關於 終界傳送門指令 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

【老闆.....我想下班.....！】
2014 年 6 月，一名四十多歲於媒體公關業工作的女性，下班後在公司突然昏倒，診療後才發現是腦中風，搶救一個多月後還是不幸病逝醫院。沒有不良嗜好也不曾受重大外傷的她，卻無預警地撒手人寰，留下傷痛的家人與朋友。
　
然而，一切真的都是 ＃無預警的嗎？
　
後來，經家人向機關檢舉，並調查她的電腦與手機等通聯記錄後，才發現裏面充滿了下班時間甚至是深夜才傳送的訊息與來電紀錄，公司也提不出相關缺勤證明下，經過勞保局認定，成了國內第一起雇主「透過通訊軟體下達工作指令」而致員工過勞死的案例。
　
可能有人會說，媒體公關業就是要隨時 on call（待命）啊，錯過訊息或電話很可能就會讓工作丟了，然而保住工作的代價，卻是拿命來換，是否真的值得呢？
　
生活在高工時的臺灣，職業工作者或即將畢業的學生，最在意的勞動議題多半是「工資」、「工時」或「員工福利」，但對職業災害的保障卻常被忽略甚至是敬陪末座。過去臺灣雖有職災補償制度，但制度存在各種缺失，又分散在各部法令之中，不諳法律的勞工們，在求助無門下只得忍耐，最終往往演變成過勞的災難。
　
可能會讓你很驚訝的是，臺灣的職業病補償率僅僅只有丹麥的 1%，比起周邊的日本、韓國，也是遠遠不及。然而依據法律規定，被判定為過勞死後的補償金其實已經遠高於一般情況。換句話說，即使法律保障業主不得使勞工過度工作，勞工實際上能獲得的幫助仍是遠遠不足。
　
在今年 4 月 23 日，政府終於通過《勞工職災保險及保護法》，為「#職災補償」設立專法。然而，臺灣勞工的權益仍有許多需要努力的地方，期盼未來能朝更完整的方向修正。
　
近日因疫情，許多公司行號包含各級學校逐漸改為遠端工作，但 Work From Home（遠距辦公）的工作型態，更容易使得上下班的界線變得模糊。提醒大家在「遠距」之餘，也要注意身體安全，勤洗手，口罩也要戴好，大家一起在線上群聚吧！
　
#故事慢新聞
#因礦災而催生的勞基法故事請看：https://bit.ly/3hCEII7

【直播EP15重點整理】🥜台澎小堅果🌰
時間：5/15（六) pm8
講者：臺澎國際法法理建國連線創辦人－黃聖峰 ＋皮筋兒
主題：
1. 台澎在國際組織的參與（WHO、UN等）
2. 台澎人在海外的身分問題（國籍、出身等）。

文章備份在這🔗
https://wp.me/pd1HGm-cJ
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

1.台澎在國際組織的參與（WHO、UN等）

先說我以前的想法，應該與大多數台灣人一樣，以為聯合國是類似世界政府的存在，對WHO的想法是不清楚與聯合國的關係（暈）

了解法理建國論述後，開始知道一些國際法法理知識，才知道原來聯合國有許多附屬組織，雖然是獨立運作，有不同的國際組織法人格，但是有從屬關係，就好比一大公司投資的子公司一樣，這個子公司是獨立成立的另一間公司，與母公司有不同的公司法人格，而不是像分公司這樣。

所以這也難怪聯合國附屬組織這麼多，都會依據《聯合國2758號決議》來處理「中國代表權之爭」。但這個處置的是中國席次的問題，真的與台灣無關啦～

回到正題。

ROC政權以中華台北的觀察員身分參與WHA，從2017年開始WHA就沒有邀請ROC政權參與WHA。
ROC政權自稱台灣，而台灣人大部分也把ROC當成自己的國家，所以台灣人都會很生氣因為中國(中共)打壓，罵WHO是CHO。
確實中國PRC政權在很多國際組織有參與，也會政治表態反對台灣參與國際組織；而ROC政權也會說中共很壞打壓台灣，台灣人在這個狀況之下，就會跟ROC政權同仇敵愾。ROC政權也會呼籲台灣人參與行動，要國際社會支持台灣加入國際組織。

