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台南古都融合 AI 科技，發展交通智慧化
作者 TechNews | 發布日期 2021 年 06 月 24 日 10:00 |
人工智慧（AI）一直是近年的熱門科技詞彙，根據「2021 台灣 AI 趨勢報告」，台灣有 84% 的受訪企業導入 AI 技術，以提高組織效率及創造營收為主要目標，在製造、行銷與客服等領域中獲得深入地應用。
AI 深度學習效果事半功倍
綠捷能智控股份有限公司（HIPOWER）長期致力於AI影像偵測辨識演算法的開發，過去應用領域也多於車牌辨識、車輛追蹤相關。2020 年參與臺南市政府合作 AI 城市巡檢先導應用試驗計畫，在臺南市政府智慧發展中心及交通局的協助之下，以臺南市東區東門路與自由路口、中西區府前路與南門路口為試驗場域，試驗情境則是配合臺南市政府的基礎設施下，在未對現有攝影系統架構有任何調整的情況，利用路口現地攝影鏡頭搜集影像數據，最終所使用影像解析度為 640×480，採用 YOLO 類神經演算法進行物件深度學習，並加入深度物件定位追蹤演算法。
在試驗的計畫裡，YOLO 模型主要應用在多類別與多場景的物件辨識上，所以會設計較多的卷積層，而每一種會再進行多次的卷積運算，造成模型本身較大，考量這次計畫中所需辨識的物件類型與場景相對單純的情況下，過多的卷積層及運算對提升準確率沒有明顯地影響，並且會造成模型訓練效能不佳，因此利用剪枝技術減少卷積層數與運算次數，來提升模型的訓練效能。同時在影像數據上進行優化的前置處理，提升整體影像亮度達一致程度，降低亮度不均及部分雜訊的干擾，如此對後續物件辨識及定位追蹤準確率將有所幫助。因此在本案中僅利用約 5,000 張的物件圖快速片建立辨識模型及完成調校參數，成功開發出路口行人偵測、車種（機車、小型車、大型車）辨識、各向車流及其轉向偵測辨識的解決方案。經過最終的驗證測試，在不同天色的情況下，整體車流偵測辨識準確率可達 95%，車流轉向比分析及車種辨識準確率則有 90% 以上，而人流亦有 90% 以上的辨識準確率。
原有設備升級，效益最大化
此方案除可以有效減輕交通單位的人力負擔外，也能為交通智慧化提供充足有效的即時基礎數據，並且因為使用地方政府路口現有攝影系統，未來在複製擴散上也可以用相對較低成本的方式來進行，試驗單位不需要為了導入AI技術而將現有攝影機升級。未來將可以此解決方案為基礎，建構路口動態資訊即時回饋，協助路口及行人號誌燈秒數優化，以提升整體交通運行的順暢度。
在完成上述臺南市政府試驗計畫後，2021 年第一季也順利將此方案的核心技術衍生應用到隧道事件偵測系統 IIDs 及在道路壅堵偵測系統 QLD 中，用以偵測追蹤隧道逆行車輛、隧道路邊停等、壅堵車流(種)偵測及佔有率計算等情形。在新一代行動通訊日漸普及的情況下，未來將會有更多以 AI 影像辨識技術為基礎的衍生性應用產生，推進智慧化應用的演進。
由此可見，影像辨識技術所衍生的應用豐富性，對於地方政府推動城市智慧化的過程中，將能以最低成本的方式來發揮既有影像系統的最大效益。
公私協力成為 AI 應用夥伴
目前市場上 AI 影像辨識分析應用開發上，多半採用開放式模型來進行演算法的開發，而實務環境條件複雜多變，為能達到商品化對穩定性的要求，通常需要搭配自主開發的演算法，以強化模型偵測及辨識的能力，同時更需要實際場域建置的經驗、高品質數據的採樣及訓練參數組的建構，來對模型進行分析與調校，如此才能成為成熟且穩定的應用系統架構。
臺南是一個持續進化的科技古都，市府非常積極在導入創新科技應用，也因此保持開放態度在智慧化應用推動上，有系統地啟動在地方政府間相當少見的應用試驗計畫，在提供題目、條件限制及實際場域的情況下，邀請產業界進行解決方案開發與技術驗證，並希望業者能持續投入資源進行商品化，協助地方政府智慧化應用能夠水平擴散及垂直深化，這是一個成功案例，將對公部門與民間合作推動智慧化應用有正向的影響。
附圖：▲ 模型建立作業流程
▲ VDS 系統辨識畫面
▲ 以 AI 影像辨識為基礎的衍生應用
