4％。

然而，藍俊昇卻也聽到，國際級競爭對手都在準備造節能船，布局未來，於是他決心投入，積極花錢訂新船，但也招來小股東反對。

單看財務報表，他的資本支出和利息支出都高於同業。若看今年第1季，它的預付船舶款金額，還比營業活動產生之現金流入高。

被股東罵　也要砸錢拚規模

每次慧洋的法說會上，分析師都會關心，慧洋資本支出及利息支出如果能「少一點」，獲利表現是否會更好？每年小股東則會來抗議，慧洋太會花錢，導致股利配得少，在景氣谷底時期，慧洋的競爭對手裕民，其股利配發率平均高達9成以上，慧洋的股利配發率平均只有5成左右。

由於他在慧洋持股比率高達近5成，在董事會上沒有人挑戰他「投資未來」的堅持。

2009年，慧洋約有51艘船，現在擴張到138艘船，等於金融海嘯後，慧洋不但沒有縮手，船隊規模還逆勢成長1.7倍，其中不少是配置新世代節能引擎的節能船。

其實，慧洋是最晚踏入散裝航運的航商，但能後來居上，也跟藍俊昇敢於投資的營運邏輯有關。

多數散裝航運公司的營運模式，是自己攬貨，收取運費，或將船短租給租家。慧洋則是將高達9成的船長租（通常1年以上）給客戶使用。

其主要租家是日本大型航商，如日本郵船、商船三井、川崎汽船等；也有國際大型糧商，如加拿大最大的糧商Viterra等。

「包租公」營運模式雖有一個缺點，就是當海運市況大好時，因為是長租，沒辦法即時調漲運價，當下可能錯失賺「順風財」的機會；但當市況轉差，運價暴跌，它能避開重大虧損的風險。

因此，慧洋2010年上市後，儘管航運市場委靡不振，卻沒有1年虧損。

也有船公司想仿照慧洋的營運模式，但這個模式要成功，船隊規模必須夠大，也就是你必須敢投資、敢造船，光這一點，很多同業就卻步。

「我每年賺到的錢，幾乎都投入造船，錢不夠我再向銀行借！」藍俊昇表示，他大可選擇，維持50、60艘船的規模即可，「這樣我管理起來反而比較輕鬆，」但問題是，航運業不像科技業，競爭力是來自技術創新，要領先別人，「規模經濟」是一大關鍵。

他舉例，大型糧商長租船載運穀物，但有時景氣突然升溫，需要更多的船載貨，船舶多的公司，就有辦法臨時增派船隻給糧商使用，「久而久之，大型糧商覺得隨時能跟你租到船，就願意跟你長期往來，這是規模經濟帶來的好處。」

願意看長期，人就會願意做麻煩的事。一名跟隨藍俊昇的老臣觀察，慧洋初入市場時，為了爭取客戶，別人嫌麻煩而不願提供的服務，它會費心思去解決。

舉例來說，大多數船東有一個根深蒂固的觀念，航行時必須繞開海盜多的海域，但刻意繞遠路，運送的時間拉長，對租家來說總是不便。

但藍俊昇思索，穿越海盜出沒的海域，固然有風險，「但這是無法解決的問題嗎？」

於是，他花了很長的時間跟保險公司協商，若遇上劫船，能幫忙理賠部分的金額，還在船上安裝對抗海盜的設備，並聘請海上保全護船。

全副武裝後，海盜發現要搶慧洋的船「吃力不討好」，就改搶別的船。慧洋還發現，租家為了縮減航行時間，也願意承擔這些額外的安全費用。

就這樣，租家覺得跟慧洋往來，限制較少，安全也不輸人，於是跳槽。口碑傳開後，慧洋有不斷增長的客戶做為支撐，才更放膽造船，呈現良性循環。

現在，慧洋內部又養了50、60名工程師，專門負責研發節能技術，如何讓一艘船用最少的油，跑最遠的航程。

慧洋是散裝航運股王，受惠今年散裝市場復甦，慧洋7月19日除息，但立刻就填息，顯見投資人的信心。元大投顧出具的報告分析，目前散裝新造船訂單量仍低，且造船廠要增加產能不容易，在船舶供給增加有限下，慧洋近3年展望樂觀，惟報告提醒，慧洋的歐洲線收入比重提高，歐洲客戶穩定性高，但要求也高，是未來挑戰之一。