之前我們在直播中多次說明ROC政權是中國政權這個本質，而台澎不能加入國際組織真正原因是「台澎不是國際法上的主權國家，目前被ROC政權治理中」。很多人會說阿可是聯合國已經在《聯合國2758號決議》承認中國由PRC政權代表啊！那就來仔細看看這份決議說了什麼吧！

《聯2758號決議》說中華人民共和國政府是中國在聯合國中的合法代表。《聯合國2758號決議》處理的是在聯合國內由誰來代表中國席次的問題，也就是中國代表權之爭，就是兩個政權 : PRC政權跟ROC政權的事情。

後面有說到把蔣介石代表趕出去聯合國，將蔣介石代表在聯合國以及聯合國附屬組織非法佔據的位置驅逐，意思是與聯合國有關的國際組織蔣介石代表都不能代表中國主權國家了，這邊用詞不使用中華民國的原因是因為中華民國政權已經喪失中國代表，因此在聯合國中中華民國不是中國合法政府代表，因此就直接稱呼蔣介石代表，這種不是中國國家政府的完整名稱。

這個歷史脈絡我們也說明過了，與台灣無關。

那為什麼會扯到台灣？

最初ROC政權以中國代表加入聯合國，從沒有以台灣代表身份名義參與過聯合國喔！從1945年到1971年在聯合國說了26年台灣是中國的一省。後來PRC政權作為聯合國中的中國席次代表，就只是延續ROC政權先前的主張。

《聯2758號決議》之前有比喻過機器(主權國家)與操控機器的人(合法政府代表) 進到聯合國這個國際組織club。
大家可以去看看這篇文章（https://www.facebook.com/100047156705396/posts/294812378767317/）或者下面這個影片🙌🏻［英語繁中字］台灣在國際上不被承認的原因與解決方法：https://youtu.be/lss2OdMhi90

聯合國中的會員國有許多都有簽署《舊金山和約》，有些國家有表態，有些則沒有，但無論如何《舊金山和約》這個和平條約是二戰後很具代表性的國際法效力文件。二戰後東亞及西太平洋的國際局勢，還有許多新成立的國家都是以《舊金山和約》所建構的國際法狀態的基礎之上發展出來的。

中國PRC政權說《舊金山和約》是廢紙又怎樣？有種就公開宣布現在日本還跟所有 《舊金山和約》 及其子約簽約國處於戰爭狀態、韓國是日本的一部份、南庫頁島、千島群島都是日本領土、日本還被二戰盟軍軍事占領、原本日本委任統治地轉成聯合國託管制度下被美國協助託管的太平洋諸島國全部都喪失國家地位、重回日本委任統治狀態等等，有種就全部不承認呀！真的不要吃自助餐，也不要跟著中國PRC政權一起吃自助餐好嗎？中國PRC政權根本不敢全部不承認回歸到二戰狀態。若 中國PRC政權敢這樣說 《舊金山和約》 無效，就必須否認該和約所產生的一切法律效果。

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
各國立場可查看 台澎國際法法理建國連線 http://www.rotpnetwork.tw/reference.php?LAN=TW 的整理。

《聯2758號決議》中投贊成票的美國，有聲明 “Well, I don’t want to speculate [about the P.R.C. government asking us to remove our troops from Taiwan]. We have made our position clear. Our policy is unaffected by this vote.”　意思是美國在 《聯2758號決議》案投贊成票不影響她對台澎主權的立場。

