Question 1

雙 週 拋 缺點否極泰來樂活天空 在Facebook 的評價

Accepted Answer

山雨欲來，你要穩如泰山.【Alex大叔】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/category/list/3458580.影片的時間點，可以根據自己情況來選擇觀看（但建議全部看完）：6月星象概述：00:00-01.376月事業排行：01:38-05:366月事業注意：05:37-06:476月情感排行：06: 48-08:286月情感注意：08:29-09:39.★★2021年6月12星座生肖運勢懶人包★★↓↓↓https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121078434.今年的第二次水星逆行會在5月30日正式開始，一直持續到6月22日。不過因為其他星象的疊加影響，可能大家在日常中，會感覺這次水逆的時間很長，在之前的兩週，我們可能已經有這種感受了。但接下來的兩週，會是水逆影響力最為明顯的時期。這次水逆發生在雙子座內，這是一個和溝通、信息密切相關的星座，所以這一段時間，我們已經能夠感受到各種信息的爆炸，甚至是錯誤信息。而接下來水逆的影響，會更偏重於起底，或者是因為過去的事情而被翻舊賬。日常生活中，要注意電子設備的故障、卡頓、損壞、或需要維修、更換。我們在交流中，也容易感到和比人雞同鴨講，不在一個頻道，或者說，溝通好一件事，會需要耗費更多的時間和精力，或者我們會懶得和別人交流、解釋，大家也都在自說自話。出行當中也容易遇到各種的延遲、取消、滯留、更改時間的情況。水逆的日常影響力，對大家都會比較明顯，不過對於白羊、巨蟹、天秤、摩羯來說，會更明顯一些。但你們也可能會與老友、舊同事、舊同學恢復聯繫，或聚會相見，或者是適合解釋誤會、消除隔閡。白羊、天秤也可能會故地重遊。對於金牛、獅子、水瓶、天蠍來說，你們尤其要注意與金錢、賬目有關的事情，會容易因為盲目、腦子熱有大筆的衝動消費，或者是買下看重許久的物品，或是被騙錢。你們也可能在在一些財務事件上被翻舊賬，以及，賬目一定要謹慎核實，也小心做出錯誤判斷。天蠍座尤其要注意，會容易被揪出以前的事情，或者曝光私事。處女、摩羯、射手，你們可能會有工作事項的反反复复，進展緩慢，或者是在某個事情上要翻來覆去的打磨細節，或者是舊客戶來訪，需要進行工作上的修補、再協商等。也請你們注意目前的手中工作，小心出錯。雙魚、雙子、水瓶也要注意家事、家人健康事項、房屋事項、和小孩有關事情的反复，或者你們會想要解決這方面的事情。這次水逆，也會容易有感情方面舊人舊事的聯繫或困擾，或者是大家都會要再表達、再相處一下，因為還有些放不下，還會懷念過去的美好。雙子、射手、天蠍、水瓶、獅子、雙魚你們會是易感星座，不過具體結果，要視個人情況而定。六月上半月的運勢，我們主要是在水逆的影響下，可能大家仍會有五月下旬的較為迷茫、失落、低迷的感覺。不過，這可能對於很多人來說，是在尋找出口、找到方向的時期，大家不要著急和害怕。水星和土星，都在逆行中，木星也會在六月開始逆行。逆行的行星所帶來的也不並都是負面的影響，他們會更多的揭露問題，也會讓我們來審視、反思自己的現狀，還有哪裡可以修補，還有什麼可以去做到更好，而且可能一些之前對我們有幫助的方法，或者是資源，我們也會再次嘗試。上半月還會發生一次重要的日食，這對於變動星座的雙子、處女、射手、雙魚來說，會是一個較為重要的新的開始。不過，這段時間，仍要特別注意各種安全事件，除了交通出行安全以外，也要小心人為的暴力事件。進入下半月，行星的能量會開始分散一些，大家的側重點也會開始不一樣，有的人可能會進入收穫期，有的人會進入忙碌期。總體而言，下半月的運勢會相對輕鬆一點。大家也可以把握這段時間，好好休息，好好調整，或者是把想做的事情趕一下。