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0430新加坡聯合早報

*【疫情加劇民眾更願接種但恐遇疫苗荒 印度新增38萬起累計確診者1800萬】
印度連續第八天增加超過30萬起新冠病病例。專家認為，印度須為人民接種疫苗的同時，實施大規模封鎖措施，才能遏制病毒傳播。目前，新德里和等地區正處封鎖狀態，但政府擔心影響經濟復甦而反對再實施全國封鎖。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210430-1143154

*【印度3000患者確診後“鬧失蹤” 疫情追蹤工作受阻】
《印度時報》報導，印度全國大量確診病例使得醫療系統不勝負荷，防疫形勢嚴峻。卡納塔克邦官員阿舒卡稱，很多確診患者在得知感染病毒後選擇關掉手機，在班加羅爾有約3000名失蹤患者正在傳播冠病病毒。阿舒卡表示，政府正在向民眾發放免費藥品治療，但沒有辦法聯繫他們，這些人直到病重時才會去醫院求醫。他說，這麼多患者切斷聯繫，不讓他人知道他們的行蹤，讓防疫工作非常困難，當地警方已經出動尋人。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210429-1143116

*【分析：不僅有助印度疫情 “四國疫苗夥伴”或有助美在印太應對北京影響力】
印度陷入第二波冠病疫情大流行後，美國總統拜登承諾立刻向新德里提供援助。分析人士說，白宮3月提出的“四方疫苗夥伴”計畫不僅能對印度疫情有所幫助，而且可能會有助於鞏固華盛頓在印太地區應對北京的影響力。由美國、日本、印度、澳洲四國領導人參加的“四方安全對話”峰會3月12日召開，白宮隨後發表聲明推出了四方疫苗夥伴（The Quad Vaccine Partnership）計畫。聲明說，四國將利用各自優勢，通過跨部門合作，從確保安全有效疫苗的全球普及開始，解決這一複雜的問題。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210430-1143168

*【王毅：中國抗疫物資正加快進入印度】
中國外交部長王毅就印度冠病疫情形勢惡化，向印度外長蘇傑生致慰問電，並說中國生產的抗疫物資正在加快進入印度。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20210430-1143274

*【印度工業氧氣用於醫療 鈴木暫停印度汽車生產】
鈴木子公司、印度最大車企Maruti Suzuki宣佈，北部哈里亞納邦的古爾岡工廠和馬尼薩爾工廠將於5月1日至9日停工。該公司表示，在目前的情況下，氧氣“應該用於拯救生命”，提前進行原定於6月的設備維護，暫停生產。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210429-1143094

*【巴西冠病死亡人數破40萬 全球第二多】
巴西的累計冠病死亡人數已破40萬，成為繼美國之後，全球死于冠病人數第二多的國家。路透社報導，專家警告，由於巴西的冠病接種速度緩慢，加上放寬防疫限制措施，該國的單日死亡人數高企可能會持續多個月。巴西衛生部29日通報，當天錄得3001起死亡病例，全國累計死亡病例達40萬1186起。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210430-1143251

*【歐盟報告指中俄試圖降低外界對西方國家疫苗信任度】
歐盟公佈的一份研究報告指，中國和俄羅斯在宣傳活動中，系統性地製造外界對西方國家疫苗的不信任情緒。這個歐盟研究報告稱，中俄官媒從去年12月至今年4月以多種語言線上上推送假新聞，誇大描述疫苗安全疑慮、毫無根據地將歐洲接種疫苗和死亡事件聯繫起來，並宣稱中俄疫苗為上乘之選。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20210430-1143178

*【歐洲多國新增病例減少 一些政府逐步放寬防疫措施】
歐洲多個國家過去兩周的單日新增冠病確診病例都有所減少，促使一些政府逐步放寬防疫措施。法國總理卡斯泰週三透露，政府考慮逐步結束衛生緊急狀態，並計畫推出健康通行證，方便民眾外出旅行。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210430-1143165

