跨局處團隊合作成立專案小組 持續精進路平作為
陳其邁市長執政團隊就職滿周年,持續透過各項政策作為,落實競選政見,其中,市長交付由我督導的路平專案,已透過公私協力模式,由土木技師公會、工務局、養工處、水利局、地政局、經發局等,共同組成專案小組,針對各項路平作為進行滾動式檢討,期以「讓市民朋友享有平坦道路的舒適感」為目標,不斷導入各項科技應用於路平實務工程推進。
今(8/25)我主持0805豪雨後整體路平改善狀況檢討會議,通盤檢視高雄市路平專案執行現況,聽取專案小組成員的各項工作進度報告,並經過台灣省土木技師公會陳存永理事、高雄市土木技師公會黃清和理事長、高苑科技大學劉文宗教授、用路人代表的NGO團體高雄市綠色協會黃暉榮理事都給予市府團隊路平作為相當的肯定;我們將不定期滾動式檢討,責成工務局增修瀝青混凝土刨鋪作業手冊」更新,以及洽請工務局及水利局共同合作處理「道路淘空預防及緊急應變sop」,更在未來配合產官學界來試擬「道路平整及管線管理優化的中程計畫」。以下是今日會議所獲得之共識,供大家分享:
#針對排水設施進行預防性檢測作業,避免地下坑洞
面對極端氣候威脅,強降雨頻仍,地基易遭沖刷土石流失,且多有使用逾10年以上的老舊管線,易造成水利設施連通管接點損壞滲水,導致掏空而引發地下孔洞。水利局表示已籌措340萬經費,投入排水設施預防性檢測,主要為:「過往排水設施損壞引發之路面下陷」與「老舊排水設施」兩種樣態。今年度首度試辦透地雷達檢測作業,針對近期內曾發現的既有排水設施損壞引發路面下陷,或老舊排水設施,列為今年度檢測熱區,如鳳山區鳳東路、林森路,前鎮凱旋四路等8條計畫路段6個行政區優先試辦,計畫長度3650公尺,預計於今年10月底前完成檢測。
#建立道路掏空路基緊急應變SOP
0805豪雨期間所致道路掏空情形,我要求市府團隊工務局、養工處、水利局共同合作,在自我巡檢或接獲民眾通報後,隨即修補管線缺失,緊急處理掏空所可能引發的公共危險問題,必須立刻排除,除開挖釐清管線權責單位,並優先以最快速度,復原道路交通安全通行。
#經發局、工務局攜手整合既有工業管線及道路挖掘管制圖資
由經發局工業管線管理系統所控管的工作日誌,紀錄每起不明異味通報案件,以圖層方式呈現,串接地政局道挖中心道路挖掘現況,以做為物質危害辨識與應變處置建議、管制疏散參考距離、洩漏擴散模擬。
#導入資通訊科技整合應用,讓整體路平SOP更智慧化且落實道路施工標準化:
1.訂定瀝青混凝土刨鋪作業手冊
建立基準,品質如一。自道路設計開始,為一系列的測量、刨鋪整合、孔蓋下地、基底改良等施工流程管控,訂定一套標準作業流程,以提供本府各機關道路工程施作標準依據。
2.道路補修機制SOP建立
因時制宜,彈性處置。遇雨天採用冷料緊急修補,第一時間消弭用路人交通危險,俟放晴後即刻運用熱料AC鋪平輾壓,再視道路損壞情形予以方正切割修補,經由路面PCI評估,採行大面積全路寬刨鋪。
3. 三方即時智慧監控已進行路面刨鋪
市政府要求發包的工程所需之瀝青材料,自料廠出料後運送至現場施工,均採全程錄影,品質安心無疑慮;現場監控情形,即時回傳至道路挖掘管理中心,三方同時錄影監控,以求交互把關,路平施工過後的每一條道路,務求均質如一,禁得起考驗。而且將科技導入,養工處透過「養護資訊管理系統」巡查監控,並開發視覺辨識軟體,以AI自動偵測道路缺陷,搭配GPS紀錄及Google map定位技術,提供道路包商巡查即時位置及歷史軌跡查詢。
#重視市民即時回饋,實現迅捷、效能的路平精進作為
1.建案聯合挖掘制度流程管控,減少道路挖掘:
起造人備妥資料整體流程管控縮短至約45天內完成,並排定每週2次時間協調聯合進場時間,避免民眾誤解重覆挖掘,挖管中心110年1-7月核發路證下降7%,比原先設定下降5%更多,對此我勉勵市府團隊持續保持,更加精進。
2.刨鋪整合2.0,由挖管基金統整為一次性的復原工程:
指定單位統一修復,以確保路面修復品質,有效減少工程資源浪費,同時為市庫增闢財源收益。
3.擴大推廣便民APP系統:
市民可直接查詢施工位置、施工單位、施工廠商等資訊,並連結即時施工影像,全民一起來督工。
4.加強管挖竣工品質抽查:
110年度起,針對50公尺以上路證之AC厚度、壓實度、平坦度及孔蓋下地深度,以現地實際抽查方式,巡查抽驗管挖案件竣工後的道路平整度,確保道路品質,挖管中心資料說明查驗比率63%,已達到陳市長宣佈50%目標值。
5.三維管線圖資建置,預防災害應變:
遴選測繪業者協助各管線單位於竣工後繳交高品質管線測量或3D攝影測量成果,以快速有效提升管線竣工圖資精準度,並指定危安管線等申挖案件,必須導入3D攝影測量,透過保存挖埋現況的PDF檔建置,以供未來隨時調閱之所需,防範於未然。
#路平專案
#團隊合作更勝於相互究責歸屬
#道路通行市民權利優先
#任務交付_使命必達
同時也有42部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,JAVA物件導向程式設計課程上課影音(1) 完整影音: http://www.youtube.com/playlist?list=PLsE34duTsJQyS_u6f1O55pwI8XOhGvviZ 這次上課主要是開始學習流程控制的迴圈部分: 有FOR、WHILE、DO...WHILE迴圈 這也...
