關於 r 移 除 空值 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

🍨寮辦公告🍨
親愛的陰陽師大人：
為了給大家帶來更好的遊戲體驗，伺服器將於8月4日（週三）06:30~09:30進行停服維護，如未能按時完成，則開服時間將會順延，具體更新詳情請留意稍後更新公告，或維護結束後至遊戲登入介面查看。
維護期間將暫時無法進入遊戲，造成各位陰陽師大人的不便，還請諒解，非常感謝大家一如既往的支持！（鞠躬）

========改版更新內容========
1. 重磅福利預告，SP空相面靈氣「集結開啟」！
・ 集結期：8月7日00:00 - 8月10日23:59，共4天。
・ 活動方式：集結期間內，完成三次集結，即可獲得集結獎勵！
・ 集結次數達到指定條件時，除了有神秘的符咒獎勵外，還會各解鎖一段相關的小劇情，大人們千萬不要錯過唷！
※ 備註：集結次數為亞服與日服累積次數的總計。
※ 【特別注意】：集結期間”無法”透過召喚獲得SP空相面靈氣，召喚活動將在8月11日維護後開始。

2. 活動——百轉留影
・ 活動時間：8月4日維護後 - 8月17日23:59
・ 活動期間，已解鎖探索副本第28章的大人，每日首次擊敗探索副本第28章的妖怪首領，將可額外獲取「留影瞳」。
・ 大人們在活動介面內，使用「留影瞳」，即可逐步解鎖介面內的物品，獲取對應的記憶碎片。
・ 隨著物品解鎖進度的增加，陰陽師大人們還可獲得御行達摩（碎片）、四星奉為達摩和插畫·百轉留影等獎勵。
・ 「插畫·百轉留影」會於後續活動商店推出，大人們也可屆時前往兌換。
・ 遮蓋在記憶上的迷霧散去，模糊的身影正慢慢靠近。一切的祈盼與困囿，即將迎來屬於它的答案……

3. 活動——金幣大作戰！
・ 滴答滴答，寺廟的雕像先別想了，還是先修繕下屋頂吧！
・ 活動時間：8月4日維護後 - 8月18日23:59
・ 活動內容：每日完成指定任務可獲得大量金幣，累計完成任務獲得更多獎勵。
・ 活動期間，使用金幣達到一定數量，鐵鼠還有額外好禮贈予大人。

4. 全新秘聞副本「逐路之爭」開啟！
・ 新增挑戰副本——孟婆秘聞副本「逐路之爭」。
・ 通關第8、9和10層更有四星奉為達摩、御行達摩和孟婆新外觀「冰蒲果祭」可以獲取。

5. 隊伍預設全新改版！
・ 新增了隊伍預設分組功能，大人們可以設置隊伍預設的分組，戰鬥前選擇隊伍時也可以通過分組更快地找到想要的隊伍。
・ 在隊伍預設介面的分組側欄，進入分組管理即可新增、命名、刪除分組以及調整分組的順序。
・ 優化了隊伍預設的移動點觸操作，有效解決了拖動隊伍預設列表過程中誤操作導致改變隊伍預設順序的問題。
・ 優化了隊伍預設中設置陰陽術的操作。
・ 隊伍預設數量上限增加到50。
・ 新增了刪除隊伍預設的功能，打開隊伍預設的隊伍詳情介面即可刪除隊伍預設。
・ 功能上線後，將刪除當前為空的隊伍預設，原有的隊伍預設將保存在默認分組內，大人可以在新增分組後，將預設移入想要的分組中。

6. 花合戰·葉月上線！
・ 活動時間：8月4日維護後 - 9月1日維護前
・ 活動期間，陰陽師大人們可以透過完成各式各樣的任務來獲得花札經驗，從而提高自己的花札等級。
・ 隨著花札等級的提升，陰陽師大人們可以獲得大量豐厚的獎勵。
・ 購買墨染花札，更可解鎖天劍韌心鬼切外觀·爾切虎嘯等超值獎勵！
・ 更新客歲花札及商店：
陰陽師大人們可以在「花合戰」-「商店」介面，購買客歲花札，購買後花合戰等級每提升1級，即可獲得一個「花合禮幣」，每期花合戰最多獲得50個禮幣。
「花合禮幣」可以在商店中購買對應月份的往期外觀，本期為葉月，暫無外觀返場，但大人們可以在後續花合戰活動中使用花合禮幣購買返場外觀。

7. 現世逢魔寮勳章收益UP！
・ 活動時間：8月4日00:00 - 8月10日23:59
・ 活動期間，逢魔之時玩法中“現世逢魔”四次後獲得的陰陽寮勳章收益翻倍，快集結寮成員一起參與吧！

8. 新禮包情報！

「罪業迴舞特惠禮」
售價：30魂玉
購買後連續5天每天獲得：神秘的符咒×1，奉為達摩×1，金幣×5000
限購時間：8月4日維護後 - 8月10日23:59，限購1次

「罪業迴舞召喚禮」
售價：128魂玉
購買後連續7天每天獲得：神秘的符咒×2，六星青吉鬼×1，五星青吉鬼×1，四星青吉鬼×3，金幣×50000
限購時間：8月4日維護後 - 8月10日23:59，限購1次

「罪業迴舞預備禮」
售價：328魂玉
購買後獲得：神秘的符咒×30，四星奉為達摩×2，金幣×100000
限購時間：8月4日維護後 - 8月10日23:59，限購1次

