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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

#王志伯ChihpoWang無餐館執照違法營業3年原蔬èlèment餐廳
合作解除相關事證物證公開檢驗：
#王志伯ChihpoWang
王志伯於2019年9月他親口告知Vicky,請把原蔬2個字拿掉,否則吃肉的人不會來等語,並於同年9月3日欣喜認同接受POLO名廚父親自美來台擔任主廚,並於2019.11.5同意墊付暫借款項助成行。又於2020.1.7參與人員正式會議中同意以餐廳換取10%股份。但後來卻無預警突然2020.1.18於群組公告餐廳參與人員,他聽從他岳母(非餐廳股東及參與人員,我們也不認識及從未見面)指示,決定做回他原本的原蔬素食,後又於2020.1.29在群組發出公開信,並表示對他公開信內容擔負法律責任。後來,王志伯變聲,躲在幕後不實爆料的王志伯,刻意牽扯這麼多無辜的名人朋友,自稱債權人的王志伯除了不出面處理合作解除事宜,對帳務清算避不見面,更封鎖與Vicky的聯繫窗口,並在合作群組中,讓委任律師出面加入群組,以領導人之姿發言,並憑他個人的認知來框限設定我黃大煒和POLO的事業安排。王志伯遮臉鬼祟爆料,內容多變,陳述故事有多種版本,媒體平台取得委任律師徐仕瑋出面背書,像個難得有機會和諸多名人同框曝光的藝人般,公開接受訪問,不但以專業法律人士公開來為王志伯謊言背書同時還多次擅自代表我黃大煒,公開我黃大煒向林家鍵借款是為了投資餐廳???且已有本票ㄧ張等不實言論,餐廳???哪個餐廳呢???因為我黃大煒於法來說還未正式有餐廳合作項目,因為直到現在仍未拍板定案,也沒有看到合法執照,尤其是我們的合作最終被王志伯推翻決定做回原蔬素食餐廳,趕我們離開。
王志伯再於2020.2.14用騙我們的那個餐館業,資本額100萬的假資料在網路公開徵聘廚師,服務員,調酒師等員工,我們於3月2日再請會計師查詢,確定原蔬場地空間不符合申辦餐館執照。而徐仕瑋律師在沒有出示餐館執照及合作契約等文件便公開表示我黃大煒投資餐廳確定,直接以他專業律師身份,用法律框架逼迫我黃大煒認同???且公開代替我認同願意無照違法合作???
更別提我黃大煒向同樣是股東的林家鍵借錢幫他投資違法餐廳?因為林家鍵除了墊付分攤房租,並無支付任何費用,所以我黃大煒拿我在台灣深耕30年的名聲及家族背景,來冒險參加無照違法餐廳合作???且還卑賤地向合作股東林家鍵借款幫林家鍵投資同樣的違法餐廳??? 這麼荒謬的說詞,請徐律師提出證據,包括不存在的本票,原蔬餐館業執照,我確定幫林家鍵投資送給林家鍵股份的正式文件證據。
徐仕瑋律師公開表示針對我臉書公開聲明中明指他的當事人林家鍵James Lin(侵佔罪名),林家鍵引薦的電影及餐廳投資金主林士閔(證劵交易法及智慧財產侵權洩密等刑事,民事被起訴,王志伯無餐館執照違法營業3年,多年黑市匯兌,在台工作卻無稅籍資料等違法事實,指控我罵人,恐嚇???
卻公開我黃大煒和POLO大陸存款無法提領,甚至公開我們從未告知王志伯,與餐廳合作無關的存款金額,又公開說我大陸有存款,怎麼會在台灣到處欠錢等言論!!!
完全沒有根據,又關徐仕瑋律師何事,刻意模糊焦點,讓大家忘記餐廳執照憑證ㄧ事,我黃大煒大陸存款從未告訴王志伯,更不可能告訴這位惡檢律師,也與餐廳及借款毫無關係,我們能理解徐仕瑋律師因他的當事人王志伯習慣黑市匯兌,所以沒辦法相信和接受我們不用黑市的事實,所以我黃大煒必需為了滿足徐仕瑋的不懂,不明白為何不用黑市的狀況來犯法用黑市嗎?
太離譜了!台灣司法怎麼了,什麼時候ㄧ個惡檢律師能有權力來強行干涉我的私人財產,及我的意志和行為???若台灣司法針對這樣的律師沒有任何公權力限制其違反職業道德及違法行為,還任由他用法律來設限逼我同意,那麼我應該要退出台灣演藝圈,因為我並非台灣人,卻因愛台灣留在台灣,而身為演藝人員的結果是如此不受尊重和壓迫,台灣司法讓我無法合法做事,工作,以徐仕瑋律師的論點,Vicky也將無法為我代表對外溝通窗口,所以Vicky這20多年來,無私無酬勞費心為我安排工作事業,每一句話溝通過程討論的話都可以認證是合約?徐律師不懂我們的事業特質沒關係,但自以為是,認為律師高高在上,任意用法律框架強逼我黃大煒,我不可能接受!!!
難道我黃大煒深耕台灣,努力這麼多年,是為了30年後來違法經營餐廳和騙王志伯這個沒有錢,一直向我們借錢請求幫忙的人的63萬台幣???
徐仕瑋律師自編自導自演,還得意的公開發言確定,請問徐仕瑋律師,您是我老闆嗎???就算你是我老闆都沒有權力代表我,因為我的事業不是你或任何人可以代表的,你不能代表我上台演出,你不能代表我說話,你不能代表我決定人生,你不能代表我寫歌,你徐仕瑋律師可以被取代,但黃大煒只有一個,沒有人可以成為黃大煒,除了我自己....懂嗎?你的專業法律常識還需多加強!!
我們念在王志伯癌逝老婆死者為大,隱忍了1年多,但看著王志伯和徐仕瑋律師及沒露臉的林家鍵,囂張橫行,想置我們於死地?公開用我黃大煒名義,傷害無辜,濫用我黃大煒的平台公開說謊,我們若再沉默,就是苟同,對不起支持愛護我們的知音朋友們了....
我們近日即將盡快公開所有內容,
包括對話錄音檔案,王志伯語音求助借款等事實真相將證明ㄧ切，

