譚新強:不可輕視拜登 更不可輕視美國
拜登雖是美國史上年紀最大的總統,競選時更經常被特朗普形容為老人癡呆,但上任尚未夠100天,已做了不少事情,不禁令人刮目相看。
最重要成就當然是加速接種疫苗,現今速度已提升至每日近300萬劑,已接種最少一針人數已超過1億人。近日拜登宣布上任100天的接種目標由1億劑翻倍提升至2億劑。
拜登認真治疫,成效立竿見影,每天確診人數已從非常恐怖的30萬,死亡人數4000多,回落至每天確診約6萬,死亡約700。社會逐漸重開,上周復活節期間,每天飛機乘客數目已回升至約150萬,因此美國疫情亦已呈反彈迹象。拜登苦口婆心,提醒國人抗疫仍未成功,且變異病毒已殺入美國,必須維持社交距離;但很多人不理,馬上衝出去玩,民族性格使然,無辦法!
美國接種疫苗速度比全球大部分地區快(中國務必急起直追),總算對國民有點交代,但亦體現美國的無比自私,囤積大量疫苗,導致大多數貧窮國家拿不到,已出現世衛警告的「災難性道德失敗」。即使西方各國也出現醜陋疫苗爭奪戰,加拿大雖已訂購5倍人口的超比例疫苗數量,但仍出現嚴重缺貨情况,已宣布第二針疫苗接種時間將延遲4個月,有效性必然降低。歐洲更慘,正面對第三浪的變異病毒,但BioNTech疫苗供應不足,阿斯利康(AstraZeneca)疫苗又確有嚴重問題,出現不少相關血栓死亡個案,不少歐盟國家又再停止使用。香港政府和不少香港人迷戀英國,聽到牛津已肅然起敬,但科學歸科學,人命關天,在此再次呼籲,港府應盡快取消阿斯利康疫苗的訂單。
拜登治疫有功,民望不錯,現支持率53.6%,遠比特朗普同期的40.4%高,所以有足夠動力促使國會通過1.9萬億美元的緊急刺激方案。且得勢不饒人,拜登連消帶打,繼續推銷高達2.3萬億美元的基建方案,同時亦建議把企業所得稅提升至28%。共和黨人當然極力反對,批評計劃中包含大量浪費。民主黨方面,參議員桑德斯(Bernie Sanders)、沃倫(Elizabeth Warren)和眾議員奧卡西奧—科特茲(Alexandria Ocasio-Cortez, AOC)等,則批評方案仍未到位,需要更宏大綠色經濟計劃,亦應增設針對億萬富翁的「財富稅」(wealth tax),但亦有較傳統民主黨人如前財長薩默斯擔心過度刺激經濟,引發通脹重臨,經濟變得過熱,反而縮短經濟增長期。
美多管齊下 今年GDP增長或達7%
治疫有進展,加上接近現代貨幣理論(Modern Monetary Theory, MMT)的極度寬鬆貨幣政策,再加上接近全民基本收入(Universal Basic Income, UBI)的財政刺激政策,美國經濟強力反彈,預測今年GDP增長或高達7%,或比中國還要高!上月美國新增職位超過90萬份,失業率降至6%,估計年底前可回落至5%以下。市場確有點擔心通脹,10年債息一度回升至1.75厘,但現已回落至1.65厘。一如聯儲局主席鮑威爾所說,通脹長期低於2%目標,通脹預期不可能一下子改變過來,即使短暫超標也不用擔心,反而是好事。2月PCE報1.4%,PPI升至2.8%,但只反映經濟剛重開,不少供應鏈出現短暫供不應求情况,例如半導體芯片。不少人本預測美元,在財赤大增下,必大幅貶值,但今年美匯指數不跌,反微升了2%。美國最擅長的股市就更厲害,拜登上任至今,標指已升了6%,比最吹水的特朗普同期表現的4%還要好。早說過民主黨執掌白宮時代的股市表現比共和黨更好!