「日常補給禮」
售價：18魂玉
購買後獲得：體力×300，櫻餅×30，金幣×30000
限購時間：8月4日維護後 - 8月10日23:59，每日限購1次

========體驗優化========
1. 優化了陰陽寮式神碎片交換功能，大人們現在可以與離線的寮友交換式神碎片了。
2. 優化了御魂強化時選擇材料彈出的御魂資訊介面，去掉了無效的“強化”和“分享”按鈕。
3. 優化了預覽禮包的體驗，在禮包預覽介面中，已擁有的頭像框道具會標記“已擁有”。
4. 優化了陰陽寮式神碎片捐贈記錄介面，陰陽師大人可以一鍵感謝寮友、一鍵領取寮友回贈的獎勵了。
5. 優化了領取成就「永遠的平安京·八」時，簽到1500日達成名次的顯示問題。
6. 優化了御魂教學引導，教學影片結束後，會繼續引導陰陽師大人裝備上御魂。
7. 協同對弈平衡性優化調整
※ 帝釋天、阿修羅、入內雀已加入協同對弈，可在協同對弈中選取。
※ 調整了部分式神可能出現的御魂搭配。
※ 協同對弈中將可選擇到搭配「遺念火」、「共潛」、「惡樓」、「貝吹坊」、「海月火玉」、「出世螺」的式神。
※ 式神選取時，提高部分治療式神、獲取鬼火式神的出現機率。
※ 對部分式神屬性進行平衡調整。
8. 優化了暴食鬼介面的式神和經驗素材的顯示，增加了堆疊功能。
9. 優化了部分機型的御魂強化介面中，選中的材料御魂彈框可能遮擋強化按鈕的問題。
10. 優化了協同對弈時陰陽師大人名稱與頭像的位置關係，陰陽師大人名稱現調整為在頭像正下方居中顯示。
11. 優化了式神阿修羅展示模型的待機動作。
12. 優化了R階式神鐵鼠、九命貓覺醒前和覺醒後的模型表現。
13. 優化了鬼切外觀•萌丸鶴語的模型顯示。

========問題修復========
1. 修復了式神帝釋天模型在某些場景下臉部會被陰陽師大人暱稱遮擋的問題。
2. 修復了式神帝釋天在庭院中模型臉部顯示不平整的問題。
3. 修復了千姬預設外觀在式神錄中展示模型顯示異常的問題。
4. 修復了陰陽寮狩獵戰麒麟選擇介面跨天未正確更新的問題。
5. 修復了新手引導過程中由於誤操作引發的引導卡住的問題。
6. 修復了鬥技準備介面部分機型的適配問題。
7. 復了個人空間式神列表中已展示式神沒有灰化顯示的問題。
8. 修復了探索劇情第二章「幸福的彼岸」戰鬥場景的顯示錯誤。
9. 修復了PC版前輩之守護系統協同任務選擇御魂介面的御魂顯示問題。
10. 修復了手動、自動探索副本Boss戰鬥結束時，個別情況不能領取寶箱獎勵的問題。
11. 修復了庭院外觀「初語謐景·煥新」中部分情況下點擊師徒小紙人沒有回應的問題。
12. 修復了陰陽師PC版進入陰陽寮結界後，返回陰陽寮介面時使用Esc會彈出退出遊戲提示框的問題。
13. 修復了切換帳號後，沒有更新帳號御魂上限的問題。
14. 修復了天劍韌心鬼切SP外觀模型淚痣遺失的問題。
15. 修復了輝夜姬召喚動畫顯示錯誤的問題。
16. 修復了鈴鹿御前「御海臨淵」外觀在育成介面位置顯示錯誤的問題。
17. 修復了御魂「共潛」在部分情況下無法正確觸發驅散的問題；修復了在觸發御魂效果時未亮御魂圖示的問題。
18. 修正了逢魔密信中，座敷童子技能「禍福相生」名稱錯誤的問題。
19. 修復了部分雪女怪物技能描述錯誤的問題，使其和實際效果保持一致。
20. 修復了緊那羅、瀧夜叉姬部分外觀在育成時模型位置異常的問題。
21. 修復了部分機型進入地域鬼王玩法時，地圖初始位置錯誤的情況。
22. 修復了探索副本第二十章「賭上性命的儀式」部分入口被遮擋的問題。
23. 修復了式神傳記中「畫」介面中右側屏風顯示的問題。
24. 修復了PC版用戶端在進入戰鬥時，某些情況下自動戰鬥會中斷的問題。

========式神調整========
1. 入內雀
※ 覺醒前：「附身」技能效果調整為：唯一效果。先機：附身友方攻擊力最高的單位。附身單位受到致命傷害時，消耗附身。【施放】轉移附身到另外一個友方單位。
※ 覺醒後：「附身」技能效果調整為：唯一效果。先機：附身友方攻擊力最高的單位。附身單位受到致命傷害時，免疫該次傷害並消耗附身，扣除當前生命上限到1點，獲得扣除生命上限等量的腐血（不超過入內雀初始防禦4000%），之後無法再獲得腐血。【施放】轉移附身到另外一個友方單位。
※ 「附身」狀態效果調整為：入內雀特殊機制，同一時間只能附身1個目標。附身被消耗後消失。附身單位會獲得入內雀的初始防禦，最多不超過該單位自身初始防禦50%，入內雀獲得附身單位的初始攻擊，最多不超過自身初始攻擊50%。
本次調整，將對所有擁有入內雀的陰陽師大人進行補償：
※ 擁有6星入內雀，補償 六星式神轉換符x1、御札x800
※ 擁有5星入內雀，補償 五星式神轉換符x1、御札x400
※ 若擁有多個6星入內雀，除第一個之外，每個額外補償 六星式神轉換符x1
※ 若擁有多個5星入內雀，除第一個之外，每個額外補償 五星式神轉換符x1
※ 若同時擁有6星及5星入內雀，御札補償取高者，不重複補償。
補償領取的有效時間：2021年8月4日維護後 - 8月17日 23:59，如超過領取時間將無法另外申請補發，請大人儘快領取。

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

請訂閱【TVBS 文茜的世界周報】YouTube頻道👉
https://www.youtube.com/c/TVBS%E6%96%87%E8%8C%9C%E7%9A%84%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%91%A8%E5%A0%B1TVBSSisysWorldNews?app=desktop
並開啟🔔