▲ 辨識分析結果畫面呈現
資料來源：https://technews.tw/2021/06/24/tainans-ancient-capital-integrates-ai-technology-to-develop-intelligent-transportation/?fbclid=IwAR1OJBuRIm3IbznQ-YcDuJo4r7xaKjlCyMpxS7oiiFP4Xogl7YXTMaAKRpM
銀行如何提供超級個人化服務？百人數據團隊靠AI打造中信腦
為了顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋，中國信託採取的對策是走入AI與大數據，更為發展AI應用訂下3大KPI，來掌握研發資源的最適化；今年，中信更成立數據治理委員會，希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題
文/李靜宜 | 2021-06-10發表
「透過科技力，來創造競爭力。」中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權，用一句話點出中國信託大力發展AI與大數據的戰略核心。
3年多前，中國信託定調以AI與大數據作為主要發展方向，並成立了數據研發中心，要用AI來加值業務場景的服務與產品。設立初期僅有一人，到現在已擴大為百人團隊，更在2020年初正式提升為數據暨科技研發處。王俊權正是該團隊的一號員工，更是中國信託內部大力推動AI與大數據的關鍵人物。
中國信託的經營策略是，顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋。而為了守住既有的優勢，中信採取的對策是走入AI與大數據，來作為轉型的利器。不只要轉型，王俊權表示，中信更希望透過AI與大數據，孵化出不同於以往的經營模式。
「CTBC+AI」是中國信託發展AI的大方向，在各業務線上，都能將既有的經營方法加上AI，來提升效率與效能，更要以這樣的科技力創造競爭力。更以優化、平臺、全面、轉型、顛覆這5大階段任務，往下推動AI。
王俊權解釋，中信的策略是，從最小且最有把握的項目開始，所以，透過AI來優化既有的經營方式，是中信切入AI的第一項任務。運用AI優化的專案成功後，下一步，中信就能將AI技術進一步平臺化；有了平臺之後，就能將AI技術全面導入到銀行。
走過了優化階段、平臺階段到全面發展階段，AI已經落地到中信的金融場景，也陸續有了一些階段性成果。王俊權表示，中信現在聚焦「轉型」與「顛覆」，希望透過AI幫助組織轉型，最終期待是要用AI提出顛覆的想法，創造新的經營模式，他透露，目前已有幾個專案正在進行中。
依循著CTBC+AI這項大主軸，中國信託打造了「中信腦」，定調3條研發路線： 電腦視覺、自然語言處理（NLP）、機器思考，也成立了3大實驗室，聚焦研發6大AI應用核心，包括了精準行銷、市場預測引擎、文字與文件辨識應用、人臉與物件辨識應用、機器閱讀到機器對話。從應用場景來看，則鎖定營銷經營、流程優化、風險控管這3項。累計至今，中信在業務單位落地的AI專案超過了20個。
第一類應用場景的AI，中信稱為「營銷經營+AI」，囊括個人化推薦、需求預測，目的是協助增加收益，並提升客戶滿意度、客戶資產、新申購產品數等。王俊權提到，像是推薦引擎專案，中信金控整體客戶數有1,100多萬戶，產品與通路又多，需要透過AI推薦引擎來實現精準行銷，預測顧客未來的金融需求，才能進一步推薦。中信也將這類預測技術，應用到金融商品的預測，比如房價預測、股市預測、匯率預測等。
「流程優化+AI」則是中信第二大類應用場景，包含法金作業流程、客戶申請流程、線上作業流程，希望用來協助內部提升作業效率，來減少作業成本，最終目的也同樣要能夠提升客戶滿意度。 目前，中信內部有多項端對端的流程數位化專案，像是個金、法金、AML（反洗錢）、HR等業務，都有導入AI來優化既有流程。
