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📣📣(( 開團排程預告 ))

📍4/12~4/18
廁所輕鬆刷就亮晶晶der！
韓國OHELLA Neospin無線浴室清掃機
　　以前非得硬著頭皮、鼓起勇氣，再選個良辰吉日
　　才願意刷洗那些平時被視若無睹的骯髒角落🤢
　　現在齁～看哪裡不清爽就刷哪裡
　　順手一抓就能開啟我的刷刷樂模式
　　終於不用ㄎㄨˊ半天、戴手套閉眼伸手到藏汙納垢的陰暗處了

　　牆面、地面、馬桶、門窗溝槽、矽利康邊條
　　先噴上專用清潔劑後靜置一下
　　打開清掃機開關，抓著清掃機沿著清潔方向刷洗
　　再用水沖掉就亮晶晶、煥然一新
　　有些陳年老垢，就搭配清潔劑重複幾次動作
　　我家浴廁現在能保持潔白，實在感動 (拭淚)
　　終於不用大顆汗小顆汗或跟另一半猜拳這周換誰清
　　小家電也是可以救婚姻的😅

　　馬達旋轉力每分鐘轉動220下
　　適中的刷洗力道輔助刷洗，不需要再特別施力
　　以防對磁磚、地板、水龍頭、馬桶洗臉盆的瓷表面造成磨傷
　　內建1950mAh電池，充飽電續航力足足有50分鐘
　　標配三種刷頭，大圓刷、尖刷、平刷
　　滿足家中多種刷洗需求✌️

　　除了家中清潔以外，其實它也可以拿來刷洗輪子
　　孩子腳踏車、滑板車的輪子卡泥土卡髒污的話
　　也可以用OHELLA Neospin沾水刷洗一下
　　
　　擁有IPX4防水功能，整支都可以用水清洗
　　但是前置馬達不建議長時間浸泡在水中
　　正常使用下是不會影響功能的，請放心

　　可延伸的設計太實用了
　　可以清到很多手無法觸及的區域
　　桿子長61.5cm，套上延伸桿後變成103.5cm
　　輕鬆就能清到天花板牆角、馬桶後方、洗衣機排水口
　　總重只有860g，我這個無力猴也可以輕鬆舉
　　不會5分鐘就手痠冒汗不想舉了XD

　　USB充電設計，環保又方便
　　我喜歡它力道充足到最後一刻
　　沒電就是完全靜止，不會要轉不轉的

　　這支清掃刷賣得超級好
　　備貨量往往都超乎預期，持續要跟韓國追加
　　過年前沒有上車買到的，這團跟好囉～

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　　【同步開團】
　　LEC激落君浴室清潔優惠組
　　浴室的霉菌生長力只能用頑固形容
　　不定期處理就會深根地固在磁磚縫汗矽利康中
　　要拔除清除就更困難了
　　如果不夠力的清潔用品，真的是會森氣

　　LEC的浴廁和廚房類清潔用品一直是我的必囤
　　它的清潔力強，搭配清掃機事半功倍　　
　　夏天悶熱更容易加速霉菌生長　
　　建議定期除霉才能保持浴廁潔白
　　需要的粉絲，LEC也跟著我一起補起來嘿！

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📍4/13~4/19
破盤出清，入手好時機！
日本Pecobono美型氣炸鍋
　　我家超愛吃鮭魚、雞腿排、PIZZA
　　厚切鮭魚片孩子一次就可以嗑掉2/3條
　　但豐厚的天然油脂經加熱後四處飛濺
　　鍋子、爐具、檯面、牆面還有身上都是
　　還又吸入一堆煙砰砰的油煙
　　每每煎完都深感心好累，媽媽也瞬間喪失食慾了
　　一心只想趕快把廚房恢復原狀😵

　　有了氣炸鍋後，翹二郎腿就可以煎鮭魚耶
　　雙炸籃設計、5公升超大容量
　　氣炸全雞、雞腿排都是小case
　　醃好的雞腿排直接鋪在炸籃上(帶皮面朝上)
　　180度氣炸20分鐘後再悶5分鐘，完全不用翻面
　　表面成色超美帶點酥，每一口都啾西又入味
　　不虧是廚房必備的烹飪小助理
　　煮飯想變優雅從容一定要擁有它

