關於 健身工廠轉廠流程 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#閒聊 #各位老闆們請挺住
今天的疫情記者會，大家多少都看過了、耳聞了，這邊就不多說了，各位的焦慮和恐慌已經接近表面張力，喵子現在沒有要來當那根最後稻草，而是提醒一下各位創業者們一些事。

無論你是什麼產業、創業多久、資金多寡、規模大小、是否有員工，以下我都稱呼各位創業者為「老闆」。
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面對員工薪水、訂單銳減、資金來源等等一切跟錢有關的事，你一定會焦慮、緊張，加上新聞幾乎一面倒的24小時nonstop播放悲觀，你忍不住越想越多、越來越鑽牛角尖，卻要壓抑情緒、處理員工生計與後續狀況，於是你的情緒開始便秘，你的負面想法就像紫薇一樣要滿出來，但你找不到地方發洩。

於是你哀聲嘆氣、恨天怨地、哀北叫母，罵執政黨、罵在野黨、罵時鐘、罵中共、罵台電、罵病毒，能罵的你都罵，試圖透過這樣的行為來平穩自己的情緒，你也以為罵一罵，你就會舒坦許多；然而你發現，越罵火越大、冷氣開再冷都無法降溫。

同樣身為微型創業者的我本人，不是不能懂你的懶趴會，因為我一樣要生活、一樣有保單和房租要繳、一樣要養別人--你養員工我養貓--、一樣要挪預算囤口罩和生活必需品，只不過你的重擔比我沉，和你相比之下，我真的是微型再微型到不行的創業者。

然而，就是因為你的重擔那麼沉，那你更不能慌。你要怎麼處理這些重磅問題？目前最大的問題，就是錢，沒錯吧？你詢問紓困貸款了嗎？你和銀行交涉過了嗎？你把關注力從罵東罵西中，轉移到你該做的事了嗎？你處理好員工的一切狀態了嗎？你調整好一切工作上SOP流程，好面對這波疫情了嗎？

如果你該做的都做了，那表示「可控因素」你都已經做到底了，你已問心無愧，那面對疫情和一些白目亂跑之人這些不可控因素，你再怎麼焦慮暴怒，都無法再多做什麼了。

病毒很公平，誰不乖它就找上誰、你也不可能把那些白目的人打爆，你打不完，還會吃上官司；而且這樣並不會解決問題，因為那些人缺乏的就是正確的「觀念」，需要大家不斷不斷的重覆教育他們，這也是身為老闆的你還能做的其中一個『社會責任』：宣導正確防疫觀念和正確疫情資訊，而不是跟著酸民聞雞起舞。
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但你還是很焦慮，那你該怎麼辦？我說了，不可控的因素太大，面對無法掌握的原因，你能做的，就是好好控制「你能掌握的所有事情」，這邊包括你的情緒和你的行為。

你可以打電動發洩，線上髒話飆來飆去沒有人管你；你可以在家健身，讓負面情緒跟著汗水離開身體；你可以靜心冥想，練習自己的情緒穩定度；你可以看書、陪家人、追劇，因為平常你太忙了，忙到沒有自己的私人時間與空間；你甚至可以跟另一半滾床單三天三夜，替台灣製造新的國家幼苗，促進生育率提升。

你可以做所有你平常沒時間做的事，而這是你最難能可貴的一次假期，還不會被員工靠杯、不用擔心廠商煩你與客人催單、爸媽和另一半也不會念你一直廢在家，還會問你要不要吃水果，直接切好端給你。

目前無法解決的問題，你鑽牛角尖真的沒有用，只會讓你更煩更不安，還會影響你身邊的親朋好友、員工廠商客人。
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這段時間是考驗每個老闆心理抗壓性的關鍵時期，身為老闆的你，請好好冷靜，好好照顧自己，情緒不穩會導致失眠，失眠就會睡眠與體力不足，睡眠跟體力不足就會免疫力下降，免疫力下降你知道會怎麼樣，對吧？

你自己的心理狀態不夠穩定，那你的事業還沒垮，你就會先垮。

為了你的事業，為了你的員工，為了你所在乎的每個人，老闆，請你讓自己的心靈和情緒腦袋都好好休息。留得青山在，不怕沒柴燒。
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這陣子遇到不少焦慮的老闆，一開始都是火冒三丈、劈哩啪啦說著自己的困擾，加上喵子的身份會使人以為「身心靈從業者都不懂社會狀況，只會說風涼話」，造成了不少誤會與衝突。

