關於 動動好適能訓練中心 費用 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

市議員李順進 轉傳 [110/06/17] 衛生福利部 及 高雄市政府 要點公告
●環安、治安、交安、工安、婦幼安 代言人！

︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽︽
[110/06/17] 衛生福利部 接種COVID-19疫苗是預防感染、避免重症與死亡最有效的方式　指揮中心持續監測疫苗接種後不良事件
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1910083895824686

#衛福編編報報發文時間：2021.6.17
●記者會影片：https://youtu.be/RCzrDbERBzY
●記者會影片-即時字幕：https://youtu.be/3A2PFNfuhRo
●記者會客語口譯直播(週一~五)：https://youtu.be/JssQKCu5jEo
※客語口譯直播將於14:40進入重點整理環節，不會全程直播口譯

●衛生福利部 LINE@：https://lin.ee/24imWWE
●衛生福利部 Twitter：https://twitter.com/MOHW_Taiwan

●中央流行疫情指揮中心今(17)日表示，疫苗接種是預防COVID-19感染、避免重症與死亡最有效的方式，全世界已有數億人接種過至少一劑疫苗，且COVID-19疫苗的安全性也正持續被監測當中。依過去經驗顯示，大規模疫苗接種與安全性監測時，會發現有部分人在疫苗接種後，發生對健康造成負面影響的事件，包括死亡。這些事件可能是由接種疫苗所導致，也可能與疫苗無關，僅是剛好發生在接種完疫苗後的巧合事件，相關死因皆仍待調查釐清。指揮中心亦將持續監測疫苗接種後不良事件，請國人放心。
●在大規模疫苗接種初期，大部分的接種對象均為年長者，並可能有潛在慢性疾病，使得這類疫苗接種後通報死亡的案件數量增加。因此需藉由回顧病歷資料或解剖釐清死因，調查這些事件是否可能與疫苗相關。此外，亦可藉由持續性自然死亡率的評估，觀察是否有疫苗安全性的疑慮。如根據109年度我國人口統計資料，75歲以上年中人口為1,433,286人，同年度75歲以上死亡人數為95,367人；故可得知，即便在未接種COVID-19疫苗的情形之下，預期平均每日都會有200多名75歲以上長者死亡。
●指揮中心統計，截至6月16日為止，國內共計1,133,515位民眾接種AstraZenecaCOVID-19疫苗，其中174,098名為75歲以上長者。根據疫苗不良事件通報系統(VAERS)顯示，目前已收到11例接種AstraZenecaCOVID-19疫苗後死亡之報告，其中8例發生在75歲以上長者，死亡個案絕大多數均為高齡長者且有慢性疾病。部分個案經解剖後已可確認死因。
●截至目前為止，尚未有死亡個案被判定為與疫苗相關。指揮中心將持續監測疫苗接種後不良事件，偵測安全疑慮並做出因應；同時提醒所有符合目前開放疫苗接種順序的民眾，皆能依照各縣市政府的說明接種COVID-19疫苗，除了保護個人免於罹病，更可建立群體對COVID-19的免疫力，避免疾病傳播。

#防疫最前線 #謝謝辛苦的檢疫人員
#謝謝臺灣醫護人員 #謝謝所有第一線人員 #臺灣加油
#2019nCoV
#嚴重特殊傳染性肺炎
#COVID19
#MOHW_Taiwan
～～～～～～～～～～～～～～～～～～
[110/06/17] 衛生福利部 居家有氧身體好，3分課程十分效
https://www.mohw.gov.tw/cp-16-61516-1.html

為因應全國實施新冠肺炎疫情第三級警戒，各級學校學生留在家中學習，以降低群聚感染風險。國民健康署提供國高中學生8式律動有氧，在熱身讓呼吸與心跳略為加快後，只要跟著影片節奏踩踏3分鐘就能訓練協調性、強化心肺功能。