2020/6/11鏡週刊及2021/2/26東森新聞 #王志伯ChihpoWabg變聲躲藏幕後惡意不實爆料
目前不實爆料新聞內容已下架撤除...
經查證,2019年3月16日,王志伯在與Vicky毫無聯繫8-9個月後,突然臉書簡訊Vicky,告知他開了個素食餐廳,請Vicky有空去餐廳找他,他想請Vicky吃飯,Vicky客氣回覆好的,但可能太忙,完全忘了,於是同年5月28日,王志伯又主動聯繫Vicky,並詢問Vicky是不是也罹患胃癌?(事後王志伯告訴Vicky,是他老婆陳筱娟看了雜誌報導得知Vicky胃癌,且狀況很好,請王志伯找Vicky....
王志伯告知Vicky,他老婆已是癌末,且前年(2017年)便已擴散到結腸,並已切除10多公分,去年(2018年)又發現腹部積水,情況很糟,且有腸黏膜很麻煩...
王志伯問了Vicky狀況後,說只有像Vicky 這樣的癌友才懂他和老婆的辛苦經歷,希望Vicky能見見他老婆,給她鼓勵,Vicky 當然很樂意,並且非常心疼王志伯及老婆的處境,讓她回想到過去自己的經歷過程,於是非常的積極安排時間去探望王志伯老婆,尤其知道陳筱娟在北醫治療,而王志伯當時不知道為何已知道我們住家,他主動告知他住忠駝國宅,離我們很近,很方便見面,且似乎對我們的動向非常清楚....
2019年5月30日,在我們忙著我演唱會安排,錄音配唱,電影籌備等多項事業規劃進行同時,Vicky終於在5月30日和王志伯約在北醫星巴克見面,這是第一次見面,當天並沒有見到陳筱娟,王志伯一見面便馬上告知Vicky,他很累很辛苦,快撐不下去了,老婆因為赴日本治療,費用很高,另外,餐廳因老婆住院,無法打理,生意慘淡,因為餐廳是老婆的最愛,精神支柱,餐廳經營困難讓他老婆很擔心,嚴重影響癌症病情。
我們聽了很難過,問我們能幫忙什麽,王志伯問可有現金借他週轉。Vicky直接回覆,我的工作都在大陸,現金存款都在大陸,我是美籍,因法令限制,而我們從未用過黑市匯兌,所以現金很難自由運用,在台灣現金有限,我們自己都常向朋友借款應急了,若日後現金方便時,我們很樂意借款幫忙。
當天除了借款,王志伯自稱常關注Vicky臉書,知道我們認識成龍大哥,開口詢問Vicky成龍大哥窗口,他朋友投資的電影,想邀成龍大哥合作,Vicky馬上提供並聯繫Joe Tam(成龍大哥經紀人),將王志伯與Joe Tam2人微信號互換,自行聯繫。
我們雖然非常忙碌,卻經常問候關心王志伯和老婆。
而Vicky和王志伯老婆只見過2次面,而我們和王志伯雖認識20年，卻極少互動聯繫,於公於私從未合作過。
因Vicky也是胃癌患者,也曾經歷過打電話借錢籌措醫藥費狀況,我陪伴多年,我們都將心比心,感同深受心疼他和老婆辛苦。

