日本智慧農業大步走 加速擴張帶動成本降低
農傳媒 20210529
內容提供/《農政與農情》 文/行政院農業委員會農業藥物毒物試驗所 陳彥佑、李春燕、陳思昀、行政院農業委員會臺南區農業改良場 張淳淳、工業技術研究院產業服務中心 林意潔
近年因資訊快速且多方突破發展,使其他可應用之領域及軟硬體同步帶動變化,除在網頁設計優化、開放資料多元應用、IoT、ICT、資料分析工具便利化及資料視覺化發展外,乃至高端如大數據、AI應用,也頻受矚目,本文將分享2019年日本農業Week活動資訊與及後續的發展方向觀點。
日本東京農業Week
2019年10月,農委會及工研院單位同仁於強烈颱風哈吉貝影響東日本時,自費前往日本東京農業Week參訪並收集資訊。這次展覽結合日本原有的國際農業資材展、國際次世代農業展、國際6次產業化展及國際畜產資材展,於千葉縣幕張展場合併為單一農業展 ,規模龐大,超過600家日本及各國廠商,3天展期近4萬人次登記參訪,展場中另有登記參觀的工具展和園藝展,三大展覽幅員非常廣闊,並結合不同農業發展方向,吸引各國的農資、機械開發公司、農企業、政府單位、研究單位等相關人員參觀,龐大的資訊量,如要仔細體驗及參與,勢必耗時一天半以上。
農業資訊的進階應用,目前可說是「百花爭艷」狀態,功能近似產品不斷推出並相互競爭,如各類無人機、辨識系統、管理軟體、機械外骨骼、管理連動應用平台等,各有特色,本展覽不僅止於展示農業相關資訊外,亦有各種農業資材的應用、新型態資材及栽培設施、農產品及農產加工器具、農具等展出,以「農業展」而言,可說非常完備,也明示了農業各領域將走向相互融合的方向。
接下來,筆者將就「無人載具、軟體、機械外骨骼、資材與技術」等主題,與各位讀者分享本次見聞。
無人載具
無人機為近年熱門發展的器械,包含水、陸、空形式及自動採收機等其他功能性的無人機械等,依需求而有不同的機型和設計,甚至有異業結合開發,如汽車企業結合飛行用藥無人機的共同開發,成為更便利作業的用藥組合,無人機發展方向為公分級精準定位及便利的自動作業,搭配遠端作業器具和軟體,可實現遠端作業、減少勞力及增進田間作業安全,達成精準農業及安全農業的目標,並減少農業缺工的問題。
軟體
2019年日本農業展展出的農業軟體,大多具整合及記錄性質,性質相似的軟體數量眾多,部分並搭配感測器械共同推出的軟體,如設施栽培內監測環境及疾病預測的軟體。另外,結合UAV多光譜拍攝做作物肥份影像解析的軟體,再以UAV定點調整施肥量;紀錄田間從業人員的工作與休息時間、體溫等紀錄和提醒的監測軟體;農產品行銷部分,不少廠商提供B2B 及 B2C類型的「農產品銷售管理系統」,提供生產者和消費者進行互動和販售;生產部分則提供生產者付費的管理解決方案(或稱營農指導員),內容類似國內植物醫生及農業張老師等,針對委託者進行客製化的栽培管理服務,提供者主要為日本國內廠商。展場另有攤位進行日本各地農產品、農藥施用講習、農產公司產品推廣。
機械外骨骼
機械外骨骼(又稱肌甲裝、動力服、Powered suit),主要以外骨骼模樣進行依使用需求設計,為著裝後可提升特定功能的裝備,在農業領域常見為提升搬運重物效率、避免重複動作造成職業傷害的外骨骼,對於務農人口老齡化及新農民的身體保護都有絕大幫助。而本次日本農業展令人印象最深刻的為著裝簡易化、輕量化的類型,甚至輕如一般大衣,且穿戴方式接近衣服的形式,展出國家為尼德蘭,筆者親自著裝試用後,明顯感覺提升搬運重量效果及作業時保護腰部的功能。未來外骨骼也將可結合或協同其他器械協同進行複雜作業,因應國內日益老化之農業從業人員及雇傭勞力減少部份,具有廣大的發展潛力與商機。
資材及技術