更重要的是拜登的所謂「美國救援計劃」(American Rescue Plan),並非只是一個短期拯救方案這麼簡單,部分為福利政策的結構性改革,包括為單親媽媽提供長期援助,對少數族裔幫助最大,有人甚至預測可減少貧窮人數30%!分為8年的基建方案,長遠作用應更大,不止將翻新日久失修的公路、橋樑、隧道和機場等設施,更將大力推行電動車與充電樁網絡,同時提升電網和再生能源。部分計劃亦包含大量增加教育和科研經費。
主流傳媒如《紐約時報》,已開始吹捧拜登正帶領着一場影響深遠的「大政府革命」,推翻從40年前開始的所謂「列根革命」,列根當年在就職演講中說:「Government is not the solution to our problem, government is the problem」。今天面對疫病大流行和全球氣候變化等問題,不可能倚賴個人或企業來解決,確需要強大和有遠見的政府來領導政策,其實更需要全球合作。
美國擅長打造超級大牛市
有人指出,2008年美國次按引發金融海嘯,結果由中國放水4萬億人民幣大建高鐵,帶領全球走出危機,但至今仍在消化債務。今次疫情,不論源頭,大規模爆發確從武漢開始,但中國經濟政策一直克制,反而美國不停放水,現在更計劃以扶貧和基建來刺激經濟,明顯在模仿中國行之有效的大政府政策!所以有些人亦預測美股表現將近似2009年金融海嘯後的A股,今年見頂,然後徘徊數載。
股市很難講,什麼都有可能,亦未必與實體經濟有太大關係。但按過去經驗,美國最擅長(中國相反)的正是打造愈來愈長,可以長達10年,甚至20年的大牛市。去年牛市終被疫情打斷了,但反彈亦超預期般迅速,未到年底已創新高。我無意估頂,但美國充滿流動性,且投資者永遠樂觀,不少人已在討論會否再現一次「咆哮的二十年代」(Roaring Twenties)?雖百年前的世紀泡沫最終也爆破,更招來大蕭條,但黃金十年,如小說《大亨小傳》(The Great Gatsby)中的燦爛派對,所有人紙醉金迷,活在當下,誰管過後的「宿醉」(hangover)有多痛苦!
在2001年,「股神」巴菲特(Warren Buffett)提出了一個他認為是市場價值的最佳指標──股市總值兌GDP比例,自此被稱為「Buffett Indicator」(BI)。巴菲特的建議非常簡單,如BI跌至70%至80%,買入股票的中長線贏面非常大;但當BI升至200%時,他形容危險程度就有如玩火。BI有點像諾貝爾經濟學獎得主席勒(Robert Shiller)的周期調整市盈率(Cyclically Adjusted Price-Earnings Ratio, CAPE),有參考價值,但未必能幫你發達。BI在1999至2000年科網股1.0泡沫期,一度短暫升至200%,不久之後就爆破(巴菲特也是事後孔明)。2008年全球金融危機前夕,BI反而只約140%。
我近日剛想起BI,無獨有偶,前天竟看到馬斯克(Elon Musk)向「女股神」Cathie Wood垂詢有關BI問題:「標普500總市值兌GDP比例已達150%,總市值BI更高近230%,市場是否已亮起紅燈?」近日Wood手風雖不太順,但仍不失其大好友風格。她答案兩點,分母和分子,分母的GDP產自工業革命年代,早已過時,不能準確量度數據年代的生產力進步,因此嚴重低估了GDP數值。我也有同感,但總不能說說就算,必須有完整理論和數據支持。分子方面,Wood認為現今科技經濟已逐漸成熟,有盈利支撐,且增長快速,跟2000年時不可同日而語。她更提到通脹溫和,證明盈利質素變得非常高,言下之意即是股市合理估值,可較從前的水平高。
大政府革命倘成功 美貧富懸殊將拉近
大致上贊同她的解釋,但漏了其他4個重點:
(1)利率水平對合理價值有極大影響,所以能否支撐高BI水平,取決於聯儲局掌控能力。通脹不足為懼,加密貨幣(crypto)功能在炒,並非替代美元,人民幣國際化遙遙無期,在在反映可見將來,美元地位穩如泰山。
(2)拜登的大政府革命亦很關鍵。如成功,貧富懸殊拉近,社會變得較穩定平和,綠色高科技經濟亦可帶來很多創新機會。