我們問，他這麼晚創業，為何沒有急於收成，反而要一直把獲利拿去投資未來？

藍俊昇說，他對自己的期許，就像慧洋的英文名Wisdom。人得有看清未來的智慧，才不會被眼前的困境迷惑，而喪失領先對手的機會。

「該做的就去做，時間，終會證明你是對的，」藍俊昇這麼說。

完整內容請見：
https://www.storm.mg/lifestyle/3848553

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《從容上任》

好友最近在職務上有點變化，除了繼續原本的任務，也擴增了龐雜的管理責任，人數頗多。就職級或工作本質而言，這是她一直默默耕耘的結果，而當收獲開始冒芽，老友覺得應當應份，朋友卻免不了既期待又怕受傷害的矛盾。

深交多年，我們總是比對方，更樂觀其成彼此的進階，也相信職場天花板絕對只是半塊蛋糕。然而，這一次，她顯露了比往常升遷，更多一點的…，躊躇。每天她起得很早，不時跟我分享艱深的雜誌與書。就算聊著喜歡的話題，偶爾也會流露出心不在焉的恍惚。

1/3不大信奉黛玉捧胸、早晚叫嚷自己憂愁或疼痛的那一套，遇到煩惱困難，會在一堆知識中尋找答案，也很擅長從仆倒的坑洞裡，挖掘出珍貴的黃金。接近這樣的她，需要一點技巧，叩門得太早，她還在分析各種泥土的成份，沒空理你，叩門得太晚，她已然胸有成竹，懶得多費唇舌解釋。

我於是用她好奇的知識，作為香噴噴的起司誘餌，「天啊，溫故知新，重讀人類圖的通道和閘門，給我好多關於領導的靈感耶，難怪我之前都碰了一鼻子灰…」。老鼠果然上鉤，上週六，她丟了訊息給我，「ㄟ，不然你用人類圖幫我看一下好了，有沒有甚麼advice可以給我。」

作為一個理智的家族人，朋友最大的優勢，是對於真實自我的了解，缺點優點，好的壞的。不足的想辦法補齊，優越的做到超越，因此，從少年一路邁向中年，每一階段都有巨大的心智轉變，讓我看到27號閘門的精髓，全心沉潛在各類新知浪潮中，訓練翻江倒海的本領。朋友唸的是商管，數字觀念一流，出了社會時常碰到與各種數字打照面的場合，這才發現，懂得管理數字的人不少，但，懂得利用數字預估趨勢的人，卻極為稀少。遠在大數據還聽起來像是虛幻神話的年代，她已經投入研習，又感於管理數字系統的貧脊，順便自修了程式與資料庫語言。

我習慣從過去找蛛絲馬跡，或著眼於現在應該如何因應，她則認為過去的已然過去，當下再反應顯得消極，要緊的是預判未來會如何到來。這形成了我們截然不同的領導風格，朋友的7-31時常質疑我，根據在哪裡?邏輯和模式又是甚麼?我的1-8無法描述得精確，只能不斷重複，哎呀我跟你說我的這個點子絕對爆紅拉。你看我做就對了。在這十年的職涯中，我們各自經歷了不同風格的主事者，我比較幸運，多數的老闆都會任我遨遊；朋友則是到近一兩年，才開始獲得關注，特別是她總未雨綢繆，一下大雨，她搭建的雨棚非常on-time地出現在暴雨區域，誰都沒有被淋到一滴雨。

自此，由她主導的跨國專案越來越多，甚至重建了可以讓各國遵循的數字管理模型，主管委派重任下來的時候，她還懷疑，我，真的有辦法領導團隊嗎？先不提管理經驗如何，團隊裡多的是年資與學歷比她高深的重臣。到底要如何「領導」這些、完全可以獨當一面的人，使大家的力氣與刀口一致向外，集中成為利刃闊斧，成為第一道考題。