《印度變種病毒，WHO為避免歧視稱Delta，已成全世界疫情最大變數》

根據英國6月1日通報5月30日全國單日零死亡，這無疑是英國疫情趨緩的里程碑。英國上次通報單日新增零死亡病例，是在去年7月30日。

根據英國政府最新數據，自疫情爆發迄今，境內累計449萬起病例，有12萬7782人在檢出病毒陽性反應的28天內死亡，是病故人數最多的歐洲國家。

英國是全球最早推行大規模疫苗接種計畫的國家之一，自施打疫苗計畫啟動以來，已有逾2500萬人接種兩劑疫苗，幾乎是全國成人人口的一半。

但是原訂於6月21日進入第四階段全面解封的計畫，在印度變種病毒的威脅之下，極有可能無法如期執行。

英國衛生大臣漢考克就新增病例的趨勢提出警告，英國連續第7天單日新增確診病例超過3000例，而有超過半數的新增病例為印度變種病毒，英國印度變種感染病例總數已經接近7000例。

英國首相強森於6月2日表示，目前的數據中沒有任何跡象表明，原訂6月21日的解封日期必須推遲，但他也無法承諾6月21日能夠如期重新開放。

他還敦促對國際旅行繼續保持謹慎，英國交通部長隨即在6月3日宣布將葡萄牙，法國，義大利，西班牙以及美國並列於旅遊警戒國家，從這些國家返回英國必須要隔離十天。

面對印度變種病毒越來越明確的威脅，英國政府已經決定，縮短兩劑疫苗之間接種的時間。目前英國除了增加採購，BNT輝瑞疫苗之外，AZ第一劑之後，第二劑改施打輝瑞疫苗。

由於疫苗面對變種病毒的有效率降低，所以必須要提高施打的覆蓋率來補強，還需要加速疫苗接種來追趕變種病毒的傳染率，才有可能繼續邁向解封。

{內文}
還記得《Four Weddings and a Funeral》，這部英國電影嗎？20多年後，2021年的疫情新版，應該是「一個婚禮沒有葬禮」。英國首相強森，於5月29日與未婚妻，凱莉西蒙茲在倫敦西敏寺，秘密完婚，第二天公布喜訊之後，他收到了一份意想不到的大禮。

新聞片段：今天通報新冠零死亡的事實，使最近一週43人死亡的數字，相較於上週下降了10.4%。

根據6月1日的通報，英國在5月30日，出現了單日零死亡的紀錄，對於死亡人數超過12萬人的英國而言，這是一個疫情趨緩的里程碑。英國上一次的單日零死亡紀錄，是在去年7月30日。

新聞片段：但是新增確診人數仍繼續增加，在一週內幾乎增加了32%，住院總人數870人雖然很低，但是還是增加了超過23%。

可惜這部「一個婚禮沒有葬禮」的新版，出現了一個打亂劇情的不速之客。

英國衛生部長 漢考克：在印度首次發現的變種，即所謂的 B.1.617.2，仍在繼續傳播，最新估計現在所有新病例有一半以上，可能高達3/4都屬於這個變種。

不請自來的印度變種病毒，已經悄悄出現在全英國8個城市，包括倫敦也未能倖免。這些都是人口密集的地區，讓英國當局憂心忡忡，因為感染人數不斷攀升，一週內新增了3500多個確診病例，而印度變種病毒的感染總數，已經高達接近7000例。

新聞片段：在Bradofrd，施打第三劑疫苗的試驗已經開始。迄今為止，3/4的英國人已獲接種第一劑，半數英國人已獲接種兩劑。

但英國施打的多數是AZ疫苗，AZ對印度變種病毒防護力只有60%，BNT輝瑞疫苗是84%。而印度與英國，無論金融、製藥、軟體等關係密不可分。印度裔在英國人口比例眾多。接下來的決策就是：英國是否又有第三波疫情？是否又要回復封鎖？

英國首相 強森：目前我看不到任何數據，說我們不能進行第四步解封，或者是6月21日的開放，但我們必須非常謹慎。因為毫無疑問：英國國家統計局（ONS）的數據，顯示感染率呈上升趨勢。我們始終都知道這就是會發生，別忘了我們一直都在說，我們採取的解封步驟，會導致感染增加。

在5月30日零死亡紀錄的三星期之後，6月21日原來是英國，預定全面解封開放的夏至，現在卻是一個沒有人，可以預測的未知。

愛丁堡大學公衛教授 Linda Bauld：在6月21日全面解封，實際上是一種非常戲劇化的方式，情況是許多地區的感染病例正在攀升，還有很多懸而未決的問題。您知道我們過去曾經開放得太快，我不認為我們有任何人想要重蹈覆轍。

即使在大幅施打疫苗之後，即使在累積了一整年的抗疫經驗之後，即使在從歐洲第一重災國，一步一步，辛苦走向單日零死亡的，漫長過程之後，英國朝野面對這一次，得來不易的解封，無不小心謹慎。

蘇格蘭首席部長 斯特金：因此蘇格蘭的R值，現在幾乎可以肯定大於1，我們從過去痛苦經歷中了解到，這將使得我們的處境非常危險。確實許多公衛專家警告說，英國可能，容我強調是「可能」，可能正處於第三波疫情開始的階段，完全無視這個警訊顯然是錯誤的。

就連才贏得大選的蘇格蘭首席部長，即使在選前，強烈抨擊強森的防疫政策，現在面對全國是否可以如期解封，也不再公開和倫敦唱反調。

新聞片段：儘管今天的零死亡報導，但是有某些商店仍無法如期開業，例如這個在Renfrewshire的遊樂中心，將繼續關閉，因為首席部長暫時停止了，蘇格蘭部分地區的解封。

蘇格蘭首席部長 斯特金：我們的判斷是稍微暫緩解封，讓更多的人可以完全接種，這樣有助於保護整體的解封過程。

根據英國衛生當局的資料顯示，印度變種病毒的感染強度，比英國變種還要高出40%-50%，對各種疫苗的抵抗性，也相對更強，例如AZ疫苗對印度變種的有效率為60%，而對英國變種的有效率為66%。

英國胸腔科學會 Lisa Spencer醫師：只靠疫苗來控制病毒是不夠的，我們還是可能回到嚴重的疫情，嚴重影響NHS或是極大的感染數字，或是影響我們的復甦。我想我們要讓人們意識到，疫苗接種不是唯一解方，我們必須要保持疫苗接種到位，還要控制感染數字，否則還是會再出問題。

