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[狂人新聞台] 保時捷發表Mission R 未來概念研究

＃小編：保時捷Mission R的發表，預告了未來由純電跑車所構築的統一規格系列賽新樣貌。

德國國際汽車及智慧移動大展 IAA MOBILITY 2021即將於9月7日至12日在慕尼黑舉行，保時捷於IAA MOBILITY 2021開幕前夕向世人展示其對汽車產業的前瞻性願景。Mission R concept 概念車融合保時捷對賽車的熱情，與最先進的科技及永續材料（例如天然纖維增強塑料）。除了先進的設計，這款搭載超低底盤純電賽車亦具備來自斯圖加特-祖文豪森產製跑車獨有的線條特色。Porsche Mission R 採用全新開發的兩具馬達，在排位賽模式中輸出功率可高達1,088 PS (800kW)，電池容量近80kWh，創新的動能回收系統讓車手不流失任何動力輸出的情況下進行短程衝刺賽。

這款四輪驅動跑車在排位賽模式下可輸出近於1,100 PS的強勁動力，2.5秒可完成0~100 km/h加速，極速達300 km/h。在賽道上的單圈表現，已與現今保時捷911 GT3 Cup賽車相當。配備全新設計的電動馬達及電池，全面搭載創新的直接油冷系統，保時捷Mission R在競賽模式可輸出達680 PS(500 kW)的恆定動力。而所謂因熱能條件導致電池功率輸出減少的降載(derating)情況，也已能完全排除。前軸電動馬達最高輸出功率為435 PS (320 kW)，後軸電動馬達最高輸出功率則可達653 PS (480 kW)。拜900V高速充電系統及Porsche Turbo Charging高速充電所賜，比賽間只需15分鐘暫停休息，即可將電力自5%充電至80% (state of charge. SoC)，充電功率最高可達340kW。Mission R進一步結合了保時捷主動空氣動力學系統(PAA)，該抗阻空力系統(DRS)由位於車鼻側邊進氣孔的三散熱鰭片，以及車尾一組兩段可調式尾翼所組成。

在創新的電池電力驅動概念之外，Mission R概念車的車身設計更加注重降低碳排放量以及永續性：車身主要由天然纖維強化塑膠 (NFRP) 製成，其基本原料由自農作物取得的亞麻纖維製成，此一生態原料也用於前擾流板、後下擾流板和側裙；而NFRP也廣泛使用於 Mission R 的內裝設計，例如：內門板、後隔板和座椅。

內裝設計全面以駕駛作為導向，於方向盤中的控制按鍵中設置了符合人體工學設計的顯示螢幕，方便駕駛觀測賽事間的重要數據。方向盤上方的螢幕則顯示來自外側後視攝影鏡頭和中央後視攝影鏡頭的畫面。此外，座椅右側的觸控顯示螢幕可用於查看駕駛的生物識別數據，其他內部攝影機可用來提供即時直播畫面。

藉由Mission R計畫，保時捷將真實和虛擬賽車緊密結合。虛擬賽車模擬器與賽車上的單體結構座艙完全相同。由碳纖維複合材料製成的安全結構結合了對駕駛的高保護潛力、輕量化和獨特的外觀，保時捷工程師和設計師將全新開發的碳纖維車頂結構命名為「外骨骼」，結合了防滾架和車頂結構。保時捷 Mission R 的長度4,326 mm，寬度1,990 mm，車高1,190mm，較目前718 Cayman系列較短、更寬，外部高度則更低。

「保時捷是為了戮力實現夢想的人而生，賽車運動亦然。馳騁在賽道上，我們同時體驗著保時捷非凡的創新實力，展現出開闢新局的勇氣，並以強悍的運動化表現滿足車主對性能的要求。」保時捷全球執行董事會主席Oliver Blume表示，「除了參與電動方式世界錦標賽（ABB FIA Formula E World Championship），保時捷也正往純電移動的領域邁出關鍵的下一步。全新Mission R概念車展現出我們對於電動化客戶賽車的願景，並體現了所有讓保時捷愈趨強韌的核心要件：性能、設計與永續性。」

#Porsche #Mission #R #ABB #FIA #Formula #E #World #Championship

[狂人新聞台] 22年式The Golf 8 R & R Variant & The Tiguan R開放預售！

＃小編：分別以195.8萬元、202.8和205.8萬元的預售價格開放接單！


The Golf 8 R擁有R專屬運動化前、後保桿造型、R專屬車身同色跑車側裙和R 專屬藍色煞車卡鉗，同時以水箱護罩藍色飾條、霧銀色後視鏡罩彰顯專屬身分，尾門具備黑色大型後下擾流、廠徽下R徽飾和專屬運動化四出尾管，19吋Estoril R專屬跑車輪圈。在The Golf 8 R Variant外觀則再加上鋁質車頂架、全景式電動天窗與Easy Open電動尾門（感應式自動開啟），提升實用機能性。