然而，該看的社會新聞、世界新聞、財經等等我都會看，身邊也有很多朋友是創業者，開大公司、開三四五間分店、員工近五十人的比比皆是，所以我得到的消息並不是只從新聞、網路GOOGLE，而是紮紮實實的田野調查。

可以理解大家的誤會是怎麼來的，以前我也以為身心靈行業很仙、不用吃飯睡覺打東東；但現在身為職業讀牌師，才明白，其實身心靈從業者，也是「人類」，只是精神上的頻率比較不一樣，一樣有家人朋友、生老病死和生活雜事要煩惱。

你的重擔，我不是不懂，只是無法替你扛，但在這個時期，老闆更要懂得獨立、長大、自救、撐下去，等到炸鍋到翻掉的政府內部整理好，才能來救你。

你得先讓自己和你的事業都活著，你才能看到救援。

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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

花花前陣子完成的書，經出版社評估後認為可能只有我的讀者會買單，在沒有修改的情況下直接出版的話，大概會賣得很差，然後，就沒有然後了。
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我接受了出版社的建議，重新修改我的內容，不過對於出版社給予的意見「書的內容部落格都有了，讀者看網路上的就好幹麼要花錢買？」不得不說，我是有些不悅的。
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我過去是一名健身教練，收了不少因為看網路影片亂練結果一身傷而且絲毫沒進步的學生；我自己在研究的個體心理學網路上資訊也很多，但我為什麼自己就是教練還要花錢去進修訓練課程；又為什麼網路資訊我我仍舊還是會花錢買實體書回來，自己研讀自己做重點筆記。
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有些價值，不能夠用金錢來衡量的。
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所以我決定今日開始，每週六晚上八點都會發一到三篇本書的內容，而且是按照順序不是隨機挑選，不論將來本書是否出版，我都會一直發到結束，不想花錢買書也可以網路上看就好。
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因為有些價值，不能夠用金錢來衡量的。（以下開始）
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#0_1個體心理學
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個體心理學這名稱可能知道的人比較少，多數人熟悉的是它的另一個名字「阿德勒心理學」。
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西元1870年2月7日，生於奧地利維也納的阿爾弗雷德·阿德勒，除了是個體心理學的創始人，同時也是一名醫師與心理治療師。
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猶太籍的阿德勒，家庭環境算是富裕，但是他的童年卻有著相當多的不幸。阿德勒有其他六個兄弟姊妹，他是排行在老三；罹患佝僂病的阿德勒，因為自小體弱多病以及行動不便，他無法在童年時期跟其他孩子一起玩耍，同時也為自己的能力不如兄長與鄰居而感到自卑。
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除了自身的疾病之外，阿德勒也親眼目睹了年幼的弟弟在自己面前過世，從小就籠罩在死亡的恐懼中，讓阿德勒立志要成為一名醫師。早期阿德勒的成機並不突出，但在父親的鼓勵與支持下逐漸進步；後來畢業於維也納大學醫學院，曾經當過眼科以及內科醫師。
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一戰時期的阿德勒擔任軍醫，當時每天要面許多的傷兵，評估這些軍人的心理狀況是否能夠重回戰場，這些經驗讓阿德勒體會到心理健康的重要性，戰後便將重心轉移到神經學以及精神病學。
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阿德勒發表了許多關於器官缺陷與自卑感的論文，在西元1899年，受到了精神病理學權威的佛洛伊德邀請，阿德勒加入了維也納精神分析學會，並於1910年擔任該學會主席一職。
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隨著與佛洛伊德的觀點衝突越來越多，阿德勒在西元1911年離開維也納精神分析學會，並且正式成立了「個體心理學學會」。
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阿德勒曾經希望透過政治來改變整個環境，然而政治並沒有他預期那麼單純，在心力交瘁下，阿德勒認為如果要達成理想中的世界，得要從兒童的教育開始著手。