各式農業資材與技術亦是本次亮點,在栽培設備方面,有各種育苗材料、家庭用耕栽培裝置、高效能燈具、有機肥與土壤微生物商品、栽培介質,以及溫室建材組裝展示、植物工廠VR參訪、授粉資材等。防治資材方面,品項同樣繁多,除各類噴頭、農藥製劑及無人機用製劑外,在其他防治資材方面也具備高度多樣性,如生物防治罐、蟎類陷阱、安全可溶農藥包裝、費洛蒙產品、燻蒸器具、各色光波誘蟲、忌避燈、有害動物聲光忌避設備,及施藥專用口罩等。在採收及包裝的資材部分,則有透氣長貯包裝及包材等。上述資材多為跨領域合作開發,顯示農業研究相關人員可多與其他領域確切進行交流討論、研究協作,共創解決農業問題技術。
商業化生物防治天敵製劑罐。
農業科技因資訊技術的發展,有爆發性的成長,許多內容都逐漸貼合Global G.A.P及作業標準化、自動化、安全性提升的需求,從參訪各專案及產品項目來看,無論直接引進或進行跨領域開發合作,就「目的」、「經費」及「合作」、「商業模式」,皆須在不同領域的多方完整溝通理解後有明確同步,否則將易陷入單方利用;或因領域差異而限縮成果,浪費經費、時間,且無法解決問題或強化開發,因此未來農業資訊跨領域、組織合作時,必須更精實及對目標有共識。
2020年的日本農業展及日本農業發展政策,重點之一為智慧農業的成本降低及普及化(如搭配日本的準天頂衛星的精準定位,減少定位儀器成本),配合日本農林水產省針對智慧農業公告的政策「スマート農業推進総合パッケージ」(Smart Agricultural Promotion Comprehensive Package),並在資料格式規格化後與其中的WAGRI平台資訊連動(2020年開始公開OPEN API的服務),且於日本全國148個地區執行智慧農業實地作業示範推廣,無論從政策資料或展覽內容,均顯示智慧農業不僅只是單一的農業發展區塊,而是上述各類展出區塊內容的各項統整,也宣示了日本的智慧農業逐步走向橫向連結及加速擴張的階段。2021年開始日本農業展的其中一個展區「次世代農業EXPO」也將改名為「スマート農業EXPO」(智慧農業),可以想見智慧農業發展的比重越來越多。
本次除參觀展覽外,筆者亦前往大學拜訪開發茄科IPM技術的教授(前農研機構研究員),教授於對談中提到日本推廣IPM時,也遭遇農民傾向選擇簡單便利的害物防治方式(如單純使用農藥),使IPM即便效果卓越,但因操作相對複雜,降低農民採用意願,因此對於新科技或現有技術的推出,如能具備便利且直覺模式,將有機會提升利用率。
因應COVID-19疫情影響、氣候變遷及人力缺乏情形下,智慧農業企業加速選汰,筆者數年來參訪農業展及持續關注智慧農業演變,雖農業資訊更迭速度,不若科技業以「季」為計,也可略以「年」計變化,建議有興趣的讀者,可規劃每年或隔年參訪相關展覽,即可看見發展的趨勢及進度。待疫情趨緩後,無論公費申請或自費前往,日本農業展都非常值得前往參訪及收集各類資訊,或接洽引進適用國內的技術、資材,將有助持續強化國內農業競爭力及研究能力。
附圖:日本農業展於2019年開始將多個展覽一併展出。
東京農業展展場情形。
自動採收機器人示範採收蘆筍。
汽車企業與無人機公司的合作開發無人機用藥組合。
軟體應用種類多元(左至右為UAV應用、影像辨識、作物販售)。
月租型農業栽培管理軟體。
機械外骨骼輔具。
韓國企業的梨果類授粉用花粉噴射機(搭配噴藥車)。
農藥資材展示,提升安全性的可溶性農藥定量包裝(類似洗衣球)。
施用農藥使用口罩。
資料來源:https://www.agriharvest.tw/archives/59516
同時也有30部Youtube影片,追蹤數超過3,350的網紅抹茶ゃんねる / Matcha Games,也在其Youtube影片中提到,ストーリーを楽しむ実況!今日はタケムラと待ち合わせ~⌚山車にウイルスを仕込む作戦なんだけど、決行前の会話でタケムラの生い立ちを少し知ることができました🎬✨ ド派手なアクションゲームはちょっと苦手なのですが、オープンワールドとサイバーパンクが好きな私には…抗うことが出来ませんでした…くっ🎮年末にとん...
