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邊緣AI 2026將成 IoT晶片發展核心

04:102021/05/02 工商時報 集邦科技資深分析師曾伯楷

隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。在AI晶片助益下，IoT邊緣與終端裝置可透過機器學習或深度學習等技術加值，同時帶出無延遲、低成本、高隱私等優勢，顯示出AI晶片的重要性。預估全球AI晶片產值至2025年將達720億美元。

與此同時，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性。若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。

一、MCU、連接晶片、AI晶片為IoT晶片產業鏈三大關鍵零組件。　物聯網在傳統上多以感知層、網路層、系統層與應用層作為架構堆疊，主要經濟效益雖來自應用層的智慧情境發展，然感知層所需的產業鏈之上游零組件仍是支撐終端場景運作重要核心，其中又以微控制器（MCU）、連接晶片與AI晶片最關鍵。

MCU方面，建立在高效能、低功耗與高整合發展主軸下，IoT MCU現行從通用MCU演化成特定為IoT應用或場景所打造，如2021年3月STMicroelectronics推出新一代超低功耗微控制器STM32U5系列，可用於穿戴裝置與個人醫療設備；Silicon Labs同期推出PG22 32位元MCU，主打空間受限且須低功耗的工業應用、Renesas RA4M2 MCU著眼IoT邊緣運用等。

連接晶片方面，受物聯網設備連線技術與標準各異影響，通訊成物聯網晶片中相當重要的一環，從蜂巢式的4G、5G、LTE-M、NB-IoT，到非蜂巢式的LoRa、Sigfox、Wi-Fi、Wi-SUN等，從智慧城市、工廠、家庭至零售店面皆被廣泛運用，範圍擴及至太空，如2020年下旬聯發科與國際航海衛星通訊公司（Inmarsat）合作，成功以NB-IoT晶片完成全球首次5G物聯網高軌衛星資料傳輸測試。AI晶片方面，隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。此外，Microsoft在其2021年3月舉辦的年度技術盛會Ignite 2021上指出，2022年邊緣運算市場規模將達到67.2億美元，與深度學習晶片市場相當吻合，亦提及市場預估至2025年全球深度學習晶片市場將有望達663億美元。同時，Microsoft認為至2026年全球AI晶片有3／4將為邊緣運算所用，顯示出IoT晶片於邊緣運算的發展將成未來廠商重要布局之一。

二、邊緣AI效益顯著，成長動能仰賴數據處理過濾、邊緣智慧分析。

首先，從邊緣運算定義來看，市場雖已談論數年但定義與類別始終未統一，原因是各廠商於邊緣託管工作的目的不盡相同。例如對電信商而言，初步處理數據的微型數據中心是其邊緣端，而對製造商來說邊緣裝置可能是生產線的感測器，此也造就邊緣運算的分類方式略有出入。另外，例如IBM有雲端邊緣、IoT邊緣與行動邊緣的類別，ARM多將邊緣視為雲端與終端間的伺服器等裝置，亦有個人邊緣、業務邊緣、多雲邊緣等類型。

其次，從邊緣運算類別來看，現行分類趨勢和研究方式尚有以數據產生源為核心，藉由設備與數據源的物理距離作為分類參考，並將其分為厚邊緣（Thick Edge）、薄邊緣（Thin Edge）與微邊緣（Micro Edge）。厚邊緣多用以表示處理高數據流量的計算資源，並配有高階CPU、GPU等，例如數據中心的數據儲存與分析；薄邊緣則包含網路設備、工業電腦等以整合數據為主要目的，除了配有中間處理器外，也不乏GPU、ASIC等AI晶片；微邊源因與數據源幾無距離，故常被歸類為生成數據的設備或感測器，計算資源雖較為匱乏，但也可因AI晶片發揮更大效益。

整體而言，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性，在平台管理、工作量合併與分布式應用也更有彈性。若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益提升包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。

數據處理與邊緣分析於過往邊緣運算時已可做到，並在AI加值下進一步提升效益。以前者而言，數據透過智慧邊緣計算資源可在邊緣處預先處理數據，且僅將相關資訊發送至雲端，從而減少數據傳輸和儲存成本；從邊緣分析效能來看，過往多數邊緣運算資源處理能力有限，運行功能時往往較為單一，而邊緣智慧分析透過AI晶片賦能，進而能執行更為繁複、低延遲與高數據吞吐量的作業。

三、全球大廠搶攻IoT晶片市場，中國加重AI晶片發展力道。

IoT晶片於邊緣運算所產生的效益，使其成為廠商重要策略布局領域，雲端大廠如Google、AWS等紛紛投身晶片自製；傳統晶片大廠如ARM最新產品即鎖定邊緣AI於攝影機和火車的辨識應用、Intel亦投資1.3億美元於十餘家新創AI晶片設計廠商，NXP Semiconductors、Silicon Labs、ST則陸續在其MCU或SoC添加邊緣AI功能。此外，新創企業Halio、EdgeQ、Graphcore皆以AI晶片為主打。整體而言，若以區域來看，歐美大廠聚焦加速AI運算效能，但最積極發展AI晶片產業的則屬產官學三方皆支持的?心，代表性廠商包含地平線、華為旗下海思等代表；台灣則由產業聯盟領頭與聯發科和耐能等重要廠商。

（一）中國產官學助力，2023年AI晶片產值估將逼近35億美元。

AI產業是中國發展重點之一，其輔助政策如2017年《新一代人工智能發展規劃》、《2019年促進人工智能和實體經濟深度融合》，至「十四五」與「新基建」，都將AI視為未來關鍵國家競爭力。各大廠也因此陸續跟進，如百度發布AI新基建版圖著眼智慧雲伺服器；阿里宣布未來至2023年將圍繞作業系統、晶片、網路等研發和建設，騰訊則聚焦區塊鏈、超算中心等領域。

產官學研加重AI的發展力道也反映於AI晶片上，ASIC（特殊應用基體電路）廠商比比皆是。其中，AI晶片布局物聯網領域的廠商眾多，包含瑞芯微、雲天勵飛、平頭哥半導體、全志科技等，主要面向雲端運算、行動通訊、物聯網與自動駕駛四大領域。其中，物聯網領域進一步聚焦於智慧家庭、智慧交通、智慧零售與智慧安防部分，執行語音、圖像、人臉與行為辨識等應用。若進一步聚焦於邊緣運算領域，則以地平線、寒武紀、華為海思、比特大陸、鯤雲科技等最為積極。整體而言，TrendForce預估，中國AI晶片市場有望從2019年13億美元增長至2023年近35億美元。

綜觀中國AI晶片發展，雖有中美貿易摩擦導致設計工具、製造封測等環節較受限制，且開發成本始終居高不下，然而，藉由產官合作以及中國內需市場需求動能，仍能有效支撐該產業成長。若以邊緣運算來看，鑒於AIoT市場持續茁壯，特定應用的ASIC將是重要發展趨勢，尤以汽車、城市與製造業來看，相關場景應用如人身語音行為辨識、人車流量辨識、機器視覺等需求皆相當明朗，預期也將成廠商中長期發展主軸。

（二）台灣人工智慧晶片聯盟積極整合，監控與機器人為邊緣AI應用兩大方向。

台灣廠商聯發科和耐能同樣結合邊緣運算與AI兩技術作策略布局，就整體產業而言，2019年由聯發科、聯詠、聯電、日月光、華碩、研揚等廠商共同組成的台灣人工智慧晶片聯盟（AITA）發展迄今已越趨成形，各關鍵技術委員會（SIG）亦訂定短中長期發展目標。

邊緣AI發展則由AI系統應用SIG推動，其第一階段至2020年著眼半通用AI晶片發展與智慧監控系統應用平台的裝置端推論，2021年則聚焦以裝置端學習系統參考設計，以及軟硬體發展平台的裝置端學習為主，並規劃在2023年能以多功能機器人為主體，發展多感知人工智慧和智慧機器人AI晶片發展平台。

換言之，藉由業界在智慧裝置、系統應用與AI晶片的串聯，短期至2022年都將是台灣邊緣AI大力發展階段，並朝智慧監控、多功能機器人深化，預期此也將帶動系統整合的凌群、博遠，終端設備的奇偶、晶睿碩，以及晶片設計的聯發科、瑞昱等邊緣AI商機；但相較中國廣大內需市場，台灣仍需藉由打造讓晶片廠和系統商充分整合的互補平台，以利降低晶片開發成本，並從其中尋求更多可供切入的大廠產業鏈。

附圖：2019～2023年中國AI晶片市場推估
AI於IOT流程主要著眼數據處理與分析之效
台灣人工智慧晶片聯盟系統應用SIG發展架構

資料來源：https://www.chinatimes.com/newspapers/20210502000153-260511?fbclid=IwAR0zlvUv8MKpcHrbgpa3xRAFaQXaxZuep9TCeZ-75myILNjuDV4SWEIdKZ8&chdtv

1949-2019：中國硬科技終迎來黃金時代

本文來源自CV智識
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┃從達特茅斯的夏天到中國科技的“春天”

上世紀 50 年代，中國剛剛從槍炮與戰爭中站立起來不久，滿目瘡痍，百廢待舉，科技尤其如此。國內專門的研究機構一度不超過 30 多個，全國科技人才一度不足 5 萬人。

同一時期，大西洋彼岸的美國也正歷經一段黃金歲月。儘管存在核滅絕、種族隔離和迫在眉睫的冷戰的威脅，但上個世紀 50 年代仍然被視為美國歷史上幸福和繁榮的時代。

1956 年夏季，新罕布什爾州漢諾威小鎮，達特茅斯學院群星閃耀，一群來自各大研究機構和科技公司的科學家們聚在一起，共同研究了兩個月，目標是“精確、全面地描述人類的學習和其他智慧，並製造機器來類比”。

這是人類近代歷史上，頂級科學家們第一次如此齊活地聚在一起，就機器智慧問題進行探討，也正因為此，達特茅斯會議後來被公認為人工智慧的起源。

與達特茅斯會議幾乎同一時期，參會的西蒙、紐厄爾和第一屆圖靈獎得主艾倫·佩利（Alan Perlis）一起創立了卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University，CMU）的電腦系，從此，CMU 電腦系成為電腦科學和人工智慧研究的高地。