而關於英國在聯合國的投票內容是否會影響其對台澎主權地位的立場，英國政府 表示：
台灣島的主權尚未決定。因此，就我們的觀點，「誰應該在聯合國代表福爾摩莎」這個問題的答案也尚未決定。我對這份實質決議稿所投的贊成票並不會改變吾國政府對這一點的立場。
“Sovereignty over the island of Formosa is undetermined. It therefore follows, in our view, that the question of who should represent Formosa in the United Nations is also undetermined. The vote which I shall cast in favour of the substantive draft resolution does not prejudice the position of my Government on this point.”-21 U.N. GAOR, U.N. Doc. A/PV.1481, at 9 (1966). 意思是英國認為台澎主權未定，且英國在聯合國投票的內容並不影響其立場。

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
#只有主權國家才能加入聯合國嗎？

聯合國剛開始成立，有讓加拿大、澳洲、紐西蘭加入，當時他們並未是主權國家，只是高度自治的自治領，還不是法理獨立的主權國家。但他們在外交上有自主權限，因此，這些自治領在聯合國初期就加入了。

聯合國後期，上述說的自治領都完成去殖民化完成法理獨立程序，就變成國際法上的主權國家，演變至今聯合國這個國際組織就是只允許是主權國家才能加入。

我們也有多次說明政權是國家基本屬性，政府是指對承認你是該國代表政府的國家而言你才是政府。他國可以自由選擇承認哪一個政權是該國政府喔！隨時可以替換。

可回顧這篇回應百靈果。（https://www.facebook.com/100047156705396/posts/294658762116012/）

ROC政權的中國政權本質不會改變，它並不是主權國家，它是可以被「承認為該國代表政府」的政權而已。

台澎在國際法上欠缺國家法人格，並不是主權國家。台澎領土上並沒有真正可以代表台澎的政治實體存在。
ROC政權是1945.9.2受盟軍指令代表盟軍來台受降並軍事占領代管台澎，僅具有管理權(治權)沒有台澎領土主權。

國際間都清楚這些歷史脈絡。清楚知道台澎領土主權未定的事實跟ROC政權的本質就是中國政權。至今國際上仍舊有15個國家承認ROC政權是中國代表政府。

因此，在國際組織上，若PRC政權作為中國代表先進入了，那同個屬性的ROC中國政權，當然就會被阻擋。

而台澎進不去真正原因就是台澎還未建國，目前被ROC政權代管中。

大家仔細想想：
ROC政權宣稱的台灣光復並不存在。
ROC政權在台澎是依1945.9.2《一般命令第一號》這個根據，而台澎戰後處置在《舊金山和約》1952.4.28生效，只讓台澎領土主權歸屬未定，並沒有決定要把台澎領土給誰。
因此代管狀態會持續至今，它仍舊必須治理維持台澎當地的穩定，直到最終處置決定。

ROC政權若老實承認「盟佔代管」的身份，並承認台澎領土主權未定，根本不是中國的領土（無論是ROC政權或者PRC政權想代表的中國）。那台澎就可以擺脫中國一中兩政權框架，來終止代管自決建國。

⚠️結論就是「台澎領土主權歸屬未定」的意思就是「台澎人什麼時候要決定未來的方向？」

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

聯合國附屬組織　(圖片出自上面YouTube連結)

ROC政權都是作為中國代表政府加入的。台灣根本不是主權國家，所以沒加入這些國際組織。
台灣加入WTO是以政治實體加入的喔！臺灣、澎湖、金門及馬祖個別關稅領域（英語：The Separate Customs Territory of Taiwan, Penghu, Kinmen and Matsu），為中華民國於世界貿易組織（WTO）之會籍完整名稱，簡稱臺澎金馬個別關稅領域（英語：TPKM）。此名稱來自中華民國政權所實際管理的主要土地，即領土主權未定的臺灣、澎湖，及中國領土金門及馬祖。

