Reinventing Workers for the Post-COVID Economy
The nation’s economic recovery from the COVID-19 pandemic will hinge ( ) to some extent ( ) on how quickly show managers can become electricians ( ), whether taxi drivers can become plumbers ( ), and how many cooks can manage software for a bank.
This is likely to prove especially problematic for millions of low-paid workers in service industries like retailing ( ), hospitality ( ), building maintenance and transportation, which may be permanently impaired ( ) or fundamentally transformed. What will janitors ( ) do if fewer people work in offices? What will waiters do if the urban restaurant ecosystem never recovers its density ( )?
Their prognosis ( ) is bleak ( ). Marcela Escobari, an economist at the Brookings Institution, warns that even if the economy adds jobs as the coronavirus risk fades ( ), “the rebound won’t help the people that have been hurt the most.”
Looking back over 16 years of data, Escobari finds that workers in the occupations ( ) most heavily hit since the spring will have a difficult time reinventing themselves. Taxi drivers, dancers and front-desk clerks have poor track records moving to jobs as, say, registered nurses, pipe layers or instrumentation technicians.
COVID is abruptly ( ) taking out a swath ( ) of jobs that were thought to be comparatively ( ) resilient ( ), in services that require personal contact with customers. And the jolt ( ) has landed squarely on workers with little or no education beyond high school, toiling ( ) in the low-wage service economy.
“The damage to the economy and particularly to workers will probably be longer lasting than we think it is going to be,” said Peter Beard, senior vice president at the Greater Houston Partnership, an economic development group.
What’s more, he said, COVID will intensify underlying ( ) dynamics ( ) that were already transforming ( ) the workplace. Automation ( ), for one, will most likely accelerate ( ) as employers seek to protect their businesses from future pandemics
The challenge is not insurmountable ( ). Yet despite scattered ( ) success stories, moving millions of workers into new occupations remains an enormous ( ) challenge.
“We need a New Deal ( ) for skills,” said Amit Sevak, president of Revature, a company that hires workers, trains them to use digital tools and helps place them in jobs. “President Roosevelt deployed ( ) the massive number of workers unemployed in the Great Depression on projects that created many of the dams ( ) and roads and bridges we have. We need something like that.”
勞工轉型以因應後疫情時代經濟
美國經濟能否從新型冠狀病毒影響下復甦,將在一定程度上取決於表演經理們要多久才能變成電工,計程車司機能否化身為水管工,以及有多少廚師能替銀行管理軟體。
這對零售業、餐旅業、建築維修和運輸業等服務業數百萬低薪工人來說,問題恐怕特別大。這些行業可能受到永久性損害或發生根本性改變。若辦公室裡人變少了,工友要做什麼呢?若都市餐廳生態系統繁盛不再,服務生又該如何?
他們的前景是黯淡的。布魯金斯學會經濟學家Marcela Escobari警告說,即使就業機會隨新型冠狀病毒疫情風險消退而增加,「經濟反彈也幫不了那些受創最重的人」。
Escobari檢視16年來的數據發現,今春以來受衝擊最大的一些職業,勞工將很難自我改造。計程車司機、舞者和櫃檯人員轉行從事護理師、舖管工或儀器技工等工作者十分有限。
新型冠狀病毒突然帶走了一大批原本被認為較不容易永久消失的工作,即需與客戶面對面接觸的服務工作。這一衝擊直接打擊到那些僅受過高中教育、在低薪服務經濟區塊中掙扎的勞工。
經濟發展組織大休士頓商會資深副總裁Peter Beard表示:「經濟、尤其是勞工們受害的時間,可能比我們預期的還要更長。」
他說,更重要的是,新型冠狀病毒疫情將強化已經在改變職場的潛在動力,自動化即為一例,由於雇主力求讓自己的企業未來不受大疫情影響,自動化極可能加速。
這項挑戰並非不能克服。然而,儘管有少數成功的例子,讓數百萬勞工轉業仍是巨大的挑戰。
雇用勞工後培訓他們使用數位工具,並幫他們找到工作的Revature公司總裁Amit Sevak說:「我們需要一項針對職業技能的新政。小羅斯福總統大蕭條時期把大量失業勞工投入工程計畫,興建了我們現在使用的水壩、道路與橋樑。我們需要這樣的東西。」
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其實CRM系統不單單僅止於客戶資料管理,更是有商機管理功能,系統化的作業讓主管能清楚明瞭各訂單階段,也能清楚辨識成交率為何,以利將有限的業務同仁投入在高成交機率的客戶上。
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從火星探測系統到輔助工業製程,美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用?