每個動作可做10-15次，以8個動作為1個循環。可依據個人體能狀況做1-3個循環，讓學生在家透過輕快的律動有氧，提升健康防護力。

一、手臂向上張開深呼吸：做肩關節緩慢外展的動作，向上伸展時吸氣、下放內收時吐氣，將我們的肩關節活動度釋放，有效減緩肩頸緊繃，為接下來的動作做好暖身準備。

二、手臂上下旋轉身體搖擺：配合重心左右轉移做手臂交替上下旋轉的動作，挑戰手腳與身體的協調，有效活動我們的雙腿以及手臂的肌肉，為全身性的暖身動作。

三、手腳延伸動態伸展軀幹：雙腳交替做側跨步呈弓箭步的動作，手臂同時向對側身體前伸，有效伸展軀幹與活化上、下肢肌肉。

四、腳尖左點右點手抬高：雙腳尖交替向外點步，搭配雙手上下舉高，訓練手腳協調。

五、左右擴胸腳後踩：肩關節做水平外展的動作搭配腳向後踩點，可以有效打開胸廓，提升胸椎的活動度。

六、腹側核心活化操：保持不彎腰，交替側抬高膝蓋碰對側手肘，可以活化腹部核心的肌肉，健康的核心肌群能有效保護我們的脊椎。

七、左右踏步向上拍手：交替左右踏步雙手在頭頂做拍手的動作，調整呼吸喘息一下，為下一個動作做準備。

八、側跨三步向上歡呼：左右交替向側邊跨出三步，再雙手向上舉高歡呼，在保持平衡下可以跳起來歡呼，有效提升心跳增加心肺耐力。

運動結束後，重複做第一個手臂向上張開深呼吸的動作調整呼吸做收操，可以有效穩定心跳與呼吸。

國民健康署吳昭軍署長呼籲，防疫期間在家上體育課或是下課時跳跳律動有氧，可先熱好身再跟著節奏舞動，以減少運動傷害。並注意運動空間通風、出汗後保暖及適時補充水分。每日所累積的身體活動量，最好達到世界衛生組織建議之兒童及青少年應至少有60分鐘以上中度身體活動的標準，以提升健康體能及健康防護力。

延伸閱讀：

運動計算機:https://km.hpa.gov.tw/obesity/TC/SportCalculate.aspx
要宅不要廢！居家上課讀書不忘“動”(單張):https://health99.hpa.gov.tw/material/6899
異地、遠距辦公之「新生活運動」(單張)：https://health99.hpa.gov.tw/material/6900
居家運動新模式 健康動起來(單張):https://health99.hpa.gov.tw/material/6901
我家也是健身房_故事篇(影片):https://health99.hpa.gov.tw/material/6483
只要2瓶礦泉水，我家就是健身房！(直播):https://reurl.cc/x0amnN
動動生活GO！我家也是健身房(直播):https://reurl.cc/gmGAKV
動動生活GO！我家也是健身房(深蹲、模仿跑步機、坐式健身車)(海報):
https://health99.hpa.gov.tw/material/4571

動動生活GO! 我家也是健身房! (推推球、左右跳) (海報):
https://health99.hpa.gov.tw/material/4572
～˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙
˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙～
～˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙～˙
[110/06/17] 高雄市政府 挺身障機構平衡營運-高市社會局提供防疫期間補助措施
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=04757FA2BA0F07F7

疫情期間，連帶影響民間小額捐款意願，身心障礙機構也面臨民間企業捐款的縮減。高雄市政府社會局表示疫情期間對機構的人事費及照顧費用補助不會中斷，同時也會輔導申請中央紓困4.0補貼措施，全力幫助身障機構度過疫情難關。

疫情期間身障住宿機構可能面臨機構住民請假後無法返回機構或就醫返回機構困難，致機構照顧費用的收入減少而影響機構營運，社會局力挺身障機構，對因疫情不能返回機構的住民住宿照顧費用照常撥補給機構，補助不中斷，也不受限「請假超過15日不予補助」的規定。另外，機構工作人員請「防疫照顧假」一樣照常給薪，經費也由市府補貼，以穩住人員流動，讓服務品質得以維持。