　　真心覺得氣炸鍋最棒的就是不用等食材退冰
　　上周還氣炸了跟團買的Alley cat PIZZA
　　冷凍庫拿出來，都不用等退冰氣炸7分鐘就能吃了
　　原理跟旋風烤箱一樣
　　運用氣流帶動溫度讓食材能均勻受熱
　　
　　Pecobono炸籃採用鍍鋁板，產品通過SGS檢驗
　　鍍鋁板是鋼板表面鍍鋁 (防銹作用及耐高溫650度)
　　更耐高溫，且抗氧化耐腐蝕性很強
　　壽命至少比鍍鋅板延長60%
　　炸籃使用成本較高的鍍鋁板+可食陶瓷塗層
　　且全機通過SGS檢測，安心料理的選擇

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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

今天是婦女節，突然又想說點話。每次看到女性在玩「看看妳有多女漢子」的積分遊戲，我都覺得有點傷心。
為什麼這麼多有成就的女性，還是希望透過這些積分證明自己有多man呢？為什麼大家還是傻傻地接受那些還不錯的特質，像是不拘小節、懶得記仇，就要被歸類為男性專屬呢？那就是人類特質而已，不是漢子的。
以前開刀、處理病人時，曾有不下一位同事跟我說：「妳根本是個男的。」雖然是在稱讚，但技巧好、當機立斷，都不是男性專利。當女性擁有更多選項，大家也願意追求更多可能性時，希望我們是變成更快樂、有發展的女性，而非繼續揣測模仿男性，也別把好性質當成男性專屬。

# 下面這篇是幾年前寫的

外科裡的女生

文/ 白映俞

進到醫院實習時，很多人都對外科充滿期待，因為終於有機會穿上帥氣的無菌手術袍參與手術。雖然實習醫師通常沒有機會拿手術刀，不過能夠親眼見到蠕動的腸子、跳動的心臟，即使只有拉勾，也覺得很過癮。

有一回，主治醫師和擔任總醫師的學長聯手切下一顆大如排球的腫瘤。當他們暫時到旁邊的檯面上檢視檢體時，我獨自站在手術台上。就在那時，我突然發現皮下脂肪有一處小小的出血點，於是便順手拿起電燒刀與鑷子開始止血。

「唧…唧……」電燒機開始運轉，電燒刀前端升起一陣淡淡煙霧，出血點便止住了。我放下電燒刀，覺得很滿意。直到我抬起頭，才發現主治醫師和總醫師，睜大眼睛訝異地看著我。

「欸…皮下有點流血，已經止住了。」我露出尷尬的笑容。

主治醫師哈哈一笑：「好好好！很好！很好！」

學長點點頭，說：「不簡單！會自己動手止血，這一看就是走外科的料。」

雖然我後來發現，為了招收外科新血，學長們經常把這句話掛在嘴邊，希望讓少不經事的學弟妹飄飄欲仙，腦子一熱就報名外科，根本是標準的「誘拐話術」。不過，最後我還是走進了外科，因為手術的迷人實在難以抗拒。

每次到學校演講的時候，總是有女同學會問：「我覺得外科很有趣，請問女生適合走外科嗎？」

如果妳也著迷於人體的解剖構造與精彩的手術過程，外科絕對不會讓妳失望，但是除了興趣之外，還有些小地方需要特別注意。

首先，妳需要鍛鍊體力。談到這裡，不禁又要聊到在外科實習的趣事。第一天到外科報到時，身為住院醫師的學姐負責導覽。介紹完病房後，她打開女生值班室的門說：「這是值班室，妳們看看有沒有問題？」

同學探頭看了看，然後發問：「請問要找誰拿鑰匙？」

「值班室沒在鎖門，可以直接進去。」學姊聳聳肩：「拿鑰匙多麻煩呀，還會擔心弄丟。」

「真的不會有奇怪的人進來嗎？」我們幾個女生弱弱地問了一句。

「怕什麼，妳們幾個女生不是想走外科嗎？」學姐挑了挑眉毛，說：「體力這麼好，有壞人進來應該可以打贏吧！」

哈！這句話在當時聽來有點驚悚，我心想：「走外科的門檻也太高了！還得強壯到足以打贏壞人！」

學姊的說法當然以玩笑成分居多，不過外科生活真的非常需要足夠的體力。因為上了手術台得手腦並用，而且經常一上刀就要站個十餘小時，不曉得下一頓飯有沒有著落。

外科醫師一個禮拜經常得工作超過一百個小時，有時候恨不得自己像電池一樣，能夠快速充飽電力。

別試著把自己搞成男人

外科一直是個男性主導的行業，但是女孩子並不需要為了生存把自己搞得像個男人。學會「出口成髒」，開口閉口問候別人一家大小，或是比拚酒量，喝酒喝到掛，都不是證明自己的好方法。別以為摔電話、丟器械等粗暴行為會讓人覺得比較man，同事只會在背後笑妳大姨媽又來搗亂。