朋友的圖面中，幾個空白的能量中心，經過歲月的洗禮，大致呈現健康運作的狀態，除了情緒容易受人影響，飢餓時口不擇言，聽到別人講廢話、很自然地耳朵關閉之外(22號閘門again，哈哈)，非但不會無窮盡地試圖證明自己，有時還尊崇自身價值到一個令人髮指的狀態。也比我能夠給予事情合裡的發展時間，深諳充分授權的道理。

我們於是把談論焦點，放到朋友的7-31、所謂的「創始者通道」上，看看領導這件事情，該如何被施作，才得以穩當行舟。

首先，朋友的31.1位於黑地球，這是一種在黑暗中尋求火種的能量，摩擦出光亮好讓大家靠近，形成了獨特的「影響力」。想想，任何伸手不見五指的迷航屎缺，朋友經手後，往往很容易理出頭緒，遵循著一定的數據邏輯，把人力物力安放在應該的位置。更有時，她點出了見樹不見林的迷思，從可以預見的未來，回推目前大家被卡住的地方，其實毫無意義。

這樣的影響力，被主事者視為管理的天分與必須，棘手的只是，如果不是經由團隊眾人認可或推舉，反來自上級主管推派而來的「領導」，則要小心空降部隊效應。

朋友的28號閘門，迅雷不及掩耳地打出「廢話，我也知道」的表情，「這就是老闆的sign啊，我有甚麼辦法，不然是要請他開部門公投比較好是不是?」

當然不是啊，聖命難違，領旨之後，先回看你的本心吧。也就是位居G中心的7號閘門，代表了自我角色的覺知與定位，妳心中對於領導的定見，將左右妳是否能夠順利地媒合上下期待，成為承先啟後的Leader。

朋友的7號閘門，開了兩次，紅黑都位於土星，我盡量微笑得不那麼幸災樂禍，看來每人的生命課題雖然不同，卻一貫地保有了幽默。(我的木星，也住了紅黑40)

我跟她說，這代表妳的課題，很一致，一旦找到如何正確聚合眾人的方式，必能發揮與生俱來的影響力，無論是開拓新的模式，還是大家一起無痛轉換到更好的未來。

關鍵在於7.2的下降相位，時常有意無意地顯露了「優越感」，這個只有我會，大家都做得不如我好，乾脆我來做好了。也在於7.3的「反骨意識」，會不由自主地把改革自己的心態，無限上綱地移植到組織上來，對於刻板而行之有年的制度，特別反感，時常想著揭竿起義。

朋友在對話框的那一頭不語，彷彿陷入了沉思。親愛的，上述這種強權又講求徹底顛覆的領導，絕對不是妳要走的路。風行草偃，之於妳的設計，才能相得益彰。

領導，時常被侷限在「令出如山、務使達標」的定義框架裡，然而7-31通道所代表的領導，則比較接近於影響力被辯識，選賢與能，使群眾膺服的過程。這是一條投射通道，因為沒有串接任何動能引擎，必須藉由「邀請」，獲得領導必要的授權與能量，我歸整了簡單的結論，其他的留給1/3慢慢琢磨，「我知道，妳的第一步，不是經由群眾推舉而來。所以妳更要展現接納的胸懷，打開22號閘門的耳朵，聽聽大家的需求和期待，這些雖然很耗費時間，但最大的意義就是，從利他、達人的角度出發，匯聚一個大家都有共識的未來。這也同樣幫助團隊認識妳，妳的風格，妳接收和消化資訊的方式，妳有過人專項、妳也會有需要幫忙的地方，營造一個，大家可以自在對妳發出邀請的氛圍。」

這些話，也同樣說給自己聽，親愛的，我現在覺得，領導的真諦，在於提供方向與信念，鼓勵大家以自己的方式，截長補短共創邦聯，而非圈限一個我們理想中的烏托邦，強迫子民依照我們的方式耕作與生活。

一呼百諾之前，記得，那個讓妳得以登高一呼的基礎，來自於妳對集體福祉的重視與維護，讓台灣的團隊形成標竿，讓大家對於數據資訊的努力與堅持，被國際看見。抱持這樣的心態，從容上任吧，God-speed。