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他發表了許多關於兒童教育以及兒童行為的論文，並在維也納與德國其他地方創立了三十多處兒童諮詢中心，諮詢對象多為教師與父母，將個體心理學活用在教育機構與家庭當中，希望透過兒童的教養來改變整個環境。
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這段期間的阿德勒聲名遠播，經常受邀到各處發表演說，並且受聘為美國哥倫比亞大學客座教授；西元1932年成為紐約長島醫學系主任，於1934年定居美國。附帶一提，在許多介紹阿德勒的書籍中都會特別提到，阿德勒一直到55歲才開始學習英文。
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我在某些書上所看到的說明是，阿德勒認為有些口譯翻得不夠到位，他希望能夠讓聽眾更加理解他所說的內容，而在當時大部分的演講都是在美國，因此阿德勒才重新開始學習英文。這邊也能夠用來解釋本書後面會提到的「目的論」，不論當時的年齡或是各種條件如何，當一個人決心要做某件事情的時候，他一定能夠找出方式來克服。
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距今一百多年前，阿德勒底下門生眾多，且名聲更是與佛洛伊德不相上下。然而身為猶太籍的阿德勒，在二戰期間受到納粹的迫害，許多猶太人遭到屠殺，其中包含了大量阿德勒的弟子。阿德勒所發表的論文與臨床講義在當時也遭到禁止，因此現今才會鮮少聽過他的名字。
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許多倖存的阿德勒門生努力地將他的學說給保留下來，在美國也有不少深受個體心理學派所影響的專業人士，在2020年的現今，人權與自由越來越受到世界各國所重視，因此我們才有機會能夠再一次認識這位，一百多年前就已經洞見未來的心理學家------阿爾弗雷德·阿德勒
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#0_2人生型態取決與個體所使用的「素材」
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客觀的世界上活著每一個人，但是每一個人都是活在主觀的世界上。這聽起來有點饒舌，這兩句話的意思，客觀上我們所生存的環境都是一樣的，但是同一個客觀的世界，卻會因為個體的差異而有不同主觀上的認定。
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例如有些人在遭遇到挫折時，會將挫折當做是進步的動力，藉著修正錯誤讓自己能夠克服難題；而也有些人在同樣遭到挫折時，會將失敗當成是一種羞恥的烙印，並且相信自己克服不了這些問題，從此遇到同樣的問題都會選擇逃避。這樣不同的心態，我們稱之為「人生型態」。
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我們會透過不同的人生型態選擇相對應的「素材」，所謂的素材指的是我們一生當中，所經歷過的一切，包括在我們的記憶尚未成形之前，也就是出生至三到四歲左右的嬰幼兒時期。個體心理學非常重視兒童教育，並且明確地指出，不當的教養模式會如何摧毀一個孩子。
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在《第一本複雜性創傷後壓力症候群自我療癒聖經》一書當中，也有提出複雜性創傷後壓力症候群Complex post-traumatic stress disorder（下稱CPTSD）的造成，多是在童年時期曾經遭到父母或主要照顧者的不當對待，包含性侵、肢體的虐待、言語的虐待、無視孩子的需求、否定孩子的感受、嘲笑或者欺騙孩子等等。
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這些傷害都會烙印在孩子的身體記憶當中，當時的孩子可能才幾個月大，即便將來長大後這些記憶已經無法想起，但是當時的感受會永遠被身體給記下來。在往後的人生一但觸發了相關的條件，那些記憶帶來的負面感受就會重新湧現出來，並且使個體做出在童年時期習得的應對反應。
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舉例來說，童年時期經常被照顧者嘲笑的孩子，在長大後容易變成沒有主見、附和他人的應聲蟲。以CPTSD來看，是因為個體認為講出自己的想法會得到負面的結果，為了避免發生遭到嘲笑與否定的情緒重現，必須將自己真實的想法給隱藏起來。
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而從個體心理學的角度來看，是因為孩子選擇了「表達自我會被嘲笑」這樣的經驗，當成是他人生型態的素材，因此在遇到任何需要做出選擇的情況時，他們會傾向於選擇主流的、他人建議的、他人認同的那些「安全牌」。