強化車台用意 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
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
強化車台用意 在 張之豪 Facebook 的精選貼文
路透社在12/10,發表了一個台灣的特別報導。
這是繼疫情後,國際媒體最詳細、篇幅最長(近五千字),對台灣的報導。
我今早看過後,發現國內各家媒體都有節錄一些片段來翻譯,但就是沒有全文翻譯。
這篇報導實在太重要,不應該部分翻譯而已。
所以我就自己翻譯了。
基隆市議員 張之豪
原文在此:
https://www.reuters.com/investigates/special-report/hongkong-taiwan-military/
※
Taiwan’s Turn
輪到台灣了
A REUTERS SPECIAL REPORT
China launches ‘gray-zone’ warfare to subdue Taiwan
中国啟動「灰色地帶」戰術來壓制台灣
在壓制香港的反抗後,中国轉向台灣,用異於以往的戰術,用意在於累垮島嶼的軍力,面對威脅時狀況並不甚好。目前未來的拜登政權將如何回應,仍是未知數。
By YIMOU LEE, DAVID LAGUE and BEN BLANCHARD Filed Dec. 10, 2020, 11 a.m. GMT (翻譯:張之豪)
台北 - 在鎮壓香港人的反抗後的數月,中国把注意力轉向代價更高的目標:自主的台灣。此島嶼為了與中国的軍事衝突,已準備了數十年,在某些意義上,這場戰役已經開啟了。
這並不是台灣長年擔心的那種,有著中国大军搶灘,終極大戰的軍事衝突。中国人民解放军,這個為數兩百萬的軍隊,啟動了一種「灰色地帶」的戰略。在這種非正規的衝突中,除了開火以外一切具備,用意就是「累垮對手」。
北京推出一波波的空中突襲,同時把當前對台的壓力戰術鎖得更緊,來潰散台灣反抗的意志力,台灣與美國的現任與退役軍官都這麼說。這些空軍,他們說,是配合兩棲登陸演練、海軍巡航、網路攻擊與外交孤立。
軍事衝突的風險是幾十年來的最高點。PLA战机意在恐嚇地飛越台灣領空,幾乎每天,有時一天出襲多次。從九月中開始,中国军机已經飛了上百次這樣的任務,根據路透社從台灣國防部的正式資料所得之。這些資料顯示,當台灣海峽,兩岸之間的衝突越高,中国就會派遣更多战机升空越界,包括他們最頂級的战机與轰炸机。
這些侵犯戰術「非常有效」,到去年都還是台灣軍事指揮官的李喜明上將告訴路透社。「你說這是你的花園,但你的鄰居一天到晚都在這個花園裡晃。以這樣的行徑,他們在主張這是他們的花園,而這個花園離你家只有一步的距離。」
在习近平統治下,中国加劇了PLA針對「攻台」的建軍發展,這是這個國家最優先的軍事使命,中国與西方分析家如是說。當香港、西藏與新疆,已在中国的最緊繃的統治之下時,台灣是中国共产党壟斷絕對權力的最後一個障礙。在去年一場重大演講中,习說台灣,這個被中国視為是一個中国省份的,「祖国必须统一,也必然统一」。他沒有設下期限,但不承諾放棄武統。
今年,北京的姿態有「明顯的轉變」,一個台灣資深的國安情報官員告訴路透社。中国的軍事與政府機構改變了過往的「口頭武統」,而是真的在準備可能的軍事行動,這位官員如此表示。