迎接終端AI新時代：讓運算更靠近資料所在

作者 : Andrew Brown，Strategy Analytics
2021-03-03

資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計，人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長，現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長，未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。

這包括種類繁多的不同裝置，像是智慧感測器與致動器，它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西，以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在，從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物，它們的數量將持續爆炸性成長。

資料爆量成長，讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質，在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點，但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行，來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料，需要從起始點經過網際網路或其他網路，來到集中式的資料中心(例如雲端)，然後在這裡處理與儲存，最後再傳回給用戶。

對於一些傳統的應用，這種方式雖然還可以接受，但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間，資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策，網路延遲要越小越好。基於這些原因，開始有人轉向終端運算；越來越多人轉而使用智慧終端，而去中心化的程度也越來越高。此外，在這些即時應用中產生的龐大資料量，意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。

與資料成長連袂而來的，是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動，並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊，需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML，是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料，唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作，在未來還將會直接在終端裝置上進行。

資料正在帶動從集中化到分散化的轉變

隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟，網路的設計以及在其運作的所有裝置，也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機，一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能，基礎架構持續重組與最佳化，以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存，以及資料處理的需求。

智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長，加上物聯網的快速成長，促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素，包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力，以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用，近來也已轉向使用分散式的運算模型。

從邊緣到終端：AI與ML改變終端典範

在成本、資源效率、彈性與便利性等方面，雲端有它的優點，裝置數量的急遽增加(如圖2)，將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的，這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸，而且從能源、頻寬與運算力角度來看，相當沒有效率。

在終端執行進階處理與分析的能力，可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴，並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。

終端AI：感測、推論與行動

在終端部署更多智慧的主要原因之一，是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方，可以更快與更準確地做出回應，同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險，可以節省費用。

處理能力與神經網路的重大進展，正協助帶動終端裝置的新能力，另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下，對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序：傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作)，以及採取行動(如物件是披薩，冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音，因此發出警告)。

感測

處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如，自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化，並且與以往相比，會搜集更多的資料。

它們搜集到的資料極具價值，但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端，數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行，就可以大幅提升效率。

推論

終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時，就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜，機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作，這對體積越來越小的裝置，極為關鍵。

例如，圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具，訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU)，以轉換成最佳化的程式碼，讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像，而且準確度相當高，而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣，轉移到在終端運作的MCU本身。

行動

資料一旦完成感測與推論後，結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉)，或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中，因此會針對穩定度而非音質進行最佳化)，或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習，輸送帶若發出聲音，顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧，因為這些能力提升後，運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後，一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能，將可以移到終端本身的內部進行。

終端 AI：千里之行始於足下

從智慧型手機到車輛，今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務，從最簡單到最複雜，並需要各式各樣的能力。例如，應用處理器是高階處理器，它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計；即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統，與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器，至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多，能源效率也高出很多，同時擁有特定的功能。

這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作，之前必須透過威力更強大的元件才能完成，但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能，例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。

隨著更多功能在較小型的終端進行，這將可以省下資源，包括資料傳輸費用與能源費用，同時也會產生極大的環境衝擊，特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置，以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。

TinyML、MCU與人工智慧

根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示：「令人相當興奮的是，我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置，特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人，我無法想像那些即將出現的全新應用。」

微型機器學習(TinyML)的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合，而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型，耗電量只有數毫瓦。

物聯網環境中有數十億個微型裝置，可以為各個產業提供更多的洞察與效率，包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持，可望改變我們處理物聯網資料的方式。

受惠於TinyML，微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別)，以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

儘管之前提到的雲端神經網路框架工具，是取用這個公用程式最常用的方法，但把AI函式庫整合進MCU，然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式，然後從中建立模型，例如預測性維護能力。

如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU)，利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要，原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。

AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能，我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域：語音(Voice，如自然語言處理)、視覺(Vision，如影像處理)以及震動(Vibration，如處理來自多種感測器的資料，包括從加速計到溫度感測器，或是來自馬達的電氣訊號)。