最後一類場景的應用是「風險控管+AI」，則應用在AML作業、偽冒偵測、稽核，來改善內部作業效率，減少風險的損失。比如，王俊權提到，前年底，中信銀行上線了一套用自然語言處理技術分析負面新聞的平臺，這個AI反洗錢專案的成果，後來更從臺灣擴大應用到7個國家的海外分行。
王俊權表示，3大實驗室所負責的6大AI核心，就是沿著這3大類應用分頭進行，其中，因為銀行面對數位化的壓力較大，所以，又以銀行為應用主力，再逐漸將AI技術擴大到金控旗下子公司，如投信、台灣人壽、中國信託資融等。
自行培養AI研發能力，更訂定3大AI管理KPI
AI發展策略上，中國信託除了自主研發，也會與廠商協作。不過，這兩種策略該如何拿捏，中信內部也走過一段辯論的路。王俊權表示，最後的判斷依據是，「金融業需要的核心能力，中信會投入有限的研發資源。若不是中信認為的核心能力，則盡可能用市場上的解決方案，來加快回應市場的時間。」
舉例來說，銀行業使用分析模型並非新鮮事，AI技術與傳統統計回歸最大的不同是，能夠處理大量非結構數據，像是人臉、電文等資料，可是，這些數據機敏性較高，如果銀行不能自行掌握技術，而需委外，王俊權認為，第一個問題就是，銀行創新的保密性較弱，再者，廠商進入銀行接觸到如此多的機密性資料，有時也有法遵問題。
尤其，金融業對個資的管制嚴格，非結構化資料很難離開金融業，但是，在臺灣，許多AI技術原廠來自海外，對於銀行來說，整體應用或導入的彈性都相對較低，這些都是中國信託選擇培養自家AI研發能量的關鍵因素。
中信在AI應用發展策略，更訂出3大關鍵績效指摽（KPI），作為研發資源最適化的參考。王俊權表示：「對資源有限，需求無限的單位而言，研發的管理是一大關鍵。」首先，中信不會輕易增加AI生產線，因每開一條生產線就會涉及維運與資源分散的議題。所以，「AI生產線的管理」是第一項KPI。
「AI研發資源調度的管理」是第二項KPI。王俊權提到，資源有限狀況下，應該分配多少資源，投入短期的落地變現，還是長期的亮點顛覆，「是一種決策的藝術。」過去，中信希望AI可以迅速擴大到各單位，所以，王俊權採取80／20法則，將80%的資源用在短期落地變現，讓大家有感，保留20%在真正創新的研發。不過，他表示，這個比例每年或每季會進行調整，要讓研發資源投入到需要的地方。
第三項KPI則是「核心複用的比率」，也就是同一項核心技術盡可能重複利用的比率。王俊權要求研發團隊，每條AI生產線至少要有3個落地應用。目前，中國信託共有6條AI生產線，以及20幾個AI落地應用的專案，他提到：「平均每條AI生產線，有3～4個核心複用。」未來，更希望將每個AI核心，擴大到金控內各個應用，所以，要盡可能提升核心的複用，他對團隊的期待是，能提高到兩位數的複用率。
他進一步舉例，3年前，中信導入工研院智能文審技術，來辨識客戶申辦信用卡、貸款所需檢附的財力證明，像是存摺、扣繳憑單等金融常用的固定格式文件。去年，中信將文字辨識應用，複用到分行的場景，上線AI票券辨識服務，在審票機中加入AI、OCR技術來辨識支票，來減少櫃員人工審票與顧客等待的時間，及提升作業人員登打的產能。
目前，中信已做到一張支票上的7個要件，包括到期日、抬頭人、金額、禁止背書轉、發票章讓章或手寫、背書、帳號，都能夠用AI辨識。王俊權提到，中信將自行研發的印刷體的文字辨識核心、手寫英數的AI辨識核心、文印鑑辨識技術，通通導入支票辨識上，「這就是一種AI核心的複用」。此外，為了持續優化辨識正確率，中信更導入AI反饋機制，內部自己發展出標記功能，來改善標記效率，長期目標是達到9成的辨識正確率。今年，中信預計將該AI應用擴大到22家分行。
中信還有另一項AI核心應用是人臉與物件辨識應用，王俊權坦言：「人臉辨識技術，對於組織的轉型與顛覆是亮點有餘，可是力道不足。」不過，若能結合防偽能力及數位流程，可能會創造出藍海的新應用。中信正在思考，如何運用人臉辨識、活體辨識、微表情辨識、情緒辨識等AI核心，交錯組合來打造遠端核身相關應用。
金融業需緊跟科技的腳步，轉變為自身的競爭力，才能在指數型成長的趨勢下，站上領先地位。AI與大數據，正是下一波競爭力的最大利器。─── 中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權
