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摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

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

犯罪偵查與人權保障之間的平衡—科技偵查法制公聽會
　
法務部在上個月月初（8日）公告了「科技偵查法」草案，但因為公告期只有5天，又涉及秘密通訊自由、隱私權及科技資訊權等基本權利，並明文授權包括被稱為「國家木馬」、有著高度爭議的設備端通訊監察在內的偵查手段，而遭到各界抨擊。法務部檢察司林錦村司長也在公告結束後表示，考量各界意見多，將進行研議後，再送行政院核轉立法院審議。
　
為了讓官方跟民間在草案能有機會直接對話，我在9月25日星期五開了一場「科技偵查法制修法公聽會」，邀請司法院、法務部、國安局、調查局、廉政署、海巡署和刑事警察局等各執法機關，和民間司法改革基金會 林永頌律師、台灣人權促進會 Taiwan Association for Human Rights 周冠汝專員、中華民國律師公會全國聯合會 李宜光律師、台北律師公會 王怡婷律師、台灣刑事辯護律師協會 陳奕廷律師、劍青檢改 林達檢察官，一起交流寶貴的意見。
　
因為與會來賓的發言都非常全面，為了方便閱讀及掌握爭點，我請助理把與會人員的發言，重新依據議題歸納整理。希望有助於聚焦討論。
（如果有誤解或任何錯誤，歡迎隨時指正喲！）
　
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【台權會：資訊接露和隱私保障】
　
台灣人權促進會的周冠汝專員，率先分享國家監控的資訊透明狀況。台權會曾經在加拿大的學術報告中，發現台灣有間諜軟體伺服器，更曾經被偵測到在公共網路上有可以篩選封包、封鎖內容與進行監控的設備，但是從來不知道使用的單位和目的。
　
除了網路監控之外，還有位置的監控。周專員表示，依據法務部調查局2017-2018年GPS的使用統計資料，監控時間大多沒有超過60天。科技偵查法草案規定超過2個月才有法官保留，會讓大部分的監控都不用經過法官的審查。
　
周專員強調，問題在於如何監督科技偵查手段的行使，也擔心會如同英國或德國般，促使監控產業的發展。專員表示，立法前應該盤點過去的使用狀況，了解足夠的資訊後，才能和社會溝通並決定調整的方向。
　
【司改與律師團體：草案規範有所不足】
　
民間司改會和律師團體，則從法學專業與經驗出發，指出草案有待改進的面向。
　
１．隱私空間界定狹隘，不符社會通念和司法發展
　
司改會董事長林永頌律師指出，草案規定非隱私空間就可以拍照、測量、錄音、錄影，但公開場合並不代表沒有個人隱私。此外，法律規定的要件只需要檢察官甚至警察認為「必要時」即可，非常地抽象而不明確，更不需要法官審查，林律師因而質疑是否符合比例原則。
　
中華民國律師公會全聯會李宜光律師也表示，草案中隱私空間的範圍是被縮小的。一般的搜索，進入大門就要搜索票，但現在庭院也不算隱私空間，因為並非住宅或其他具有隱蔽設施之地上物的內部空間，使得人民的隱私範圍被限縮到限於住家裡面。
　
台北律師公會王怡婷律師，引用司法院釋字第689號解釋理由，說明現行司法實務已不是用單純物理空間決定隱私保護範圍：「即他人之私密領域及個人資料自主，在公共場域亦有可能受到干擾，而超出可容忍之範圍，該干擾行為亦有加以限制之必要。蓋個人之私人生活及社會活動，隨時受他人持續注視、監看、監聽或公開揭露，其言行舉止及人際互動即難自由從事，致影響其人格之自由發展。」王律師質疑，公寓大廈有開放的大廳，是否也代表國家機關可以在大廳監看人員進出，不構成隱私侵害？這樣是否符合國家應該保障隱私權的作法？另外，公共場所如果能任意監看與聞，也可能涉及到人臉辨識等科技執法的問題。
　
台灣刑事辯護律師協會陳奕廷律師表示，正如同美國Marshall大法官所言：「隱私不是全有或全無的概念，對個人來說，也不該只有『保有』或『失去』隱私兩種選項。」，草案採取二分法並作為強度設計的標準，會造成誤導。如同大法官解釋意旨所說的，公共領域也有隱私權，不應該再以物理範圍重新界定隱私空間。
　
２．隱私空間的隱私和第三人的隱私
　
李宜光律師認為，法案有株連過廣的問題。在對隱私空間的非侵入性偵查，例如對住家使用熱顯像儀的狀況，對先生蒐證時，配偶子女也會被偵測到。此外，蒐證還有馬賽克式的狀況，個人的行蹤和軌跡會被偵測到，並從破碎的拼圖變成一個完整的面，對隱私侵害很大，而且實施時間很長，可能無法通過比例原則的檢驗。
　
陳奕廷律師指出，通訊保障及監察法第13條已經明文禁止在私人住宅竊錄影音的「大監聽」。雖然科技偵查法的規定沒有涉及錄音，但一舉一動，無論洗澡、親密活動或其他人的資訊，都可以用如熱像儀等儀器一覽無遺。國家就像隱形人在旁邊看你活動，是對隱私更強大的侵害，也是大監聽的復活。陳律師認為，原則上要全面禁止，例外也要有更嚴格於通保法的規定。
　
３．位置追蹤與隱私保障
　
對於GPS等位置追蹤的偵查手段，草案規定的要件是「檢察官認有必要時」，且實施超過兩個月的話，要由檢察官聲請法院同意。對此，林永頌律師質疑無需法官保留的兩個月時間過長。陳奕廷律師也強調，這些監控不是驚鴻一瞥，是長期大量的監控，資訊量差異很大，因此要有令狀原則、通報紀錄和僅供本案使用等限制。王怡婷律師也指出了「必要時」沒有客觀標準的問題。
　
４．層級化法官保留
　
李宜光律師表示，針對科技偵查的必要性，規範方式有三種程度類型：「有必要」、「有相當理由」和「有事實足認」。如果「有必要」並且由檢察官或司法警察就能認定，範圍真的太大，在比例原則和法官保留等要件上要重新思考。
　
陳奕廷律師則指出，設備端通訊監察不亞於監聽錄音，包括照片、影片和檔案，都有機會透過草案第14條的規定授權獲取，遠比掛線監聽的範圍更大更多，並質疑草案規定比傳統監聽還要寬鬆。
　
５．違法取證怎麼辦？
　
王怡婷律師質疑，刑法第307條違法搜索罪是非告訴乃論之罪，為什麼草案規定違法實施設備端通訊監察和洩密是告訴乃論之罪？甚至在某些狀況下，可以不用事後通知受監察人，又怎麼提出告訴？陳奕廷律師也認為，告訴乃論之罪的設計，律己從寬到極致，刑度上還可能比通保法的規定少，因為沒有「意圖營利」的加重規定，並質疑這樣的刑責程度能否有效嚇阻公務員濫權。