(3)美國亦非常擅長操控傳媒。雖然不少世人已看穿西方傳媒的假面具,但無奈中國傳媒影響力仍遠遠不及西方。美國人包括傳媒,不論左右,都自誇非常愛國。愛國固然是高尚情操,但絕對沒有中立,愛國必須偏頗,必會有雙重標準。愛國與國家主義,甚至種族主義,只有一線之差,差別區分亦非常主觀。在中國崛起的世紀挑戰面前,西方傳媒絕不會示弱,絕不會大力自我批評股市泡沫,只會久不久提醒一下,製造一些健康調整,使到慢牛股市走得更久更遠。
(4) Wood漏了最重要的一點是美國企業雄霸全球。數據年代,美國Big Tech的全球優勢,可能比石油年代的埃克森美孚(ExxonMobil)、通用汽車(GM)和波音(Boeing)更大。FAAMNG等企業的盈利來自全球,增長快速,賽道仍很長。所以根本以美國股市總值跟美國本土GDP作比較,已很過時,意義也不大。要比的話,可能要以全球GDP減去中國GDP作為分母來計算。
兩三年前,不少中國科技龍頭企業如阿里(9988)、騰訊(0700)、華為、字節跳動和小米(1810)等,雄心勃勃,都有衝出國際,跟美國Big Tech一較高下,爭奪全球巿場霸權的壯志。不幸經歷不公平的貿易和科技戰,和不停的無道德底線抹黑,已形成對中國企業極不利的國際環境。
被美國打壓的企業如華為和字節跳動,中國比較支持。較莫名其妙的是對尚未被美國真正開火的科技龍頭如阿里和騰訊等,自己反而有點過敏,已急急展開反壟斷調查。近日美國最高法院,極少開金口的大法官托馬斯(Clarence Thomas),也提出有可能需要把Big Tech監管如公共事業。但為時尚早,即使有監管,美國也絕不會愚蠢到真的搞死FAAMNG等科技龍頭企業,他們對美國的全球霸權太重要了。
中國科技龍頭創始人「退休」是浪費
中國科技龍頭的CEO廚房已變得超熱,不少創始人紛紛急流勇退,有的享受打打太極,打打高爾夫球的「退休」日子,有的搖身一變成慈善家。有的更妙想天開,人到中年,突然想重拾當科學家的初心。志氣可嘉,但不幸科學家跟運動員一樣,黃金時間都在少年,大部分的偉大發現如牛頓的萬有引力,愛因斯坦的狹義相對論,以至薛丁格的量子力學方程式,都是在30歲前完成的。相反,對企業家來說,40歲後的中年,才是黃金時間。年輕企業家提早「退休」,可能有助宣泄仇富情緒,但其實是一種可惜的浪費,亦對真正收窄貧富懸殊沒甚幫助。
壟斷固然不好,有一定經濟代價,扼殺不少初創企業的創意、盈利,甚至生存空間。一個餅分得較平均,亦確對社會和諧有幫助。但說到底,不可太過故步自封,無論人口或GDP,中國都只佔全球20%不到,如何先把餅做大,爭取更大市場份額,不是更重要嗎?
勿忘西方人喜征服全球
最近拜登已說得很明白,美國加上歐洲和亞洲盟國的GDP,佔全球的60%,遠比中國大。言下之意是只要團結,定必能抑制中國崛起。
中國雖已表明發展的目的並非超越美國,而是不斷超越自我。但請不要忘記西方人(尤其美國人)的特性,從十五世紀的航海探險年代起,已喜歡征服全世界。雖說帝國主義年代已過去,但西方人仍霸佔全球最大面積,最肥沃的土地,絕大部分發達國家亦屬於西方人。現今數據年代,除軍事外,資訊科技最重要,其實金融也只是資訊行業的一種。美國企業擁有無止境野心,即使中國只安於現狀,美國也絕不會長期接受此「8比2」的比例,仍必企圖攻破防線,征服中國市場。
最後想起華盛頓的至理名言:「進攻才是最好的防守。」
(中環資產持有GM、facebook、Amazon、Apple、Microsoft、Netflix、Google、阿里、騰訊及小米的財務權益)
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過14萬的網紅RagaFinance財經台,也在其Youtube影片中提到,【Raga Finance :4點痴線財經 20210329】 主持:冼潤棠 (棠哥)、希少 全版本: https://youtu.be/n56_NTLX3Pw 第一節:「Sake子」市 / Bilibili與標哥哥 / 中概股 / 小米新機不新車 https://youtu.be/dL7...