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阿德勒說一個人的人生型態大概會在五歲左右就已經成形，雖然後來也有說法是，大約在孩童八歲左右時才成形。但不論是哪一個階段，都不能夠否認孩子的童年時期，給予素材的重要性，這也是個體心理學一直不斷強調兒童教育的重要性原因。
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一但人生型態成形後，後面要在改變就會變得十分困難，許多個體甚至終其一生都無法改變自己的人生型態。但個體心理學以及《第一本複雜性創傷後壓力症候群自我療癒聖經》一書當中，都有提到，人生型態是後天習得的生存模式，因此也能夠透過後天的學習去改變原本的人生型態。
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接下來我會開始藉由我的人生故事，慢慢跟大家說明「素材」對於兒童有著多大的影響。
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#1_家庭暴力
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民國七十九年三月二十三日，我出生了。
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沒有新手父母應該有的，那種迎接新生兒的喜悅；也沒有現在提倡的二十四小時內，母嬰的肌膚接觸。確切的情形是如何我也無從考證，我只能夠憑想像與推測，在那狹窄陰暗的產房中，有個年輕產婦，將她的女兒給生了下來。
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當然，她也有可能是請產婆到府接生；但我更傾向於認為，我的親生母親會選擇在一個，她認為安全且隱密的場所將我娩出。
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養父母在透過合法的流程後，正式收養我成為家中的一份子。
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我成長在一個非常重男輕女的家庭；母親嫁給我父親不久之後，檢查出罹患了子宮肌瘤。70年代的當時，醫療還沒有現在這麼發達；即便再如何地不願意，為保全性命母親也只能夠選擇，將她身為女人的標記「子宮」整個摘除。
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從此之後，母親永久喪失了生育能力，也將原本就不和睦的婆媳關係，推至冰點。
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我父親是家中長子，被祖父母寄予厚望。祖父母希望父親能夠傳宗接代，並且接手家裡的鳳梨園，繼承祖先留下的家業；結果父親卻娶了個無法生育的女人，可以想見，當年祖父母他們有多崩潰了。
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祖父母不斷洗腦父親離婚再娶，但我的父親是個老實人，不願意辜負母親；即便祖母後來讓步表示，納二房也沒關係，只要黃氏有後就好了。但我的父親仍舊表示，既然已經娶了我母親為妻，身為丈夫的他，就會對妻子的一生負責到底。
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背負著長輩盼不到的期望，原本生活單純的父親，學會酗酒也開始夜歸；我的童年時期經常會看見，母親獨自一人，坐在房間角落啜泣。
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「恁老爸佇咧外口一定有查某。」
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母親幽幽地，對著才幼稚園大的我這麼說著；其實年幼的我，並不懂這是什麼意思，是爸爸的朋友裡面，有個女人這樣嗎？我小小的腦袋無法明白，我只知道母親每當說著這些話的同時，眼淚也在往下掉，但她的臉上卻看不出任何表情。
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某天，我父親下了班又去喝酒了，當他醉醺醺地回到家後，硬是把已經在睡夢中的我，以及哥哥給叫醒。他要我們兄妹倆面對著牆壁跪下，然後抽出了腰間的皮帶，瘋狂抽打我與哥哥；沒有任何理由地，只因為父親想打人，於是我跟哥哥就應該被打。
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我的母親嚇壞了，她死命地抓住父親的手，要他別再打了；我還那麼小，再打下去真的會把我打死的。
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「擱毋停手我就死在恁的面頭前！」