在週二的一場演講中,台灣總統蔡英文暗示了這個轉變。島嶼的民主正在遭受到「威權勢力的軍事威脅」,她如此警告,並未透露細節。「台灣每天都在面臨這個軍事威脅的壓力」。
李上將,台灣退役將領,相信唯一PLA還沒有全面攻擊的原因,是他們尚未累積足以完全壓制島嶼的火力。就算如此,中国過去二十年來的的軍事集結擴張,也代表它已經遠遠超越台灣,他說。「時間不在台灣這邊」,他說,「他們取得足夠的武力,只是時間問題」。
本社針對本篇報導中的細節,包括灰色地帶戰術,與整體對台戰略,詢問中国政府。中国政府書面回應,国台办表示北京對台堅決「和平統一」,這是個中国用了幾十年的修辭。他們還表示,路透社本篇報導中「所谓的专家的言论,毫无根据、纯粹道听途说、并且充满了偏见与冷战思维。」他們繼續表示「他们甚至对我国中央领导的荒诞评论,我们强烈不满,并坚定反对这种报导。」
台灣的國防部,在一篇聲明中表示,台灣正在升級海空巡邏,並且也在增進戰鬥準備,來制衡中国的灰色地帶戰術。台灣軍方「堅持『不求戰、不懼戰』,與離本島越近,我們就越主動反應的原則。」
就在威脅升高之際,台灣的軍方卻狀況不佳。
在訪談現任與卸任官員、現役與退役軍官、現役軍人、後備軍人、與美國與外國軍事專家,都指出台灣迫切的弱點。除了一部分的台灣軍方,包括空軍、特種部隊、一部分的海軍以外,幾十年來的孤立與歷任政府的軍事經費短缺,讓軍方已經外強中乾。
在任何中国進攻行動,台灣島上多數的貴重硬體將無法承受PLA精準的導彈射擊與空襲,現任與卸任台灣官員表示。如被攻破,堅強的台軍地面部隊的反抗,將會是在海攤上抵擋中军登陸與反空降部隊的最關鍵的一環,他們說。並且,台灣現役軍人,與西方觀察家則表示,台灣在備戰工作,訓練,每況愈下,尤其是陸軍單位。
一位義務役軍人對路透社記者表示,他在訓練時,真正親手射發的實彈只有30-40發,並且從沒有被教過卡彈該如何清槍。「我不覺得我有辦法打仗,」這位陳姓士兵表示。「我不覺得我是個合格的士兵。」
蔡總統在國內與在華盛頓都受到增加國防預算的壓力。她的政府在明年,打算增加一成國防支出,達到台幣4534億(160億美金),以上為路透社根據政府公布數據的計算。
「軍武部門在縮減,」Grant Newsham,一位美國退役的海陸校官,去年多數時間都在台灣,接受台灣政府出資的研究計畫,評估台灣的軍事實力。「保護這個國家為她而戰,像是別人的責任似的,」Newsham說,現在他是日本戦略研究フォーラム的研究員。
台灣的國防部並不接受「台灣無法捍衛自我」或「貴重的硬體無法抵擋中国的攻擊」的說法。島嶼的空防已經被加強,並且它的「不對稱與運動戰力」已經被加強,國防部在書面上如是回應。
對习來說,拿下台灣是個比鎮壓香港民主運動還要更偉大的壯舉,但也是個更困難的挑戰。
PLA 军队從1997香港回歸起,就駐紮在香港。但此城邦的反對運動從今年春天起並非被軍方鎮壓,而是混雜著暴力警察執法、設立国安法,以及武漢肺炎疫情的爆發,讓政府得以禁止所有大型集會。
對习來說,他的夢,一統中国、復興中国、取代美國在亞太地域地位的最後一個反抗者,就是台灣。當蔣介石的中華民國在中國內戰中落敗,並逃亡到台灣來後,台灣從1949年起,就有效地維持獨立的狀態。
拿下台灣的北京,將給PLA傲視亞洲的地位。這將鞏固中军在所謂的「第一島鏈」的位置(北起日本、南至菲律賓、印尼婆羅洲,把中国沿海圍起來的一系列島嶼,通稱島鏈)。中国海军將可主導海運航線直達北亞,讓北京有足夠的槓桿以壓制日本與南韓。中国海军更因此得以自由地在西太平洋出入。