另身障住宿機構自109年1月15日起，如任連續3個月平均收入較108年下半年或同期月平均減少達15％、或110年5至7月之月平均收入，較前二年任一年度同期或110年1至4月任連續3個月之月平均減少達15%者，可申請紓困4.0信用擔保、週轉金及員工薪資貸款，及政府補貼利息。如接獲因疫情停止服務的機構，也可補貼停業期間基本人事費及維持費(水費、電費、電話費、瓦斯費及租金等)。

目前高雄市身障住宿照顧機構10家，為讓身障朋友在疫情期間安心生活，仍於嚴謹的防疫措施下持續提供照顧，以每日清消、體溫測量、戴口罩、勤洗手、透過視訊互動替代返家及探視。社會局局長謝琍琍表示，看見機構工作人員犧牲休假時間，增加輪班人力，更要安撫不能返家住民的焦躁情緒，感謝工作人員的無私大愛，社會局提供各項措施來力挺機構，也讓身障朋友更安心。

另本市首創「慈善團體攜手身障團體共好平台」，透過架接慈善團體與身障團體資源，提升身障團體量能，目前共好平台啟動，已獲得82個慈善團體及個人支持，成功串連29個身障方案，未來市府會把攜手經驗擴大多元福利對象，包含兒少、婦女、高齡長輩、經濟弱勢戶、脆弱家庭等，擴大高雄市的福利資源。而疫情期間倘有近5年接受政府委託之社會福利事業單位(社福團體、基金會及社工師事務所等服務單位)收入總和之月平均，自109年1月15日起，任連續3個月之月平均收入總和較108年下半年或同期減少達15％，或今年5月至7月期間較同年連續3個月之月平均減少15%，亦可向衛生福利部申請紓困，得補助人員加班費及維持費，及協助取得員工貸款並補貼貸款利息。

高雄市政府紓困專區https://www.kcg.gov.tw/2019nCoV/cp.aspx?n=14B668C288C3F3D5
衛生福利部紓困4.0專區 https://covid19.mohw.gov.tw/ch/np-5187-205.html另開新視窗
～～～～～～～～～～～～～～～～～～
[110/06/17] 高雄市政府 地價稅適用自用住宅用地優惠稅率，設籍與否是關鍵
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=CE19E313D7593601

張先生因工作因素將戶籍遷出，誤以為只要有居住事實，即使戶籍遷出，地價稅仍可按自用住宅用地優惠稅率課徵，經稅捐處查獲予以改課，感到不解 ？

高雄市稅捐稽徵處說明，地價稅自用住宅優惠稅率必須符合下述條件：

一.土地所有權人或其配偶、直系親屬於該處設有戶籍登記。

二.土地上房屋沒有出租或供營業使用。

三.土地上房屋為土地所有權人或其配偶、直系親屬所有。

四.土地所有權人與其配偶及未成年之受扶養親屬，適用自用住宅用地稅率課徵地價稅者，以一處為限。

五.都市土地以３００平方公尺為限；非都市土地以７００平方公尺為限。

而符合上述規定經稅捐處核准按自用住宅用地稅率課徵地價稅，如嗣後因選舉、工作關係、子女就學或其他原因而將全戶戶籍遷出，雖實際居住於該地，仍不符合上述自用住宅用地應辦竣戶籍登記之要件，應自全戶戶籍遷出之次年起改按一般用地稅率課徵地價稅，最多補徵5年一般用地稅率與自用住宅稅率間差額地價稅。

該處提醒納稅人，戶籍遷徙時應特別注意，至少須有土地所有權人或其配偶、已成年直系親屬中任何1人留在原戶籍，地價稅才能繼續按自用住宅優惠稅率課徵，以免經查獲予以改課、補稅，造成荷包大失血。
～～～～～～～～～～～～～～～～～～
[110/06/17] 高雄市政府 申請延分期繳稅免出門，網路、電話攏ㄟ通
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=311FF7B70D53E27A