在證據能力上，陳奕廷律師指出通保法第18-1條有「不得作為證據」（證據的絕對排除）的規定，但是草案第27條所規定科技偵查法實施前蒐證證據的證據能力，卻是採用權衡之相對排除的方式，是否能有效遏止國家機關違法蒐證，也有待釐清。此外，德國有外部中立單位的審查。草案條文規定監聽後要移除程式，有沒有任何監督機制存在？陳律師並主張應考量由中立客觀的單位，進行科技上的監督與管考。
　
６．法律體系
　
在法律體系上，林永頌律師、王怡婷律師和陳奕廷律師都指出，設備端通訊監察以及數位證據的蒐集和保全等規定，涉及到既有通保法與刑事訴訟法的規定事項，也都涉及對秘密通訊自由的干預，草案更相當程度地準用了通保法的規定，並質疑是否修正整合修正通保法的規定，是更完整妥當的立法方式。
　
林永頌律師進一步表示，強制處分是程序法重要的概念，以目前的規範來看，應該由司法院提出法案，而且司法院會相對重視相關的法律原則──法務部不是不重視，但同時也有犯罪防治的業務目的。
　
【劍青檢改：犯罪訴追與合法性監督】
　
除了律師團體與人權團體，改革派檢察官的代表──劍青檢改的林達檢察官，也以基層檢察官的角度表達意見。林達檢察官表示，從檢察官的角度來看，能立法是好事。因為立法是限制國家權力的作法，也就是保障人民基本權。如果沒有立法，執法人員可能有兩種不同的心態，一種是法律沒有規定所以都可以做，另一種是沒有規定都不能做，但實務上前者比較多。此外，沒有立法的狀況下，也無法統計、知悉使用狀況，立法才能納入管制。只是，談到立法就會走入細節，就會有相關爭議。
　
對於科技偵查在實務上的需求，林達檢察官舉出了海上走私、盜採林木、製毒工廠和先前發生的略誘少女案件為例，因為環境與犯罪模式的特殊性，如果沒有相應的科技偵查手段，諸如GPS、M化車、空拍機和熱顯像儀等科技設備幫助，就會難以偵查犯罪。
　
最後，林達檢察官認為，應該思考是否要全部法官保留。全面法官保留是很極端的作法，案件也會衝進法院。然而，國家法律必須考量到司法資源分配的問題，而需要層級化的法官保留。林達檢察官也表示，要和各界溝通對檢察官的信任程度。其實在檢察官的工作上，常常和司法警察發生爭執，因為檢察官對於蒐證程度和證據調查的聲請，有著很高強度的合法性控制。
　
【執法機關：科技進步與偵查障礙】
　
執法機關各自分享了第一線人員的經驗和困境。國安局人員表示，當遇到境外敵對勢力的威脅作為時，例如網路駭侵行為，傳統偵查有其不足，而有更新法律的必要。法務部廉政署肅貪組蔡旻峰副組長，指出了傳統通訊監察法制面對現代網路通訊應用的無力，除了無法及時掌握行賄的關鍵證據之外，還必須出動大量人力蒐證，而無法在更多貪瀆案件多所著墨。
　
法務部調查局廉政處蘇子廉副處長表示，科技偵查作為往往涉及人民基本權的干預，所以執法機關需要法律授權才能確保符合憲法法治國原則。民眾期待司法警政機關抓壞人維護治安，但是偵查法令的設計似乎跟不上科技演進，例如通保法不及於加密的通訊軟體，就造成犯罪的死角，並強調犯罪者和偵查者必須武器平等。
　
海巡署孫世亮副組長強調，傳統偵查手段有時效延宕績效不彰和精準度不及的窘境，而如果有完整的證據，就可以避免誤判，讓嫌疑人證據確鑿或避免冤情。海巡署犯罪偵查科陳佐霖科長則以盜運砂石為例，表示嫌疑船隻一出海，就會關閉自動識別系統（Automatic Identification System，AIS），造成追查困難。因為法院認為要有法律授權才能使用GPS，海巡人員也就不能使用GPS調查。另外，海巡執法面積有13個台灣大，沒有科技偵查，很難阻絕犯罪於境外。
　