推動超級個人化服務，中信靠大數據建立5大行銷策略
「中信銀行每個月有1.5億筆的金融數據，1.9億筆的非金融數據。更可觀的是，疫情期間，顧客更加喜歡使用數位服務，每月高達2億筆的顧客數位數據。」王俊權首度揭露了中信內部統計的海量數據。不只如此，中信銀行1年與顧客會有20億次的行銷溝通，顧客造訪行動銀行、網路銀行或到行銷網頁觀望的次數，更是高達16億次。
「中國信託的數據含金量很高，因此，全都要採集起來，作為銀行KYC的關鍵第一步。」他提到，光在2017年到2018年這段期間，中信內部就採集了大量數據，來建立360度客戶全景標籤。即便，當時各個單位已有自己的全景標籤，中信仍認為要有一個可以全行共用的主數據庫。
有數據來了解顧客，銀行就能出手，中信的策略是以數據掌握顧客人生不同階段需求，提供超級個人化服務。王俊權表示，中信策略是運用AI與大數據，透過個人化溝通方式，來提升顧客的成交機會。中信更先將這種作法，落地到銀行的「艱困區」，若在艱困區測試後有成效，再轉移到「黃金區」主戰場。「一方面不會影響到既有的業務動能，另一方面團隊也會比較有信心。」
在推動超級個人化服務，中信採取了5大行銷策略，並各自搭配合適的AI技術。第一項策略是使用最適合的通路對不同顧客溝通；第二項是尋找顧客有興趣的話題來互動，王俊權透露，今年底將從人工轉為全自動化，用AI生成銀行與顧客行銷的文案。
選擇對的時間，則是第三項策略，比如，當外幣跌到一定數值時，跟該名顧客歷史申購外幣的成本有競爭性，就能在此時發送推薦資訊給顧客。
第四項策略則是打造貼合顧客需求的產品，他提到，中信已有不同產品的預測模型，能預測未來3個月或1周後，該名顧客可能需要的產品。可供業務單位、EDM數位行銷，來聚焦其中高成交率的顧客。最後一項策略是對的活動，即便是賣同一項產品，不同活動的優惠或行銷設計都要不一樣。
王俊權認為，不僅不要過度叨擾顧客，更希望提供一次就能擊中顧客的服務。甚至，目標是做到自動化行銷，他透露，目前正在建置平臺的階段，除了要能自動採集數據，更要自動反應顧客下一步的預測，讓銀行出手可以更快，或盡可能減少PM或行銷出手時會遇上的人工斷點，甚至，讓每次出手後的反饋可以更為即時，來推動多波段行銷。
成立數據治理委員會，優先梳理2類數據
「數據治理是比下水道還要更下水道的底層工程。」特別對於大型金融機構來說，海量的數據勢必要有與過往不同的梳理方式，王俊權如此說著。
因此，今年中信銀行成立了數據治理委員會，由總經理親自主持，各個業務單位主管都參與，「希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題。」他坦言，今年是試行階段，但中信已經注意到這個趨勢，而且必須往這方向走。
中信在數據治理特別強調「以用為治」，去年，更研究了全世界數據治理做得較好的企業，比如，數據治理發展超過20年的華為。王俊權坦言：「對中信而言，數據治理既然是一場長期抗戰，就必須明確為何而戰。」
由於資源有限，中信在數據治理的戰略，優先從兩類業務來推動，第一類是不能犯的錯，這類資料的處理一旦犯錯，銀行容忍度很低，如監理報送這類數據就需要優先梳理。另外一類是業務效益較大者，王俊權表示，若沒有好的數據治理標準，業務效益很難有長期的呈現。這是中信今年訂下數據治理的方向，也希望從小開始，慢慢擴大到全行。
經理人小檔案
王俊權
中國信託銀行數據暨科技研發處處長
學歷：臺灣大學國際企業研究所商學碩士
經歷：早年在美國矽谷的科技公司做美股分析，回臺後陸續待過4家銀行，主要負責風險管理；2005年加入中國信託銀行擔任全球個金風險管理處處長，2018年兼任數據研發中心最高主管；現為中信銀行數據暨科技研發處處長，兼任中信金控數據主管
附圖：中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權 （攝影／洪政偉）
資料來源：https://www.ithome.com.tw/people/144842?fbclid=IwAR0XaBPczoiqTWTEQH8qHfNDbmyyTpA43Akd2gYWhsBbh0oIbWsBNWdF4Fk