目前還有以捕魚實體 (Fishing Entity) 的身分加入國際漁業組織（有很多個）。

所以台灣真正需要的就是盡快完成終止代管自決建國的程序。

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

2.台澎人在海外的身分問題（國籍、出身等）

先重申我的立場，我們針對的是ROC政權本質的問題。
台灣人在國際上「國籍正名」其實根本無法改變台澎欠缺國家法人格的事實，甚至台灣人欠缺建國意志，並沒有意識到ROC政權不是台灣人的台灣，這才是很嚴重的事情。
但我是肯定台灣人認同台灣，但我希望方向要正確，否則方向錯誤用力走仍舊無法真正解決台灣在國際上的問題。

上集有講自決建國具體目標，大家可以去回顧一下。

現在台灣人若沒辦法分清楚ROC政權不等於台灣，在國外的發聲就會讓國際社會很困惑，因為國際社會很清楚知道ROC政權是中國政權，也很清楚ROC政權主張台灣是(ROC政權想代表的)中國國家的。
(領土主權只能由國家來主張，並不是一群人或者政權可以主張的。)

雖然土地的領土主權歸屬跟土地上住民的國籍是兩個獨立的議題，但兩者在法律上通常會有一定的關連性。若認定台澎領土主權屬於中華民國政權想代表的國家(中國)，會增加解釋台澎人國籍的難度。

所以在挪威的台灣人，應該要說明清楚台澎法理地位(領土主權歸屬未定)，不可以把ROC政權當成台灣的國家，這樣真的很混亂。

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

冰島將台人列「無國籍」(圖出自https://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/1892053)
這位留學生到冰島，在冰島政府眼中出生地台灣沒問題，但是國籍必須是主權獨立的國家，但是ROC政權並不是主權國家，所以冰島政府會判斷ROC政權是中國政權，才會判斷是中國，後來這台灣留學生就抗議，最終冰島政府給予選擇，後來這位留學生選擇無國籍。

我們法理建國派出來探討台澎法理地位，就是希望台灣人了解清楚必須切割ROC與台灣，不然在國際上的發聲不會有改變反而會有反效果。
大家要想清楚，在挪威法院的判決，挪威有參與《舊金山和約》應該立場要是台澎領土主權歸屬未定，那挪威法官這樣判很可能是針對提告方提出來的訴訟來做出判決，訴狀中提到的訴之聲明法院才會判斷，法院不會多做其他解釋。最終就是敗訴。結果看起來就像是挪威法院認證「臺灣是中國的」，這其實是很傻眼的事情。

現在這些在挪威國籍正名的台灣人要再送去歐洲人權法院提出訴訟，希望大家想清楚，單靠高呼人權無法處理國籍問題、無法處理台澎法理地位問題，也無法改變台澎欠缺國家法人格的事實。

要先建國！！！！

要先建國！！！！

要先建國！！！！

我有寫一篇給挪威台灣人國籍正名文章，大家可以去看看。
傳送門https://www.facebook.com/100047156705396/posts/298656871716201/

希望大家了解台澎法理地位以後，能夠一同努力將法理建國論述宣傳出去，告訴身邊支持「國籍正名」的人，真正的方法是台澎住民自決建國，謝謝大家：）

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

#網友提問

Q1:當初中華民國為何會被中華人民共和國取代，中華人民共和國剛開始也是被排擠，只承認中華民國。
只是非洲有很多小國也都是會員國，中共開始資助非洲小國，讓非洲小國在wha,who為中共發聲，慢慢的美國覺得，蔣政府的確已經沒有實權了，所以才同意中共加入取代台灣。

A1:

這其實只是一個層面。
英國在1950年就承認PRC政權為中國代表，這個承認也不是因為「把你當做朋友」。
那非洲小國支持PRC政權當然也是跟資助有關，但我們必須知道歷史脈絡，這些非洲小國都是二戰後去殖民化獨立的國家，原本是殖民地的國家對原本殖民母國是很有意見的，而POC政權的好朋友有許多歐洲國家，正是非洲小國殖民母國，所以這些歷史脈絡會讓非洲小國去殖民化建國後不會與「殖民母國同路人」友好，所以會選擇親近PRC政權這個他們認為是新興國家。