刑事警察局謝有筆科長表示，犯罪者為了躲避查緝，除了採用通訊軟體進行聯絡，工廠也在偏鄉或人煙稀少的地方。在沒有掌握的狀況下進行跟監，除了會被懷疑而撤掉工廠，也有警察人身安全的問題。因此，警方需要不受人力和時間限制的偵查手段，例如監視攝錄定位追蹤等方法，讓警方能掌握相關犯罪情資。
　
法務部林錦村司長表示，科技偵查的立法，是因為基層執法人員遇到困境。犯罪組織用先進科技躲避查緝，也要思考給執法部門相對應的科技偵辦犯罪。林司長強調，在給予執法部門科技偵查手段的同時，難免對人權有所侵害，並認為要兼顧犯罪調查和人權保障的面向。
　
林司長也對草案的立法體制進行了回應。法務部之所以不修正通保法和刑事訴訟法，是因為通保法規範的是通訊秘密，GPS等科技偵查方法並不是通訊秘密的範圍。此外，設備端通訊監察不是台灣獨創，德國、奧地利、瑞士等國家都有。司長也表示，科技辦案難免會侵害權益，是否能依照侵害程度層級化法官保留。司長還特別說明，科技偵查是以刑事犯罪為前提，如果沒有取得令狀，很多無關的資訊應該立即銷毀，偵查結束後，設備端軟體要移除，其他檔案如照片行事曆等也不得使用。而未來將會建立流程，也會有不辦案的中立獨立的專責機關，並會強化資安的保障。
　
【司法院：保護人權與建立制度】
司法院的楊明佳法官表示，刑事訴訟法、通保法和科技偵查法等各部法律，如果標準不能齊一，會有操作上的混亂與困難。而在層級化法律保留上，應該從侵害基本權的種類和程度思考。例如刑事訴訟法上的搜索扣押，可能侵害到財產權和居住安寧，通訊監察則涉及秘密通訊自由和隱私權。至於科技偵查就可能非常廣泛，目前有熱顯像、M化車等設備，不知道未來還會有什麼。從這個角度來看，應該將科技偵查規定在刑事訴訟法，或考慮用一部特別法將所有科技偵查進行統合性規範。
　
顧正德法官則認為，無論規定在哪部法律，最重要是內容，法制要完善，監督機制也必須有事後檢驗。顧法官並認為，採用專法較能進行完整的體系規範。在立法上，顧法官認為科技偵查有科技和偵查的兩個面向，最後也要回歸法律面和偵查機關的需求，法務部或偵查機關會更清楚知道犯罪人的手法和犯罪困境，以及必須借用哪些科技手段。
　
楊明佳法官另外指出，科技偵查要考慮隱私權侵害的程度。草案對於隱私空間的區分方式，可能會造成人民權利侵害的結果。此外，也要考量偵查方法究竟是秘密還是公開為之，更要考慮時間長短是否合理，或者有更細緻的規劃。楊法官並引述司法院釋字第631號解釋解釋文：「國家採取限制手段時，除應有法律依據外，限制之要件應具體、明確，不得逾越必要之範圍，所踐行之程序並應合理、正當，方符憲法保護人民秘密通訊自由之意旨。」，強調要件要儘可能合理明確。
　
楊明佳法官認為，監督機制也很重要。在通保法上，通訊監察分成建置機關和執行機關。建置機關的資訊是客觀而無法人為調整的，同時搭配相關的監督考核機制，讓建置機關的運作可以公正客觀。但目前科技偵查法草案的規定，大部分是誰有設備就可以做。例如手上有高倍數相機，就能對人家家裡拍照，有M化車就能今天開甲地明天開乙地。楊法官並質疑，如何透過事後監察達到有效管控。此外，證據能力的部分，草案第27條和刑事訴訟法第158-4條都是權衡的方式，是否還要在草案規定、目的是什麼。
　
顧正德法官也針對草案中的各種偵查手段提出其看法。首先，科技設備在特性上可以長時間進行紀錄，也可以進行分析，甚至可以侵入隱私空間偵查。而即使是非隱私空間，長時間的監看累積，也可以呈現圖像式的生活模式，就是憲法所要保障的隱私權範圍──時間短暫可能沒有侵害，累積到一定量時就會有侵害，所以沒有法官保留就會有違憲之虞。