*【馬國連續兩天 新增病例超過3000起】
馬來西亞冠病疫情過去兩周日益嚴重，4月29日新增病例更創兩個月新高，不過政府同日宣佈有條件允許全國大專生在下月開齋節假期跨州返鄉過節。該決定與當局近來收緊其他防疫措施的做法相反，民眾擔心這可能導疫情進一步惡化。馬國昨天新增3332起冠病確診病例，連續兩天超過3000起，也是超過兩個月來最多的一天。馬國上次單日新增病例超過3000起是2月24日的3545起。
https://www.zaobao.com.sg/news/sea/story20210430-1143155

*【NHK：首批莫德納冠病疫苗運抵日本】
日本NHK電視臺引述官方消息說，第一批莫德納冠病疫苗已運抵日本。至今為止，日本政府僅批准美國輝瑞公司和德國生物科技公司BioNTech聯合開發的冠病疫苗緊急使用授權。預計日本政府將在5月批准使用莫德納冠病疫苗。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210430-1143278

*【美境內輝瑞廠房開始輸出疫苗 墨西哥本周接第一批】
知情者向路透社披露，輝瑞公司開始向墨西哥輸出首批輝瑞-BioNTech冠病疫苗，其中一部分疫苗是來自其美國廠房。這是輝瑞公司自川普任內禁止出口冠病疫苗材料後首次從美國廠房輸出疫苗，該禁止令至3月底到期。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210430-1143252

*【法國5月19日起逐步解封】
法國總統馬克洪在公告中告訴法國民眾，博物館、劇院、電影院和音樂廳將於5月19日重新開放。此外，一些商店以及咖啡館和餐館的戶外座位也將重新開放。他補充說，咖啡館和餐館必須等到6月9日才能在室內為客戶提供服務。馬克洪還表示，當地所實施的宵禁將逐步放寬。從5月19日起，宵禁的時間限制將從目前的晚上7時推延至晚上9時；6月9日則延遲至晚上11時。宵禁措施將在6月30日全面解除。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210429-1143120

*【紐約將在7月1日全面開放】
紐約市長白思豪表示，紐約市將於7月1日全面重新開放，屆時演出場地、健身房、商店、餐館和美髮沙龍都將恢復運營。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210429-1143118

*【BioNTech：歐洲青少年預計今年6月可接種輝瑞疫苗】
德國媒體《明鏡週刊》報導，BioNTech SE首席執行官Ugur Sahin表示，公司已準備向歐洲監管機構提交批准書，而目前已進入準備工作的“最後階段”。他補充說，試驗資料評估“平均需要四到六周”。另外，輝瑞公司也預計在今年9月完成對6個月大嬰兒的疫苗臨床試驗。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210429-1143110

*【報告：全球冠病疫苗總支出未來五年將達1570億美元】
美國健康資料公司IQVIA Holdings Inc發佈的報告指出，到2025年，全球在冠病疫苗的總支出預計將達到1570億美元，其中包括目前進行的大規模疫苗接種計畫，以及未來可能每兩年須注射的“追加劑”。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210429-1143112

*【美國今年首季經濟增長達6.4% 高於預期和前值】
美國2021年第一季度國內生產總值（GDP）錄6.4%增長。商務部表示，這反映了經濟持續復蘇、以及政府繼續應對疫情的成效。美國商務部週公佈2021年第一季度實際GDP年化季率初值，資料錄得6.4%，遠超前值的4.5%，也高於預期值的6.1%。商務部經濟分析局指出，增長反映了經濟持續復蘇、企業重新開業，以及政府繼續應對冠病疫情的成效。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210429-1143117

*【白宮：文在寅5月21日訪問華盛頓】
路透社週五（30日）報導，美國白宮宣佈，韓國總統文在寅將於5月21日到白宮進行訪問。韓國總統府隨後也宣佈，文在寅將於5月21日到華盛頓與拜登舉行高峰會談。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210430-1143275

*【美情報總監：美若明確表態願介入台海將導致中國四處攪局】
美國國家情報總監海恩斯說，在見到中國對香港的做法後，臺灣對獨立的看法已經越來越“堅定”。如果美國改變戰模糊政策，明確表態將介入台海衝突，北京將認為這是造成非常大不穩定的舉措，這種政策改變也可能使臺灣與中國更加分離，並將導致中國四處破壞美國利益。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210430-1143272