80 年代，一批懷抱“遠大的理想、志向、抱負和對新事物的追求”的中國學生陸陸續續來到 CMU 電腦系，向人工智慧先驅們拜師問道。

這些年輕人，包括曾經活躍于谷歌的李開復，百度的陸奇，前微軟亞洲研究院院長沈向洋，現任微軟亞洲研究院院長洪小文。

而一些當時沒有選擇 CMU 的年輕人，如電腦視覺華人鼻祖黃煦濤、2000年圖靈獎得主姚期智，則在同樣散佈在東部學術高地的各個頂尖實驗室裡。

90 年代，當時只有二十出頭的中國年輕人湯曉鷗，剛剛從中科大資訊科學技術學院畢業。此後，他沒有選擇繼續留在母校，而是來到歷史悠久，學術輝煌的美國東北部繼續求學深造。

新千年之初，深度學習技術已然取得重大突破，卻還沒有迎來屬於它的高光時刻，在李開復、沈向洋、湯曉鷗等人之後，更多的年輕人開始來到東部各大高校的實驗室裡深造。

2006 年，時年 25 歲的周曦揮別呆了七年之久的中科大，進入伊利諾大學香檳分校（UIUC），成為華人電腦視覺大師黃煦濤當年在全球招收的三位學生之一。

當時的中科大已然成為國內眾所周知的語音研究高地，頭部語音AI公司科大訊飛和雲知聲創始團隊均來自中科大。

周曦想要做更有挑戰的事情，他對當時在中國發展仍然很不充分的圖像識別技術產生了極大的興趣，而美國恰好擁有當時獨一無二的圖像識別研究環境。

他很快在UIUC搭建了Cluster伺服器陣列，將語音辨識領域的演算法跟思想與圖像識別領域巧妙交叉碰撞。此後的幾年，周曦跟團隊先後戰勝 MIT、東京大學、IBM、Sony等著名研究機構，拿到六次世界智慧識別大賽冠軍。

而在 2006 年前後，與周曦一同拜入黃煦濤門下的，還有依圖的顏水成，文遠知行的韓旭和甯華中、文安智能的陶海、奇點汽車的黃浴等人。

學成之後，這批人幾乎無人留在美國，而是陸續歸來，把最前沿的尖端科技帶回中國。

┃以外企為師，走向世界

新千年之初的中國，伴隨著改革開放成長起來的 80 後、85 後年輕人，已經告別了衣不蔽體、食不飽腹的最艱難歲月。年輕人們不再需要為解決溫飽問題發愁了，整個社會的創新力與活力隨之開始釋放。

2000 年，世紀交疊，熱鬧的清華園照常迎來一批新的學生，王永瑞便是新生中的一員，此後 8 年，他一直在清華精密儀器繫念書。

畢業之後，王永瑞曾在航太科工四院待過短暫的一段時間，2013 年他加入清華旗下產業啟迪之星，從普通員工做到常務副總經理，從事硬科技創業專案投資孵化工作。從清華到啟迪，王永瑞一直是中國科技創業浪潮的見證者與參與者。

8 年間，偌大的園子內外發生的一切，王永瑞回想起來依然歷久彌新。

彼時的清華人，尚且對創新創業沒有如今天般的熱情，上課、作業，業餘時間搞搞社團，參加參加學生會的工作，學生們常是規規矩矩的，在就業的選擇上同樣如此。

深度學習技術尚未起來，演算法也還不那麼常見，機械類、材料類、晶片類學科仍然冷門，硬科技尚且沒有像今天這樣受到如日中天的追捧。

那是外企在中國最為風光無兩的時代，遍佈望京商圈的是摩托羅拉、愛立信等外企，金輝大廈還不是阿裡的地盤，360 集團也尚未在這裡築起高樓。

“在那個年代整體來講，創業的比例還是小，打工也基本上是去外企的金融公司和互聯網公司，大量的網路設備公司，像愛立信，它並不是國內的企業，還是大的外企。”王永瑞回憶起他求學時期同窗好友們的就業選擇，大量的人才都去了外企互聯網公司和金融公司。

與此同時，國內的互聯網也在萌芽，新浪、搜狐、網易等門戶網站出現，懷抱著好奇的清華人也開始做一些校園網、社群項目的創業。

隋建鋒是清華機械專業的博士生，在園子裡渡過了近十年的學習和工作生涯。雖然一直從事硬科技相關研究，他也見證了清華人在互聯網時代的摩拳擦掌、躍躍欲試。

2008 年，人人網最火的年頭。清華園內，一個叫“師兄幫幫我”的校園社交平臺風雲一時。

苦於解決個人問題的清華理工男們，為了增加接觸女生的機會，做了一個類似于校園版百合網的社交網站，後來越做越大，一時間席捲了北京幾十所高校，甚至誤打誤撞獲得了薛蠻子的天使投資。

隋建鋒親身經歷了“師兄幫幫我”風雲一時的那段日子，而做此項目的正是他的同班同學，“師兄幫師妹去解決問題，問題解決了之後師妹要請師兄吃一次飯，其實它背後的邏輯就是解決男女相處的問題，清華理工科女生偏少男生偏多，這就給大家提供了一個交流的機會。”

“最瘋狂的時候，他們發了好多的券，你註冊了就可以去免費領一個雞腿，推廣得非常火。”隋建鋒覺得，那可能是他距離互聯網創業最近的一次。

遺憾的是，短暫火了一陣之後，由於缺乏真正的商業變現模式，“師兄幫幫我”沒有再繼續運營下去。

但好在，一些年輕人正在成長，已經成長起來的人則聚到了一起，為平靜的中國科研氛圍注入新的活力。

九十年初，中國電腦產業苗頭燃起，而大洋彼岸的軟體巨頭正面臨創新與競爭壓力，微軟前任首席技術官麥爾伏德向比爾蓋茨諫言，將研究院開到中國來。

1998年，微軟中國研究院成立。37歲的語音辨識專家李開復受命成為首任院長。三年後，最初的微軟中國研究院更名為微軟亞洲研究院。

巧婦難為無米之炊，李開復組建團隊之初頻頻受阻，說服海外精英歸國並不容易，卻也不乏慕名而來的熱血青年，張亞勤的加盟成為打開僵局的契機，隨後沈向洋加入，成為團隊的第一個研究員。

1999年，研究院第一批管理團隊逐漸成形，由國內高校博士生和海歸派組成。略微發黃的合照記錄下知春路 49 號的偉大時刻，在往後的十幾年裡，這批人的光熱輻射至大半個中國科技圈。

微軟亞洲研究院，又被稱為MSRA，對於大眾而言，她是個遠不如阿裡、騰訊等互聯網巨頭響亮的名字，即使在人工智慧已然發展得如日中天的今天，她的名氣依然不敵商湯、曠視之類的 AI 獨角獸。

但大眾同樣不知道的是，沒有樹大根深的MSRA，就不會有此後一代又一代的互聯網巨頭、移動互聯網巨頭，再到如今的 AI 獨角獸。

香港科技大學電腦系與數學系教授、前騰訊AI Lab主任張潼曾這樣向筆者談及MSRA對於公司穿越發展週期、基業長青的重要意義。

“研究院有幾個功能，一個功能是它會在短期專案上支援一些產品；另外一個是本身它也會對做一些技術儲備，為開發一些產品做積累；還有一個我覺得挺重要但被忽略的一點，研究院作為公司的人才儲備，在產業迅速變革的時候，這些人才才能產生價值。”

在張潼看來，微軟歷經多輪時代浪潮之而不倒，重回全球市值第一寶座，正與其人才儲備息息相關。

“比如說微軟，”張潼告訴筆者，“它原來就是一個軟體公司，但後來在做搜索的時候，雖然沒有做到Google的程度，卻能夠很快地起來，包括現在做雲計算，它為什麼能夠成為市值最高的公司之一？就是因為技術的儲備、人才的積累，在公司轉型上，如果沒有這些人才儲備，就沒有辦法去做這些事情。”

象牙塔內，學術研究熱火朝天，人才貯備從無到有；象牙塔外，互聯網創業水大魚大、戰事紛呈，已然開啟一個新的時代。

MSRA 建院這一年前後，搜狐、京東、阿裡、騰訊、新浪、網易、百度相繼誕生，外企們應該不會想到，當時還是由一群初生牛犢的中國年輕人創立的幾家門戶網站，或是ebay、Google的“拙劣模仿者”們，在此後的十年裡順勢崛起，直至將他們“掃地出門”。

隨著中國第一波互聯網發展熱潮湧現，中國公司開始為創新事業向矽谷尋找人才、資金，甚至包括公司命名的方式。

把別人的成果直接商用當然會被人詬病，但正是這段經歷讓中國的互聯網公司積累了使用者介面設計、網站架構和後端軟體發展的初步經驗。

三十年河西，三十年河東。

百度的核心功能和極簡主義的設計風格借鑒了Google，但在此基礎上，李彥宏堅持不懈地優化網站，以迎合中國用戶的搜索習慣。淘寶以ebay為師，卻另謀在初期為商家提供免費服務的模式，最終打敗ebay。

曾比作中國版BuzzFeed的位元組跳動，通過機器學習演算法為使用者提供定制化的新聞內容。現在，BuzzFeed的市值也已和位元組跳動不在一個量級。美團的靈感來自Groupon，但其業務線卻從團購一路拓展至電影、外賣、酒店、旅遊等本地生活服務等，現在美團的估值已經10 倍於Groupon。

Google、eBay、Uber、Airbnb、LinkedIn、Amazon……一個又一個美國巨頭都想贏得中國市場，卻無一不鎩羽而歸。

外國分析師在美國公司無法佔領中國市場這個問題上糾結的時候，中國的公司正忙著打造更好的產品。

資本聞風而動，人才循錢而至。

隨之而來的是，風投資金和人才魚貫湧入互聯網行業。市場如火如荼，創業公司的數量呈幾何級數增長。

大多數創業公司的產品靈感或許來自大洋彼岸，和矽谷的競爭的確產生了中國本土的互聯網巨頭，但真正造就了一代創業者鬥士的，卻是外人難以想像的殘酷“本土大戰”。

“如果你去外面看看，你會發現這個世界上最好的市場其實就在你腳下。”這是現如今大多數出海創業者對於開闢海外市場最為深刻的感受。

中國市場競爭的殘酷，讓中國互聯網公司探索出了完善的商業模式和強大的運營能力。

一些在殘酷的“本土廝殺”中成功出局的中國企業，也在海外戰場上開啟了與全球科技巨頭的無限戰爭。

2012 年，隨著智慧手機的出現與普及，中國移動互聯網出海風口開始形成，作為出海先驅，獵豹更是將中國免費工具的模式移到了海外。

2016 年，有更多公司開始把中國模式複製到海外市場，隨著市場的變化，出海的類型開始多樣。

中國企業出海的典範位元組跳動，一方面 Copy From China，將在中國獲得成功的資訊流模式複製到海外市場；另一方面則借助資本的力量在海外展開大肆並購，最終通過技術輸出的方式實現全球擴張。