面對印度變種病毒，越來越明確的威脅，英國政府已經決定，縮短兩劑疫苗之間接種的時間。目前英國，除了加購BNT輝瑞疫苗之外，AZ第一劑之後，第二劑改施打輝瑞疫苗。

英國科學委員會流行病學家 Marc Baguelin：疫苗的有效率降低了，所以必須要提高施打覆蓋率來補強，而變種的傳染率更強，更需要加速疫苗接種，才能達到差不多勉強可以控制疫情。

新聞片段：面對英國境內印度變種病毒的傳播，首當其衝的法國立刻做出因應，宣佈了新的圍堵措施。從星期一開始規則將會改變，所有來自英國的人，都要強制性隔離7天。昨晚在戴高樂機場，僥倖避開新防疫規定返國的旅客，都覺得自己非常幸運。

法國民眾：我們正巧趕在新規定實施前趕回法國。

英國不僅對內謹小慎微的評估解封，對外也嚴陣以待。相較於在2020年三月首波疫情中，是全歐洲最晚關閉機場的慘痛教訓，一年之後強森毫不猶豫。

英國首相 強森：我們將毫不猶豫地將某些國家，從綠色名單移至琥珀色名單，或移至紅色名單，如果我們必須這樣做。

而且他說到做到。6月3日英國交通部長宣布，已將葡萄牙從免檢疫旅遊名單中剔除，相當於實質上關閉了英國人，夏日國外旅遊市場，並加深了航空公司的營運復甦危機。

英國交通部長 Grant Shapps：我想坦白直言，這實際上是一個艱難的決定，但最終我們看到兩件事，真正引起關注。一是自葡萄牙上一次的評估以來，陽性感染率幾乎翻了一倍。另一個是所謂的印度變種，又出現一個已被檢測到的尼泊爾突變，我們只是還不知道它是否有可能，成為一個打敗疫苗的突變。我們只是不想在面臨6月21日，以及第四階段的解封評估時，冒這個風險。

英國在封鎖了四個月之後，於5月17日進入第三階段的解封，重新允許國外旅遊。而葡萄牙是唯一，對英國遊客開放的主要目的地。英國各家航空原本在6月份規劃了，500多個從英國飛往葡萄牙的航班。

原定前往葡萄牙的英國旅客Stephen Roots：我原訂在下週四回來，由於業務原因，我回來後無法隔離十天，所以我可能得很快決定去還是不去。我們正在嘗試更改航班，但我不太可能去了。

英國當局，已經把葡萄牙列入琥珀色名單。西班牙、法國、義大利和美國，都這份名單上。這意味著返國時，需要隔離十天，鑑於英國，是歐洲疫苗接種率最高的國家，英國的逐步解封重啟國內經濟，被認為是疫後復甦的觀察指標。

Channel 4新聞主播：很多人會說，我們不需要再這麼謹慎了，因為過去的災難，已不再是不可避免的了。

倫敦帝國理工學院教授 Peter Openshaw：是的。我認為面對傳染性更高的毒株，我們需要更高的疫苗覆蓋率，我們也應該關注變種病毒在，那些沒有被以前的毒株，所廣泛影響的人群中的傳播，換言之新變種病毒，所感染的年齡偏小。

從三月啟動第一階段的解封以來，強森一再強調，Only data not date，但是迄今為止每個階段，都如期達標的成果，反而更讓英國人對於6月21日充滿了期待。

英國首相 強森：對不起，這讓人們感到沮喪。我知道人們希望在邁向6月21日的道路上，有明確的答案，但目前我們還需要再等一會兒。

6月21日，原來是英國預定全面開放的夏至，是首相強森，預計啟動經濟復蘇的開始。也是新郎強森，準備邀請眾親好友參加慶祝的，夏日婚宴。但是在印度變種病毒的威脅下，6月21日，會是一個眾望所歸的仲夏夜，還是一個倒退為更為嚴格的封鎖惡夢，沒有人知道。
https://www.youtube.com/watch?v=L6GNET5sjaM

00:00:00 開場引言
00:03:03 贊助我們
00:05:33 1. 吳孟達不敵病魔逝世 享壽70歲
00:10:05 2. 派拉蒙檔期再度更動《噤界2 》提前上映
00:15:23 3. 第 78 屆金球獎得獎名單揭曉
00:40:55 4. 凱文費吉訪談提及漫威電影宇宙籌備現況，《死侍》R級只是特例？
00:57:21 5. 傳台灣大哥大奪下Disney+代理權，有望暑假前後登台？
01:03:19 6. 雷費雪再度指控華納高層種族歧視
01:08:49 7. 華納兄弟再推真人、卡通結合電影「凱蒂貓」躍上大銀幕
01:13:59 8. 《雷神索爾：愛與雷霆》片場照流出，阿斯嘉劇場再度回歸
01:19:35 9. 派大星首度獨挑大樑！《海綿寶寶》衍生動畫影集《派大星秀》計畫中

本頻道為提供觀眾們更好的觀看環境，並無開啟廣告營利
想要贊助我們持續創作，可透過以下管道直接贊助：
📣 XXY @方格子：https://vocus.cc/user/@XXY2018
📣 XXY @Firstory：https://open.firstory.me/user/xxymovie


【梗你報新聞】2021-MAR. WEEK 1 國內外影視新聞一週總整回顧

▶ 收看本篇YouTube版本：https://youtu.be/b_xEcm_88mU

▶ 收聽本篇PODCAST版本：https://open.firstory.me/story/ckm4c25zn631f08079l9748xm

▶ 【方格子】新聞圖文整理：https://vocus.cc/@XXY2018/60499338fd8978000103c4f0
.