徘徊中前行，我們會更加了解自己，堅定目標。堅定，是最好的力量，大家加油！以上提及的星座，主要參考上升星座，輔助參考太陽星座。(晟言).5月31日（至6月10日）火星拱海王星星象重要程度：★★★ ★火星與海王星在水象星座的三分相，為大家的行動注入了強大的直覺與靈性。不僅能提前預知到某些可能到來的挑戰，未雨綢繆做好預案避開困難，而且還能“以柔克剛”，用溫和柔軟的方式化解很多矛盾，平穩平和地推進各項事宜，也很適合藝術創作和開展慈善事業。但是這也是比較容易感性過頭、容易心軟的時段，要守好底線哦幸運小星星：巨蟹座、雙魚座、天蠍座6月2日（至6月27日）金星進入巨蟹座星象重要程度：★★★伴隨著金星進入巨蟹座，大家在感情上的態度由張揚轉為內斂，懷舊情緒氾濫，粘人指數上升，對於朋友家人的保護欲也有所提升。你宅在家的時間增加了，忍不住買點鮮花裝點客廳，換個床單改變心情。但敏感的小心思也困擾著很多人，可能對方沒有秒回你就開始疑神疑鬼，前任給你點個贊你就開始撕花瓣。另外，這個月開始，很多人開始想存錢了呢～宜：助人為樂、攢錢、囤貨幸運小星星：巨蟹座、雙魚座、天蠍座6月4日（至6月10日）金星拱木星太陽拱土星星象重要程度：★★★ ★金星與木星兩大吉星攜手，賦予水逆期的我們樂觀的精神，也會帶來很多戀愛機會、賺錢機會，讓你覺得辦法總比困難多。但是，千萬要控制住不要感情用事，比如有人會開始通過暴飲暴食和發洩式的購物來換好心情，導致錢包癟了，小肚子鼓了，簡直得不償失。木星的擴張作用，也會給大家一些莫名其妙的自信，讓你忽視某些明明能避開的障礙物，平地走出坑。而太陽與土星的三分相，也為雙子月的大家增加了一些穩定度，能踏實規矩地完成自己設立的目標，不至於太過毛毛躁躁。幸運小星星：雙子座、水瓶座、天秤座、巨蟹座、雙魚座、天蠍座6月6日（至6月15日）水星刑海王星火星衝冥王星星象重要程度：★★★ ★海王星的加入，加強了水逆的威力，在這幾天裡你的注意力會非常不集中，非常容易出現小紕漏，經常走神、胡思亂想。而火星與冥王星的對沖則讓人容易不顧後果意氣用事，甚至是為達目的不擇手段。這段時間，非常容易受傷或有磕磕碰碰，日常出行或工作都要小心了。黴運小星星：雙子座、雙魚座、巨蟹座、摩羯座(鬧鬧女巫).火星拱海王星5.31影響指數：★★★★本周初始火星海王形成相位，能量好壞參半。結合了水象特質的火星在做事的時候會有猶豫不決、理想化、自欺欺人的傾向，再加上海王添一把火，很多人都會執著地希望事情按照預期當中發展，不管客觀實際情況，就，賊軸啊！！表現出來的就會是兩種截然不同的結果：幸運的寶寶們精神百倍胸有成竹，乘勝追擊；而受到挫折和打擊的就可能突然懷疑人生，不知道如何繼續下去。建議大家不要被表象迷惑，不管是感情還是工作，比如有些人看著雖然好，但相處起來舒服不舒服，只有你自己知道。有些工作即便是光鮮亮麗，但開不開心，還是要問問內心的聲音。只有把想像落到實際，目標、規劃才能最快變成現實。其實火星對行動力真的是非常大的推動，只要我們認清本質的需求，成功的可能性還是非常大的。對對，就是那句話，符合客觀規律並調整自己的步伐。另外就是不要有“小心思”，畢竟火星在巨蟹會讓你傾向於計較、放不開，一定要克制那些自私的想法，別因為眼前小利益放掉了長遠價值，記住，虧一點不是虧，付出和回報一定是存在著等比置換原則的，只不過我們要沉得住氣。最後就是感情啦，可能你會遇到一些人、一件改變想法的事。浪漫和心動還在延續，大膽積極爭取吧，夏天都來了，你還原地踏步多可惜啊！好運星：巨蟹、天蠍、雙魚、摩羯座金星入巨蟹座6.2積極指數：★★★★★接下來金星進入到一個炒雞溫柔，炒雞適合談戀愛的位置啊！！！那啥我必須得說，雖然水逆還在，但是這段時間咱們可以熱熱身、準備準備拋個媚眼啥的，畢竟金星會停留一個月，不好好利用痛快戀一個，真的是暴殄天物了。這個位置是很治愈也很慢節奏的，所以如果你還有放不下的感情，甚至受過傷害啥的。