直到最近兩年，無論是遊戲、內容還是電商類產品，出海的中國公司已經逐漸讓產品達到完全當地語系化的狀態。中企出海，已然歷經從稚嫩到成熟。

┃AI時代：走入無人區

“2000 年的時候，大家更多還是想著錢，怎麼快速賺到錢。”這是王永瑞還在清華念書時，對互聯網帶來的外部環境的極速變化，最為深刻的感受。

但賺到錢的一個好處是，中國的創業者們終於有錢去做些從前囊中羞澀之時難以做到的事情了。

發展硬科技，讓中國在底層研究、前沿科技的突破上真正屹立於世界民族之林，則是大多數中國科學家與技術人心中一顆自始至終都不曾熄滅的種子。

互聯網這十年，伴隨著供應鏈的成熟、市場的培育、人才儲備越來越充足，也為發展硬科技的提供了可能。

王永瑞談到，在清華讀書的這些年裡，周圍很多同學，還是“在互聯網圈裡混。”

到 2008 年畢業時，他明顯感覺到，一些新的變化正在發生，“這個時間段逐漸開始有一些人開始往硬科技的方向去做，慢慢的也有人去做硬科技的創業。”

“硬科技和移動互聯網的區別還是比較明顯的，它區別就是說一個週期的問題，聯網可能你投入就快了，慢的話我就三個月肯定也出來東西了，如果你是做一個硬體產品，週期不會這麼短，還不算你前期的人員、知識儲備以及經驗積累。”

王永瑞談到硬科技時說：硬科技創業雖然週期長、難度大，但這不妨礙越來越多有情懷、有個性、有創造力的工程師們加入進來。

“國內在很多基礎應用工程應用的學科建設，或者說知識儲備過程中還沒有達到，或者說離世界上先進的水準還有一定差距，中國大量的工科學生還是有一種情懷在，真的想把這個 gap 給彌補上來。”

至少在清華園裡，2010 年前後，雙創提出來前幾年，學校、學生們對於將產學研結合，甚至創業的熱情開始變得高漲。

隋建鋒回憶說，那個時候還沒有人工智慧這種說法，“現在的人工智慧、智慧硬體，那個時候我們叫機電一體化，簡單理解就是用各種各樣的方式實現機器人的自動化。”

互聯網風雲十年，是清華人不斷開放、追求變化的十年，而姚班的出現則把這種求變之心放大到一個極致。

打比賽、做課題、搗鼓機器，一些工科生做著做著，就開始了“真槍實彈”的創業。這批人當中，有小馬智行的樓天城，曠視科技的印奇、唐文斌、楊沐，MOMENTA 的曹旭東，深鑒科技的姚頌、單羿，禾賽科技的李一帆……今天，他們撐起了 AI 創業大潮的半壁江山。

2004年9月的一天，正在普林斯頓大學攻讀博士學位的張勝譽像往常一樣與導師姚期智碰面交流近期研究進展。姚期智突然對他說：“我要回中國了，permanently（永遠地）。”

張勝譽後來回憶說：“當時有些訝異，但隨即感到釋然。單純從研究角度講，的確沒有一個地方比普林斯頓更舒服。他回國，應該是要去做一件大事。”

此後不久，姚期智辭去普林斯頓終身教職，正式加盟清華大學高等研究中心，成為清華全職教授，在清華園裡，開啟了人生下半場全新的探索。2005 年，姚期智主導與微軟亞洲研究院共同合作成立“電腦科學實驗班”，姚班由此而生。

姚班初成立時，“教主”樓天城還是剛剛入學“萌新”，還在安徽蕪湖一中讀高三的“怪小孩”印奇，仍然幻想著有朝一日能編織出《終結者》中的天網世界，在後來的人工智慧浪潮中叱吒風雲的姚班少年們，此刻正在園子裡積蓄能量。

八年前，印奇與唐文斌、楊沐下定決心開始人工智慧領域創業之時，人工智慧還遠未成為一個風口，或者說尚且未被完全證明為一股可以改變時代的浪潮。

創業之初，印奇就曾與唐文斌商定，二人同赴美國攻讀博士，印奇專注智慧感測器方向，學的是硬體，唐文斌則繼續研究軟體。三人決定出發之時已然想好，做AI，最終一定會走到做硬體這一步。

而在MSRA的實驗室裡，湯曉鷗依然沉溺于拿兒子照片做人臉識別研究的快樂。此時的湯教授應該還沒有想到，日後不久，他會跑出來創業。畢竟，在以基礎科學研究聞名的 MSRA，誰能實現最多的技術突破，誰就獲得最多尊重。

直到 2012 年，人工智慧以深度學習的面貌重新贏得世人關注，屬於硬科技從業者的創業黃金時代終於來了。

多年來對神經網路根深蒂固的成見讓人工智慧的許多研究人員忽略了這個已經取得出色成果的“邊緣群體”，但 2012 年傑佛瑞·辛頓的團隊在一場國際電腦視覺競賽中的勝出，讓人工神經網路和深度學習重新回到聚光燈下。

在邊緣地帶煎熬了數十年後，以深度學習的形式再次回到公眾視野中的神經網路法不僅成功地讓人工智慧回暖，也第一次把人工智慧真正地應用在現實世界中。

研究人員、未來學家、科技公司 CEO 都開始討論人工智慧的巨大潛力：識別人類語言、翻譯檔、識別圖像、預測消費者行為、辨別欺詐行為、批准貸款、幫助機器人”看”甚至開車。

隨之而來的是，越來越多的學者在這個時候離開象牙塔，一批遠在海外的人也陸續回國，他們要從中得到在學術圈外一展身手的機會，當然也嗅到了商機，還有金錢的味道。

2014 年，湯曉鷗帶著他在港中文多媒體實驗室 (mmlab) 的一眾“門徒”跑出來創業了，取中國歷史上第一代王朝商朝開國君主之名——商湯，商湯科技應運而生。

一批 AI 公司有如雨後春筍般冒出來，不管是 MSRA、清華，還是 UIUC、中科院、mmlab，一代科學家與技術人們，仿佛跟約定好了一樣接二連三地流入尚且年幼的科技創業前沿陣地。

┃AI+5G 時代：細分，落地，紮入產業

造輪子的時代過去了，AI 從發明的年代邁入實幹的年代，從專家的年代邁入資料的年代。

西方國家點燃了深度學習的火炬，但最大的受益者卻是中國。在資料和工程人才方面，中國擁有得天獨厚的優勢。

無論是國際市場，還是國內市場，5G 和人工智慧都備受關注。被冠以“互聯網預言家”的馬化騰，更是公開表示“一個 AI+5G 的全智慧時代正在到來。”

“硬科技真正的突飛猛進，或者說走到了風口浪尖，有幾方面原因，一個是整個供應鏈、市場環境確實更加成熟了，包括很多柔性製造新技術的應用，感測器的不斷小型化，包括智慧硬體底層的技術系統的開發，一些主晶片的小型化，這一系列的技術，搭建得比較成熟了。”

硬科技的發展，則是跟隨著技術、市場、供應鏈的完善水到渠成的結果，而硬科技專案越來越受大家追捧，同樣是這個時代自然而然的發展趨勢。

王永瑞明顯感受到，硬科技真正掀起熱潮，是在最近一兩年。人工智慧領域的創業尤其如此。

在經過前期的拼實力、拼融資、拼應用等一系列競爭之後，AI獨角獸們逐漸開始學著做產品，講應用，談落地。

2019 年，大家的目光不約而同地轉向了商業化落地，以及實現規模化收入上。細分、落地、紮入產業，人工智慧的競爭已然進入下半場。

“真的太瘋狂了，什麼華為、阿裡都進來了。”一位 AI 公司的朋友這樣描述今年下半年整個行業的競爭態勢。

隋建鋒談及了他今年經手的兩個印象頗為深刻的項目。

“當時我在北京接觸智慧硬體的專案叫情感記錄儀，像一個小的紐扣一樣配在身上，通過提取人的溫度、心跳來判斷出你的情緒。這項目也經歷過一段時間，最後黃掉了。”

這樣的項目，到底有沒有存在的意義？隋建鋒反問，“你的情緒你高興還是喜悅還是悲憤，你自己肯定會主觀地意識到，還需要用這種智慧硬體來衡量你是高興還是不高興嗎？”

智慧硬體所謂的智慧肯定是服務於硬體，不是為了智慧而智慧，這是隋建鋒從事硬科技專案投資孵化以來最為深刻的感受。

“來到深圳之後我又接觸到一個智慧讀錶盤的專案，它的應用物件就是水錶電錶，每個月要有人去讀這個數，這其實是一個工作量非常大的事情，然後一個團隊專門做了一個讀表儀，一把它放到水錶上，它就能夠及時把資料傳輸出來。”

“做智慧硬體一定離不開應用場景，這是我在北京和深圳感受到的一個非常大的差別，也是目前整個 AI 大的領域特別重要的一個點，一定要找到痛點。”

在更加細分垂直的領域，如醫療、教育、智慧製造、腦機交互，大風口之下，一個個小風口正在形成，一個個小獨角獸正在誕生。

最近一兩年，AI醫療賽道的森億智慧，將製藥時間從8年縮短到幾個月的AI製藥公司 InSilico Medicine，從事類腦晶片研發的靈汐科技，腦機交互產品研發的腦陸科技、優腦銀河等，明顯開始受到資本的青睞。

隋建鋒說，如今 VC 技術化，甚至 LP 技術化的趨勢正變得愈發明顯。“我們在找LP的時候，也傾向於找那些理解技術，能給硬科技創業者帶來更多資源的 LP。”