The Golf 8 R / R Variant在車室則是包含R專屬運動化真皮多功能觸控方向盤、R專屬碳纖維紋中控台、車門飾板和金屬踏板，其中方向盤左側按鍵控制區提供特殊R按鍵，便於切換駕駛模式與獨特賽車模式，內裝同時採用首次導入的R專屬Nappa Carbon/碳纖維紋真皮跑車型座椅，同時駕駛座具備電動調整含記憶功能，而雙前座均有通風加熱功能。此外，在數位化駕駛導向座艙的設計之下，Digital Cockpit Pro 10.25 吋全邏輯數位化儀表可顯示R 專屬性能化儀表模式，內容可隨意調整所需資訊如R專屬POWER功率輸出kW和扭力值/扭力分配、G-Force、Bar增壓值和賽道單圈計時，同時另增加獨家R View，以3D模組顯示資訊且螢幕上方序列式轉速表。

The Golf 8 R / R Variant搭載2.0升EA888 evo4四缸渦輪增壓汽油引擎，能爆發最大馬力320ps和最大扭力42.8 kgm，搭配7速DSG 雙離合器自手排變速箱，五門掀背車型 0－100km加速僅4.7秒，極速可達250 km/h。而R車款皆由Volkswagen R性能部門專責開發，並且於素有綠色地獄之稱的德國Nürburgring紐柏林賽道多次進行測試及調校，因此兼具動力性能實力與頂尖底盤設計，其搭載R性能部門專門調校的4 MOTION主動式智慧型四輪驅動系統、DCC主動式底盤控制系統、動態齒比轉向輔助系統及懸吊降低20mm的R專屬運動化懸吊，在4 MOTION主動式智慧型四輪驅動系統中的R Performance 扭力分配系統，透過位於後軸的兩組多片式電子液壓離合器進行動態調整後輪輸出，單邊扭力分配最高可達100%，提供最佳循跡性與高度過彎極限。此外，透過首度加入具備駕駛學習功能的VDM車輛動態管理系統，整合DCC主動式底盤控制系統、R Performance 扭力分配系統及XDS主動式電子防滑差速器，可即時調整三方設定讓懸吊組尼快速調整對應路況。

The Golf 8 R / R Variant懸吊系統大幅升級，採用減輕3公斤的鋁合金副車架，且針對DCC主動式底盤控制系統和高性能煞車系統升級全新軟體，優化反應速率；後懸吊則具備重新設計與升級的控制臂托架及全新輪架，在前軸與後軸的懸吊彈簧回彈效率皆提升10%，有效提升彎道循跡性和支撐度，充分對應最大馬力320ps的強悍性能。

台灣福斯汽車同步帶來R Performance Package提供The Golf 8 R選配，內容包含「R Performance專屬大型擾流尾翼」可提升後軸下壓力道，行駛更為穩定；「Vmax」電子限速提高至 270 km/h；新增「Drift Mode」 飄移模式，在過彎時外側車輪分配更多動力，同時延遲ESC介入時機，可讓駕駛者享受更激情的駕馭樂趣；新增「Special Mode」 紐柏林賽道模式，紐柏林賽道實地測試，針對R Performance 扭力分配系統及VDM車輛動態管理系統特別調教，達到最佳賽道表現。擁有R Performance Package可完整解放R天生潛能，賦予車輛更多元化動態表現和及更高極限，提供駕駛者無窮盡的駕馭樂趣。

R家族另一熱銷車款The Tiguan R推出後展現優異銷售佳績，2021年式配額全數售罄，台灣福斯汽車緊急追加2022年式The Tiguan R，預售價205.8萬元，且帶來眾所期待的Akrapovič鈦合金蠍子管（限定2022年式新車選配），這是Volkswagen R和Akrapovič獨家合作開發，源自賽車科技，具備抗高溫、耐久特性，台灣福斯汽車提供15.8萬元選配價和原廠保固，其尾段採用鈦合金材質打造，除了重量較原廠規格減輕7公斤外，在高轉速和回壓聲浪更加混厚高亢和清脆響亮，且尾飾管採用雙邊四出造型附專屬銘牌。

#Volkswagen ＃Golf ＃8 ＃R ＃Variant ＃Tiguan ＃現場沒有看到旅行車啦

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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THE 4 誰與爭鋒
全新世代BMW 4系列雙門跑車 高調登場
品牌大使許瑋甯帥氣同框