就建議大家先把自己的狀態調整好，可以跟朋友傾訴或者找一個新的興趣目標轉移注意力，總之對恢復內心的安全感、歸屬感很有利。不會再成天無精打采愁眉苦臉了，放不下的也開始想開、看開，順其自然。並且能不逼著你做什麼決定，就自然而然地過度到一個更好的狀態中去。明白自己需要什麼，怎樣做才開心。當然啦，如果這時候剛好有個人，能給你溫溫柔柔、很體貼關懷的感覺，那也會迅速產生好感和依賴。至於有伴的寶寶，會討論關於孩子、房子、家人的問題，這些現實因素會促使你們關係更進一步，很需要一個“家”或者說家的感覺，然後決定結婚、訂婚、見家長、同居等。未來一個月也很適合裝修、搬遷、改變佈局或是改善居住環境，總之呢，住的地方溫馨一些暖一些，你的心情自然也就好了。好運星：巨蟹、天蠍、雙魚座金星拱木星6.4美好指數：★★★★★下半周金星跟木星有和諧的角度，趁著木星剛剛換了新家，金星也很給力。還是那句話！去愛吧！趕緊去吧！戀愛的氛圍真心越來越濃，邂逅、心動、聚會的機會不少，也可能在工作啊、生活中有驚喜愉快的體驗。身邊的磁場默默增強，不一定是咔嚓的一見鍾情，但非常有可能是越聊越投緣，共同話題越來越多的那種。不過金木現在都在水象的位置，我真的最怕你們又羞澀了、含蓄了，明明可以繼續發展的關係就停在了朋友曖昧階段，還振振有詞地說這樣很好，不要破壞了美好，我滴媽呀！那不得兩情相悅才是真的美好麼？光霧裡看花水中望月算啥？再說了，你現在感覺不錯，萬一這個星象過去了，那還不是咯嘣，夢想掉地下砸稀碎啊！所以嘞，我更鼓勵大家主動示好、傳遞積極地信號，跟某個人增進了解、創造共處的機會等。工作當中也是很順的啊！適合主動拜訪客戶、結交資源，特別能給人留下很好的第一印象，快馬加鞭再沖一下就對了。另外投資理財收益也不錯，還可能收到禮物，提前獲得紅利、加薪、獎賞等。部分人想改變外形、添置添置東西、犒勞一下自己，這個消費自然不用說了，不過這幾天，只要你花得開心，適度消費也是可以的。好運星：巨蟹、白羊、摩羯、天秤座水星刑海王星6.5負面指數：★★★★☆水星海王能量不穩，這是本週值得注意的一天！這個位置很容易發生欺騙和隱瞞，所以在事情還沒水落石出、真相大白之前，不要把話說太早，一切分析判斷也最好有所保留。你要知道，很多事未必就像表面那樣簡單，很多人也有不為人知的另一面，當然不能奢望自己有穿透人心的特異功能，況且穿透了可能還更失望、心灰意冷。但起碼可以做到保持安全距離，第一別接近別人的秘密，控制好奇心；第二理智判斷，不要被糖衣砲彈或甜言蜜語俘虜。這個週末心情也不太穩定，時而覺得某些事特沒勁，有種“我到底圖啥”“我究竟在幹啥”的靈魂拷問，時而覺得焦慮、陰晴不定，什麼聚會啊、約定啊也可能突然不想去了，放別人鴿子。但我想說，本來事事就難如願，是預期太高？還只是一時不再狀態，沒關係，冷靜調整一下，就當回血充電了。感情上請一定保持誠實、坦白。就算小事也不要自作聰明，有伴的遇到問題一起商量，如果各干各的，各懷心思，裂痕就會越來越大。另外工作當中一定不要違背規則、法律，遠離灰色地帶、有爭議的事件。需要格外注意的星座：雙子、雙魚、水瓶、天秤座 火星衝冥王星6.6搗亂指數：★★★★★本週最後一天，警報還在！！火星冥王這個位置啊，一句話總結，就是火氣非常大、極其大！不點兒的事兒就能讓你火冒三丈整個人都不對了，不好了。很多關係自然就不穩定，容易生變。偏偏我們的火氣裡還帶著怨恨、不甘心甚至是報復，咋說呢，只能說消停一下，否則殺傷力很大。重點當然是做好情緒管理，不要聽別人煽動，也不要被利用情緒激化，避免爭吵，說傷人的話。因為冥王會讓你“中了邪”一樣變得冷酷無情，啥話難聽你說啥，啥路走不通非走哪。包括公開言論，網絡上的評價也要注意，網暴可能會發生，甚至帶來雙方撕扯，特別難看。工作感情都是一樣的道理，避免衝動分手、合約取消或內容修改，如果真覺得不愉快或乾不下去，先冷靜一下，不要糾結在這個事當中反反复复。轉一下注意力，很快就好了。