高雄市稅捐處表示，為降低臨櫃申請延(分)期繳稅之群聚染疫風險，建議納稅義務人透過該處官網申辦，或於上班時間內以電話方式提出申請。

市稅處說明，納稅義務人如受COVID-19疫情影響，無法於規定繳納期間內繳清稅款者，可於稅單繳納期間內，申請最長延期1年或分2至36期(每期為1個月)繳納。疫情三級警戒期間，建議民眾透過該處網站申辦(https://reurl.cc/NrGeNe)，以避免群聚染疫風險。

不諳網路操作的民眾也不用擔心，稅捐處亦開放納稅義務人或其代理人以電話方式，在核對個人資料後提出申請。該處所轄稅目受理窗口如下：07-7410141分機221胡先生(使用牌照稅)；分機551宋小姐(房屋稅)；分機250林先生(娛樂稅)；分機531張小姐(地價稅)。

市稅處提醒，如以電話方式申請延(分)期，納稅義務人須在中央流行疫情指揮中心宣布全國疫情警戒降至第二級以下之次日起10日內，補送申請書及相關證明文件至所轄稅捐分處，以完成延(分)期繳稅申請流程。

民眾如需瞭解疫期減稅相關資訊，可至高雄市稅捐處官網「防疫資訊專區」(https://reurl.cc/K6ZE1p)查詢；或撥打免付費電話0800-000-321轉2洽詢。
～～～～～～～～～～～～～～～～～～
[110/06/17] 高雄市政府 防疫期間海污防治工作不打烊，海洋局突擊海域稽查
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=B343F365F4C90047

目前全國疫情警戒仍為第三級，高雄市政府持續以防疫工作為主，海洋局為慎防有心人士在疫情期間利用各式船舶偷排廢污油水，特別針對轄區污染熱點強化稽查工作，俾達海域污染零死角，捍衛海域潔淨。

海洋局局長張漢雄表示，為避免有心人士利用全國防疫期間從事不法排放廢污油水行為，造成海洋環境污染，除例行性於陸域巡查外，亦啟動海域巡查，針對轄內商港區、漁港區、修造船廠及漁港加油站等執行重點稽查，以實際巡查工作來嚇阻不法人士之非法行為，避免海洋污染事件發生。

張漢雄強調，海洋污染防治沒有假期，平時海洋局積極於市轄海域的陸域及海域執行稽查，並設置24小時海污防治專線（0800-265-000）供民眾隨時檢舉海域污染不法情事，在疫情期間除防疫工作外亦加強稽查頻度，以杜絕所有非法海污行為的發生。
︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾︾

臉書貼文連結 >>> https://www.facebook.com/LeeShunJin/posts/1278657992589283

LINE貼文連結 >>> https://timeline.line.me/post/1162391989905043642

●請持續關注並給予指教：
○LINE官方帳號〔市議員李順進顧地方大小事聯盟〕：https://lin.ee/9YhCukt
○臉書粉絲專頁〔市議員李順進〕：https://www.facebook.com/LeeShunJin