不必改變自己來迎合這樣的文化，更別在心裡藏著「比較有男子氣概才像個外科醫師」的錯誤觀念，而試著複製男醫師的言行舉止。

過去這個行業沒有太多女性，不是因為女生做不來，而是過去的女性沒有選擇就業的機會。當女生開始有機會進入外科，一定能讓外科呈現另一番樣貌。

別把男生當成假想敵

進到外科之後，女生不需要被同化，但也別把男生當成假想敵，硬是想把人比下去。

雖然男生們總喜歡講很白癡又很低級的笑話，或是邋邋遢遢，但是相處久了就能發現很多「熱血好人」。

總之，在艱難的外科路上，最好的方法是合作、合作、再合作。

別太介意稱謂

「小姐妳好！」這句話，不是搭訕也不是糾纏，而是我在醫院裡最常聽到患者、家屬對我的問候語。剛開始我也覺得心裡有疙瘩，但回頭看看男同事，我不得不承認，男生穿上白袍，再戴個手套、眼鏡後，就「像個醫師」了。這種刻版印象從我們小時候就如影隨形，倘若體型微胖還能加兩分，前額微禿再加兩分，耳鬢冒出白髮更能加五分。但是，我想變成那種外型嗎？不！絕不！想到這裡，我就覺得繼續當個漂亮「小姐」還不錯。

有人會說：「我就是覺得很生氣！為什麼三個男生和我走在一起，身上白袍都一樣，別人卻叫他們醫師而叫我小姐？」是的，這種差別待遇的確令人生厭，但是經歷幾年臨床工作後，就會發現「醫師」這個稱謂本來就只是個頭銜式的信任，對醫病關係的幫助有限。

舉例來說，許多民眾在聽到「總醫師」這名號時都覺得超威、好棒棒，以為這個「總」字，是與總鋪師、總經理、總裁類似的等級，可惜「總醫師」只是「總住院醫師」的簡稱，是個需要負責處理雜事、吞下各種狗屁鳥事的可憐蟲，與「位高權重」一點關係都沒有！

如果妳還是很糾結地說：「可是不僅是患者，醫院裡其他同仁也常叫我小姐，連最基本的頭銜式信任也不肯給我！」好吧！千萬要曉得，別人稱呼「小姐」並不代表自己不夠好，是整個社會還不夠尊重專業，也不夠尊重女性，相信各行各業的女性朋友都面對著相同的困擾。我們所能做的，就是別拿「稱謂」來折磨自己，盡量把精神花在「真正重要」的地方。

臉皮厚一點

外科醫師無時無刻都面對著患者的生死，壓力真的很大。即使沒有犯錯，有些病人還是會離開，因為無論醫療再先進，都不可能解決所有的疾病或痛苦，而我們必須參與其中。不難想像，當開刀不順時，主治醫師會破口大罵。因為救人卻挨告，心情很差，於是晨會時火力全開痛電上台報告的住院醫師。遇到類似挨罵時刻，記得厚起臉皮扮演人肉出氣筒，渡過難關。

這群外科醫師在龐大壓力下偶而會口不擇言，但是很快又能稱兄道弟，也能當我們的好姊妹，共同並肩作戰。

沒有人無所不能，記得要放過自己

當旁人聽到妳是女外科醫師時，常會一邊稱讚，一邊打探，檢視妳是否符合「良家婦女」的資格。或許有些女生選擇避而不談，不過也有人正面對決。有個學妹就曾使出大絕招，對滿口恭維誇讚「女外科醫師金厲害」的阿婆說：「哦，我只會開刀而已，我就只學了這個，其他都不會，不會開車，也不會煮飯。」