AI商業化的1.0在雲端，是基於大資料做應用。AI商業化2.0的變化趨勢是從雲端到邊緣，把人工智慧的能力帶到每個人身邊。

5G則是有效連接雲端和邊緣的高速度、高可靠性和低時延的通信管道，可以用最優化的方式實現人工智慧的資源配置。

5G和AI結合在一起一定會進入很多新場景，產生很多新機會。今年4月初, 中國完成首例 AI+5G手術，在400公里外完成“補心”手術，為智慧醫療開啟無限想像空間。

而這些都只是剛剛開始。

┃尾聲：科技人，永遠年輕

最早今年之內，AI獨角獸曠視科技就要在港交所敲響IPO的鐘聲。

曠視終於從 8 年前那個窩在創新工場共用辦公空間小角落裡敲代碼、磨產品的“幾人組”，發展成如今第一個衝刺港股的“純人工智慧公司”。

一個月前，筆者在美麗的西南山城重慶，拜訪了雲從科技總部，恰逢曠視招股書公佈當天，問及雲從研究院院長周翔友商上市一事，周翔打趣著說到，“你看曠視都已經上市了，這個行業肯定不會繼續虧下去了。”

猶記得，招股書發佈當晚，業內一時譁然。

這家年輕AI獨角獸的表現，似乎並沒有此前大家期待的那麼高，對整個行業帶來的影響，吉凶禍福，難以預測。

筆者也就此事詢問了雲從聯合創始人姚志強，他堅定地認為“行業趨勢不可逆。短期內是有泡沫的。任何事物的快速發展，不可能沒有泡沫，它是發展過程中特定階段的產物。”

“但是真正的泡沫是不代表未來，是虛幻的，是一定會帶來沉痛的，但如果泡沫代表未來，那麼短暫的泡沫對未來趨勢影響不大，只要是在大趨勢下的選擇，一定會出現一個偉大的企業。”

在曠視人眼中，印奇不苟言笑，平時總是“端著”，唐文斌則更加外向，和大家聊技術、談人生都不在話下。

印奇也曾坦陳，自己性格比較內斂，在機場碰到客戶，一度會躲著走，直到最近兩年，他開始“強迫”自己主動上去跟客戶打個招呼。印奇一直處在從一個典型理工男努力轉變為合格公司管理者的過程中。

姚志強告訴筆者，“只要是技術男認定的事兒，我們就不會想太多的結果，先卯足勁幹再說。”但“失敗和成功的教訓都指向一個，要接地氣，技術必須為其他行業提供服務，並且能夠真的解決問題。”

王永瑞與禾賽科技的李一帆是同門好友。變形金剛、機器貓、自己組裝的模型，在他的印象中，李一帆的桌面上總是擺滿了各式各樣的機器人。“工程類的東西完完全全地融入到了他的生活，你能感受到那是一種發自內心的喜愛。”

平日裡，依圖科技創始人朱瓏喜歡圍著他辦公室所在的一層樓，一圈一圈地轉，不過，他轉圈從來不是為了監視員工。有關應該如何經營這家公司，他一直在思考。

90後的馬漢東已經是AI醫療公司森億智慧的聯合創始人。員工問他，我們所做的事情到底有沒有意義？馬漢東的回答是，你們直接去醫院裡看一看，我們的設備、應用，救的都是人命。

既身坐冷板凳，又頭頂泡沫，科技創業，可謂路上道道折。但創業者們從來沒有懷疑過這其中的價值。

幾十年的發展也有力地證明，科技公司的力量正變得越來越強大，聚聚了一大批頂尖科技公司的中國力量也越來越難被取代。

中國的科技公司，歷經了從無到有，又從Copy to China到Copy from China的大時代。直至如今，一些重要領域已然躋身世界前列，這是近代以來從未曾有過的重大改變。

文長，但非常值得推薦！

花了一點時間看了台北大學犯罪學者Puma分享的論文，俄羅斯干預他國政治的方式真的太精細。我以為後蘇聯時代俄羅斯沒有這個能力了，因為我同時也為KGB當年的間諜技術驚艷，當然CIA也是，可是原來IRA更可怕，完全受惠於Big Data跟網際網路，使行銷學操作政治、經濟得以成功。

我將林雨蒼的逐字稿作摘要/勘誤，將內容主要集中在中國學習俄羅斯的手法和中國操縱台灣的方式。

[經過Puma本人聯繫，取得講者的補充：

第一、中國怎麼學俄羅斯的不知道，只知道俄羅斯是手法最純熟的。中國看起來在其他國家的行為模式非常像，但是有很多關鍵的不同，沒有辦法在演講細說。
　

第二、中國有國安部跟統戰部，國安部會指揮網軍攻擊，竊取資料，而假新聞或政治作戰相關的作戰比較屬於統戰部。兩個互相不隸屬，但因為演講方便，就全部以中國為單位來講述。]

講者: 沈伯洋Puma（台北大學犯罪學研究所）
各網址和內容請見下方留言。
　

1. 就國際情勢來講，中國就是用這樣的一個外交的方式，或是用軍事的方式對其他國家發動任何操縱媒體、假新聞，大概從2008年開始就已經來做了，大概有十幾年的狀況。
　

2. 中美貿易戰算是一個裂點，開始把這些問題浮出抬面，這也因此美國針對中國或是俄羅斯這些國家，怎麼去滲透他們的民間社會以及去操縱他們的選舉，做了一些比較完整的報告跟資訊揭露，都是在2018年，去年發生的事情，去年6月開始。
　

3. 中國很多手法都是抄俄羅斯的，問題是說抄的也不是很好，這是在介入台灣選舉的時候沒有打到痛點。
　

4. 行為經濟學很多是在講說我們怎麼應用各式各樣的手法讓大家去做這些商人想要你做的事情。最早行為經濟學是應用在股市，應用在金融市場，這些行為經濟學他們大部分應用他們的學問在直接領域，但這個領域要是放在政治學就會影響你的投票行為，影響你的政治決定，那就有點差異。
　

5. 人類在資訊過多的時候就會不知道該怎麼做決定。當人不知道該怎麼做決定的時候，就會傾向選擇比最爛的好一點的那個。因為比最爛好的那個看起來會特別優秀，你會特別想選他。
　

6. 舉個例子，像是標題寫假新聞，但其實假新聞真的不是很重要。俄羅斯的戰略模式，有好幾步，假新聞通常是戰略走到很後面。戰略有很大的資訊戰，資訊戰的最後一部才是假新聞。也就是說，如果今天已經被你發現有假新聞，表示已經沒救了，因為你前面已經被滲透完畢了。
　

7. 上熱門新聞可以用買的，你買的10大新聞，人一天花在新聞的時間可能10分鐘或是5分鐘，他只要看到那5分鐘就夠了。這是網路戰，地面戰更不用講，假設你去健身房，那邊不是都有電視嗎？電視都播哪幾台？假設你去台北市的一堆運動中心，運動中心一半都是救國團的，你覺得他會很願意放三立民視自由給你看嗎？
　

8. 所謂的disinformation 是這兩年算是很著名的研究。通常來講，因為我們有社群網路媒體，Facebook instagram…twitter, 而這些網路媒體基本上都被武器化。什麼意思呢？這些社群媒體本身只是可以貼連結，你可以貼很多東西，他本來是平台，但平台已經變成砲彈一樣，變成武器，所以叫做武器化。
　

9. 武器化有三要素。第一個是社群網路本身，第二就是背後有邪惡的東西，可能是左派說的大老闆，大企業，但我們現在講的可能是國家。再來第三，就是工具跟服務，就是第三方公司，他特別去收集這些平台上面的資料，然後幫你演算之後呢，交給特定的族群，讓這些族群自由運用。所以這些第三方公司很麻煩，行銷公司、和類似行銷公司或者是蒐集資料的公司，這些公司其實很重要。比如：手機看定位就知道你今天在哪裡移動，可能早上去投票，補選，你可能走過來書店，這個書店一看定位就知道今天辦了什麼演講，表示你已經接觸到這個資訊了。你這些資料是不斷被蒐集起來的，你用Google map的時候資訊就被google蒐集起來。一到某個地方就要抓天氣資訊，而很多天氣軟體都中國做的，開發者要看清楚。有時候他們連開發者隱瞞都不做，很明顯就知道中國做的，所以看定位就知道你在哪裡移動，移動來移動去，個資就暴露出來。你有外遇的話定位就可以知道。根本不用大數據演算就可以知道你這個人有外遇。
　

10. 第三方公司如果再把資料賣給中國也是很麻煩的事情。為什麼？因為我們要去測試人的政治傾向有時候不是這麼容易，有很多變數可以知道你偏藍或是偏綠，或是你號稱中立但其實是白色之類的。你可能有各式各樣的立場。
　

11. 現在已經有個很棒的方式可以測試到你會是哪一派，就是看你在「色情網站」上搜尋的關鍵字。也就是說，如果你今天特別喜歡搜尋SM，BDSM，性暴力或是搜尋亂倫，外遇等等，這些不同的字詞可以對應到不同的政治傾向，準確率有97%。這就是大家要小心的地方。
　

12. 很多人是下載程式在看A片，這就是下載一些特別的app到手機上。那些app是誰開發的？大家應該有看過。這些app通常不是從正常的商店下載，都要設定你同意他有可以拿你手機特定權限，那些公司都在北京。
　

13. 在這些資料的收集上，這些第三方公司10年前可以把人分成70種，現在最新版本的可以把人分成3000種，也就是，你會有個類別符合你，對於你這種人要怎麼做行銷，這些全部都已經有大數據了。問題是這些大數據是誰掌握，然後誰可以去購買？那就是問題。
　

14. 俄羅斯始作俑者，最早開始把這些東西系統化的國家。中國的作法跟俄羅斯有不少不同之處，中國畢竟繼承了俄羅斯的作法，中國在解放軍報有個姓李的將軍，他有翻譯了俄羅斯相關的文獻，他是政戰部的主任。簡單來講，他把這套東西學下來了，但還沒有融會貫通，是因為俄文人才不夠多還是怎樣就不知道。
　

15. 俄羅斯認為，軍事的力量大概要佔兩成，非軍事力量要八成。只是他的非軍事力量是服務於軍事力量。所以軍事力量到一定程度之後只有威嚇的作用。軍事的部份是全部的事情都做完才要打軍事。從資訊來說，前面都倒了，最後才要打假訊息。那是階段性的。軍事力量有時候甚至還沒用就贏了，他只是一個威嚇作用。但非軍事的力量其實是比較重要的。
　