1. 吳孟達不敵病魔逝世 享壽70歲

香港知名演員 吳孟達，與2月27日下午因肝癌病逝於香港仁安醫院，享壽70歲；吳孟達出生於1952年1月2日福建廈門，五歲時移居香港，22歲時畢業於無線電視藝員訓練班，展開他在香港演藝圈的演員生涯。他曾憑著《天若有情》拿下香港電影金像獎最佳男配角，並與港星周星馳合作過多部喜劇電影，2010年後多半於中國發展。
.


2. 派拉蒙檔期再度更動《噤界2 》提前上映

派拉蒙影業在上月宣佈旗下 Paramount+ 串流平台上線後，似乎已為下半年的多部強檔電影佈局；不過上週環球影業宣佈，原訂排定5月28日上映的《玩命關頭9》將延後至6月25日（將與索尼《猛毒2》撞期）；原定7月3日上映的《小小兵2》則延後至明年7月1日上映；而《噤界2》則是敲定提前至5月28日於串流院線同步發行。
.


3. 第 78 屆金球獎得獎名單揭曉

上週採東西兩岸連線、遠距頒獎的第78屆金球獎頒獎典禮順利落幕；電影戲劇類最佳影片由女導演趙婷所執導的《游牧人生》獲得，主演《芭樂特電影續集》的偕星 薩夏拜倫柯恩則抱回了音喜類影帝頭銜；至於電視獎項則是由Netflix的話題影集《王冠》包辦最佳影集、最佳女配角、最佳男女主角等四項大獎，成為本屆電視類獎項的大贏家。
.


4. 凱文費吉訪談提及漫威電影宇宙籌備現況，《死侍》R級只是特例？

漫威影業總裁 凱文費吉在上週出席美國電視評論家協會記者會中，提到了不少有關漫威電影宇宙的未來發展。他表示，目前除了《死侍》外，並沒有其他R級作品的規劃；這似乎也意味著同樣處於開發階段的《刀鋒戰士》，仍是以PG-13規格製作。但凱文費吉也提到，若是因為分級原因而阻礙或限制開發，未來仍有可調整的彈性空間。
.


5. 傳台灣大哥大奪下Disney+代理權，有望暑假前後登台？

去年12月獨家報導Disney+正與台灣三大電信龍頭接洽消息的【工商時報】，上週再度爆料台灣大哥大已奪下Disney+獨家代理權，並有望在南韓、香港等地上架前的暑假前後登台；但此消息並未被迪士尼官方證實。值得注意的是，台灣大哥大旗下已有myVideo、凱擘等串流平台，若消息屬實，台灣大哥大拓展串流平台事業將再創高峰。
.


6. 雷費雪再度指控華納高層種族歧視

前陣子才公開自己被華納炒魷魚的「鋼骨」雷費雪，上週再次爆料直指喬斯溫登的種族歧視言論，大刀剪掉多位黑人演員的戲分，並在會議上多次使用歧視性用語，讓他無法接受；他表示，當時他在片場被要求將「鋼骨」一角詮釋成鐘樓怪人，還甚至「為了凸顯鋼骨陰莖存在感」而重拍。面對雷費雪再度開砲，華納目前尚未有任何回應。
.


7. 華納兄弟再推真人、卡通結合電影「凱蒂貓」躍上大銀幕

近期推出《湯姆貓與傑利鼠》的華納兄弟，其真人結合卡通的電影風格廣受外界好評；隨著今年另一部類似風格的《怪物奇兵2》上映在即，上週華納更透過【Deadline】發表聲明，宣佈將著手開發日本三麗鷗「凱蒂貓」的真人化電影，並邀請執導過多部動畫電影的珍妮佛克伊以及松田里歐擔任共同導演，《噪反》編劇琳賽畢爾執筆劇本。
.


8. 《雷神索爾：愛與雷霆》片場照流出，阿斯嘉劇場再度回歸

上週有媒體在澳洲直擊《雷神索爾：愛與雷霆》片場，重現了《雷神索爾：諸神黃昏》的阿斯嘉小劇場，並推測在第四集中將會重現第三集的搞笑橋段；在小劇場裡飾演假洛基的麥特戴蒙、假索爾的路克漢斯沃、假奧丁的山姆尼爾全數回歸，飾演假海拉的演員則是找來知名喜劇女演員 瑪麗莎麥卡錫助陣；看來這將會是電影中一場有趣且有看頭的橋段。
.


9. 派大星首度獨挑大樑！《海綿寶寶》衍生動畫影集《派大星秀》計畫中

【尼克頻道】在上週宣佈正式預訂《海綿寶寶》衍生動畫影集《派大星秀》，預計推出13集，並於2021年暑假首播；動畫總裁 拉姆西安內拖表示，這次粉絲將會看到以派大星為主體的情境喜劇，《海綿寶寶》內的熟悉角色也將回歸登場，故事也會深入比奇堡以及派大星的家人，讓世界各地的粉絲更了解這個在《海綿寶寶》中受歡迎的角色故事。
.
.
.

不知道看到這些影視新聞，你有什麼想法呢？
歡迎留言與我們討論唷！

新聞編輯：Jericho

新聞提供：影劇好有梗、Sceen Fandom

**************
歡迎加入【有梗電影俱樂部】，不錯過任何電影資訊或線上線下活動喔！
臉書社團（需回答問題審核）：https://www.facebook.com/groups/viewpointmovieclub/
Telegram群組：https://t.me/viewpointmovieclub2

別忘了追蹤XXY的電影相關文字、影像、聲音創作唷！
📣 https://linktr.ee/XXY_filmcrtics


#新聞 #電影 #影視 #梗你報新聞

｜AirPods Max—耳機狂人Cato專業評價AirPods Max 睇戲值8千蚊 聽歌人聲低音強分析力弱
Apple首推的頭戴式耳機AirPods Max索價近$4,599，不少人討論是否物有所值，耳機達人Cato向來並非Apple fans，找他來品評這新耳機絕對有參考價值，趁着現時貨少難訂，大家不妨先聽聽他的真誠評論，再下判斷也不遲。