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創新工場今年和全球三大管理顧問集團BCG波士頓諮詢合作了一個AI賦能產業的專題研究,我在開篇專文提到「+AI」的未來,定制化服務的需求要遠多於標準化。未來還會有這個研究的系列文章,將陸續分享給大家。
李開復:人工智慧已從「AI+」邁向「+AI」-- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
我曾經預測過未來20年,AI的發展將會在中國帶來影響深遠的產業變革。這是基於在大陸,AI有著明確且豐富的落地應用場景,已經有大量的AI企業活躍於這些垂直領域,積極探索市場化的路徑。作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場已經投出了7家AI獨角獸。中國傳統行業規模巨大,正處於科技驅動的升級轉型關鍵時期,我們希望通過科技的力量,為傳統企業降本提效,推動中國實體經濟的發展。
近期,我帶領創新工場團隊與BCG波士頓諮詢旗下的亨德森智庫合作,推出「AI融合產業:‘改造者’如何促進AI普惠」系列研究,通過介紹創新工場投資的AI企業如何賦能傳統行業,探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑,以期對行業企業應用AI有所啟迪。
以下為系列研究的開篇內容:
系列導讀
眾所周知,中國大陸在人工智慧(AI)領域的發展世界領先,尤其在產業應用方面,各行各業都開始嘗試在產業鏈條的不同環節應用AI,以最大化生產與服務的效率。BCG與MIT於2020年發佈的年度AI1報告調研顯示,2020年,在大陸,76%的企業都或多或少應用了AI2,而這一數值在美國是41%,在歐洲是44%。
除卻政府及資本市場的支持、充分的市場競爭與資料供給、勞動力紅利逐漸消退等因素,我們發現,有另一大因素至關重要——在這裡,人工智慧有著明確的落地應用場景,大量AI企業活躍於這些垂直場景中,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑,我們稱之為“改造者”。“改造者”通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:‘改造者’如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑,以期對行業企業應用AI有所啟迪。
創新工場由李開復博士創辦于2009年9月,作為國內頂尖的科技型創業投資機構,創新工場深耕在人工智慧&前沿科技、自動化、B2B企業服務、醫療、消費、互聯網等領域,並不斷探索與創新,致力於打造集創業平臺、資金支援、投後服務等的全方位生態投資服務平臺。
對談實錄
Q1
我們知道您接觸過非常多的人工智慧企業,您認為當前人工智慧的應用和發展呈現出什麼樣的趨勢?