16. 他們就用這樣的結構跟模型還有順序去針對波羅的海三小國開始併吞，還有一個正在幹掉的叫做烏克蘭，到底要怎樣抵抗要參考烏克蘭怎麼做。
　

17. 因為烏克蘭現在抵抗也不算成功，但至少有點效果，這點效果是台灣可以學習的。烏克蘭在做節目就是在講這個抵抗。
　

18. 這個非軍事力量配上軍事力量四比一的結構，這叫做hybrid warfare，混合戰，但中國把它變成叫做「政戰」或「超限戰」。
　

19. 基本上來講，對其他國家如果要發動併吞相關戰爭的時候，這是一個戰爭的模型。譬如說，斷他的邦交國、經濟的制裁、經濟的誘因、散佈謠言、打破金融市場。其實就是中國對我們做的事情。這幾個都是每一個他的手段，裡面有一個手段叫做訊息戰。
　

20. 我們只講大戰爭架構裡面的一小塊：假新聞。基本上就軍事，科技，還有像犯罪學等等這類的，政治學，還有經濟學，尤其是行為經濟跟社會心理學，每一個專家都在裡面，他們發動了戰爭，分為六大步驟，烏克蘭進行到第三步：六大步驟進行到最後就是要併吞國家，第六步就叫做和平協議。
　

21. 這基本上不是中國發明的東西，這是人家戰爭的結構長這樣，和平協議就是他的目的。目前烏克蘭的狀況，就是那個模型細緻化。
　

22. 俄羅斯的方式裡面有個很重要的賽局叫做 reflexive control ，反射性控制。其中兩個層面：第一個層面只的是對於你反射性的控制。當時FB進軍台灣的時候，FB是藍色的，藍色有很多種，所以FB就必須去測試台灣人喜歡那種藍色，是深藍還是淺藍。那你想也知道，深藍可能比較接受度沒這麼高，他們當初試過把各種藍色在台灣做A/B Test，讓感覺到說哪一種藍色比較容易被台灣人點擊，這樣FB比較容易在這邊做散播。
　

23. 這種東西其實每一家企業都會做。譬如說在購物網站買球鞋好了，你要買球鞋的時候很多擷圖，你輸入球鞋有很多球鞋圖案，有些是側的，有些正的，有些兩雙，有些只有一支，各式各樣的方式，那都是A/B Test。用大數據演算你是喜歡哪種圖的人，這種圖就表示你會容易對這種圖有反射性動作，因為你喜歡那種圖的構成，你喜歡的角度，甚至你喜歡描述的文字，用這樣來計算你的偏好。
　

24. 為什麼？就是為了未來做「長輩圖」。長輩圖就是廣為轉發的時候必須讓你有反射性的動作，這種反射性的動作特別重要，就是要控制住，一旦控制住，後續要做最後一波假新聞的時候就很快。
　

25. 這個已經精細到什麼程度呢？中國有個阿里巴巴，他有個軟體叫做「魯班」，一小時可以生產一萬張A/B Test圖片，可以搭配在購物的時候讓大家可以迅速的測試每一個人的偏好，用大數據來做計算。那你也知道中國大數據很厲害，做的比美國還要猛。
　

26. 總之，像這樣一小時一萬張收集的資料，是中國現在直接在收集的，不是在跟第三方公司買的，這才是最危險的地方，因為「我們都願意門戶洞開讓他收集資料。」
　

27. 這種戰爭大概為時需要三到五年，這三到五年有一件很重要的節日在台灣突然出現叫做「光棍節」。為了推廣，最近幾個開始有中資的購物網站在台灣這樣做的時候，這個就發散開來。「每年的1111光棍節，就是大量收集各位購物偏好最好的時機。」
　

他的購物流量有平常的七倍之多，銷售量有三倍。在這樣的狀況之下，我們不斷把我們的偏好送出去，甚至連你在購物網站，他連你滑鼠移動軌跡，還有你在那個圖片停留的長短全部記錄下來。
　

28. 第二個層次的reflexive control是針對政府。假新聞最後有一招就是散播「似真似假的消息」，如果是在網路戰打假新聞，他最喜歡政府成立部門，假新聞查核/澄清中心，為什麼？假設你先打了又真又假的假新聞，對方一定要澄清。一澄清就有熱度了。他本來熱度要買的，因為你政府的澄清讓他有了熱度。烏克蘭就發生這樣好幾次，一年三十幾次，政府一直出來澄清，但結果就是大家覺得[反俄份子]可惡，放到台灣就是台獨份子可惡。
　

因為政府一定要做反射性動作，利用賽局不斷的用這樣子增加熱度，讓他變成熱門新聞，讓大家對特定族群有不好的印象，這都是網路戰的一環。
　

29. 俄羅斯有個特色，他們的目標每次都非常明確，中國是一個目標不明確的國家，中國常常不知道自己目標是什麼，當然跟黨的統治結構有關係，也跟他們網軍有關，他們不是做在北京就開始攻擊；他們網路警察是分散給每個省去做的，每個省會不會有自己的意志？上面有個規章說怎麼打，每個省在打的時候中間會有差異性存在，這其實對我們來講很重要，這就是裂解他們最黑的時機。跟他們比起來。
　

30. 俄羅斯真的是三棟大樓在那邊，好幾百個人做在裡面就在攻擊，他們還設立一個局，叫做IRA網路研究局，他們是一個政府部門在打這個戰爭，他完全沒有掩飾。網路研究局專門在以干預他國選舉，還有干預他國輿情為目的的局。
　

這個時候俄羅斯做了一件事情，民意調查，他們做了一個調查，就是說用什麼議題才能裂解這個國家，讓這個國家有對立？後來就發現同志議題很容易對立，但是不夠，黑人議題引起的對立最強，講退伍軍人有一點但沒這麼厲害，在台灣就差很多，年改的問題。
　

如果是中國看台灣，假設他要裂解民進黨，國民黨也沒有太多利用價值，如果他想要要裂解民進黨，就一定要先看民進黨有哪些分裂的點，這是很簡單的道理。
　

但是中國不是這樣做，中國是針對反同勢力的資金流入。所以中國做的是比較粗糙的，而且基本上做錯了。
　

31. 為什麼要跟這麼多真實帳號連結？很多原因是因為，這一層一層用台灣術語來講，很像同溫層。如果我放一篇文章，散播可能在這裡。如果要散播到更多同溫層，中間有個重要節點。這樣你發的東西才能透過同溫層在出去在出去這就是要驗證有個效果，讓訊息極大化。
　

32. 有些粉絲專頁，爆料公社，或者像是群組裡面黑色豪門企業有沒有？黑色豪門企業操縱影子很嚴重，大家一定要非常小心。最近圍堵那個虐兒案很多人衝去圍堵，這個很可能是操作的，一定要非常小心。
　

33. 俄羅斯願意花錢；台灣方面就是，中國不用花太多錢，因為我們有宮廟系統。你直接把宮廟系統吃下來。因為他們沒有target中國同志的想法，中國沒想這麼多，沒有想要成立組織來吸納同志，倒是台灣宗教自由，宗教多，但是迷信程度高，所以把宮廟系統吃下來比較快。所以大家看我們宮廟的關係大概略知一二。
　

34. 俄羅斯做這些事情真正做了四年。花了很多錢幫助了很多人，但為了就是選舉前三個月做的事情而已。只是他們比較辛苦的是，這些很多都沒有外包，都是IRA的人在做，所以IRA的人真的很辛苦。中國不一樣，中國會外包。
　

35. 中國外包最可怕的是，他是外包給台灣的公司，這是我們有沒有敵我意識，真的很重要。總之是他們做的事情。
　

36. 再來第三步了，第一步是空戰，先把粉絲專頁、instagram吃下來，再來陸戰，把心理、工作機會吃下來，接下來就是開始要進入封閉群體。什麼意思？美國有whatsapp，我們有LINE，用LINE來講，在LINE群組是封閉群體，這種時候平常你在粉絲專頁的追蹤，你會轉發，但轉發也是轉發在FB或是Instagram，你沒有轉到群組裡面。進一步群組裡面那些人怎麼影響，那個很重要。這就是為什麼後來在後期最後兩年，總共作四年，最後兩年的時候大量製造長輩圖，而長輩圖的製造就是根基於前面「購物網戰隊」大家偏好的計算，把長輩圖戳來。
　

長輩圖要發散的時候第一個不是粉絲專頁，先在reddit上大肆發散，reddit是美國PTT的意思，有點像是DCard，美國公眾論壇，裡面創了很多帳號，專門把長輩圖從FB跟Instagram轉到reddit上面，希望大家download之後再whatsapp裡轉發。
　

37. 再來進入到前面作了四年，最後一年前期，前半年，開始做一些不一樣的事情。開始攻擊主流媒體。怎麼攻擊呢？就是譬如他們有CNN，有FOX，一定會有報錯新聞的時候，一定也有的時候有假新聞。要作假新聞之前一定要先攻擊別人作假新聞，他們就不斷攻擊CNN跟FOX。
　

38. 俄羅斯在烏克蘭就弄這一套，因為俄羅斯爆料公社的影片有一半都是假影片，但是假影片很好作，大家應該都知道，非常非常好作。
　

總之，他們就是攻擊主流媒體，先讓大家對主流媒體的信任裂解。這很重要，為什麼？因為等你之後真的開始作假新聞以後，別人不是會出來澄清嗎？沒有人會相信他們。你的澄清效果變成0，所以一定要打擊他們，這是第一步。
　

39. 第二步就是幹嘛？這個就是重要的地方，他們再來就要開始測試，他們的粉絲專頁到底能夠動員多少人。行為經濟學，他一定要測試有沒有辦法把按讚轉為實際行動，不能萬人按讚一人到場。所以這樣的狀況之下他們竟然還真的發起了好幾次的社會運動，去計算他們的按讚率跟觸擊率，以及最後上街頭的比例有多少。因為你都可以因為我的話上街頭，才會因為我的話去投票或是不投票。他們真的還發起幾個社會運動，這就是為何我很怕黑色豪門企業有操縱的問題。
　