擋在這個美夢的,就是美國。如果中国武力併台,這對美國在此區域的主導權,將會全毀,多數軍事分析家相信,不論是「灰色地帶」戰術,抑或是全面戰爭,美國全球上的威信、在亞洲作為安全保人的角色,將被粉碎,他們如是說。
北京的自信,包括在南海的爭議島礁的軍事化,已經引發以美為首的反應。川普政府就已經提供新武器投入前線,並重整美軍在亞洲的部署,來制衡中国。區域強權如日本、印度、澳洲,都在強化與美國人的合作關係。
目前局勢,讓人看不出,總統當選人拜登,將如何回應习對台灣逐步升高的壓力。拜登團隊的發言人婉拒對本報導表示意見。
美國國務院的一位發言人說,中国「已經發起極具威脅的行動來威嚇台灣。」美國在防禦上對台灣的支持,該發言人說,是超越軍售的。「我們在訓練上也支援台灣,並也鼓勵不對稱戰力的軍事思維。」
自從美國在1979年,把外交承認從台北轉到北京後,美國政府就一直被法律所要求,必須要提供台灣自我防禦的方法。但華盛頓也一直維持「戰略模糊」的政策,不願把對台的安全保證明確化。
在過去三十年來,中军已經集結為數眾多的飛彈,並有龐大的海军,就是針對阻擋美軍而來。「台北無視自身的防禦,是危險的」,五位退役美國軍事指揮官告訴路透社:台灣在把自己的命運交給華盛頓,但華盛頓與其盟友,有可能在為捍衛台島戰爭中輸掉戰爭,或者也有可能來不及前來救援。
台灣國防部告訴路透社,台灣正在強化國防自主,發展國內的國防產業,並且也在國產國防武器上進步中,包括教練機與潛艦。
共产党领导人,一直以來都強調,北京比較希望看到不戰而統。北京的国台办,把當前的緊張關係,怪罪於台灣。「蔡英文的执政党与分离主义的支持者」,該辦公室表示,「与外部势力勾结并一直搞台独。」
但沒有任何跡象顯示台灣願意擁抱統一。在香港,對民主運動,越發嚴重的鎮壓逮補,只讓人看到,在共產黨統治下,生活將會變得如何。
任何「熱軍事行動」,對习近平與共產黨而言,都是巨大的風險,這是非常明確的。北京將被全球唾棄。雖然台灣有其缺陷,但要跨越130公里(80英里)寬的台灣海峽,並進行兩棲登陸,將會極度困難與血腥。台軍已經把每個適合登陸的海邊,反登陸部署了七十年,並且有能力痛擊任何被發現的攻擊部隊。
China’s ‘Gray-Zone’ Assault on Taiwan
中国對台灣的「灰色地帶」突擊
從九月中開始,中国開始派遣军机挑釁台灣的領空(ADIZ)。這個行動在實質削弱台灣的軍事能力,讓台軍要不斷升空攔截這些中国军机。
台灣國防部的推特,把中国军机的細節都公佈出來,從九月19日至今,擅闖台灣領空的中国军机,總共有19架。
因為這些原因,有些人相信,全面戰爭的機率很低。兩個駐紮於台北的外交情資顯示,從西方安全官員的簡報而來,他們尚未改變他們對發生傳統軍事衝突可能性的評估。「在中国方面,看不出來他們有在準備戰爭的跡象,」一個情資如是說。
(發動正規戰爭)對中国的風險,可以部分解釋,為何習,至今,採取這個「灰色地帶」戰術。中国不發射一顆子彈,就在消耗台灣的空軍戰力。
戰場就在台灣的防空識別區(ADIZ)。防空識別區是一個區域的領空之外,航空交通管制有權要求飛入的飛行器提出識別。當中国军机進入台灣防空識別區時,台灣戰鬥機便起飛攔截。偶爾,地對空飛彈系統也進入警戒狀態。目前為止,多數中国军机被攔截的點,多半從西南方飛入。
中国這個戰術毫無鬆懈跡象。台灣國防部長嚴德發在十月時說,台灣空軍為了攔截中国军机,起飛了2,972次,要價台幣255億。國防部表示,一整年到十月為止,軍機共飛了4,132 個任務,包括攔截中国军机與飛行訓練。路透社計算,這與去年比,增加了129%。