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今,已經過了3000多個「火星日」,肩負著火星探測的重要任務,8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的,則是好奇號的 AI 運算系統,其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的,公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業,建立 SaaS 服務,為產業提供 AI 輔助平台,2020 年更獲得 1.3 億美元的投資,拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機,源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件,企業希望導入 AI 優化決策過程,合作中也發現了石化能源產業的痛點,研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品,不僅受到美國石油公司歡迎,日本市場也買單。
有了日本的先例,這套美國研發出的產品,照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題,不料到了台灣卻窒礙難行,甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰?
台灣市場與美國差異大,Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明,台灣產業的先天特性,讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題,以石油產業的產品舉例,在台灣只有中油、台塑兩個客戶,且台灣的石油公司並不做研發工作,多半直接向國外公司購買配方,因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下,研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境,跟重新創業差不多。」張中宜表示,AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師,也要有懂產業製程的專家團隊,龐大的研發費用與對產業專家的需求,讓每一次產品開發都像募資活動,團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點,說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ,第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學,更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮,讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問,執行戰略布局或開發新通路的工作,面對 Beyond Limits 在台灣的難題,團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術,尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關,研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似,痛點都在於漫長的研發過程,就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣,電池配方更要經歷至少半年的實驗,且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型,溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統,研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速,系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇,縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟,以其認知 AI 的核心技術,協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析,並整合作業人員專業知識與數位化作業模式,制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說,透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程,更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外,Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台,投入面板機器手臂維修建議系統的開發,「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業,也與風電廠陸續接洽,但台灣的風電仍在建設階段,缺乏營運經驗,目前的維修需求也不高。」張中宜談到,市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求,且市場密集、成熟的產業,公司在與投資人仁寶電腦的合作中,發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似,而且痛點也類似:包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程,以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發,由廠商提供維修資料與產業專家, Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據,建立資料背後的邏輯推演,系統最終能判斷機器損壞的原因,並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本,對維修人員來說也有可依循的維修建議,長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ,促進升級。
以邊緣運算技術,與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面,Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作,使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術,原理是透過分散式的運算提升效率,達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別,降低反應時間落差。
張中宜舉例,正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置,開始滑手機,異常的人流可能是人群往四面八方散去,產生快速移動的樣態,異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室,大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間,也能避免踩到人臉辨識的紅線,未來希望擴張應用到大樓監控,或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA,認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同,Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ,前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」,而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞,並加以做出決策與判斷,以電池配方為例,將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後,會得出樹種配方組合,再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣,並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合,讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋,輔助人類做最後決策,也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術,張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後,由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差,人類基本上不可能遙控好奇號,而且火星上的數據在這之前是 0,所以數值 AI 也無法運作,為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動,勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統,當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告,2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元,其應用開發仍具高度可能性,Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外,未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程,團隊更積極與社會、產業溝通,讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策,也讓產業正視轉型需求,近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座,持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:台灣數位轉型瓶頸
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:能見度
附圖:BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術,達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說:BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源:https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
數位達人維修 在 小施汽車生活頻道 Youtube 的精選貼文
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以下公告
【小施在拍攝前已經過快篩檢驗,故沒戴口罩 】
【影片中有少許未戴口罩片段 ,部分是在空曠區域以及周圍無五人以上群聚情況下所拍】
【 影片中未有做到100%配戴口罩 還請各位見諒 】
【 在往後的拍攝中我們將更嚴謹的面對防疫 】
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除了在家,去哪裡都要全程戴口罩。
All members of the public are required to wear a mask at all times
except at home.
外出時は常時マスクを着用。
집을 제외하고 어디를 가든 항상 마스크를 착용해야합니다。
Memakai masker setiap saat terkecuali di rumah。
Trừ khi ở nhà, bạn phải đeo khẩu trang mọi lúc mọi nơi.