而這時根本還未有他餐廳營運合作等相關事宜...
我黃大煒與POLO大陸等帳戶有否凍結和凍結金額實在和王志伯及餐廳合作都根本無關,而且事關我們個人隱私資料,Vicky從未告知王志伯大陸存款金額,針對這點,雖然Vicky曾告知過很信任但無公事合作密友,至於是哪一位密友透露,我們會調查清楚,到底是誰如此不道德枉顧我們信任交心洩露隱私???而王志伯與徐仕瑋律師至今仍未針對王志伯的原蔬èlèment餐廳的營業執照給予正面回覆。
認識我們的朋友應該都知道我們很少讓人請客買單,我們生性大方,沒豪宅名車,但對朋友真心誠意相待,對於王志伯恩將仇報,所有的不實指控,除了傻眼,令人感歎傷心,同時也證明了刻意隱瞞無餐館執照的詐騙行為。

另外,我們體諒他老婆(也是 #原蔬丰和日利有限公司負責人陳筱娟)病痛苦楚,還要擔憂醫藥費及餐廳營運困難,尤其赴日就醫急需現金,我們當時雖然能力不足,卻仍努力向朋友借款給王志伯,告訴他救老婆的性命最重要！
甚至在我演唱會團隊群組中請團隊成員借款幫忙。
我們當時已因忙著準備我黃大煒1010台北演唱會焦頭爛額的同時還要忙著湊錢救他老婆姓命,安慰他,借錢不順利居然還和他道歉,而我們仍不放棄,我們不放棄的是王志伯和他老婆,不是沒執照的餐廳。
再,Vicky因罹癌,自認隨時會離世，所以沒有財產沒有銀行帳戶,
所有款項是我黃大煒帳戶及POLO經手,Vicky 從頭到尾沒碰過任何錢,何來不當得利???
後續談及餐廳合作可能性時,Vicky也不是餐廳股東,而我黃大煒是親身參與,安排試菜公關多次(絕對比王志伯付出多了)付出金錢心力,並非僅是掛名,因為若只是冠名代言廣告,王志伯應該沒有能力支付我的代言費,我黃大煒ㄧ生至今從未接過商業產品廣告代言,因為我不會為了賺取酬勞錢財為不清楚的產品保證,我能拍胸脯保證的只有我的音樂。
夜店?
請別幻想,除了我們從未想過,王志伯的原蔬餐廳連餐館業執照都沒有,還妄想開夜店?
而王志伯想要Vicky做的,是因為Vicky 過去曾經營與好友共同經營”OD”, 是600萬資本額,是與秋吉串燒合作持有餐酒館業執照。”Room18 “是資本額2400萬,持有合法舞場營業執照。而”Eden”則是資本額2000萬,合法持有飲酒店業執照。
而至今仍是王志伯癌逝老婆陳筱娟掛名負責人的原蔬èlèment餐廳(丰和日利有限公司),經查證是30萬資本額的飲料店執照,不能合法供餐,原蔬èlèment餐廳場地,並於2020年3月2日經會計師查詢確認後,才確認原蔬èlèment 因場地空間限制,是無法取得餐館業執照的。

我們當時是因原蔬èlèment餐廳已經營業三年,口碑不錯,且王志伯是圈內小有知名度的MV導演及提供網路徵人的資本額100萬,餐館業的假執照取得我們的信任。
且王志伯告知我們,原蔬èlèment餐廳平均年營業額一千萬。（均為台幣)我們將匯整資料ㄧ併提報國稅局,查證是否屬實？是否虛報營業額或是非法逃漏稅?
以上有關原蔬èlèment及丰和日利有限公司相關資料皆來自於網路,可供公開查詢合法取得。

#王志伯無餐館執照原蔬element餐廳 之參照網路可查詢真假營業執照等相關公開資料：

https://documentcloud.adobe.com/link/track?uri=urn%3Aaaid%3Ascds%3AUS%3A8cab3db0-5bfe-4d28-9fa7-a81d38876edb

#ChihpoWang王志伯,我們ㄧ直體諒你癌逝老婆,你又告訴我們大家,你在老婆生前經常外遇偷吃所以很內疚(在場同事都可作證),很想自殺去找她,我們以為你傷心,處處體諒忍讓,我們也擔心,想安慰你,盡量帶著你在身邊,所以才和你分享我們所有的美事...
而現在看起來,是我們錯了...
Vicky雖只見你老婆2次,可能還比你傷心不捨...
而我雖未曾與你老婆謀面,我仍撥空出席參加她的告別式,送她最後一程,給你支持....