海上也有壓力。上個月,國防部告訴立法院,今年到十一月止,台灣海軍軍艦出勤1,223次任務,只為了攔截中国军舰,比去年多了400次任務。
加速這些行動的節奏,中军得以施以不成比例的壓力在規模小很多的台軍身上。中国军队有2,000多架战斗机、轰炸机,與其他战机,比起台灣的400多架戰鬥機,(以上均出自美國國防部每年九月出版之中国軍事年度報告)
台美軍事專家都表示,只要這些壓力持續,假以時日,燃油費用、飛行員疲勞、戰機的消耗,都將威脅這個島嶼的空軍的軍事準備程度。持續性的威脅,也是要擊潰防衛者的心理武裝。
一位川普政府的資深官員說,美國層建議台灣,不用每次中国海军军机進入台灣西南的防空識別區,台灣就要升空攔截。多數來的军机,距離台灣本島還有100英里,雖然近,但還不至於對台灣造成實質威脅。「這實在是沒必要的消耗,」該官員如是說。
但台北不這樣看,當中军行動在九月18、19日達到巔峰時,卻也剛好是美國助理國務卿(經濟成長、能源、環境)的克拉克參訪台灣,並且參加許多人認定的台灣民主之父,李登輝前總統的追悼儀式時。克拉克是四十年來,美國訪台的最高官員。北京非常明確表達不滿。根據台灣國防部的追蹤資料,幾近40架中国军机,多數為战斗机、轰炸机,在該兩天中,飛越台灣領空。中国军机更幾度跨越敏感的海峽中線,這是個雙方非正式的航空緩衝區。
北京正在把這個熱點變得「前所未有的不穩定、準備要對撞與倒下」,Ian Easton,2049 計畫研究所的資深主任,一個在維吉尼亞州阿靈頓的專門研究中军的國安研究小組說。「我們可以說這個新的灰色地帶戰術是一個繃緊神經戰爭」。
中军主要靠三種軍機:反潜机、电子作战机、空中预警机,來進行它闖入台灣防空識別區的一般性任務。台灣、美國、與其他西方軍事情報官員表示,這種飛機的使用,讓中军得以搜集島上國防情資,以及該區域內,台灣與其盟友的潛艦動態。
中军在台灣海峽的演習「要保卫国家主权」,並要針對「外来势力干涉和台独分裂势力的挑衅活动」,北京国务院国台办如是說,「我们永远不允许任何人…把任何中国的领土分裂出去。」
台灣最大的挑戰之一很基本:把陸軍員額填滿。
台灣逐步在從徵兵制轉換為志願募兵制。大家都同意,志願兵的訓練很紮實。但最近的義務役兵就不是如此了。
路透社從政府內部資料與報告查詢,也透過訪談現役軍人、義務役與後備軍人,發現,這個轉變的管理非常有問題。台灣近年來為了在第一線保持足夠的人力(高層評估約188,000的職業軍人),始終難以達成。國防部長嚴德發在十月22日在國會中答詢時表示,軍方將會在今年底達成九成的入伍率。
台灣還有徵兵制,但役期在2013年時,從一年被刪減為四個月。這對有用的訓練來說,非常不夠,並且教學也非常不足,六個近期入伍與退役軍官這麼說。
在去年四個月的兵役中,24歲的海軍義務役林姓士兵,在高雄軍港,他在兩艘軍艦的甲板上總共待的時間是40分鐘。訪談中,他表示他發射過16顆子彈,彈匣是別人幫他裝的。在他同梯的400個同儕中,只有一半的人能游規定的50公尺游泳標準。
「這四個月的訓練根本就是浪費時間,」林姓士兵不願透露全名。在台灣,軍事從業人員如果透露軍事行動內容,是有可能觸法的。「我寧可去工作。如果他們想訓練我們,他們就該好好做。」
另外一個24歲的陳姓士兵,形容他的武器訓練。在現代軍隊裡,訓練生可能射擊上百發子彈。陳可沒有:四個月裡,他說他兩次用步槍擊射了六發與十發子彈,距離射擊目標25公尺遠。他也在175公尺的距離,射以上的子彈數目,兩次。