40. 等他們確定這些事情可以操縱之後，最後三個月，這是整理，終於開始作假新聞了。最前面什麼事情都沒做就開始作假新聞，假新聞假到什麼程度呢？像是希拉蕊已經死了，這是複製人，這個會有人發？這個百萬次轉發耶，說希拉蕊根本就死掉了，沒有活著。這有可能嗎？會相信這麼荒謬的事情嗎？當你前面四年被洗腦之後，作這個就很容易的，這在分類政治學上是很容易的事情，你不要很不相信，你聽演講多久，你也相信我做什麼，不是嗎？更何況是一個人洗腦洗四年，懂我意思嗎？這其實是很有可能的事情。
　

41. 大家對於 pensocks，俄羅斯的這個手法應該慢慢有感覺，就是說人家是這樣在操縱選戰的。以剛剛台灣為例好了，如果同志會引起對立的議題，照理說我認為按照手法，他應該去操縱同志團體才對，也就是說，而且同志團體比反同團體小，所以你要找到同志團體成立一個東西，都去轉發你的東西，才是最危險的事情。
　

最可以影響他的投票意向，但他們沒有這樣做，就只是金錢對決，「反同勢力，有一堆王雪紅」，一堆錢去反同勢力跟你打這樣的戰爭，這其實是很粗劣的手法，雖然看起來台灣還是取得一定程度的成功。
　

42. 第一個，中國在訊息戰裡面，他們已經不是把網路視為洪水猛獸，以前他們覺得網路很可怕，所以要控管，要控管的話人民就不要發出任何聲音，才不會攻擊我，這是他們的想法。現在他們不是這樣，而是要讓網路成為可以攻擊人的工具。所以我用網路攻擊他們還更快，他們還會聽我的話。

行銷學這10年來發展的太好了，又因為有大數據，他們對於監控人民變得很有技術。因為大數據需要完整的資料才能記錄出來，如果各位願意去FB可以去下載你自己的那一頁的資料，你可以看到哪些廣告公司跟你投廣告，有些還失準，沒那麼厲害，因為大數據受到法治限制，沒辦法把你的個資收集的那麼好，還要跟第三方買資料，才能猜測你是怎樣的人。
　

43. 但中國沒有這樣的問題，是因為中國基本上取得個資不用任何人同意。大家知道你們去中國，去旅館，一進去，六張照片，正面、側面、側面，六張照片照這些事情，所有旅館都這樣。而且好一點的旅館會一起轉每個臉的進出，臉要配車碼，你今天開車經過紅綠燈的時候，一照下來，你的臉跟車都會對在一起，他都會做計算。
　

還有走姿辨識碼他們已經發展完了，走姿很準確的，人的走路姿勢不會改變。用走姿方式辨識，你只要看到有一個人過馬路這樣走，他就可以知道你是誰了，他可以把系統連結起來。所以新疆怎麼知道，看有沒有哪個人走特別快，走很快，走路姿勢是這個，是誰，馬上去敲門，兩個小時之內，他們已經可以做到這個程度。不是我唬爛，他們發展這個的數學家來我們所上演講，就把這個全部講給我們聽。
　

所以現在新疆犯罪率0，新疆沒有犯罪，因為監控的很好。而且10/29之後新疆不准外國記者進入，連菜刀都是實名制，連菜刀都可以配名字，車子也是，走路走過快就表示你為什麼走那麼快，你是不是想要幹嘛？就馬上去敲門。
　

[新疆]-東突厥私坦就是之前跟他們簽和平協議的國家，就我們會面臨到這樣喔，大家應該知道。這件事情有可能發生在台灣人身上。
　

44. 現在中國比較新的一個控管方式，如果你現在到中國，你必須要下載這個app，這叫做學習強國。學習強國裡面有學習、積分、答題、活動，你看右上角，「我要吐槽」，聽說這個我要吐槽一旦進去就是被認為是異議份子，你喜歡發表意見，你竟然對政府的事情有意見，我要吐槽，建議反饋也是，裡面可以視訊會議，電話會議，還有雲端阿，等等，有很多東西。
　

這種東西要幹嘛？要算個人分數。也就是說，他每天會發佈新聞，習近平這樣引經據典，就是習近平可能講了一些話，全部看完就會得到一個分數。再來會給你考試，考完試又會有一個分數。

[...]
所以你可以知道他是怎樣的人。中國不是有新聞報導，他的臉跟分數還有什麼都分在一起，你去超市可以一進去臉一刷，他猜測你要買哪些東西。
　

45. 一開始會覺得說這是別人國家事情，但他們對我們做這樣的事情，我剛剛有說我們的購物網站，有蝦皮，對嘛，更不用講淘寶，這些慢慢會去蒐集你的資料，加上就算他不收集，只要你下載的app有你的資料，背後是不明公司，願意賣給中國就掰了。
　

再來更不用講LINE的對話。還記不記得選舉剛結束的時候大家很沮喪，假新聞好嚴重，那時候不是有人翻譯一個軟體叫做美玉姨嗎？美玉姨說大家可以把美玉姨加到群組裡面，一旦有群組講到假新聞，他馬上可以說這是假的怎樣怎樣，這樣大家也很喜歡，因為長輩群組也不好發言，有機器人可以偵測到假新聞馬上說。
　

46. 美玉姨講的感覺好像不錯。說真的立意良善，但以資訊戰的結構來說，如果今天我是中國，我一定會做美玉姨，百分之百，因為這是打入封閉社群最好的時機。因為你自己想一想，在LINE裡面的對話怎麼取得？中國怎麼取得：怎麼知道群組有哪些人，你喜歡講什麼話？他怎麼取得？他去跟LINE要，LINE也不會給阿。但如果你把它的人家到群組裡面，他就接的到阿。
　

[你也許會問]，他沒有那麼壞吧？我也覺得他沒有那麼壞，他是個台灣人，住在香港。這是另外一回事啦。但我也認為他是好人，我認為他立意良善，為了打假新聞才發明，但，機器人一旦加入到對話群組，他一定要對話資料才有辦法比對。請問他一定是把對話資料暫存在哪裡，不然怎麼做比對？但伺服器在哪裡，在香港怎麼辦？這個人很好沒關係，是好人，但哪天中國找到他，拿槍指著他要他交出帳戶密碼呢？
　

這就是網路戰之間沒有這個sense，我們知道這個事情好像不錯，完全沒有想過整個戰爭模型長這樣，別人可以用這個模型怎樣打。蔡英文政府開始用長輩圖的時候，很多人就發出反彈聲音，大家不是說小編撿到槍嗎？在FB上他不是因為習近平談話開始講台灣主權獨立，不承認九二共識，作長輩圖，好像俄羅斯作事情讓東西廣為傳發。
　

但你要記得，在資訊戰如果你要打算跟別人對抗的時候，一定不能在別人已經設定好的戰場跟他對抗。為什麼？因為他已經把市場吃下來了，把場地買下來了，結果你在那邊跟他打資訊戰必輸無疑。所以你馬上看到上個禮拜，馬上就有人用蔡英文名義發了類似的圖文，但是是假的，他出來澄清。這就是一開始選錯戰場的原因，要用網頁才是比較對的方式，讓大家習慣在另外一個平台看你的資訊，絕對不能在本來被滲透的平台，FB、Instagram等打這個戰場。
　

為什麼我們會產生這種問題以及這種錯覺以為自己有抵抗到，那是因為我們對於戰爭基礎知識不夠了解。
　

47. 中國現在的一些第三方公司，這是趨勢科技在兩年前作過的報告，我知道中國這些軟寫手，他們的特色是，有外包給一般公司作。有台灣來的公司，也有中國的公司作。那這些公司在做這些寫作的時候，都會把自由電子報的新聞全部轉到他們的內容農場上，另外取標題。每寫一個標題都是有錢可以拿的。
　

幾個公司都是用包的來作計算，你付給他40萬美元，他可以幫你操縱輿論。比如反年改操縱1200塊台幣付下去，可以幫你把第三方新聞媒體，哪些新聞到熱門，哪些擠到後面，標題為何，他是用轉的，看LINE Today都是用轉的新聞，Google新聞也是用轉的，很多人不是直接去自由電子報或是中時電子報看新聞，看的是別人轉的新聞，最可怕是Yahoo奇摩，一直被罵。
　

總之，這種方式就可以把輿論帶到什麼風向？成功、不成功來退款，單純煽動議題比較便宜，20萬美元，網路很便宜，請客就好了，但他的網紅有些程度比較低落，沒到理科太太層級。『毀掉一個記者六萬塊就可以了，六萬可以毀掉記者，這是他們官網的報價。』
　

這些報價呢，像是操縱輿論是每三個月付一次，下個月要付還要付1200萬台幣。這個「魯班」剛剛我已經講過了，這是他們的軟體寫手報價，已經完全成為一個很大的市場。但偏偏就是你這些市場成立的時候要針對台灣人來做target的時候不是那麼容易，因為中國資料收集的很齊全，台灣的資料不齊全。但如果台灣的行銷公司來承接這些案子，那就麻煩了。
　

有心的話去做內部調查，看一下韓國瑜選舉，有哪幾家公司承包？誰付的尾款，可以問一下。
　

48. 台灣很多的行銷公司在選舉的尾款很多都是台商付的。台商為什麼要付這個東西？「王立第二戰研所」做過一個圖，就知道為何台商願意去付尾款。台商台灣人，台灣人願意支持哪個候選人，「跟著月亮走」，要捐錢，你能拿它怎樣？你真的用中資去抓不是適合的作法。
　

49. 中國的八大步驟跟俄羅斯六大步驟不一樣，但大概一樣，先武器化，在地訊息，進一步利用來讓他持續，持續之後在讓他可以實際行動等等，最後消除足跡。
　

這個時候如果說要對抗的方式，第一個當然就是，因為這個後面有50%變成以中國來說機器人操作，他機器人操作比俄羅斯還要多，機器人操作的時候就是要把不特定流量導入不特定網頁，會讓特定資訊留在留言或是社群媒體上面，讓你導向特定的網站，因為網站的目的…網站有可能會釣魚，或把你當跳板攻擊別人。在這樣的作法上，如果今天你能夠把這個他特定的網站找出來，看哪些機器人導向哪些網站，就可以把一些人救出來。
　