(不過我們都知道中國國家法人格沒有中斷，PRC政權是建立政權不是建國 https://m.facebook.com/media/set/?vanity=rotpnetwork&set=a.2763561250403580)

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

**地獄在世界之下，那終界呢？**

上次完空島生存時，紙片遇到了件靈異現象。當時我不小心挖開了地底，掉入了虛空，沒想到迎接我的不是死亡，而是另一個生存世界。沒有錯哦，我就從天空直接掉了下來。這世界和其他地方無異，有山有水有鑽石，該有的動植物也都有乖乖出現。

反正double世界，double資源嘛。紙片索性建了個天空之塔，讓我能夠在兩個世界穿梭。

只是我會開始懷疑，如果我們又把地底給挖穿了，難道又會掉到另一個世界嗎？

於是我挖呀挖，無視鑽石的出現來到底層。果然，事有蹊俏，在地底出現的是本來不應該在此的黑曜石。繼續挖下去，我發現，地獄居然就在我們的腳地下。

不過這也是老梗了對吧，早在三個月前，紙片就已經證明出地獄其實就在我們的腳底下，有興趣可以點擊右上角的影片。但問題在於，如果我們沿著地獄一路向下挖，一路挖穿地獄，到底最後會碰上基岩，還是又有另一個世界在等待著我們呢？

Immersive Portals 沉浸式傳送門
https://www.curseforge.com/minecraft/mc-mods/immersive-portals-mod

從地獄掉入虛空後傳送到終界的指令：
/portal connect_floor minecraft:the_nether minecraft:the_end

—
Instagram: http://bit.ly/Paper_IG
Facebook: http://bit.ly/Paper_FB
Discord: http://bit.ly/PaperDiscord
—
► 訂閱我的YouTube頻道吧：http://bit.ly/PAPERsubs
—
錄影程式：Bandicam
聲音處理：Audacity
後製軟體：Adobe Premiere cc
—
如果你想要聯絡我，歡迎透過信箱聯繫。礙於人手不足，回應時間約三至七天，請見諒。
E-mail: mlz85613@gmail.com

阿悠 Live粉屍專頁▶https://www.facebook.com/YuAyou/
Twitch直播傳送門▶https://www.twitch.tv/yuayou
♏悠芯🌙遊戲互動🎡DC群▶https://discord.gg/ZVPmCSq
工商合作邀約請洽▶rger1024@hotmail.com
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
↘《封頂天堂R》相關資訊↙
官方論壇網址▶http://fengding.game8.tw/bbs/
懶人包下載▶https://ppt.cc/fjx4Hx
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
↘《Final Fantasy XIV ONLINE》相關資訊↙
免費遊玩35級【新手入坑遊戲下載&帳號申請教學懶人包】▶https://ppt.cc/f12i5x
5.0繁體漢化包下載▶https://ppt.cc/f2SGHx
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
↘《天堂2M》相關資訊↙
申請韓國Apple ID教學[IOS系統]▶https://ppt.cc/fC8xQx
天堂2M主程式(PURPLE)下載點▶https://ppt.cc/fW8iUx
PURPLE模擬器下載點▶https://ppt.cc/fGDVfx
Taptap(apk檔)下載點▶https://d.taptap.com/latest
巴哈姆特天堂2M教學文章▶https://ppt.cc/fLcshx
天堂2M攻略網(請用G瀏覽器翻譯)▶http://lineage2m.inven.co.kr/
天堂2M無界漢化官網▶https://www.wujieu.com/
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

以下是曾經天堂各系列教學、VOD
=============================================================
『天堂2M相關講解&教學』