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00:00 前言
00:50 主要規格
00:59 開箱
01:24 外觀 (機身配置、顏色、手感)
03:40 主相機 (三鏡頭四焦段、即時物件追焦、AI超高解析度縮放)
06:02 主相機 (日夜景實拍、三代成像比較、景深效果)
10:16 主相機 (FlawlessEye防震技術)
10:59 前相機 (日夜景實拍)
11:40 螢幕 (6.5吋螢幕 4K HDR OLED 120Hz)
13:00 音訊 (劇院級前置雙喇叭、360空間模擬音效)
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15:53 效能 (高通S888、配置、遊戲表現)
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【關鍵字】
Sony Xperia 1 III 開箱、Sony Xperia 1 III 深入評測。透過「實機體驗」讓你更深入了解3C科技產品，以及讓你了解究竟該不該購買 Sony Xperia 1 III。外型：Sony Xperia 1 III 採用對稱式上下邊框、並搭載 21：9 比例的螢幕、而前面採用康寧玻璃 Victus，背面則是康寧玻璃第六代、鋁合金邊框、側邊指紋辨識、IP65/IP68 防塵防水，顏色包含消光黑、消光灰、消光紫。螢幕：Sony Xperia 1 III 採用 4K HDR OLED 120Hz面板、21：9 比例、標準模式（X1 影像處理引擎）、導演模式 (BT.2020 / D65 / 8+2 bit 色深技術)、夜間模式、深色主題、240Hz降低動態影像模糊、120Hz 螢幕刷新率、240Hz 觸控採樣率。主相機：Sony Xperia 1 III 採用三鏡頭加上一顆輔助鏡頭（1200萬畫素廣角/1200萬畫素超廣角/1200萬畫素潛望式望遠變焦鏡頭/ 3D iToF）、三鏡頭四焦段、即時物件追焦、眼睛追焦、AI超高解析度縮放、蔡司鏡頭、T* 鍍膜、1.8 µm 大單像素面積、基本模式、智慧場景辨識、景深效果、柔膚、Photo Pro 模式、α 相機、高速連拍（20fps AF/AE）、低速連拍、DRO、HDR、Cinema Pro、4K HDR 120fps、風切聲過濾技術、FlawlessEye 防震技術。前相機：Sony Xperia 1 III 採用 800 萬畫素、肖像自拍模式、美顏、景深。音訊：劇院級前置雙喇叭、3.5 mm 耳機孔、杜比全景聲、Hi-Res、DSEE Ultimate、360 空間模擬音效、360 Reality Audio。系統：Android 11、手勢操作、輕觸喚醒、通知喚醒、Always On Display、遊戲增強器 (對比度調整、音頻調整、效能調整、螢幕截圖、螢幕錄影)。硬體：Sony Xperia 1 III 搭載 Qualcomm Snapdragon 888、12GB RAM/256GB ROM、12GB RAM/512GB ROM，記憶卡擴充。電池：Sony Xperia 1 III 內建 4500 mAh、內附 30W PD 快充頭、手機續航時間。連結：Wi-Fi 6、NFC、藍牙 5.2。通訊：5G NSA 通訊能力、5G+4G 雙卡雙待、3選2卡槽。Sony Xperia 1 III 價位 NT$ 36,990、39,990。小翔評測透過「實機體驗」讓你更深入了解3C科技產品。
Sony Xperia 1 III #SonyXperia1III #Xperia1III 跑分效能實測 全新 Photo Pro 30W 快充時間實測 完整開箱評測實測、評價、推薦、值不值得買。透過 Xperia 1 II 完整測試對比，除了告訴你 Xperia 1 III 值不值得買外，更讓你能夠一窺 4K HDR 120Hz OLED螢幕。