需要格外注意的星座：巨蟹、摩羯、白羊、天秤座(判答).以下新增6/1 ＃最新運勢.【重要年運】2021木星相位、流年運勢懶人包http://fafa168.pixnet.net/blog/post/115965730.最新 ＃一週運勢http://fafa168.pixnet.net/blog/category/list/3296689.＃每日運勢 看這裡↓↓↓https://fafa168.pixnet.net/blog/category/list/3311851.list好讀版↓↓http://fafa168.pixnet.net/blog/listall/1...【艾菲爾】2021夏日新娘！6〜8月閃婚有望的星座女https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121088904...【占星少女】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/category/list/3459391.【氧氣占星】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/category/list/3460894.【海百合】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121090408.【Maria-DeSimone瑪利亞】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121089254.【江之】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121088926 .【安格斯】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121088922 .【蘇飛雅】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121088928 .【Penny佩妮】2021年6月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121088462 .【Luc呂克】2021年6月占星播報https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121085848 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此篇為「洋裝」與「連身褲」單品的推薦清單，本月的洋裝單品太強，私心喜歡的款式不少，但還是參考了諸位model的穿搭心得，挑出幾款不錯的單品，如果大家在收單前在挑選上還有問題，都可盡快於我們聯繫 🥰#MAY#37 推薦款!長版風衣雪紡罩衫洋裝 乳白-黑https://www.yourz.com.tw/product/detail/8560在一整片的休閒渡假風洋裝中，這件依舊是我覺得不容錯過的簡約單品，雖然價格略高些，在質感方面有維持他家一貫的優異表現。此款的垂墜度很好，直播中model A的示範看起來非常修飾，而自己在拍推薦清單時，也試穿了白色，俐落的剪裁沒有多餘的留白，喜愛幹練風格的人可以嘗試這款看看！#MAY#38 薄紗直紋背心洋裝 (附腰帶)https://www.yourz.com.tw/product/detail/8561此款的磚棕色是我自己拍攝商品照，然而在商品敘述中，有提到兩色相比，其實是更喜歡白色的純淨優雅感，Model  A在直播中也將磚棕色穿的好看，此款的衣服寬度夠，加上腰帶彈性很好，不用怕沒有腰帶下太過鬆垮導致穿搭很沒精神，如果比較害怕露手臂，也會推薦搭配透膚款式的襯衫或針織衫。