這是趨勢科技的作法：他們去計算這特定時間點，他活動的範圍跟時間，以前他的密集程度去判斷他到底是不是假帳號。這是假帳號很有名的圖，中國有個特色，他跟俄羅斯不一樣，他有發號司令者。如果你能夠藉由開源軟體來算，把領導者揪出來之後，全部會裂解。這是中國的弱點，而這是我們可以利用的，但沒人去利用。這是很大的問題。
　

為何沒人用？要抵抗這些東西要怎麼抵抗，這是問題。你說個人當然很難抵抗，個人只能好好保護自己，這樣就不容易了，光是現在多少人開定位，對不對？但如果要國家來做，誰要做？國安局來做？政戰部對來做？政戰有心戰部隊，但大家知道心戰部隊的事情嗎？
　

50. 中國跟美國有個最大的不同是，中國在操縱不是自己語言的東西，但他操縱台灣是自己語言，但我們是很弱勢的地方。他們有三寶，三寶就是孔子學校一寶，在地的華文報紙是一寶，在地的local團體也是一寶，他們說是三寶，用三寶去裂解美國，搞智庫，去用智庫影響美國的決策。但畢竟因為是不同的語言，不能這麼好施力。台灣的施力非常容易。美國發生這些事情，台灣也發生這些事情，台灣有人才可以做嗎？有，都很厲害。但你要做要長官幫你做才能作。
　

51. 俄羅斯跟中國在裡面，這是我整理的，大家聽聽就可以，比較學術。目標差異，中國有時候真得不知道人在幹嘛，所以可以裂解，俄羅斯目標比較明確。俄羅斯最終是為了軍事力量，最後是為了最後那次出兵而服務，但出兵未必出兵，克里米亞有，但到底要出還是不出，要看情形。
　

「但出兵一定是勝利。出兵就等於勝利，只是最後手段，但他是為了軍事而服務。」「中國不一樣，中國政戰，政就是戰，戰就是政。就是，軍事是政治的延伸，政治是軍事的延伸，政軍一體。」所以在這樣的狀況之下，基本上，他們的軍事力量你在考慮到整個大戰略的時候，軍事跟政治是沒有辦法完全分開的事情。這是俄羅斯跟中國很大的差異。
　

語言對上的差異很重要，還有民間合作的差異很重要，俄羅斯比較不傾向那麼多民間合作，但中國中國有很多從黨流出來的，就像太子黨，還有更低一點，political elites，就是沒有關係但是會有關係的那群人，中國很講究關係，真的有關係是太子黨，太子黨下面還有一個，就是太子黨弱化版，大概有這樣的意思。這樣一群人產生了很多奇奇怪怪的，又有很多民間組織，這些民間組織幫了中國非常多的忙。我們要回擊的時候，不能只回擊這個國家，必須要回擊他們底下的部隊。
　

52. 再來就是，中國有教育的副本，怎麼做的？中國很喜歡滲透教育系統，因為他認為這是長久之計，除了我剛剛說的資訊系統之外，文化戰作的很好，孔子學院是很好的例子，現在美國一直在裁撤孔子學院，很多中國人被抓起來當間諜嘛，我們台灣的情治長城就是在馬英九時代被毀掉了，所以長驅直入。
　

53. 第二個就是，中國的作法就是，外交跟輿論兩個目前看起來是並重，這個符合俄羅斯的模型，俄羅斯的模型一開始就是用外交，在用經濟，主導輿論，這三個是並行的，中國這邊是一樣的。但是外交上，俄羅斯當時都是用反恐當成名義來[爭取支持]，中國其實對美國，俄羅斯對美國，他們要[爭取支持]的時候都是用反恐當名義，但是當台灣並沒有用反恐這個當成名義，所以基礎會比較弱化。這是為何他資訊戰打的比較強。
　

54. 再來是散撥謠言弱化心智，網路跟民間組織要先登陸，這是中國才做，俄羅斯打完輿論戰之後才登陸。台灣是先登陸才打輿論戰，可能跟台灣風土民情有關，我們統促會深入到民間比較早。之前有獨立記者，半島電視台去拍，去拍剛剛說統促會的人打電話給分局長，請把這個地方的台獨份子名單交出來，這是他們可以做的事情，更不用說里長受到招待阿，等等的。大學生的招待也很久，全部都是網路跟民間組織的路。
　

55. 登陸了之後，地方滲透，地方滲透之後先把宗教迷信跟直銷這種方式鞏固到一群人，這群人以後再網路於論戰就會很有用，目標是這樣，所以跟俄羅斯有點反過來。
　

56. 在來找出派系矛盾點，這個矛盾點就是製造假影像但要防範於未然，因為俄羅斯對烏克蘭做一樣的事情，在克里米亞公投前夕，製造一個假影片，烏克蘭政府發言人出來說「克里米亞人去死」，假影片，直接製造出來，假的但來不及了，一定影響到克里米亞的公投。基本上他們都知道公投是最好利用的點。因為你只要把輿論打贏了，他可以讓，譬如說一個地方親俄5%突然增高到40%變成60%，大家可以想像新黨的支持度從5%到40%到60%，你可以想像嗎？好像怪怪的嘛對不對？但資訊戰可以做到這種程度。
　

57. 甚至俄羅斯他們，這也是中國目前還沒做的，侵入國防系統製作「假命令」。我剛剛跳過APT網路攻擊有講到，就是中國以前有在做，但只針對港獨、藏獨、台獨人士做，就是駭進他們的手機、E-mail，作為跳板攻擊下一位人，他是用這樣的個體攻擊方式，不是我剛剛講的資訊戰跟輿論攻擊方式。他們這種個體的攻擊方式，俄羅斯做的時候就是為了投票的時候作假命令，讓那個國家的政戰部門沒有辦法直接做應對。因為有假命令下來，他以為要跟著假命令，該應對的時候沒有應對，失去時機，「俄羅斯就把話語權佔起來了」，這是中國目前還沒對我們做的事情。我們40歲以下的軍隊應該抵抗意識還有，但也有很多抵抗意識沒有的人，也就是說根本不用假命令，真命令不要抵抗搞不好都有可能在國安系統自己生出來。
　

58. 目前中國整理出來，根據那個將軍，他們自己整理出來的戰場是傳統戰場、社會戰場跟思維戰場。對台灣幾乎是打思維戰場，政治戰場幾乎沒什麼打。在美國就是打一堆社會戰場，政治戰場，但沒有打太多的思維戰場。思維戰場只有打孔子學院那條線。這是中國作法，將軍自己整理出來的。
　

四大空間進入的金融部份已經開始做了，但是金融體系，台灣的金融體系抵抗的能力比國防的好一點，所以這邊比較不擔心，這是科技方面的竊取，像是聯電事件，華為事件，都有人被起訴，這個部分就是台灣很容易在中美貿易戰部分，變成他們的跳板來竊取資料，這是我們要防範的。
　

59. 目前美國對於中國統戰部，因為習近平之後把統戰部變成直接的部門，統戰部部門專門，統戰聽起來對台灣，但其實對全世界，united front ?}，這是美國目前整理中國會使用的手段。
　

60. 但如果我們要有集體抵抗意識，要先能夠快速的讓民眾知道他們最有可能，他現在進行到第二步，第二步做哪些事情，第三步做哪些，第五步，我們全部要列出來。列出來之後人民有基本意識之後，做的時候才不會真的被他影響。只要防範於未然，更不要講說他每次做都要有應急措施，要是他一旦發動這個，結果他好死不死真的發動了，我們就按照SOP做回擊，這也很重要。
　

61. 像去年一整年做了多少事情，對不對？不管是東亞運，還是那個斷交的事情，每一個月都有一次的統戰事件，所以這每個事項每個月都產生，所以每個月有沒有應對措施就很重要。要讓他們覺得這件事情是有成本的，讓他們知道統戰是難搞的。因為現在中國的錢變少了，而且是變很少，說真的，美國在裁孔子學院，他們有點鬆一口氣，因為最近有點營運不佳。所以這一個狀況之下你讓他成本提高很重要。他一個斷交，你的回應就是中華郵政改台灣郵政，比如這樣，當然有點不對等，要找二十幾個對策，SOP都要出來，這是我們對於大統戰能夠做的事情。
　

但訊息戰能夠做什麼就比較麻煩，為什麼？第一個要學會保護自己，這是廢話，2018年1月到3月，藏獨人士做的[Tropic Trooper]行動被美國抓了，他們承認已經把港獨跟藏獨的文件都取得了。所以已經被美國抓了，這是2018年的事情，去年1月到3月，用這個後門攻擊的方式，大家有興趣可以去Medium看一下iYouPort這群中國人在美國寫的文章(网络战：❗️社交工程学正被全球当权者利用来攻击活动家、异议人士和记者，如何抵御？)，他們專門把這些手法簡單的告訴你說要怎麼去發現，還有你自己怎樣保護自己。
　

62. 當時為什麼懷疑是中國攻擊？因為他每一年，2016，2017，2018攻擊手法完全一致，都是針對港獨, 藏獨, 台獨人士。有時候不是那麼會隱瞞自己。大家去看王立第二戰研所，他有把中國的資金流以及怎麼影響台灣選舉畫出來。影響台灣選舉剛剛有講，剛剛講的網紅跟名嘴的共謀去帶風向，網紅的風向怎麼用ＡＩ點讚，那很簡單，誰都會做，但麻煩的是，上面這條線，也就是金流跟候選人的關係，那才是我們比較關係的事情。以及金流跟主流媒體，尤其是「三中」被滲透的狀況，這種東西其實法律可以做，但我們都沒做。你看到的還算是好事，看到了代表我們知道問題在哪裡，只要砍斷金流就好，但國安局連每個金流的斷點都不肯提供，那怎麼辦？這才是問題。現在是法律可以到位，但組織要不要到位的問題。
　

63. 解決了倒是簡單，因為我說的另外一種操作方式就是我跟大家講的，訊息戰，他已經定位你是怎樣的人，定義你喜歡的顏色，讓你去特定轉發，特定相信某些術語的時候，只要在選舉前三個月藉由特定操控讓特定人不要出來投票就贏了，讓特定人肯出來投票就贏了。他只要能夠操縱到2%，對於選舉結果就能操縱了。那不是很困難的事情，但那個怎麼抵抗才是最難的地方。
　