關於戶外的非隱私空間，顧法官表示還是有合理隱私期待的可能性。至於法官保留的時間長短可以再詳細討論，例如德國規定實施連續24小時或者間斷實施2日，就要法官保留。而科技偵查法草案規定，追蹤位置在2個月以內是檢察官保留，超過才是法官保留，時間會不會太長？時間又要如何計算和監督？顧法官並提出警告，如果沒有做好，會等於空白授權。

此外，顧法官認為，依法院的見解，GPS和M化車會侵害人民隱私權和資訊自主權，裝設裝置也侵害財產權，可能一開始就有法官介入的必要。也要進一步思考，人臉辨識能否使用在追蹤位置？外國有在進行，但會傷及無辜，因此雖然要允許追蹤位置的科技偵查手段，但有些手段是否也應該禁止呢？

至於對隱私空間的科技偵查，顧法官指出，問題首先在於是否允許國家透過科技手段偵查屋內隱私。如果真的有必要，除了法官保留，也要提高門檻和建立監督機制。草案雖然採取相對法官保留的立法模式，如果只需要「相當理由」，可能也無法發揮司法審查的功能。另外，如果未來技術允許，是否可以允許從戶外透過網路打開屋內的手機鏡頭或麥克風？如果不允許，或許要立法絕對禁止。

最後，關於設備端通訊監察的部分，顧法官認為這也是一種通訊監察，並建議可以放入通保法，不要立在專法再準用。此外，顧法官也質疑技術上是否能做到只擷取通訊隱私，以及如何區別通訊隱私和其他隱私（包括照片或上網紀錄等個人隱私）。如果要用人工識別而可以事前接觸資料，就會有問題。
　
除了前面的議題，還有兩個問題被熱烈討論了一番。
　
【問題1：電磁紀錄搜索扣押，會不會及於雲端資料？】