BMW身為引領設計潮流的開創者，全新世代BMW 4系列雙門跑車的推出再次驚艷全球車迷。全新世代BMW 4系列雙門跑車代表BMW的品牌DNA與形象，優美且具侵略性的跑車線條將前衛與經典融為一體，透過大膽的設計向傳奇致敬，完美展現豪華性能跑車樣貌。全新世代BMW 4系列雙門跑車於12月2日高調登場，總代理汎德於微風松高天際花園打造THE 4 Skyline Party，俯瞰台北信義區絢麗夜景，讓THE 4成為台北絕美天際線最亮眼的存在；品牌大使許瑋甯更帥氣現身活動現場，親自參與此次與BMW合作的原創影片首映，揭開活動序幕。許瑋甯在搶先試駕全新世代BMW 4系列雙門跑車後說：「THE 4大膽、優雅、性感，讓我愛不釋手，主控方向盤的駕馭樂趣，更讓我不想下車。」全新BMW 4系列雙門跑車聚焦眾人視線，展現誰與爭鋒的攝人氣勢，以BMW M440i xDrive、BMW 430i M Sport、BMW 420i M Sport三款車型，滿足無法低調的熱血車迷。

前衛運動美學 重塑經典

如BMW設計總監Domagoj Dukec所說：「全新世代BMW 4系列雙門跑車以摩登且極為感性的方式，重新詮釋BMW雙門跑車」。傳承自70年代的旗艦雙門跑車3.0 CSi，以及優雅美型跑車328 Coupé的直立式雙腎型水箱護罩，全新BMW 4系列雙門跑車以向傳奇致敬的星幕式水箱護罩設計，將前衛與經典融合為一體，用當代美學再造風靡車壇的當代豪華跑車。

全新世代BMW 4系列雙門跑車自亮相以來便以充滿運動基因的設計備受矚目，除了BMW短前懸、長軸距的經典元素，融合優美的Coupé車身線條，與8系列旗艦跑車相同的性感背影，處處展現純粹的運動鋒芒。強悍的車頭設計搭配炯炯有神的LED頭燈，結合修長動感的引擎蓋折線與張揚的下進氣壩，盡顯高調姿態，駕馭它瞬間成為全場目光焦點。全新世代BMW 4系列雙門跑車的運動性格在車側線條更展現得淋漓盡致，精雕細琢的立體腰線與充滿張力的車肩曲線，搭配迷人的無窗框車門設計，流線洗鍊的車頂線條往後傾瀉，結合俐落的C柱Hofmeister Kink倒勾轉折，一路延伸至微幅揚起的車尾，視覺上更降低了車身高度，營造出蓄勢待發的跑車姿態；車尾部分，極具流動感的3D立體LED尾燈勾勒出L型的心跳光影，搭襯充滿運動魅力的M款空力套件與M款擾流尾翼，在道路上留下最耀眼的背影。

豪華性能 所向披靡

做為BMW純粹駕馭樂趣的雙門跑車代表，全新世代BMW 4系列雙門跑車從內到外皆展現純正運動風格，透過頂級用料與極致工藝，打造兼具跑格與豪華的質感座艙。整體車室以黑色車內頂篷營造第一眼視覺上的競技感受，BMW M440i xDrive擁有Vernasca真皮包覆的M雙前座跑車座椅，不僅觸感柔軟更擁有完整的包覆性與支撐性，搭配M款多功能真皮方向盤(含換檔撥片)與M款駕駛座踏板組，使全新世代BMW 4系列雙門跑車無論動靜，皆呈現令人熱血沸騰的跑車氛圍。

性能代表BMW M440i xDrive引擎蓋下植入3.0升TwinPower Turbo汽油直列6汽缸汽油引擎，擁有374匹最大馬力與在1,900轉超低轉速就可迸發的500牛頓米最大扭力，搭配48V高效複合動力與Steptronic運動化8速手自排變速箱，造就0到100公里/每小時僅需4.5秒的爆發力，完整傳遞BMW純粹駕馭樂趣！BMW 430i M Sport及420i M Sport則搭載TwinPower Turbo直列4汽缸汽油引擎，分別擁有258匹及184匹最大馬力與400牛頓米及300牛頓米最大扭力，BMW 430i M Sport 0-100 km/h加速5.8秒，420i M Sport 0-100 km/h加速則為7.5秒。此外，BMW M440i xDrive搭載首次於BMW車款出現的Sprint衝刺功能，只要長按方向盤左側的換檔撥片，車輛電腦將立即切換至Sport模式，變速箱同時調整至目前轉速可容許的最低檔位，使駕駛需要急加速時能夠更加得心應手，展現純粹跑車實力！

全新世代BMW 4系列雙門跑車的駕馭表現在完美的車身比例與50:50配重的基礎下，更是無懈可擊! 相較於BMW 3系列四門房車，車高及車身重心同時分別降低57毫米及21毫米，結合角度更大的前輪負外傾角與加寬23毫米的後輪距設定，使得操控表現更加出色。全新世代BMW 4系列雙門跑車車身和底盤都採輕量化設計，除引擎蓋、前葉子板與車門皆使用鋁合金打造外，更針對車尾的部分優化了空氣力學表現，進一步降低空氣阻力與升力，使風阻係數僅0.25Cd，不僅可靈活完成敏銳操控，同時更確保車輛在高速行駛時的穩定性。