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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
新機車漏油 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的最佳貼文
0129紐約時報
*【美國國土安全部報告稱美國面臨極端主義者威脅】
國土安全部本週首次公開表示,美國面臨來自「國內暴力極端分子」日益增長的威脅,這一威脅將因國會暴亂事件而變得更加肆無忌憚。知情人士稱,發出警告的原因在於,拜登就職典禮的和平推進可能會造成一種虛假的安全感。
https://www.nytimes.com/2021/01/27/us/politics/homeland-security-threat.html?
*【拜登政府外交政策展望:新國務卿稱將保持對中國強硬立場】
布林肯正式獲參議院確認,正在評估川普政府的外交政策。他表達了重新限制伊核計劃的強烈意願,打算保持對中國的強硬態度,謹慎強調對台灣的支持。
https://cn.nytimes.com/usa/20210128/blinken-state-department/
*【拜登在疫情下,重啟平價醫療法案】
拜登總統週四下令重新開放《平價醫療法案》的健康保險市場,以為被大流行經濟所扼殺的人們提供獲得覆蓋的新機會,他還採取措施恢復被其前任破壞的覆蓋範圍,包括保護那些預先存在的醫療狀況。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/us/politics/biden-health-insurance.html
*【年底經濟疲弱,期待復甦】
新冠疫情重創美國經濟:2020年美國GDP萎縮3.5%,是自二戰以來最差的經濟表現。第四季度GDP增長4%,遠低於上一季度7.5%的創紀錄增幅。年末的低迷由消費支出不景氣造成,但房地產等其他領域的流動性幫助提振了低迷。不過,樂觀來看,經濟反彈仍強過多數預測者的預期。經濟學家估計,預計今年GDP可能恢復到大流行前的水平。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/business/gdp-report-2020.html
*【交易限制逆轉了跌停反彈,激怒了新貴交易員】
在GameStop股價上漲135%之後的第二天,在線投資者團隊發起了挑戰華爾街霸主地位的任務,刺激了狂飆的上漲。緊追其後的股票交易應用Robinhood受到壓制。GameStop的股價幾乎立即暴跌,在90分鐘內下跌了75%。由於對市場不穩定的擔憂越來越普遍,Robinhood和其他在線經紀人對交易進行了限制,引起了小投資者的強烈抗議。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/business/gamestop-robinhood.html
*【五角大樓可能派出現役部隊協助疫苗】
拜登政府正積極投入在各州疫苗的分發工作。聯邦緊急事務管理局(Federal Emergency Management Agency)希望最早能在下個月,在全國建立約100個疫苗接種點,週三晚上提出要求,希望五角大樓幫助支援這項工作,這些地點及其內部的軍事用途將需要州政府的批准。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/us/politics/coronavirus-fema-pentagon-vaccines.html
*【報告指稱,紐約州嚴重低估療養院中的冠毒死亡情況】
紐約州檢察長Letitia James調查報告顯示,州衛生廳公開的數據低估了50%的療養院實際死於新冠人數,這等於是低估了上千名州養老院死亡人數。且許多療養院未能遵守關鍵的防疫政策要求。州府對此的解釋是,衛生廳並未將一些染疾後從療養院被轉移至醫院、並最終在醫院過世的人員數字計算在內。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/nyregion/nursing-home-deaths-cuomo.html
*【Covid-19實時更新】
#Novavax是Operation Warp Speed的六種候選疫苗之一,目前已在英國,南非,美國和墨西哥進行試驗。最新證實在英國的15,000人試驗的早期分析顯示,這種兩劑疫苗的有效率接近90%。在南非進行的一次小型試驗中,有效率則降至近50%。
#紐約市長白思豪希望在6月之前為500萬紐約人接種疫苗。