#高雄 #議員 #李順進 #環安 #治安 #交安 #工安 #婦幼安 #代言人 #轉傳 #衛生福利部 #高雄市政府 #公告

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

🗣直接入住野生動物園結團倒數，關西六福莊生態度假旅館史上最超值限期二半天快閃團，今天午夜準時結團！📣此專案就是主打距離長頸鹿最近，在房間內即有機會看到斑馬和長頸鹿在中庭自由走動的剛果綠地房型獨家優惠團，價格內含餐點、門票、活動皆為3人份，六福村樂園二日入 園手環，還有六福莊最熱門動物體驗-犀望巴士或草原歷險二選一(原價1999/人)，無須再額外加價，所以是二大一小和三大的為小家庭2+1人省最大，可以去好市多其他通路或官網依自己家庭的需求比較看看，請選擇適合自己的方案和房型再訂房，升等或加人加價相關問題都可以洽六福莊台北訂房中心02-6616-6521。提醒大家：五月入住選擇犀望巴士，還能參加到五月限定私房行程-犀牛產房導覽，近距離認識小犀牛！另外，第一天可以先到把行李寄放櫃檯領取二日樂園入園手環磺可以去樂園了，等回來再辦理check in。
✨團購文► https://goo.gl/zx17zV
✨專屬訂房連結► https://bit.ly/3caxndl
⏰長頸鹿斑馬近在房間窗外道早安Ｘ直接入住非洲野生動物園的親子飯店Ｘ5月期間限定超可愛小犀牛產房探訪Ｘ大小孩玩到瘋的六福村主題遊樂園，網友指定NO1最受歡迎的剛果綠地房型加動物體驗獨賣專案！
📣開賣日期：自2020/05/06(三)上午10:00左右 ~ 2020/05/08(五)晚上11:59止( #僅期限二天半低調快閃)
📣入住期間：2020/05/09 ~ 2020/07/14止
#不用出國就能與非洲動物們當鄰居
#亞洲第一座生態度假旅館 (適合喜歡動物體驗行程族群)
#網友指名Ｎo.1最受歡迎房型剛果綠地
#專案搭配六福村二日入園手環
#獨家二項動物體驗組合二擇一
#假日加價優惠只需半價
---------------
【專案特色】(開團時附比價表)
★獨家專案組合：六福村二日入園手環加上二項獨家動物體驗組合，優惠內容更勝官網、知名訂房平台。
★最受歡迎房型：網友指名Ｎo.1最受歡迎房型【剛果綠地】，直接面對斑馬和長頸鹿，在房間內即有機會看到斑馬和長頸鹿在中庭自由走動。
★參與年度活動：即日起至5/31皆可以免費參加六福莊年度活動(動物面具頭冠DIY、動物狂歡晚會等)。
★特殊動物體驗：首次團購【犀望巴士】、首次曝光【小馬親近體驗】、五月期間限定【小犀牛產房探訪】
★加贈體驗活動：選擇【犀望巴士】或【草原歷險】依專案不同將會加贈秘密行程活動。
★假日加價半價：週六、連續假日原加價$2200，限此方案全面半價只需$1100。
★升等加價半價：可優惠加價$1100(原價$2200)即可升等樓中樓肯亞藍天房型。
※因動物安全考量，當日天候不佳或考量動物狀況(ex:情緒、健康等原因)之不可抗力因素，六福莊中庭動物放展狀況將依現場而定，請依當天實際狀況為準。※
---------------
# 首次獨家搭配【犀望巴士體驗】、首次曝光【小馬親近體驗】、5月期限限定【小犀牛產房探訪】
【犀望巴士體驗】首次獨家搭配團購
全球首台！為近距離探索犀牛設計的犀牛造型科學研究車─「犀望巴士」，由專業導覽員，帶領賓客前進六福村-亞洲最大犀牛復育區，讓搭乘民眾彷彿親臨非洲大遷徙，近距離觀察白犀牛生態還能參與白犀牛保育課程，同時更加了解生態保育的重要性。
體驗時間：約60分鐘
年齡限制：建議 3 歲以上
【小犀牛產房探訪】5月入住期間限定
慶祝小犀牛滿月，5/1~5/31參加蘇丹犀望巴士體驗。
期間限定加碼帶您至六福村犀牛產房，與新手犀牛媽媽-妮妮跟她的小寶貝近距離見面。
動物保育員，帶您深入了解在犀牛產房照顧小犀牛的過程以及相關照養知識！