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父親被她這樣一吼給嚇到停下動作，下一秒就走向浴室洗澡、睡覺，就好像上一秒什麼事也沒發生過一般。從那一天起，這樣的戲碼一個月總要上演個一到兩次。若是那個月，父親的生活較為不順，例如任職的製材工廠停工、鳳梨價格大跌、整個作期血本無歸時，可能會有一陣子天天上演。
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為了不在睡夢中突然被嚇醒；我學會了只要一點點的風吹草動，都能立刻醒來的極淺眠技能。父親的KAWASAKI一進到家中，在二樓睡覺的我就會馬上醒來，然後視死如歸一般，等著迎接他的下一步。
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（待續）
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很多在自媒體非常成功的人物
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所以今天我要分享給你三個步驟
幫你找到結合興趣在網路上創業的方法
現在是一個自媒體的時代
沒有不可能
只有想不想的到
有沒有付出行動
興趣是在實踐過程中慢慢挖掘與培養
保持熱情就能越來越看見希望
第一步：列出你的興趣清單
這個步驟的用意是醒腦
喚醒你的大腦
把你感興趣的事物都列下來
譬如喜歡打麻將
彈吉他或烏克麗麗
喜歡跟音樂有關的項目
或是有些人研究減重研究出心得跟興趣來
甚至是對寫程式、寫app、設計有興趣
想到什麼
通通給他列下來
不用客氣
如果這時候你還對自己客氣
那就別怪現實對你不客氣了
第二步：篩選出『能解決別人問題』的興趣項目
當我們通通列下來之後
這時候要做的就是逐一深層思考
譬如打麻將的時候
打麻將的能力強不強
可不可以電人
如果可以
那我們就可以知道
有些人他想變得更強
甚至想成為可以在麻將桌上廝殺別人的人
那麼經驗 、算牌解析
就可以成為『解決別人問題』的項目
這時候你就可以將這些資訊轉為內容材
下一個步驟就是產品化
但是
假設你在麻將桌上不是很強
甚至被電得慘慘慘的角色
這時候我們要做的就是另外一個思考方向
有什麼東西是你覺得可以再加強的
或是器材上有什麼是覺得不足
但可以再更好的
譬如我們在打麻將的時候
常常為了要讓打麻將時出牌不會卡卡的
所以會墊一個麻將紙在桌上增加滑順感
不過麻將紙要常常更換
成本會增加
而且又不環保
甚至有些人會覺得麻煩
鋪毯子又沒有那麼滑順
因此這時候我們就可以思考
該如何解決這個問題為出發點
接著將這想法產品化
第三步：產品化
大多數人因為沒有實體產品化的研究管道
甚至沒有工廠的人脈
所以想要將麻將紙做些改良
或是把麻將周邊品進行更新及突破就顯得比較困難一些
但是如果你有這方面的人脈跟資源
這會是一個非常不錯的切入點
因此大多數人都是先分享資訊為主
把『你能解決別人問題』的主題列下來
以剛剛的麻將為例
你就可以把這些資訊放在網站
或是錄成影片放在網路上提供給大家
初期先以提供資訊為主
同時可以串上AdSense賺點流量廣告費
如不知怎麼串的
可以看這個影片
裡面會有詳細說明
這過程當中只要你的內容有料、題材夠吸引人
流量基本上都不會是問題
但如果流量怎麼引導都都沒有起色
就得回頭思考你的題材、內容有哪些需要做哪些調整
當流量到了一定程度之後
下一個階段就是有人會請你代言、出書或是包裝你
同時你也會是產品的一個部分
合作機會變多
收入也跟著增加
當然來源就不會只有廣告收入
如果你的興趣是對穿搭、運動有興趣
也是相同模式
你就可以結合穿搭教學跟服飾品牌做合作
或是有些人他們在網路上教人健身、增肌減脂
同時會設計衣服、生產衣服的就成立服飾品牌
如果沒有這資源也沒關係
可以做異業結盟
跟相關產業進行合作
例如高蛋白品牌、健身餐品牌等等
但前提是你有這方面的相關資訊、知識
而且方法是經過驗證、有效的
以上三個步驟是我們在協助人透過興趣結合事業的流程
像我自己也是透過這三個步驟發展我自己的事業
或是以解決我自己發生的問題為出發點
例如很多人貨到付款不領貨那怎麼辦？
這時我們就發展一個線上聯徵平台
讓大家上傳黑名單
只要有人用貨到付款或超商取貨付款不付款領貨
每個業主就會上網通報姓名、電話、email
這樣就能大幅降低貨到付款未領貨的風險
也能有效嚇阻那些惡意下單不領的人
因為只要看到他的名字、電話、email
業者就可以選擇不出貨給他
除非他先付錢
這樣的模式就是我以解決自己問題為出發點
同時又解決別人的問題
創造自己的產值、提高其他人的收益
雙贏的局面就此誕生
所以如果你想在網路結合興趣創業
就可以透過這三個步驟幫你找出適合的項目
所以這個時候
你可以好好靜下心來思考
自己能創造什麼價值、解決什麼問題
同時又跟興趣結合在一起
當三個都構成後就有機會促成一件好生意
而你該做的都做足後
內容、資訊、產品也都逐一完成
接下來就交給市場做決定
我們要做的就是不斷提供解決方案、調整內容
只要提供好的內容、持續做對的事
流量與曝光自然找上你
好
那我今天的分享就到這邊
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