此外，全新世代BMW 4系列雙門跑車底盤亦進行全面優化。特殊訂製的前彈簧減震支柱和引擎室前圍板上的附加剪力板，強化了轉向的精準度，表現更加犀利；後軸區域則新增多個支桿，提升車身剛性，使車輛無論直線行駛或橫向加速度都更穩定順暢。全新世代BMW 4系列雙門跑車更導入可依路面調整阻尼的全新減震筒設計，前軸「液壓回彈抑制(Hydraulic Rebound Stop)」機構，可消弭道路坑洞所產生的多餘震動；後軸「液壓壓縮抑制(Hydraulic Compression Stop)」機構，則提升車輛過彎時的支撐性與乘坐的舒適性，經過特殊的調教，在M款跑車化電子懸吊系統的完美搭配下，更猛爆的油門反應、轉向控制與換檔邏輯可讓車主盡情享受全新世代BMW 4系列雙門跑車所向披靡的操控表現，實現風馳電掣的駕馭快感。

創新科技 獨具匠心

持續帶來具前瞻性的科技配備一直是BMW創新品牌理念的最佳體現，全新世代BMW 4系列雙門跑車以現代豪華的科技元素打造全新BMW全數位虛擬座艙，將12.3吋虛擬數位儀錶巧妙結合10.25吋中控觸控螢幕，並導入BMW智能衛星導航系統與iDrive7.0使用者介面，結合BMW智慧語音助理2.0與無線智慧型手機整合系統(含Apple CarPlay與Android Auto)，讓車輛不再僅是交通工具，更是您最好的個人助理。全新BMW智慧語音助理2.0全面升級，透過連網功能提供更加口語化及人性化的互動方式，只要說出「我很冷」便會直接幫您調降空調溫度，口語化的指令更可與車輛功能結合，例如「開啟Sport模式」、「我的車甚麼時候需要保養」等，BMW智慧語音助理2.0便會協助車輛操作並於iDrive中控觸控螢幕顯示執行訊息。此外，除標準配備智慧Comfort Access免鑰匙系統外，更領先業界搭載iPhone手機數位鑰匙，手機只需靠著駕駛座門把即可輕鬆開鎖/解鎖，更可透過iMessage功能將鑰匙分享給5位朋友，同時，只要將iPhone手機置於中控檯下方，透過手機NFC感應直接啟動車輛引擎，不再需要傳統車鑰匙，將車輛、手機與數位化生活無縫接軌。

全新世代BMW 4系列雙門跑車完整配備BMW Personal CoPilot智慧駕駛輔助科技，包括主動防撞輔助系統與行人偵測、主動車距定速控制系統、主動車道維持輔助、壅塞交通輔助、車側防撞輔助、路口車流防撞輔助、閃避轉向輔助、盲點偵測系統、車道偏離警示、前後方車流警示、後方防追撞警示、停車後方防撞輔助、速限提示功能、駕駛注意力輔助功能等14項先進智慧駕駛功能，同時更有360度環景輔助攝影、自動停車輔助系統、自動倒車輔助系統等實用便利配備，其中自動倒車輔助系統在車輛行駛時速35公里/小時以下，車輛電腦會自動記憶駕駛向前行駛的最後50公尺路徑軌跡，如不小心駛進窄巷時即可啟用此功能，輕鬆克服艱難路徑。全新導入的駕駛前方虛擬數位儀錶可清楚顯示道路虛擬實境與速限提示功能，以全方位領先科技提供車主最全面的安全防護。

以美學引領全新世代，用熱情實現駕馭樂趣。自賽道至城市街頭，從蜿蜒山路到濱海公路，全新BMW 4系列雙門跑車以前衛奪目的運動美學設計、卓越的操控性能與創新的智慧科技迎鋒而上，完美詮釋BMW豪華跑格基因，再創頂級雙門跑車新篇章。

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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～

#4_series #coupe #剛剛好水餃

先前試駕BMW M850i已讓小編樂陶陶，相信這600匹馬力的BMW M8和 M8 Gran Coupe滋味更勝一籌，M家特別調配的下盤及動力系統向來有著高度均衡性及容易駕馭的特性，加上方向盤兩顆火紅色M1/M2按鈕，以及不下超跑的3.3秒零百加速成績，只恨三倍卷的額度只有三千元，否則......。

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礙於片長關係，稍早的AMG駕駛學院，駕駛姿勢講解的部份只有擷取重點片段，這次放上一刀未剪的版本，讓您了解正確的駕駛姿勢是怎麼回事，教練又是如何鉅細靡遺講解的？趕快來看！！三寶退散！！


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