周冠汝專員對電磁紀錄搜索扣押範圍提出質疑。首先是透明程度的問題。周專員問道：過去台權會在看統計資料時，搜索票部分的電磁紀錄統計，有多少只涉及裝置，又有多少是取得裝置後再進入其他設備或登入雲端硬碟？周專員表示，如果搜索票聲請書單純只寫電磁紀錄，法官可能很難衡量侵害程度。第二，是否能搜索遠端電腦或雲端資料，涉及存取權的問題。例如協作的文件，是不是屬於通訊的一部分？而且雲端資料也不是單一個人擁有存取權限。周專員也質疑，會不會建置資料庫，供本案或他案使用？王怡婷律師也詢問，電磁紀錄的搜索扣押，是否包括網路銀行的帳號密碼和連接後的交易資訊。

黃致中檢察官說明表示，對於電磁紀錄的搜索統計資料要再確認，但應該沒有單獨統計雲端的部分。而草案關於電磁紀錄搜索扣押範圍的部分，只是澄清性的規定，立法理由也說明是現行刑事訴訟法的補充性規定，所以不會成為遠端搜索的授權依據。至於協作文件的取得，和通訊並沒有關係，因為不是監視製作文件的往來過程。最後，設備端通訊監察的相關規定，是從通保法移植而來，因此不會包括諸如輸入帳號密碼等通訊以外的事項。如果會造成這樣的誤解，會回去研究怎麼樣不造成誤解。

林達檢察官也分享辦案的實務經驗。在偵查機關扣押手機後，會先用飛航模式斷開連線，避免檔案被從遠端消除。而遠端空間的規範，還涉及到軟體的具體功能，例如把擋案存在手機裡，或手機上只有檔名和路徑──如果涵攝到具體案例，就有很多特殊的功能。

陳奕廷律師質疑，搜索票有空間上限制，那如果要搜索電磁紀錄，是要在搜索票上表明針對具體硬體，還是可以對遠端附帶設備進行附帶搜索？美國法上正反意見都有，是有爭議的事項，是否能立法直接包含呢？就像搜索到鑰匙，是不是可以拿鑰匙去把門打開？

【問題2：對隱私空間進行科技偵查的重罪原則？】

李宜光律師表示，對隱私空間應該要特別重視，但是草案第9條第1項規定最「重」本刑三年以上有期徒刑之犯罪，就能採取對隱私空間的監控，連竊盜和傷害罪等輕罪都會包含在裡面，因而質疑是否有寫錯字，並主張應該改成「最『輕』本刑三年以上有期徒刑」。

法務部黃致中檢察官解釋說，這條規定並沒有寫錯，如果認為範圍過大可以討論。而如果是「最『輕』本刑三年以上有期徒刑」，那和誘罪就完全不能用，所以在討論犯罪範圍時，應該要思考哪些犯罪會用到這樣的偵查手段。法務部李濠松副司長補充說明，通保法關於調取票的要件，就是規定最「重」本刑三年以上有期徒刑，通訊監察書才是最「輕」本刑，這是因為隱私權干預程度不同，就設定不同的門檻。

對此，陳奕廷律師認為，該規定是「大監聽」的復活，因此不是法官保留的問題，而是國家能不能做的問題，並對本條規定持保留態度。

李宜光律師更表示訝異，最重本刑三年以上的話，傷害罪等輕罪就能適用。另外，該規定涉及隱私空間，要件也只是「相當理由」，對人權的侵害將難以想像，因為條件寬鬆、罪名很輕，侵害範圍又是隱私空間，手段也有錄影，時間更可以到30天，所以從憲法來看，很難通過比例原則的挑戰。此外，在一般人可以共見共聞的範圍內，雖然沒有隱私權的保障，但一般是指在民事法律的狀況。國家動用公權力監察人民隱私，應該受到更嚴格的限制。李律師並認為，只要是有隱私的合理期待，就像美國大法官說的，就應該要聲請令狀向法院聲請。如果有可能侵害隱私空間，應該檢具證據向法院聲請，而不要任意為之。

林永頌律師則表示，在法律設計上，不是只有「最重本刑」或「最輕本刑」的規範方式，如果有犯罪具體情形上有其需要，那就明列出來。

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快樂的時光過得特別快，在經過了三個多小時的假公聽會真研討會之後，又到了時間吃午餐。我相信，這樣一場面對面的公聽會，是促進官方和民間理性討論和完善制度最好的方式，更期待未來在規範的制定和政策的研擬上，能有更多對話而非衝突的空間。

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