*【巴勒斯坦總統宣佈推遲舉行大選】
巴勒斯坦解放組織（巴解組織）週四晚在約旦河西岸城市拉姆安拉舉行各派別領導人會議，討論是否推遲舉行大選。會議至週五淩晨結束，各派別最終同意推遲舉行大選。阿巴斯隨後在電視講話中表示，面對困難局勢，“我們決定推遲舉行大選，直至巴勒斯坦人在東耶路撒冷的投票權利得到保證”。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210430-1143267

*【緬甸兩空軍基地遭火箭彈襲擊 無人傷亡】
緬甸兩個空軍基地昨天遭到襲擊，造成少許破壞，但沒有人員傷亡。緬甸軍方在記者會上透露，中部城市Magway一處空軍基地昨天淩晨遭四枚火箭彈襲擊，其中三枚火箭彈擊中農場，另一枚則落在道路上。基地內的一棟建築在襲擊中遭到輕微破壞，沒人受傷。
https://www.zaobao.com.sg/news/sea/story20210430-1143159

*【拜登就職百日前夕首次向國會演說：美1.8兆美元計畫有利同中俄競爭】
拜登說，他提出的1.8兆美元“美國家庭計畫”將助美國再度起飛。他強調，美國納稅人的錢將用來購買美國製造的產品，從而創造全國就業機會。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210430-1143163

*【2690萬觀眾收看拜登國會首次演說】
根據Nielsen的收視率資料，美國總統拜登在國會參眾兩院聯席會議的首次演說，估計在全美七個最大廣播和有線電視新聞網路吸引了2690萬電視觀眾的觀看。Nielsen週四發佈的資料顯示，與前總統川普在2017年國會聯席會議演說通過11個媒體網路吸引了4770萬電視觀眾相比，明顯低了許多。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210430-1143259

*【貿易代表戴琪：美國正全面審視對華貿易政策】
美國貿易代表戴琪出席參議院撥款委員會聽證會時表示，美國貿易代表辦公室正全面審視對華貿易政策，她將努力令中方遵守在前總統川普任內達成的第一階段貿易協定。戴琪在聽證會上說：“關於中美貿易協定中，中國做出的購買承諾，我們正在檢討他們的表現，並對中方所做的各個方面進行審查。”
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210430-1143164

*【中國國防部敦促美國 嚴格約束其一線部隊】
中國國防部敦促美國嚴格約束其一線部隊，並指美軍今年以來在中國周邊海空域日趨活躍。中國經常指美國在南中國海、東海和臺灣海峽的軍事存在是造成該地區不穩定的主要因素。美國則堅稱在這些被中國視為地緣戰略後院的地區享有航行自由。中國國防部發言人吳謙昨天在例行記者會上說，美現政府就職以來，美軍艦在中國當面海域活動頻次比去年同期增加逾20%，偵察機活動頻次超40%。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20210430-1143172

*【“天和”核心艙成功送入預定軌道 中國開始進入“空間站時代“】
中國載人航太工程總設計師周建平在央視上介紹，中國空間站基本構型包括“天和”核心艙、“問天”實驗艙和“夢天”實驗艙三個艙段。其中，“天和”核心艙是未來空間站的管理和控制中心。“天和”成功送入預定軌道，標誌著中國開始進入“空間站時代”。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20210430-1143170

*【路透社：傳中國反壟斷機構 至少罰騰訊20億元】
路透社引述消息人士稱，騰訊將因過往的收購和投資，未按正常申報程式進行反壟斷審批而受到懲罰。每項案件的最高罰款額為人民幣50萬元。騰訊也將因公司部分業務存在反競爭行為，尤其是音樂串流業務而受到懲罰。
https://www.zaobao.com.sg/finance/china/story20210430-1143183

*【中國人大通過反食品浪費法 製作發佈傳播“大胃王”等節目可罰2萬元】
新法規定，對造成明顯浪費的消費者，餐飲服務提供者可以收取處理廚餘垃圾的相應費用，而商家若誘導、誤導消費者超量點餐，最高可罰1萬元人民幣；嚴重浪費的食品生產經營者也將可能面臨最高5萬元人民幣的罰款。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20210430-1143177