#南卡羅來納州的衛生官員表示,發現了兩例在南非出現的冠狀病毒的更具傳染性的變體,這也是美國首件發現來自南非的變異病毒。
#世衛建議孕婦暫不要接種 Moderna 及輝瑞疫苗。
#美國華盛頓州Bellevue的一家醫院向約100名捐款人發送電子郵件,邀請他們優先註冊新冠疫苗接種,《西雅圖時報》報導曝光此事後,該醫院已就此事道歉。
#佛奇博士在視訊會議上對6000多名美國老師發表講話,他表示學生們需要回到教室,讓國家開始恢復正常。
#德國疫苗短缺可能還會持續10個星期。
#在菲律賓,食品藥品監督管理局於週四緊急批准了阿斯特捷利康疫苗的使用,稱該疫苗在兩次注射後的有效率為70%。
#日媒報導,受疫情影響,原定3月在東京舉行的韻律泳奧運資格賽推遲至5月。
https://www.nytimes.com/live/2021/01/28/world/covid-19-coronavirus?type=styln-live-updates&label=coronavirus%20updates&index=0&action=click&module=Spotlight&pgtype=Homepage
*【困在城市的農民工:被新冠疫情毀掉的中國春節】
隨著疫情捲土重來,為減少人口流動,中國當局就春節返鄉宣布了繁瑣的隔離和自費檢測規定。對許多在大城市裡打工的農民來說,這些限制讓他們不可能回到老家,引發沮喪和憤怒。與此同時,為回應批評,部分地方政府出台了留人政策,包括紅包獎勵、在申請城市戶口時加分等。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/world/asia/china-coronavirus-new-year.html
*【巴基斯坦釋放美國記者斬首案主要嫌犯】
該國最高法院週四下令釋放艾哈邁德·奧馬爾·謝赫,他曾被控是2002年綁架並殺害《華爾街日報》記者丹尼爾·珀爾的幕後主謀;珀爾當時正在調查武裝組織與基地組織的聯繫。謝赫是英國公民。專家表示,這顯示出巴基斯坦對恐怖主義起訴不力。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/world/asia/daniel-pearl-pakistan.html
*【通用汽車稱,到2035年將只出售零排放汽車】
該汽車製造商表示,將逐步淘汰以石油為動力的汽車和卡車,只銷售尾氣排放為零的產品,在2040年實現碳中和。這是汽車行業最雄心勃勃的舉措之一,可能會給全球其他製造商帶來壓力,並對傳統加油站等相關行業造成衝擊。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/business/gm-zero-emission-vehicles.html
*【美國家禽類類加工廠液氮洩漏致6人死亡】
當地政府表示,在喬治亞州Gainesville的一家食品加工廠內發現5人死亡,另有一人則是在送往醫院後搶救不治。這起事故引發了人們對工廠安全規程的嚴重質疑。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/us/foundaiton-food-group-liquid-nitrogen-plant.html
*【專欄 | 美國製造:富人的社會主義,其他人的資本主義】
時報專欄作者湯瑪斯·佛里曼寫道,過去30年裡,美國依靠政府救助和赤字刺激經濟,最富有人群的財富增長了三倍多,底層的50%卻原地踏步。美國的制度正變得愈發脆弱。
https://cn.nytimes.com/opinion/20210128/us-capitalism-socialism/
*【俄羅斯法院裁定繼續對Aleksei A. Navalny還押候審】
Aleksei A. Navalny就下級法院認定其違反假釋規定而對其拘押提起上訴,但遭到駁回。通過影片連線出庭時,Navalny嘲笑這場訴訟受到政治驅動。就在幾天前,數萬人湧上俄羅斯各大城市的街頭,要求釋放這名反對派領袖。
https://www.nytimes.com/2021/01/28/world/europe/russia-aleksei-navalny-jail.html
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剛買一星期的新迪爵,
騎大約120公里而已,
今天突然發現疑似漏(噴)油狀況……
得送原廠檢查…………
舊山葉SV125騎了二十年也沒有過這種狀況……
是買到車王嗎?
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