#MAY#42 推薦款!細點V領滑布長洋 三色https://www.yourz.com.tw/product/detail/8565原本想說釦子多是小小美中不足的地方，不過在出貨前，我們會為大家將釦子釦好釦滿，所以我要安心的來推薦這款了！老梗就是好梗，推薦顏色部分，米白底與深藍底絕對是必推的顏色，此款會讓我很喜歡的地方有點和#49相近，就是穿上後，肩線在視覺上會被拉平，露出鎖骨的範圍也恰到好處，Ｖ領本就非常能修飾上身線條，加上此款有後鬆緊設計，如果不是本來就屬休閒寬鬆款的洋裝，這類型能同時讓肩，腰，臀，三點的曲線完美呈現的單品，絕對是我永遠都會推薦的款式，一來穿著舒適，二來又能展示身型，若怕#49不好駕馭，此款也是不錯的選擇。#MAY#49 盛夏船領皺摺條紋長洋 膚-黑https://www.yourz.com.tw/product/detail/8572這件算是意外的收穫，因為上個月有收了類似款式的單品，本月雖然看model們的照片有幾度被迷惑，然而本月實在有點好買，這件是被我排到後面的順位，沒想到上週為了拍攝大家指定我穿的單品影片，真的是套上後就不想脱，覺得此款太修飾頸下之肩膀的線條，很巧妙的穿上後會變成平肩，上半身在視覺上就是纖細不少，更不用說黑色的效果會有多好，硬要說這款的缺點就是胸前鬆緊設計的部分，由於前後都是雙層布料製作，怕熱的人穿上後一定會覺得有明顯的厚度，兩色來說推米色多一些#MAY#55 微光澤抓褶連身長褲 墨灰藍-米https://www.yourz.com.tw/product/detail/8578本月相當具有時尚感的一款單品，細緻的光澤與高級色調，搭配簡約沒有多餘裝飾的剪裁，偏寬的肩帶設計可巧妙地遮住部分手臂，自己心中理想的搭配是能再踏個高跟鞋就完美。兩色相比一定要推薦墨藍灰，雖然夏季大家都愛偏淺的色調，但在這款的墨藍灰布料是有光澤，實際看並不會覺得夏天看太沉重，且這顏色也很顯白，一穿膚色如我穿起來也是沒問題的。#MAY#63 自訂款。雛菊船領滑布長洋 兩色 (新增點點）https://www.yourz.com.tw/product/detail/8586從商品照到直播，此款都沒有讓我們漏氣XD相信大家都能清楚地看見各式身型穿上此款的效果如何，雖然一開始在決定布料時選擇深紅色底讓人有些擔心，然而清新的小雛菊圖樣完美平衡底色的濃重色彩，拿到樣品時非常滿意，比想像中的成品更加優秀。後來決定加做的藕粉色點點布料，與小雛菊所展現的風格截然不同，做自訂款很有趣的地方就是在此，即便版型相同，布料樣式不同下，最終成品所呈現的效果也是大不相同，如果您是白皙膚色，兩色就挑個自己喜歡又順眼的購買即可，如果您和我一樣是一般膚色，請不要猶豫的選擇小雛菊吧！（如果想要把此款穿的更休閒，很推薦搭配休閒的白色帆布鞋，是復古又清新的搭配）#MAY#89 自訂款。仲夏羽穗雪紡長洋裝 紫花-黃花https://www.yourz.com.tw/product/detail/8612夏季必須與大家相見的優秀版型，今年也絕對不會缺席，清爽的白底黃花配色，除了應景之外，讓大家在其餘配件的搭配上，也不會有太大問題。上身的改良雙層設計，拋開過去常用的內裡，為大家解決雪紡透色問題外，也讓衣服的層次感提升不少。做自訂款時一定要為大家考量到穿脫的便利性，而本月兩款自訂洋裝都是後拉鍊設計，即便滿身都汗也是很好脫掉的！紫花雖沒有樣品，不過它是我們覺得比黃花接受度更高的花色，是可以安心選購的。

Question 3

雙 週 拋 缺點台灣物聯網實驗室 IOT Labs 在Facebook 的評價

Accepted Answer

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

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