李博士:起初,發展通用性人工智慧技術的企業有很大的規模優勢,因為只有少數企業掌握圖像識別、語音辨識等技術。比如,在圖像識別領域可能只有商湯科技和曠視科技這樣的頭部企業具備顯著的技術優勢,他們天然能夠佔據更大的市場份額。
但是橫向的、通用性的技術正在快速地大眾化(commoditize),越來越多的企業逐漸掌握相關技術。以圖像識別為例,攝像頭公司、物聯網設備公司,甚至醫療器械公司都開始具備這項能力。在過去,企業僅利用技術層的優勢就能夠攫取價值,如今這變得不再容易。AI已經從「AI+」的黑科技發明期邁向「+AI」的應用為王階段。「AI+」仍會有價值,但「+AI」則能創造更大的經濟貢獻。更何況科技巨頭可以迅速地以價格、規模等優勢搶佔市場。總而言之,能夠攻破一項技術或平臺的方式太多了。
當然,在特定領域有特殊技術優勢或重大突破的企業依然能夠變現其技術優勢的價值,只不過它們能夠領先市場的時間視窗相比於過去也可能會更短,這些企業需要思考除了技術突破之外,如何能夠迅速地找到落地場景,進而探索市場化的路徑。
與橫向通用技術相對的,垂直的、行業特定的技術解決方案更能夠建立壁壘。在我看來,各個垂直行業都會出現垂直技術企業的爆發機會。中國企業不像美國企業,比如在企業管理軟體方面,由於美國企業標準化程度更高、數位化基礎更強,科技巨頭更容易整合服務,而中國企業,特別是傳統企業行業各有特點,需求各異,要非標得多、碎片化得多,可直接嵌入AI解決方案的現成平臺並不多。中國傳統行業規模巨大,正處於科技驅動的升級轉型關鍵時期,AI、自動化等平臺技術將為其降本增效,創造出巨大的經濟價值。在這個過程中,垂直、特定的行業技術解決方案有望在企業服務賽道上 “彎道超車”,汽車、銀行等各行各業都可能湧現出全新的、垂直的、創新式的行業特定的AI解決方案。所以說,「+AI」的未來,定制化服務的需求要遠多於標準化。
那麼定制化的服務如何定價?技術企業需要深入到行業當中、業務流程當中,識別人工智慧能夠實現的、替代的價值。中國的AI企業每天都在反覆運算,它們剛開始時可能擁有某種通用技術,然後再根據具體的商業問題和場景不斷定制化——思考這項技術能為製造業,又或者醫療健康行業帶來什麼改變?該如何銷售、銷售給誰?在企業中,誰有興趣買?又是誰在做購買決策?與之相應地,AI企業需要再調整其商業模式。
Q2
我們理解人工智慧技術企業需要更深入到垂直行業中去,那另一方面,傳統企業又應當如何應用AI?
李博士:當前大量中國傳統企業在爭先恐後地應用AI,或者嘗試應用AI,就像在電氣時代誰沒有應用電力就會被自然淘汰一樣。尤其是在保險、零售、電商等行業,企業不及時擁抱AI可能就會被新的AI玩家顛覆,或者被應用了AI的競爭對手顛覆——每一次AlphaGo、AlphaFold的突破都會加劇企業的這種焦慮感。另外在經濟下行期,企業也有提升生產管理效率和節降成本的需求,需要尋求像流程機器人之類的自動化的解決方案。
在我看來,傳統企業需要滿足以下三方面的要素,才能夠有效地應用AI:
■ 開明的決策者。技術的應用會給傳統的企業運作模式甚至業務模式帶來顛覆,需要開明、堅定的決策者在整個企業組織中一以貫之地推動變革,來應對可能出現的各類阻力和反對的聲音。
■ 切實可行的計畫。找到可落地的速贏點並付諸實踐,借此向員工展示AI應用的巨大價值與潛力。比起一上來就全面鋪開,尋找單點進行突破顯然更加容易,這一單點最好是非爭議性的、非業務核心的、風險較低的,從這一單點再慢慢地向整個業務流程延展,通過單點速贏逐漸增加員工對AI的理解和信任。
■ 數據。企業需要有高品質的、與業務緊密相關的標識資料以及回饋閉環,將企業不同部門或子業務緊密相連。我們見到過太多失敗的AI應用專案都是敗在資料上,因為企業缺乏高品質的資料。
■ 要點回顧
1
當前,大量行業通用性的人工智慧技術均面臨迅速的大眾化,而垂直行業領域的專識變得更加重要,垂直領域的AI應用成為大勢所趨。
2
傳統企業需要抓住時間視窗,憑藉多年深耕行業的經驗積累,在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。
在BCG看來,傳統企業擁抱AI有多種方式:自建AI能力,與科技企業形成合作或合資企業,以及在這個系列中我們將重點探討的——與AI技術企業合作形成垂直行業生態圈等等。
軟體專案管理流程 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
JAVA物件導向程式設計課程上課影音(1)
完整影音:
http://www.youtube.com/playlist?list=PLsE34duTsJQyS_u6f1O55pwI8XOhGvviZ
這次上課主要是開始學習流程控制的迴圈部分:
有FOR、WHILE、DO...WHILE迴圈
這也是學習JAVA基本與法中比較重要且難學的部份,
因為人腦沒有迴圈的功能,反而厭惡迴圈,
所以常常有同學學到這部份就因此陣亡,
因為實在是太不人性化,但對電腦來說,
他最大的優點就是可以不斷的執行迴圈,幾萬次都無所謂,
除了次數可以無上限外,速度也快到不行,
所以自動化控制一定少不了迴圈,只是要怎麼把迴圈學好呢?
這是非常重要的一環。
除了要反覆聽講外,反覆練習範例檔也是個方法,
或是嘗試修改範例成別的迴圈方式也是方法,
例如九九乘法表除了可以用FOR迴圈解,也可以試試WHILE迴圈和DO...WHILE迴圈,
結果都可以做的出來。
此外,也加入JAVA術科題目都範例,JAVA題目不算太簡單,
很有挑戰性,且目前有這張證照算是少數,
我覺得可以當成考SCJP國際證照之前的暖身,或可說互補也行。
吳老師 101/8/25
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09_跳脫字元範例
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