新手小技巧篇#1 - 讓你了解初期每天該做些甚麼部分系統功能、任務、事件用處是什麼
▶https://youtu.be/A0ZIQvNrgdA

黑色星期五禮包開箱實測 - 居然出了這兩個！！
▶https://youtu.be/V55kxUanXJI

教你如何從手機下載、安裝、PC版PURPLE簡易教學講解
▶https://youtu.be/GAM2AfKFlak

註冊NC帳號教學影片
▶https://youtu.be/xr5QH6VG7Ac

教你如何預先創角、氏族&迷你遊戲活動解說教學
▶https://youtu.be/hiz7ogmKsTU

=============================================================
電腦機體

CPU：AMD R7 1700x
記憶體：芝奇 8Gx2
顯示卡：GTX 1660 6G

=============================================================
請阿悠吃宵夜(斗內)➡https://streamlabs.com/riayutv

YOUTUBE 加入會員贊助說明：
每月花費 30or75元 (可自行選擇)
贊助後獲得聊天室特殊頭像
再至粉屍團私訊我
給我你的Line ID加入乾爹專屬群組
乾爹們可以優先與我一起共同組隊進血盟唷！！

實況開台時間➡以粉屍團公告為主
喜歡我影片的話~記得按一下訂閱、讚、分享哦!!

實況中可用指令：
87
悠粉
粉屍團

※聊天室切勿洗頻/辱罵/釣魚/說阿悠醜(?)

阿悠 Live粉屍專頁▶https://www.facebook.com/YuAyou/
Twitch直播傳送門▶https://www.twitch.tv/yuayou
♏悠芯🌙遊戲互動🎡DC群▶https://discord.gg/ZVPmCSq
工商合作邀約請洽▶rger1024@hotmail.com
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
↘《封頂天堂R》相關資訊↙
官方論壇網址▶http://fengding.game8.tw/bbs/
懶人包下載▶https://ppt.cc/fjx4Hx
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
↘《Final Fantasy XIV ONLINE》相關資訊↙
免費遊玩35級【新手入坑遊戲下載&帳號申請教學懶人包】▶https://ppt.cc/f12i5x
5.0繁體漢化包下載▶https://ppt.cc/f2SGHx
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
↘《天堂2M》相關資訊↙
申請韓國Apple ID教學[IOS系統]▶https://ppt.cc/fC8xQx
天堂2M主程式(PURPLE)下載點▶https://ppt.cc/fW8iUx
PURPLE模擬器下載點▶https://ppt.cc/fGDVfx
Taptap(apk檔)下載點▶https://d.taptap.com/latest
巴哈姆特天堂2M教學文章▶https://ppt.cc/fLcshx
天堂2M攻略網(請用G瀏覽器翻譯)▶http://lineage2m.inven.co.kr/
天堂2M無界漢化官網▶https://www.wujieu.com/
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

以下是曾經天堂各系列教學、VOD
=============================================================
『天堂2M相關講解&教學』

新手小技巧篇#1 - 讓你了解初期每天該做些甚麼部分系統功能、任務、事件用處是什麼
▶https://youtu.be/A0ZIQvNrgdA

黑色星期五禮包開箱實測 - 居然出了這兩個！！
▶https://youtu.be/V55kxUanXJI

教你如何從手機下載、安裝、PC版PURPLE簡易教學講解
▶https://youtu.be/GAM2AfKFlak

註冊NC帳號教學影片
▶https://youtu.be/xr5QH6VG7Ac

教你如何預先創角、氏族&迷你遊戲活動解說教學
▶https://youtu.be/hiz7ogmKsTU

=============================================================
電腦機體

CPU：AMD R7 1700x
記憶體：芝奇 8Gx2
顯示卡：GTX 1660 6G

=============================================================
請阿悠吃宵夜(斗內)➡https://streamlabs.com/riayutv

YOUTUBE 加入會員贊助說明：
每月花費 30or75元 (可自行選擇)
贊助後獲得聊天室特殊頭像
再至粉屍團私訊我
給我你的Line ID加入乾爹專屬群組
乾爹們可以優先與我一起共同組隊進血盟唷！！

實況開台時間➡以粉屍團公告為主
喜歡我影片的話~記得按一下訂閱、讚、分享哦!!

實況中可用指令：
87
悠粉
粉屍團

※聊天室切勿洗頻/辱罵/釣魚/說阿悠醜(?)