舒適度與設計：8分 佩戴舒適設計有「蝦碌」
雖然並非Apple fans，但Cato也有試過AirPods和AirPods Pro，在H1晶片加持下，AirPods Max同樣發揮了簡易配對的特點，只要靠近iPhone或按鍵，配對視窗便會自動彈出，簡單按幾下、看看功能介紹已能成功配對。Cato：「頭戴式耳機有幾個位置要注意，怕會不透氣、很焗、很不舒服。第一個是頭帶位置，而它用了網狀設計，是很好的設計還；有它的耳罩墊，也是用了纖維布物料，令它不會很焗。」他說雖然真皮感覺會較高級，但在香港的濕熱天氣其實很不適用，仿皮就更是易爛，纖維布物料其實是最好選擇，「加上它的耳罩墊相當易換，也是要讚的地方。」他同時亦讚賞新機出色的重量分佈，非常符合人體工學，佩戴相當舒服；外型造功亦配得上其身價，金屬質感和一體化設計都是取分位，不過他卻發現一個可能是「蝦碌」的設計。「平摺狀態下，一般耳機的左右慣常應正確面對自己，即是你看耳罩內的L和R就是自己的左和右；但AirPods Max卻是倒轉的，即是你打開後，要調轉才戴上頭上，這是比較奇怪的，不太符合一般的使用習慣。」Cato說。

聽歌表現：7分 低音有震撼感人聲逼真分析力弱
Cato分別用Apple Music和MOOV聽不同類型歌曲測試，發現了AirPods Max明顯的強項和弱點：「它的超低頻是非常出色的，很少無線耳機可以做到如此的震撼感，超低頻衝得很深，甚至會感受到一種氣壓感，在一些重低音中甚至有一種『噗』一下的力量。另外就是人聲，它放的位置很近，細緻度很不錯，有一種很很逼真貼近的感覺，在某些錄音中甚至能聽到齒音。」至於弱點就是分析力，他說：「很多樂器在一起的時候，它便難以駕馭，例如你想聽交響樂，它未必能分晰出每一件樂器。空間感也是有的，但定位能力就差一點，很多聲音都好像來自同一區域。」Cato說以AirPods Max這特性，非當適合聽大多數着重低頻和人聲的歐美流行曲、K-pop、Hip-hop和香港流行曲，不過多樂器的樂團演奏和一些着重樂器聲的發燒碟，它便會很吃力了。

睇戲表現：9分 媲美8千蚊家庭影院耳機 期待空間音訊兼容度更高
低音強勁對睇戲當然重要，加上支援能模擬戲院環迴音響的「空間音訊」功能，優勢相信更明顯，Cato便試以Apple TV觀看《挑戰者一號》：「用它看電影的感受比聽歌好很多，特別是剛才我看《挑戰者一號》其中一場雪地上大戰。第一是大班人在地上跑的聲音，有一種震動的感覺，腳步聲、槍聲等都做得相當出色；還有就是人聲，它表現的對白聲音很清晰，不同角色的聲線質感也表現得很好。最後就是空間感佈局，感覺頗逼真，除了左右兩邊，前後的深度感亦會增強了。」他說即使用上暫不支援空間音訊的Netflix看《蜘蛛俠》，也有在戲院的感覺，有一種能填滿你的耹聽空間的感覺：「它做到戲院六七成音響效果，以往也有一些頭戴式家庭影院耳機做到，但價格比AirPods Max貴得多，至少也要七八千，而且有很多使用限制，例如要用專用解碼器、專用的無線接收器等，即是只能在家使用。而AirPods Max就沒有這些限制，更便宜更有彈性。」不過他真誠覺得「空間音訊」的頭部追蹤功能暫時感覺不算明顯：「因為暫時只支援iPhone和iPad，屏幕較細，一般都只會專注在前方，其實很少會移動頭部。」他說若此功能將來能開放至tvOS或其他大屏幕上使用，實用性應該會大得多。另外，雖然在Netfix上表現已不錯，但他亦期待「空間音訊」能在Apple TV以外更多平台上使用。

降噪能力：8.5分 降噪力強同時不太壓迫
Cato在三條馬路中間的安全島測試，降噪隔音能力依然非常好：「我站在馬路中心，側邊的車聲也可以變得很靜，即使在歌與歌之間沒有聲音的時間，也只有輕輕的車胎聲，如果播歌的話更不會感到車聲。」他說，好的降噪其實並非要完全靜音，因為完全靜音會有很大壓力，而AirPods Max就能在這方面做到平衡，寧靜之餘，不會有壓迫感，是少有耳機做到的，值得一讚。

配合Android表現有不同 AAC未必唔靚聲
之後我們亦特別嘗試用Android電話連接，連接同樣簡單方便，跟一般藍牙耳機相似，亦能保留降噪功能。Cato：「用Android測試低頻會比用iPhone弱一點，人聲佈局亦稍稍遠離一點，但線條感卻比iPhone銳利，如你想要多一點線條感和細節的話，Android或許會比iPhone好一點。」

總括來說，他覺得若AirPods Max只用於聽歌，性價比不算高，市場上亦有更多不同選擇；但若然多用於看影片，性價比便即時提高。最後，他亦特別解答有人質疑「AAC靚聲極有限」的疑問，他表示不同傳輸編碼有不同特性，是否「靚聲」也要跟不同處理和裝置來配合。例如aptX傳輸量較AAC高，但他個人覺得描繪過份深刻，甚至有「起渣」感覺，而AAC傳輸量雖較低，但在iPhone處理加上同系耳機配合，音色在某些領域上表現亦較悅耳，所以只能說是多方配合的效果及個人口味，不能一概而論。