「什麼！妳不會開車？不會煮飯？」阿婆聽完完全驚呆了，吞吞吐吐地問：「那……那醫生妳是要怎麼辦啊？」

學妹這麼坦白就讓事情簡單多了，其實不能怎麼辦，也不用怎麼辦。女外科醫師看起來很厲害，但本質上跟仙人掌差不多，靠著最低限度的需求便能夠生存。每天在醫院裡從白天到黑夜，千萬別再強迫自己完成所有「其他女生都在做，也做得很好的事情」，洗衣煮飯打掃等事都能外包的。沒有人可以無所不能，也別要求自己符合每一個人的期待。

不得不說，女外科醫師面對婚姻選擇時頗為吃虧。畢竟現今婚姻市場裡大家看重的不外「煮菜很好吃」、「能把家打理得很舒服」、「讓我能放心打拼事業」等需求。要找到一位不那麼古板，又能支持妳追求夢想發光發熱的人並不容易。

必要時，勇敢踩下剎車

投入外科的女生大多不敢喊停，總是擔心別人覺得自己不夠付出、不夠勇敢，於是埋著頭不顧一切向前衝。不過我們終究要認清現實，擔任住院醫師時，能夠全心全意投入外科，但是有了家庭，孩子出生之後，問題將接踵而至。這份工作會耗盡你所有的時間與精力，且幾乎毫無彈性可言。

相信很多人都曾陷入掙扎，試圖在「家庭」與「工作」之間找到一個平衡點，可惜追求「兩者兼得」的下場往往是「兩頭成空」。

我在孩子三歲時暫時離開外科工作，讓被擠壓多時的肉體及靈魂喘一口氣，並從陪伴孩子的過程中獲取許多奇妙的養分。休息一年後我再度回到外科，重新規劃自己的工作型態與時間分配，讓自己的身心不至於被消耗殆盡。

「事業」與「家庭」皆是人生大事，往往難以割捨，於是我們經常不自覺的加緊油門，以為只要多投入一點，就能搞定兩者。這種做法有點類似罹患帕金森氏症的患者，每踏出一步，身子都些微向前傾，只好加快腳步避免跌倒，一而再、再而三，每一步都瀕臨跌倒，邊跌、邊走，最後摔得遍體麟傷。

「妳離開之後就不會成為外科教授了！」在我踩下剎車後，前輩這麼告訴我，「我原本很看好妳未來能擔任醫院主管。」

聽完這些的我也曾經感到惋惜，但後來想想，這其實是另一個迷思，一個由父權社會定義的迷思，以為擁有更多財富、更多名氣與更高的職位就等同於成功。身為一個女生，我內心在乎的並不盡然如此。我在乎自己的能力是否獲得更多發揮？我是否滿意自己的生活？我是否能快樂上工也快樂陪伴家人？如果將生活滿意度及快樂程度納入考量，成功的定義將大大不同。想通了這點，不禁為那些自古至今完全以職場升遷衡量自我價值的男性同胞們感到惋惜。

身在二十一世紀，女性擁有愈來愈多的選擇，許多女孩子進到以男性為主的職場，這些工作也將漸漸轉變。當女孩子不再完全受限於他人時，千萬別自我設限，更別沿用男性主宰時的那一套。我們可以打破規則，可以重新自我定義，最重要的是，可以好好愛自己、喜歡自己，投注心力所做的一切不是要去證明自己多行，而是要讓自己的生命美好又值得分享。相信在不久的未來，無論我們從事哪一個行業，都不必刻意加上「女」或「男」來強調其特殊性，可以讓每人依循自己的天賦，無所限制。

香港今日社論2020年04月21日(100蚊花旦頭)
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明報社評
中聯辦批評立法會部分議員「 政治攬炒」，牽扯出中聯辦在港角色地位以至一國兩制等問題。中聯辦與國務院港澳辦，是中央授權處理香港事務的機關，《基本法》第22條提及「中央人民政府所屬各部門，不得干預香港事務」，是否適用於「兩辦」，各方認知不一，圍繞法律觀點的爭拗，若要一錘定音，最終結局相信是人大釋法。今次事件牽涉政治問題多於法律問題，真正焦點不在基本法第22條，而是監督權行使。中央對香港有監督權，至於中聯辦是否有此權力，過去未見相關說法。中央香港關係緊繃，中央覺得需要擴大「一國」權力應對新形勢，然而世事往往一法立一弊生，中央具體落實全面管治權，由中聯辦行使監督權，會否衍生更多新問題新狀况，同樣令人關注。