再來就是What to Do? 24小時應變，這一定要，開源碼，這也要有。媒體識讀，媒體識讀是最重要的，如果媒體識讀很好，30年以後大家就可以抵抗了，但國家已經沒了。但是，你看會受到中國或俄羅斯這種資訊戰影響的國家，到處都是。美國也是，美國比較笨嗎？美國也是已開發國家，所以好像不是台灣人特別笨的問題。很多人認為台灣人就是容易被操縱，每個國家都這個樣子。簡單來講是資訊接收偏差的問題，其實基本的能力搞不好大家都有，但是資訊偏差，按照行為經濟學，本來就會往那邊走，再怎麼聰明都會被牽著鼻子走。你本來就有認知偏誤，本來就喜歡印證自己喜歡聽的東西的印象。所以今天我講的你認可的記得比較牢，你比較不認可的就容易忘記，所以這是人的問題，不是台灣人的問題。媒體識讀很重要，但不是台灣人要長大，而是「我們怎麼去導正資訊偏差這件事」。
　

64. 如果資訊正確，你可以讓資訊偏差的操縱不見，就萬事太平了。但你要把資訊操作的偏差弄不見，要怎麼做？因為資訊產出可能是平台，或是Google，有可能是Facebook，或是instagram，每個平台都有各式各樣的資訊，要怎麼保證拿起手機看到的資訊正確？這很麻煩。
　

65. 這邊有兩個作法我覺得可以第一個是，先打法律戰，法律戰的意思是說，去找伺服器，去找Facebook，去找Instagram，讓特定的內容能夠在伺服器端被幹掉。也就是你今天讓你認為背後，你根本就不要去操縱訊息的真假，你要看的是來源。如果你今天能夠把剛剛的金流弄出來，把來源搞出來之後。你先把東西計算出來之後，用檢舉的方式，不是個人檢舉，是發律師函到Facebook或LINE去，讓特定內容不能出現在平台，這是最快的。甚至，你可以說，最近完全好不容易做的一件事情，就是直接把有個網頁後面有tw的註冊給他拿掉，有看到嗎？這是一種作法。就是你在content的地方把源頭砍掉。但這需要一點技術，需要組織來做。台灣好像沒有組織在做這件事。
　

66. 你不能透一直這樣做，這是有問題的作法。再來就是，像是烏克蘭就有做，用開源的方式，直接把證據找出來，去給法律團隊運用，怎麼運用呢？他用節點分析，或是時間點的分析，去計算出來哪些是機器人帳號，怎麼做呢？給大家看個例子。譬如說，這個是一個假帳號，怎麼看得出來？如果你要用快速的方式，不用手動，軟體直接跑假帳號直接檢舉，怎麼做？開源碼怎麼取得？第一個看照片。你要知道對方運作的模式。俄羅斯的模式跟中國一樣，他們的假帳號一定的大頭照不會是真的，但大頭照不是真的怎麼算？第一個用軟體去跑照片軟體，知道他是不是ＰＳ的，這Ｐ的有點明顯，頭是貼在上面，把貼的點算出來；之後呢？用一個Ｇ開頭的軟體，可以擷取比對，看出來他在哪裡拍照，之後就能看到拍照的圖是直接從Google圖片直接搜尋出來，hotels.com的圖片擷取出來。因為這樣才快，他們需要大量不斷製作假帳號，你要計算出來，計算出來之後，開始看內容。發現他的朋友跟他立場都相反。為什麼？剛剛我們看到左派右派的那個黑人他中間不是有節點？中間的節點一定要建立，打擊面才會廣。他既然會利用節點，我們就找出節點。找出來之後，兩邊帳號比對，活動時間都一樣。兩邊是一樣的活動時間，而且很怪，有時候人不睡覺，有時候睡三個月。兩邊立場又完全不同，這都是目前Facebook跟、Twitter認可可以用的技術，你證明是假帳號。這就是我剛剛說兩個帳號的節點。
　

67. 再來就是譬如顯示名稱，什麼用大寫，什麼用小寫，兩個帳號一個10/1創，一個10/2創的，這都是很明顯的證據。還有，他們從來不用手機版，twitter照理說你怎麼可能不用twitter，他們都是電腦版，可能要VPN，要跳板，都桌面版操作，不完全一般人操作twitter，他都用桌面版，24小時掛在那裡，不是人會做的事情。基本上呢，這個證據也是一個很重要，為什麼他是一個假帳號的原因。
　

68. 再來就是他們的email工程模式會大量申請類似的email，大量的申請假帳號。你一開始這個方法是，連內容都不看，直接用帳號砍掉，這就可以導致特定的網站不容易出現在社群媒體。因為他們都會讓你流量特定導向到特定網站，然後那個網站就會有一些圖文，容易轉發的東西呀，還有粉絲專頁呀，全部都是靠這樣的方式連結過去。那Tallin手冊這當然不用多說，這個塔林手冊都2.0了，對不對？以法律人角度來講，塔林手冊要趕快翻譯。台灣沒有翻譯塔林手冊很怪，大家知道塔林手冊嗎？就是網路戰爭，網路戰爭的國際必須遵守守則。15x條，照理說這個應該是其實有翻譯但是簡體中文，就知道人家已經先翻譯好了，人家已經知道規則有哪些了，我們才在翻譯。
　

69. 剛剛說的是組織可以做的，用組織的方式去檢舉，讓特定的content在某個層級被擋下來，這可能是那邊可以做的。當然政戰心戰部隊可以做很多事情，這個不用講。積極主動的攻擊中國可能是最好的方式。別人怎麼打你你就怎麼打回去，因為你打回去對方打回來才會有成本，這是很重要的事情。大家有興趣的話可以看心戰部隊。他們可以做的我們做不了，我們是個人。
　

70. 那我們現在到底能夠做什麼？除了保護自己之外，還有剛剛講的，在伺服器那邊制止content，打法律戰，讓伺服器那邊感受到壓力，這或許都是一些組織。我們剛剛弄起來還真的可以做。個人層面能做什麼？這是很麻煩的事情。我們有討論過，有很多種手法，一種手法是，跟美國作法一樣，跟你金錢對決，你有錢，我也有錢，我還跟你打這場戰爭，對不對？你可以洗腦，我洗更強，但問題出在，台灣好像沒這麼有錢。100萬都還不夠，連帶個輿論都不太夠，帶輿論要40萬美金耶。我們根本就沒錢可以跟別人打這場戰爭，這是一個。如果我們要用一樣的手法跟他打，會輸，我們錢不夠。
　

再來就是，在他們已經滲透好的平台打，也會輸，那更不要講說有些平台不用被滲透，就已經是他們的，像是抖音。抖音絕對不要安裝，就算你覺得上面的影片在可愛都不要裝。上次看到有小朋友看抖音，抖音最可怕的地方就是他短時間之內吸收資訊，15秒內吸收一個資訊，這是資訊戰最喜歡的地方，可以用快速的方式操縱你對一件事情的看法。他叫你幹嘛，上面都是15秒講笑話，就是希望用這個方式吸引你，他是講一個笑話15秒，這就跟中國當時在台灣建立的網站一模一樣，當時他建立的是寵物網站，台灣一堆狗狗貓貓很可愛有沒有，那些網站一堆是他們創的。他們創是為了幹嘛？之後再來轉發，比如他們不要政黨的負面新聞等到你已經看到的時候，那政治刪掉，但你已經看到新聞標題，他已經操縱到你了，資訊到你腦袋了。前面鋪陳這麼久就是為了這樣。不要看那些網站。壹讀，Life01，都要小心。後面的節點計算全部都是跟Facebook，賭爛民進黨背後的IP來源一樣的。
　

71. 回到這件事情，我們金錢不夠，組織能力也不強，我們只能保護自己，定位關起來，很弱的一些方法。所以其實最好的方式是什麼呢？我們想到的就是烏克蘭。烏克蘭最重要的方式就是，就是電視節目加上Youtube，他用這兩個方式把戰爭的模式講的非常的清楚，而且每個禮拜都有。這個時候呢，訂閱人數越來越多，比別人搶先一步把別人在賽局裡面，或是把資訊戰裡面本來可能做的步驟列出來，也就是先讓大家知道說我們處於戰爭模式。原則上每個國家看台灣，瑞士之前還有美國，在選舉完有評估，都說台灣已經進入戰爭模式了，但抵抗戰爭[能力]是0。我說我們陸軍空軍可以抵抗，他們如果搶灘，登陸，可以抵抗個四天，三天四天，然後妄想美國來救，但是這個部分如果輿論先行，打台灣的成本很高，但如果輿論先行，如果用公投可以解決，他幹嘛要出來？這跟俄羅斯作法一模一樣。
　

72. 和平協議真的很重要，因為是俄羅斯開始做的，中國也要做，都用一樣的手法遂行最後的意志。如果搶灘成功，輿論先行，大家不打仗就投降的話，也不用等美國來救啦，也不用撐四天，24小時就投降，這是最可怕的事情。還有，我們身邊有很多人很想投降的。
　

所以，我們在想，如果有影片，讓影片可以讓大家知道這件事情的嚴重程度，一步一步對方怎麼做，敵我意識有建立起來，或許有抵抗的可能性。烏克蘭現在是在這樣，問題是出在他們慢慢在被侵蝕，他們做的有點晚，他們第三第四步，我們在前兩步，我們做搞不好還能抵抗，但也要花很多錢。光是做很多影片在首頁兩分鐘已經要多少錢了。下週我還要找另外一位仁兄，也是網紅，要是再不做，三個月後選戰開打了，選戰開打做就會被說是選舉操作，就來不及了。
　

73. 我也請學生設計傳單，但我不是行銷出身，雖然我知道行銷在搞什麼，分類是研究公司犯罪，所以專門了解這些手法，問題是我不會操作手法，我不是犯罪者，在這樣的狀況下，沒有那麼多的人才可以去做這些行銷告訴我們要怎麼做可以最快，比如傳單怎麼發，文字怎麼寫，顏色怎麼使用，一看傳單，知道台灣陷入戰爭狀態。「一旦統一，一旦2020選舉變天，這個健保都不能用，比如這樣。」
　

我們也只能用跟別人一樣的level來打這場戰爭。去經營反同粉絲專頁我都願意，你需要操作這些人。當然這個手法很骯髒，只是現在沒有國家也沒有到這個的必要，這已經是後端的事情，但總之就是我在公投也是他們的顧問，也很關心這樣的事情，但顯然國安問題還是比較重要，如果現在三個月，或四個月要能夠想出什麼方案來抵抗，趕快做。