他說他有被教導怎麼換彈匣,但沒有人教他如果卡彈時如何清槍。陳說,他也有被訓練操作反坦克飛彈與榴彈發射器,但他150個同梯同儕中,只有一成的人被選中來操作這些武器。
「他們只有教我怎麼使用步槍,」陳說,「剩下全部的訓練,跟實際戰爭都無關。」
國防部說,他們已經在增加訓練的強度。義務役現在被當做後備軍隊,特別著重在城市游擊戰與體能訓練。教召訓練則著重在單位集結與海灘防衛,都市戰與重點設施保衛。所有義務役在步槍訓練的射擊彈數將會是現在的三倍。
全職軍隊,問題重重的移轉,造成了後備軍隊的毀壞,後備軍隊是該島供給全職單位與擊退入侵軍隊的關鍵。台灣軍事與外國軍事專家表示,2百31萬的後備軍隊,只存在於紙上。
「後備軍隊真的是一團糟,」Newsham表示。「差不多完全無用。」
一位後備軍人表示,一至七天的教召訓練完全就浪費時間在無用的演練、演講與影片上。毫無任何切實的訓練,或在面臨危機時,任何行動清楚的解釋。
一位李姓後備士兵表示,他去年去參加五天的教召訓練,從他2015退伍以來,是第二次了。他表示這經驗是「交朋友的機會」。偶爾,教官知道學員感覺無聊,就會停止演講,讓學員彼此自我介紹。李的同梯後備士兵,一個汽車業務員,利用這個機會,談成了一筆生意。
「我很確定我沒有被完善訓練好來打一場戰爭,」李說。「教召訓練只有五天,我們只射擊了一次。」
有跡象顯示,蔡政府很努力要增強戰爭準備度、火力,以及改革後備體制。十月時,嚴德發部長出示了一份改善後備訓練的計畫,有268,000人的後備部隊,如果遇到緊急狀況,可以馬上動員,加入現有軍力。在每年七月,在中台灣舉辦的漢光演習,兩個營的後備軍人被集結來參與這個與現役職業軍人一起參加的實彈演練。一個對台灣國安準備很熟悉的資深台灣官員告訴路透社,美國一直在告誡台灣應該要把後備軍人納入到軍事演習裡。
島上知名的軍事政策論者,主張要有更激進的改變。最有名的莫過於李喜明上將上將,前參謀總長,已經把他的想法訴諸於一些報章投書。
去年,在他退休前,李提出島嶼應該避免跟強大的中国進入到拉鋸戰。反之,李認為台灣應該要準備好吸收中军的飛彈與空襲。重點是,他主張,在重要硬體設施包括戰艦與戰鬥機已經失去的時候,仍要保留反擊入侵部隊的能力。
李喜明的核心主張是幾個變革:一、台灣應該要維持少數大型、昂貴的武器,來維持人民的士氣與反擊北京的灰色地帶戰術。與此同時,島嶼應該配以大量的小型、便宜但致命的武器,包括移動式遠程反艦導彈、便攜式防空飛彈、進階海雷、飛彈快艇。偽裝好並分散在都會、海岸、山林、與山區,這些武器將會讓中軍難以尋找也難以摧毀,並可以在入侵部隊碰到陸地前就痛擊對方。另一個重要的要點,是後備軍人與國民兵單位的改革,建立起城市游擊戰單位。這些部隊將在中军上岸後,繼續與其纏鬥。
目前,蔡政府會不會採取李喜明上將的提案,尚未明朗。但李的想法,華盛頓有不少人很喜歡。立場明確的美國國家安全顧問,Robert O'Brien,歐布萊恩,在十月表示,台灣應該在軍事上「把自己變成一隻豪豬」,他表示,「獅子通常不喜歡吃豪豬。」
李喜明,反之,說台灣不該依賴美國的幫助。
「你要怎麼防衛台灣?我總是聽到美國會介入,」他說。「我們有什麼理由去相信美國會犧牲自己的孩子的生命來保衛台灣?」他表示「我只能信任我自己阻止別人霸凌我的能力。」
Waiting for Biden
等待拜登