終端智慧對「3V」至關重要

多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何？)，以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。

Strategy Analytics的研究顯示，許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用，仍然只需要相對簡單的指令，如基本的開/關，以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中，智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長，成為智慧家庭指令的中樞，包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴，以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能，可以依據地點與環境，在音質優先與穩定度優先之間自動切換。

如同我們檢視的結果，終端AI可以在「3V」核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及B2B與B2C的應用：

震動：包含來自多種感測器資料的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。
視覺：影像與影片辨識；分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音：包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力，以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景：

震動

可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展，有各式各樣的不同應用領域，對於成本與物聯網裝置與應用的效用，都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域，包括：

溫度監控；
壓力監控；
溼度監控；
物理動作，包括滑倒與跌倒偵測；
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ；
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ；
感測器融合(見圖7)；
電場變化。

一如我們將在使用場景單元中檢視的，這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。

語音

語音是進化的產物，也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令，也不令人意外；聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其他新的電器。

在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因，有離線語音處理的需求，因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作，並從機器手冊與工廠文件，立即取用資訊。

語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式，因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路，而雙手仍持續握著方向盤。

對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務，語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。

視覺

正如我們之前已經檢視過，終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。

曳引機裝上機器視覺攝影機後，我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後，AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草，並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用，並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。

使用場景

預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料，進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體，我們也可能做到遠端監控。

震動分析

這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡，相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如，把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處，就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動，可能顯示滾珠軸承出現鬆動，需要更換。

磁感測器融合

磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器，它與附近平面的磁鐵一起作動，與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。

聲學分析(聲音)

與震動分析相似，聲測方位分析也是供潤滑技師使用，主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損，否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時，承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障，可能造成整個生產流程的中斷。

聲學分析(超音波)

聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護，超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音，並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比，更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高，但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測，大幅降低部署的費用。

熱顯影

熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣，它們會觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

消費者與智慧家庭

將語音運用在消費者與智慧家庭，是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置，例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置，可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長，說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求，與日俱增。

消費者基於各種理由使用智慧音箱，最常見的使用場景為：

聽音樂；
控制如照明等智慧家庭裝置；
取得新聞與天氣預報的更新；
建立購物與待辦事項清單。

除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置，智慧家庭裝置語音的使用，也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購，它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器，裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時，可以發出語音警告。

終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會，而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如，增加姿態辨識來控制例如電視等家電，或是把語音控制嵌入白色家電，即是以最低成本強化功能性最直接的方式。

健康照護

用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用，將為病況的治療與診斷，提供更多的價值。這種資訊可能是資料，也可能是影像、影片以及說出的話，我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法，為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展，像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作，也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用，也可以把 AI 用在第一線的病人診斷，然後再由醫師接手提供諮詢。

其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件，這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件，並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app，方便使用者提出問題。

結論

由於連網的終端裝置數量越來越多，這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個，而微控制器的數量也超過 2,500 億，每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化，不過，把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用，意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景，可能無法開花結果。

解決這些挑戰的答案，並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助，但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。

儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行，TinyML 技術近來的提升，已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力，可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升，在源頭掌握情境化與具關聯性的資料，具有極大的價值，並將開啟全新的使用場景與營收機會。

終端裝置的機器學習，可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起，甚至跳過傳送大量資料的需求，因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲，並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界，其中還有很多我們現在想像不到的機會。

附圖：圖1：從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源：《The End of Cloud Computing》，by Peter Levine，Andreessen Horowitz)
圖2：全球上網裝置安裝量。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖3：深度學習流程。
圖4：MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源：意法半導體)
圖5：AI 工具集執行模型轉換，以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源：意法半導體)
圖6：物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖7：促成情境感知的感測器融合。
(資料來源：恩智浦半導體)

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI

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《惡魔獵人》系列最獨樹一幟的戰鬥模式，在《惡魔獵人：巔峰之戰》中被完美還原。基於 Unity 引擎，在性能有限的行動裝置實現了接近原作的華麗遊戲體驗，在遊戲中玩家可以體驗踩怪彈返、墊步跳斬、魔人化等惡魔獵人招牌操作。
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