---------------
草原歷險：
大朋友小朋友的最愛，六福莊最經典的動物體驗行程，在一個小時的活動時間中，帶您前往六福村野生動物園草食區和猛獸區。在導覽人員帶領下，拜訪各種草原動物，找找美洲野牛、查普曼斑馬、或是獅子、老虎等猛獸，生動的為您介紹每種動物的有趣故事，就等您來參加體驗！
專案加碼贈：市場上第一次曝光【小馬親近體驗】
專案限定加碼，選擇草原歷險體驗額外加贈首次曝光私房行程小馬親近體驗
想要與可愛小馬成為好朋友嗎？想與小馬親密互動，快跟著專業導覽人員幫小馬梳毛，體驗照顧小馬的樂趣，同時了解馬兒習性與相關知識。成為最棒的小馬照顧員！
---------------
>>三大、兩大一小適用X搭配六福村二日入園手環X獨特動物體驗活動X加送一人完整專案內容
原房型：剛果藍天
將不分平假日 全面升等【剛果綠地】(二大床或一大二小床)/面向生態景觀區，在房間內即有機會看到斑馬和長頸鹿在中庭自由走動。
專案內容：
▶含2人份早餐。
▶含2人份六福村樂園入園手環 (享兩日無限制進出)
▶含2人份獨家二項動物體驗組合活動 / 二選一
①「草原歷險活動」 加贈秘密行程「小馬親近體驗」共二項組合
②「蘇丹犀望巴士活動」 加贈秘密行程「小犀牛產房探訪活動(限5月入住限定)」共二項組合
▶再加贈1位入住/不限年紀(包含早餐、二日樂園入園手環及動物體驗活動二選一)。
▶免費參加房客精選活動
▶優惠加價$1100即可升等肯亞藍天房(樓中樓房型，三大床)。
備註：
1.蘇丹犀望巴士體驗須滿3歲以上客人方可參加。(未滿15歲兒童，須有至少一位家長陪同參加。)
2.本專案可依客人需求選擇動物體驗內容，惟須符合參加年齡，且須以房為單位，不可拆開選擇。
3.請於訂單成立後，於5/8起可以致電給六福莊活動組預約體驗活動時間及內容，專線為03-547-5365#2951、2952。
4.本專案為套裝專案內容，若未使用不得要求退費，且不得要求個別體驗活動退費或折換現金。
5.專案入住日期，將依六福村主題樂園防疫休園時間微調，若遇到六福村休園日，專案將不開放此日期訂房。
6.為了確保場域及遊客健康安全，六福村主題遊樂園於五月份逢每周二、三休園，進行防疫措施及人員教育訓練！六福村營業時間請以六福村公告為準。
---------------
【假日加價】
假日(週六) 優惠加價$1,100 (原加價$2,200)
連續假日(6/25~6/27) 優惠加價$1,100 (原加價$2,200)
【加人加價說明】
每位加人加價包含：早餐1客+六福村樂園入園手環 (享兩日無限制進出)1張+【草原歷險+小馬親近體驗】或【蘇丹犀望巴士+小犀牛產房探訪活動(限5月限定)】二選一 1人次
．12歲以上加人費用為 $2200/人
．3歲(含)-11歲(含)加人費用 $2000/人
．未滿3歲幼童不收費
---------------
※房型和加人加價等相關問題都可以洽六福莊台北訂房中心02-6616-6521
※因動物安全考量，當日天候不佳或考量動物狀況(ex:情緒、健康等原因)之不可抗力因素，六福莊中庭動物放展狀況將依現場而定，請依當天實際狀況為準。※
⚠️公告為預防武漢肺炎，快閃團接洽的飯店都有全面啟動防疫措施，也會因應武漢肺炎疫情而調整快閃時程(社長可能會隨時結團)，入酒店前需配合測量體溫，暫不接待額溫高於37℃之旅客，請大家配合勤洗手保持社交距離，勿隱匿病情或旅遊史，防疫優先人潮熱點不要去。
#請勿衝動訂房，取消訂房之扣款依觀光局規定辦理！大家多作功課覺得飯店風格適合自己又有優惠到再訂房喔！
※這裡開的快閃團都是自己口袋名單飯店和商品，爭取團購優惠，不經手款項金流(無代銷收款)，每團都由廠商或飯店直接收款並開立發票，揪團分潤依法申請稅籍登記誠實申報！※
---------------