影片:
【我是南丫島人】23歲仔獲cafe免費借位擺一人咖啡檔 $6,000租住350呎村屋：愛這裏互助關係 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/XSugNPyaXFQ)
【香港蠔 足本版】流浮山白蠔收成要等三年半 天然生曬肥美金蠔日產僅50斤 即撈即食中環名人坊蜜餞金蠔 西貢六福酥炸生蠔 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/Fw653R1aQ6s)
【這夜給惡人基一封信】大佬茅躉華日夜思念 回憶從8歲開始：兄弟有今生沒來世 (壹週刊 Next) (https://youtu.be/t06qjQbRIpY)
【太子餃子店】新移民唔怕蝕底自薦包餃子 粗重功夫一腳踢 老闆刮目相看邀開店：呢個女人唔係女人(飲食男女 Apple Daily) https://youtu.be/7CUTg7LXQ4M)
【娛樂人物】情願市民留家唔好出街聚餐 鄧一君兩麵舖執笠蝕200萬 (蘋果日報 Apple Daily) (https://youtu.be/e3agbTOdfoY)

果籽 ：http://as.appledaily.com
籽想旅行：http://travelseed.hk
健康蘋台： http://applehealth.com.hk
動物蘋台： http://applepetform.com

#AirPodsMax #耳機 #頭戴式耳機 #耳機開箱 #降噪
#果籽 #StayHome #WithMe #跟我一樣 #宅在家

▶ #FreeFire #我要活下去 #盧凱達很好中
(好友已加滿/目前只跟朋友組隊 謝謝邀請 )
PS.盜名猖獗 各位要仔細看ID 許ㄇ多玩家創假ID 並非本人唷
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
也歡迎訂閱我的主/副頻道：
▶追蹤拿鐵 Twitch 直播台 ：https://www.twitch.tv/nodrinklatte
▶我不喝拿鐵[直播]副頻道: https://goo.gl/naEj1E
▶我不喝拿鐵[玩具]副頻道: https://is.gd/fBQF8p
▶我不喝拿鐵FB粉絲團 : https://goo.gl/k93Ea2
▶請我不喝拿鐵喝飲料 : 歐付寶：https://goo.gl/GhxywF
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
▶持續更新遊戲攻略情報歡迎訂閱頻道
Free Fire熱門推薦影片傳送門－－－－－－－－－
▶ 海洋歷險 + Groza熊猩壯志超好抽?!：https://youtu.be/LJjJ2OQYgEE
▶ 載具視野調整/團突百慕達2.0 AUG：https://youtu.be/kM-sfD7jyC8
▶ 企鵝瓦哥技能滿等/玩家會龜起來產凝膠?!：https://youtu.be/D6FjDYb8GWw
▶ 盧凱達 + 安東尼奧 雙技能血量能加到270嗎?：https://youtu.be/Z1mmVczggCg
▶ 島田隼覺醒/抵傷完整實測：https://youtu.be/BJuS8wZkCY4
▶ 新團隊突襲 最要注意死人復活?! ：https://youtu.be/FxuBygF3-NM
▶ 新槍械大師(小隊)模式：https://youtu.be/leFaFz9H96k
▶ 島田隼 覺醒任務/技能分享：https://youtu.be/OMCdgADoOvI
▶ 強心針 新道具實測：https://youtu.be/ftXZkzdxtdk
▶ 護送任務新模式 運用團隊戰術贏得勝利：https://youtu.be/jVoGurnhfyU
▶ 團隊突襲 百慕達2.0：https://youtu.be/CUBBSMEH9Fg
▶ 新改版搶先：https://youtu.be/0rYHgC8xQ60
▶ 綠爆裂地塗裝 加射程值得抽嗎?：https://youtu.be/amlA66OnGEA
▶ 紅爆熔岩塗裝 實測高射速M1014：https://youtu.be/Iwr6Z7je11Y
▶ 反叛學園P90塗裝實測：https://youtu.be/AT84Itk51mU
▶ 抽GD套裝 總共要花幾鑽?!：https://youtu.be/l3tu7_VMa_g
▶ 凝膠擋不住M82B/貫穿凝膠殺敵：https://youtu.be/akLfVqHNVKM
▶ 沃爾夫勒技能竟然完全不會掉觀看：https://youtu.be/rnTIHLPQXEA
▶ 新技能自動增加觀看：https://youtu.be/yCPzzJaF2c8
▶ 對戰M82B教你躲凝膠穿透傷害：https://youtu.be/6wWf93uQdOg
▶ 改版後M1887變超弱? ：https://youtu.be/lQo5O8nyxBU
▶ 超辣女死神/殘虐死神：https://youtu.be/2bbL8viu13g
▶ 可怕新角克露：https://youtu.be/SL7l5ig1Chs
▶ 角色技能優化：https://youtu.be/27ZNPlYihbc
▶ 新女角克露 技能實測：https://youtu.be/D4SH3eaIlLg
▶ 槍械大師獲勝攻略分享：https://youtu.be/Y-r-b_6zOk8
▶ 殘虐死神模式試玩介紹：https://youtu.be/rbvU8hkDuqc
▶ 獵殺啟動 模式試玩/玩法介紹：https://youtu.be/dNBo7-ufqL0
▶ 新女角 克露 M82B反載具狙擊槍 獵隼 百慕達更新
https://youtu.be/pfXdh0HMN4E
▶ 改版搶先看/新男角/新寵/新模式：https://youtu.be/d4a7xtMZQJ4
▶ 單人排位選點攻略：https://youtu.be/o2-TtIfTc8o
▶ M1887 熱帶鸚鵡實測：https://youtu.be/1GC1G4tqcjQ
▶ 祖達/閃耀黑桃MP40雙實測：https://youtu.be/3UZSzz4d6bo
▶ 新外掛神槍XM8性感怪獸：https://youtu.be/l5Z-PgS89M0
▶ 輕鬆速刷200殺：https://youtu.be/1hSaMveuupA
▶ 覺醒凱莉疾風衝刺實測：https://youtu.be/90aoqYp2o94
▶ 爆破倖存者吃雞攻略：https://youtu.be/gu5IM4Kn-hI
▶ 槍械大師亞斯哥巨棒攻擊：https://youtu.be/VNtOgMuv7X8