By DAVID LAGUE and MICHAEL MARTINA
美國總統川普,非常關鍵地增加了對台的軍售並增進雙方的互動。當喬拜登在上個月的選舉中擊敗川普後,台灣人民非常焦慮在等待與觀望美國新政權是否會繼續川普的路線。
美國國防部資深官員,David Helvey,在十月一場演講中說美國正在鼓勵台北盡可能多買岸防巡航飛彈系統,以及地雷、機動火力與監控器材。他說這將給台灣戰勝的機會「這是他們不能輸的一場戰爭。」
還有很多武器還在路上。十月,川普政府核准台北求購的四百枚魚叉反艦飛彈與相關的發射器,運輸艦與雷達系統,都將大幅增加台灣對抗海軍與兩棲攻擊的防禦。在同月,又核准了135 個空射巡弋飛彈的軍售給台灣空軍。
這些飛彈將提升台灣攻擊中军的军舰與中国沿岸的地上目標的能力。台灣同時也在加速自己國產的的反艦、防空、陸上飛彈系統。
北京對川普時代的風向很不滿。它想要美國馬上停止對台的軍售與軍事交流。北京国台办表示,台灣是「中国的国内事务」而軍售是「赤裸裸的军事威胁和挑衅,不自量力,企图勾联外部势力以武谋独,加剧台海紧张」。
加強台灣自我防衛能力在美國擁有跨黨派的支持,台灣國防部這樣告訴路透社。「下個美國政府會繼續這些承諾,」意指最近的軍售。
拜登的交接團隊拒絕對這篇報導表示意見。有一些拜登過去的言論,確實造成台灣一些疑慮。
2001年,共和黨布希總統表示美國對台灣有防衛的承諾,拜登參議員隨即批評,這並非在台灣關係法中被明確寫出。這部法律規範了美台關係的互動原則,是四十年前美國與北京建立關係時,通過的。
但拜登說這些話是早在中国足以威脅美國在亞太區域的主導地位以前說的。在2020選舉時,拜登主張要加強與台灣「與其它同樣理念的民主國家」的關係。
拜登的外交政策圈也認知到美國的必要考量已經從一個正在崛起中的專制中国,變成了一個主動要改變國際體制的中国。
拜登的國安顧問,Jake Sullivan,沒有回應本報導的疑問。但在一個他曾共筆於「外交政策期刊」五月所發表的文章中,Sullivan 有抓到台灣議題的核心。
「人民解放军從不掩飾自己正在擴張足以征服台灣的軍事投射能力,」該文章寫「這個發展將在一夜間破壞區域權力平衡,並且讓美國對西太平洋的安全承諾,被疑慮。」
Additional reporting by Humeyra Pamuk in Washington, D.C. and the Beijing Newsroom.
Taiwan’s Turn
By Yimou Lee, David Lague and Ben Blanchard
Graphics and illustration: Maryanne Murray
Photo editing: Kerk Chon
Design: Catherine Tai
Edited by Peter Hirschberg
* THOMSONREUTERS.COM �PRIVACY POLICY �TERMS OF USE �COPYRIGHT �TRUST PRINCIPLES
強化車台用意 在 抹茶ゃんねる / Matcha Games Youtube 的最佳貼文
ストーリーを楽しむ実況!今日はタケムラと待ち合わせ~⌚山車にウイルスを仕込む作戦なんだけど、決行前の会話でタケムラの生い立ちを少し知ることができました🎬✨
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