*【朝鮮嚴禁韓流觀看或傳播韓劇可判死刑 單單一城市已有1萬學生自首承認偷看】
朝鮮去年12月制定《反動思想文化排斥法》，民眾如果收看或傳播韓劇，不只將判處數年勞改，甚至可判處死刑。對朝消息人士透露，自朝鮮當局貼出通告要求偷看韓劇的居民自首後，竟有1萬名學生到公安機關自首。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210430-1143160

*【被控偷運美國技術回國 中國海洋生物學家覃樹人認罪】
中國海洋生物學家覃樹人被指控將美國海洋技術偷運到中國，他在波士頓聯邦法院表示認罪。據路透社報導，覃樹人在法院承認，自己將可用于監測水下聲音的水中聽音器非法出口到中國。他總共對10項罪名表示認罪，包括密謀違反出口規定、簽證欺詐、洗錢和走私等。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20210430-1143181

*【阿波羅11號登月行動 太空船駕駛員柯林斯病逝】
駕駛人類第一次登月飛船阿波羅11號的美國宇航員柯林斯前天因癌症逝世，享年90歲。柯林斯（Michael Collins）是參與1969年7月20日阿波羅11號登月行動的三名宇航員之一。不過，比起同行的阿姆斯壯（Neil Armstrong）和奧爾德林（Buzz Aldrin），世人幾乎不記得柯林斯，因為他是人類第一次登月時，唯一留在飛船上的人，沒有踏上月球。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210430-1143161

*【法國推反恐新法加強情報工作 利用網路監控追蹤極端分子】
法國政府前天提出一項新反恐法案，希望通過加強情報工作和網路監控來應對恐怖主義新威脅。法國總理卡斯泰對媒體表示，新法令旨在應對更加隱秘的恐怖主義新威脅，依靠新技術強化反恐手段。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20210430-1143162

*【消息：北京正排查涉及加密貨幣挖礦業務的資料中心】
據消息人士和路透看到的一份文件顯示，中國北京正在排查涉及加密貨幣挖礦業務的資料中心，以更好地瞭解它們對能源消耗的影響。北京市經濟和資訊化局向該市的資料中心運營方發出一份“緊急通知”，要求他們彙報是否有涉及比特幣等加密貨幣挖礦業務。據通知顯示，如果有涉及，他們需彙報加密貨幣挖礦業務的耗電量以及占總能耗的比例。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20210429-1143102

*【以色列宗教活動發生踩踏 數十人死上百人傷】
事發地點位於以色列北部Mount Meron，數以千計的極端正統派猶太教徒週五（30日）聚集在二世紀聖賢拉比約海（Rabbi Shimon Bar Yochai）陵墓，參加年度紀念活動，慶祝方式包括通宵祈禱和跳舞。馬根·大衛·阿多姆救護車服務人員說，有103人受傷、數十人死亡；12頻道電視臺則表示有38人死亡。當地媒體初步指一個活動場地的看臺坍塌，但官方後來表示，死傷者看來是窒息或踩踏所導致。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20210430-1143281

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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🧐欣銓 (3264) 是怎樣的公司!?
欣銓成立於 1999 年 10 月，主要從事測試服務，其中在晶圓測試方面，產品由消費性 IC 等傳統 PC 相關客戶，增加到車用防撞、安控、電源、通訊 IC 等四大產業。台灣前 3 的晶圓測試大廠。
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公司主要提供半導體測試服務
而 IC 的測試可分為兩階段：
切割、封裝前的測試為 IC 晶圓測試，
封裝後的測試為 IC 成品測試，
主要確認 IC 成品的功能及屬性，
確保 IC 出貨前的品質。
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-晶圓針測服務
IC尚未封裝前，以探針作摘要性的功能測試，設法在封裝前淘汰不良品，減少不必要的封裝及成品測試成本投入。主要測試 IC 種類為：手機控制IC、電視控制IC、螢幕控制IC、螢幕驅動IC、記憶卡控制IC、NAND Flash IC等..皆是各類用量極大的消費性電子 IC 產品。
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-成品測試服務
IC 封裝後，用來確認成品之功能、速度、容忍度、電力消耗、電力放射、熱力發取等屬性是否正常，沒問題後才會出貨給客戶。