▶ 護盾槍決戰MP40衝鋒槍：https://youtu.be/wg348ZdWiow
▶ 滑板撞敵人有傷害嗎?!：https://youtu.be/s9Scv-FliVc
▶ 狙擊槍/機槍/高科技槍傷害實測：https://youtu.be/iEwBPeD7_70
▶ 步槍類傷害實測：https://youtu.be/9XzfDDeWc74
▶ 手槍/霰彈/衝鋒槍 傷害實測：https://youtu.be/4guz1GxYvyk
▶ 超好玩訓練島：https://youtu.be/q4oKGGlRZJw
▶ AWM穿甲彈實測：https://youtu.be/kHF3FPEUZAw
▶ 槍械大師模式搶先看：https://youtu.be/h54qOGcVojo
▶ 護盾槍擋狙擊/武器配件搶先看：https://youtu.be/lRJYrcvIET8
▶ 新女角/沙漠地圖全開放：https://youtu.be/-gmLKyKf_mw
▶ 2020新改版搶先看：https://youtu.be/SgeEzDwq6z8
▶ 沙漠吃雞攻略：https://youtu.be/ELEnONjNUYw
▶ FF2019熱門十大排行影片：https://youtu.be/R4nB-Aj2sVA
▶ 娜塔拉技能實用搭配：https://youtu.be/kzJtDKljROc
▶ ALOK吃雞攻略：https://youtu.be/36cr63oPyaY
▶ 新角Alok補師技能實測 ：https://youtu.be/g0Tqv0qryI
▶ M1887霰彈槍吃雞：https://youtu.be/mtjeHXGUy04
▶ M60彈鼓機槍實測：https://youtu.be/iEX_oPe2SE0
▶ 搭配爆炸十字弩吃雞：https://youtu.be/BSJ3OEYTbPo
▶ 莎妮技能實測/邊殺敵邊修裝：https://youtu.be/LyFUWy9FyQk
▶ 滑翔翼BUG/空中修防裝：https://youtu.be/bWz-gkUas8Q
▶ 喬瑟夫技能實測：https://youtu.be/s1xPzfR9OnE
▶ 滑翔翼暗殺流攻略：https://youtu.be/yp1lQu55LvI
▶ 爆炸屍體包/實用暗殺攻略：https://youtu.be/nBl1tEaNoK4
▶ 帶著柴柴吃雞/搜菇技能：https://youtu.be/ENOyVVCOXLw
▶ 水塔極限求生 平安下水塔攻略：https://youtu.be/y9wbGpauy8M
▶ FF短篇故事/復仇賽車手：https://youtu.be/B8pGSysHhl
▶ 無限槍火王座 新表情符號：https://goo.gl/WVZoZA
▶ 挑戰拿武士刀吃雞：https://goo.gl/nkpXrU
▶ 拼槍神角 島田隼吃雞 殘血護甲貫穿：https://goo.gl/Xb1oHt
▶ 極限挑戰 手榴彈吃雞：https://goo.gl/zFKJzL
▶ 2019新手進階吃雞教學：https://goo.gl/U4XK5m
▶ 公測到現在遊戲進化史：https://goo.gl/cVpPa1
▶ 整場只拿火焰砍刀挑戰吃雞：https://goo.gl/zNxEr2
▶ 專剋車輛凝膠BUG 送你去地下室：https://goo.gl/2YV8yK
▶ 四級菇 地雷 跑車登場 快速分享篇：https://goo.gl/H1dPyi
▶ 熱成像瞄準鏡 殺敵吃雞：https://goo.gl/NWjsai
▶ 汽油桶偽裝服 暗殺敵人吃雞：https://goo.gl/YRdtHS
▶ M60輕機槍吃雞攻略分享：https://goo.gl/aCfqX7
▶ 邊殺敵邊吸血 馬吉爾吸血吃雞：https://goo.gl/fukX8k
▶ 分享如何狙擊移動中的敵人：https://goo.gl/6JccSR
▶ 熱成像瞄準鏡 吃雞攻略分享：https://goo.gl/GhJH4J
▶ 跆拳道空拳吃雞 全程不撿武器：https://goo.gl/wY73qS
▶ 挑戰決勝用球棒吃雞：https://goo.gl/GVxu8h
▶ 球棒伏擊流殺敵 殺手無所不在 ：https://goo.gl/ZBvbbG
▶ 觀眾被伏擊/別怕拿鐵保護你：https://goo.gl/wK4yku
▶ 暗殺神拳 查拉 殺人於無形：https://goo.gl/kQsucm
▶ 你所不知道的遊戲初始版本長這樣：https://goo.gl/ppCWC
▶ 意外載到敵人妹紙了！神劇情展開：https://goo.gl/ncyAsy
▶ 都是觀眾啊啊啊 不要丟裝給我呀：https://goo.gl/3UcGZS
▶ 搭配Kar98K狙擊吃雞攻略分享：https://goo.gl/tu3UQV
▶ M1873短獵吃雞/手槍實測：https://goo.gl/TeUGr2
▶ 新年特輯/組隊圍爐吃雞(下)：https://goo.gl/vavD9V
▶ 新年特輯/組隊圍爐吃雞(上)：https://goo.gl/abJnEk
▶ 第一屆秋名山車神大賽：https://goo.gl/vg3bkW
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
每款遊戲都有自己的擁戴者，請勿情緒發言唷！
PS.固定新手遊介紹試玩/手遊推薦！歡迎訂閱!
(由於白天要工作目前沒有太多時間回留言 請見諒)
▶更多手遊試玩影片：https://goo.gl/KshRvj
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
BGM :
Midnight
Kawaii
Rev
Metal_Race
March_On
Outlet
Dizzy
gabbie june
Hit_My_Soul
Smart_Riot
Happy_Bee
Safety_Net
Where_to_Walk
Essence_2
Vindicated
Evening_of_Chaos
AJR-Drama
Upbeat
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
歡迎訂閱我 新影片搶先看唷!

或許您還喜歡
▶最新手遊情報：https://goo.gl/xjIHD6
▶最新PS4情報：https://goo.gl/04Ys6M
▶熱門電影預告：https://goo.gl/JgJrM6
▶熱門上傳影片：https://goo.gl/WHrVvM
歡迎訂閱我的頻道 即時收看最新影片
https://www.youtube.com/c/IdontDrinklatte