Cinama Pro 支援 4K 59.94 fps 4K 120fps 慢動作，20fps 眼部追蹤對焦、即時物件追蹤、6.5 吋 擁有 4K HDR OLED 120Hz 21:9 CinemaWide 螢幕。相機上，由 Alpha 團隊合作，使用 T* 鍍膜，搭載 F2.2 1200 萬畫素 16mm 超廣角鏡頭，F1.7 1/1.7 吋 1200 萬 主鏡頭 、 3D iToF 測距模組、 F2.4 1200萬畫素的70mm，三倍光學長焦鏡頭，3D iToF景深鏡頭，1/2.9吋1200萬畫素光學變焦潛望式鏡頭，可以在F2.3 70mm和F2.8 105mm進行切換 2.9 / 4.4倍光學長焦、夜間夜景模式、超廣角相機 ，後續將會帶來日拍、夜拍、錄影實測，螢幕擁有動態模糊減少，搭載前置雙喇叭並支援 Dolby Atmos , 360 Spatial Sound , DSEE Ultimate，擁有 3.5mm 耳機接孔、 360 Reality Audio 、指紋辨識結合電源鍵，效能上搭載 Qualcomm Snapdragon 888 + 12GB Ram + 256GB ROM ；續航搭載 4500mAh ，支援 30W PD 快充 , Qi 無線充電，擁有 IP65 / IP68 防水防塵，通訊上支援 5G / NFC / Wi-Fi 6。邦尼將於後續帶來快充效能等超完整實機實際測評。
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- 邦尼找重點：
Xperia 1 III 短評測
外觀設計 Unbox & Industrial Design：
0:00 邦尼幫你 開場
00:25 外觀設計 / 手感 & 重量 / 新桌布
01:18 霧面背蓋設計
01:44 機身配置 / 3.5mm 接孔 / 支援雙卡(含 Micro SD)
01:59 電源鍵指紋解鎖 / Google 語音助理實體按鍵 / 實體快門鍵 / IP65/IP68
02:50 盒裝配件 / 30W 充電組 / 不含耳機
影音娛樂 Display & Speakers：
02:58 螢幕規格 / 4K 120Hz / 螢幕顯示 & 亮度實測
04:37 60Hz & 120Hz 對比實測
05:21 專業模式 / 導演模式
05:28 上下黑邊占比實測
05:40 雙喇叭 / 支援 Dolby Atmos / DSEE Ultimate / 360 Spatial Sound
06:06 喇叭外放實測
性能電力測試 Performance & Battery：
06:40 效能規格 Snapdragon 888 / 12GB RAM / 256GB ROM
06:52 跑分數據實測
07:13 散熱 / 增加石墨烯散熱硬體
07:23 4500mAh 電池 / 支援 30W 快充 / Qi 無線充電 / 無線反向充電
07:51 充電實測
相機規格 Camera Review：
08:23 相機規格 / 3D iToF / 光學變焦潛望式鏡頭 / 可變焦段
10:00 Dual PD 快速對焦 / OIS 防手震
10:12 Photo Pro 更新 / 與前代差異對比 / 無獨立夜景模式
11:04 變焦 / AI 超解析算法 / 相機掃描 QRCode
11:46 錄影實測 / Cinema Pro / 4K HDR 120fps
12:07 側邊實體指紋辨識 / 解鎖實測 / 支援 5G & Wi-Fi 6
12:31 上市資訊 & 總結
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本期卡濕：
露點的：Sony Xperia 1 III
主謀（製作人）：邦尼
內容創造者：威信
影像創造者：驢子
麥聲人：歐登
內容夥伴：IWAISHIN 愛威信 3C 科技生活
特別感謝：每一個看影片的「你」
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