จำเป็นต้องสวมใส่หน้ากากอนามัยตลอดเวลาขณะที่อยู่นอกเคหสถาน。
#MAZDA#CX5#馬自達 #少出門 #戴口罩 #COVID19 #小施 #小施汽車#試駕
感恩指教訂閱~
開始製作影片後才發現,一部幾分鐘影片的完成需要多少人員的努力與辛勤,絕對跟起初所想的不一樣。
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支持小施持續的創作。
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數位達人維修 在 Ella陳嘉樺官方專屬頻道Ella Chen's Official Channel Youtube 的精選貼文
娛樂無限公司
投資幽默可以回甘 快樂絕不會一般般
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― 關於 娛樂無限公司―
《娛樂無限公司》MV,延續了前2支音樂影像,呼應「人人都可以是A咖」,在這次劇情裡,人人都是生命的老闆,主宰自己的公司,開設一間專屬的娛樂無限公司。
Ella分享著,要抱著幽默的態度、輕鬆的心態,將娛樂注入在你的日常生活當中。雖然工作很繁雜,但你要相信,永遠可以在這些小細節裡面找到一些快樂,即便是一成不變的工作,也沒有都一樣的,她砥礪自己:「經歷過昨天的你,今天還是那個樣子嗎?那你就是不長進,不可以,你一定會因為昨天的事情,有所進步學習,當你學到新的東西的時候就會覺得快樂,我又進步了,又更好了。」
― 歌詞 Song Lyrics ―
來時誰都是一絲不掛
但夢被現實摑了一巴
但愛因斯坦也這樣
故事才有了偉大尾巴
人生有限公司
上班就沒有下班
那麼更不能一般般
娛樂無限公司
投資幽默可以回甘
快樂絕不會一般般
人生有限 娛樂無限
什麼有限 什麼無限
不好玩 最後一樣要買單
EVERYONE HAVE FUN
BE FUN
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BE FUN
遊戲 認真的隨性
開始了就不能停
EVERYONE HAVE FUN
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BE FUN
THE SHOW MUST GO ON
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EVERYBODY HAVE FUN
來時誰都是一絲不掛
要走誰也是分秒不差
但每一個人也這樣
時間才開出機遇之花
人生有限公司
上班就沒有下班
那麼更不能一般般
娛樂無限公司
回收回本不如回甘
快樂絕不會一般般
人生有限 娛樂無限
什麼有限 什麼無限
好不好玩 最後一樣要買單
EVERYONE HAVE FUN
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遊戲 認真的隨性
開始了就不能停
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THE SHOW MUST GO ON
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人生有限 娛樂無限
什麼有限 什麼無限
好不好玩 最後一樣要買單
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有趣 就在那不確定
開始了就不要停
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世界再怎樣封閉 也別封閉自己
EVERYONE HAVE FUN
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EVERYONE HAVE FUN
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THE SHOW MUST GO ON
THE SHOW MUST GO ON
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BE FUN
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BE FUN
你的鼓勵是最好股利 娛樂自己娛樂你
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THE SHOW MUST GO ON
THE SHOW MUST GO ON
ON AND ON
ON AND ON YEAH
ON AND ON
ON AND ON
EVERYBODY BE FUN
―Song Credit―
作詞Lyricist:李焯雄Francis Lee
作曲Composer:黃韻玲Kay Huang/張牧喬Chang Mu-Chiao
製作Producer:黃韻玲Kay Huang
編曲Arranger/管樂編寫/電吉他/電貝斯/沙鈴:黃宣銘 S.M.H.
和聲編寫Background vocal arrangerment:黃欣偉Stanley Huang
和聲background vocal:黃欣偉Stanley Huang/李雅微 Shivia Lee/楊宗翰Yang Tsung Han/林欣怡 Lin Hsin Yi/張孝綱 Lambert Zhang
人聲錄音Vocal recording engineer/錄音室recording studio: 黃俊憲 Huang Chun Hsien/白金録音室Platinum Studio
混音工程師 Mixing Engineer:黃俊憲 Huang Chun Hsien
混音錄音室 Mixing Studio:Golden Apple studio
― Music Video Credit―
Director 比爾賈
Assistant Director 蘇品方、李培㚤
Assistant 容哲豪、陳霆瑋
Producer 張正勇
Line Producer 黃品禎
Assistant Producer 蔡文祿、林峻有、楊媄珺
Art Director 鄭鉫叡
Production Executive 李瑀晏
Art Grip 陳政翰、陳彥豪、張世旻、許誌峯
Director of Photography 傅士英
Additional Camera 白杰立、鄭立曜
First Assistant Camera 簡金湖
2nd Assistant Camera 游皇修、童冠毓、沈揚登、陳宥豪
Gaffer 袁立衛
1st Lighting Technician 郭冠均
Best Boy 陳唯浩、李培瑋、蘇志豪
Choreographer 楊至諴SAM
Photography Equipment 宏達數位影業有限公司
Lighting Equipment 利達數位影音科技股份有限公司
Post-Production 源映製作有限公司
VFX supervisor 戴羚妃
Editor Director 陳韶華
Editor Assistant 孫珮瑜
Visual Effects 林琬青 楊佳瑋 王韻翎
3D Animator 吳佳益
Colorist 吳承澔
Makeup Artist:阿鳳
Hair Stylist:小Ben@hc hair culture
Stylist:Melina Chen @雙陸時尚
Special thanks百果山水果城、曾德自助火鍋城、永樂市場、湘帝蔘茸藥行、永樂台南土魠魚羹、正發青草舖、永樂蔥油餅 林文明、世新單車店、赤峰77、阿田麵、福進商行、巨力汽車音響、美甲小舖藝術美甲沙龍、勝利文具店、双欣機車行、韋利理髮廳、今日優質洗衣、桂林路液晶電視專業維修、溫筱鴻、劉青、廖婕涵
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