蘋果頭條
葵青警區一名警長涉嫌策劃本月中葵涌警署外一宗汽油彈案，警方拘捕放置者，追查後懷疑有人透過中間人再自編自導案件，意圖造成社會輿論，嫁禍抗爭者，之後佯裝調查再破案。警方新界北總區重案組經深入追查，昨日在秀茂坪以涉嫌妨礙司法公正罪名將警長拘捕。消息稱，有人被捕後否認涉案，聲稱被誣衊，警方仍在調查涉案警長犯案動機，不排除有更多人被捕。
被捕警長38歲，通宵被扣查。消息稱，警長被捕後被停職。事源本月13日晚，一名男子在葵涌警署對開的葵芳邨葵正樓對開一張石枱，放下一個載有兩個汽油彈的袋後離開，一隊正進行反罪惡巡邏的警員覺可疑上前截查揭發事件，事後警員以涉嫌藏有攻藏性武器將男子拘捕帶署。由於涉及汽油彈，且葵涌警署今年曾遭汽油彈襲擊，懷疑男子當時準備犯案，並針對葵涌警署。

東方正論
特區火熱，連日三十度高溫，象徵夏天又將降臨，距離上年六月反修例暴潮爆發，不經不覺已經十個月，黑暴從來沒有收手，與疫潮夾擊特區，但手法上減少大型示威，而漸趨地下化及倣效恐怖分子，警方多次搜出暴徒軍火庫及製炸彈工場，顯示炸彈威脅愈來愈大機會，果然昨日警察總部便收到懷疑土製炸彈，目標更是警隊一哥。
灣仔警察總部昨日收到一個有厚度的信封郵件，收件人為警務處處長鄧炳強，職員拆開後突然冒煙，揭發內有兩枚筆芯電池及電線，爆炸品處理課證實為自製爆炸裝置，常用於恐怖襲擊。今次是警總一個月來第二次收到可疑物品。本月七日上午，一封標明寄予「警察招募組」的手寫平郵信，內藏可疑白色粉末，並有寫上「TAKE PENICILLIN NOW」（立即服食盤尼西林）及針對警員死亡恐嚇字句的紙張，後來證實粉末是煮食用的粟粉。

星島社論
警務處處長鄧炳強最近就「本土恐怖主義」發出警號，言猶在耳，昨天他即收到內藏爆炸裝置的郵件，幸被發現未有傷人，炸彈專家指這是國際恐怖分子常用的手法。根據外國經驗，激進運動往往會衍生恐怖主義，部分人以極端手段爭取政治訴求，最後「走火入魔」，不惜傷害別人性命，造成血腥破壞，到了這地步，社會經濟受到的衝擊將極大。因此，當局必須以鐵腕遏之於萌芽階段，包括出法律硬招，以處罰更重的《聯合國（反恐怖主義措施）條例》作出檢控。
　　由過去大半年反修例衝突的發展，可以看到一條演變的軌迹。在初期，一些激進人士在街頭堵路、擲物、衝擊警方防線，其後部分人使用了更激烈的手法，包括投擲汽油彈、以弓箭及腐蝕性液體攻擊警員等，暴力不斷升級。到了後期，少數極端分子企圖以大殺傷力武器，製造更震撼的傷亡事件，向政府施壓，以爭取其政治訴求。至此，本土恐怖主義開始出現雛型。

經濟社評
小業主在疫境能否享用「按揭假期」？失業率剛升至4.2%，逾9年新高，超過16萬打工仔連生計都成疑，又要應付每月的按揭供款，更是捉襟見肘，壓力更大。非常時期需非常措施，港府及銀行界應可參考外國經驗，研究讓有困難的業主，可選擇暫停按揭供樓幾個月，兼不降信貸評級，而供樓者則相應延長未來的供樓期數。銀行並沒有損失，更可展示與市民共度時艱的善意。
1至3月經季節性調整的失業率升至4.2%，幾沒行業倖免，零售、住宿及膳食服務業創金融海嘯以來最高的6.8%。就業不足率達2.1%，亦是近10年來新高。
據金管局統計，去年底港人的家庭負債佔本地生產總值比率，已升至80.4%，逾半屬樓按，新一季隨時雙雙破頂。