王志伯好友共犯,也是無餐館執照原蔬èlèment餐廳股東
#林家鍵JamesLin 侵佔罪名確定資料
請參照網路及新聞可查詢
#侵佔罪犯林家鍵JamesLin
#台灣知名汽車皮帶代理商瑞峯貿易董事長林守志先生的長子
#林家鍵JamesLin’s Court Case
https://law.judicial.gov.tw/LAW_MOBILE/FJUD/data.aspx?ty=JD&id=TPDM,107%2c%e6%98%93%2c985%2c20191120%2c1

#林家鍵JamesLin’s Case News
https://www.chinatimes.com/realtimenews/20180831004572-260402?chdtv

https://tw.appledaily.com/new/realtime/20180831/1421548/

而期間林家鍵James Lin刻意說謊並自稱被恐嚇來瞞騙其侵佔罪事實,負責與王志伯溝通,協助執照更換或成立新公司,及與王志伯合作方式等事項,都是林家鍵負責執行。經過4-5個月,完全沒有進展,也從未與會計師聯繫,讓大家空等數個月,浪費寶貴時間,耗費我們的金錢,王志伯與林家鍵2人因早知餐廳沒有餐館業合法執照,故刻意拖延執照及公司成立等事項,在王志伯突然決定做回素食餐廳並於2020/1/29發公開信不實言論正式合作破局後,我們要求大家出面清算帳務,好聚好散, 林家鍵與王志伯皆故意避不見面,不處理,封鎖Vicky聯繫平台...

林家鍵部分,甚至連電影計企劃案,經由團隊總策劃要求交還其內容檔案多次,均刻意拖延不理會,
電影未經授權是不應該公開的,更別提用這種糟蹋的方式公開!
無論如何,你們都侵權了！

再,林家鍵30年好友金主 #林士閔MaxLin 證券交易法,智慧財產權侵權刑事訴訟已被起訴,資料及新聞報導

Max Lin 林士閔
https://tw.appledaily.com/local/20191107/VM6VI35H4J4RQHZPNWEMZ4HW6U/

https://cdn.fbsbx.com/v/t59.2708-21/175784041_335868051220860_6063598938276884336_n.pdf/%E8%87%BA%E7%81%A3%E5%A3%AB%E6%9E%97%E5%9C%B0%E6%96%B9%E6%B3%95%E9%99%A2110%E5%B9%B4%E8%81%B2%E5%AD%97%E7%AC%AC350%E8%99%9F%E5%88%91%E4%BA%8B%E8%A3%81%E5%AE%9A.pdf?_nc_cat=110&ccb=1-3&_nc_sid=0cab14&_nc_ohc=0NGzeIDAd18AX9wv811&_nc_ht=cdn.fbsbx.com&oh=7ab58dee60a11201101222cb4a51b523&oe=608DA727&dl=1

經最後查詢後才確認王志伯,林家鍵,林士閔3人共同委任都是同一位律師徐仕瑋
#白帽駭客惡檢徐仕瑋
【民報】轉任律師照樣辦他！監察院今彈劾前「惡檢」徐仕瑋
https://www.peoplenews.tw/news/20326ca9-2107-414f-a233-0bb9741add4e

【影片】怠忽職守、規避處分：徐仕瑋
https://follaw.tw/f03/9349/

https://youtu.be/ry0DBMkKZjI

我們不會因爲你們這些人而改變我們的堅持和原則態度,我們不後悔,還是會繼續相信人性....
我們受騙,但心安理得,坦然自在,我們也不打小人,我們不回擊,但凡走過必留下痕跡,我們就將事實還原,真相大白,保護無辜人士。

在此感謝所有支持我們,相信我們,愛護我們的朋友們！
我們會越來越好,更加努力！
樂觀正面勇敢面對！

待續....

【公開聲明稿
https://www.facebook.com/146132552142758/posts/2903516059737713/?d=n 】

【https://www.facebook.com/146132552142758/posts/3010416912380960/?d=n 】

#變聲配音爆料者台灣知名MV導演攝影師王志伯
#王志伯原蔬餐廳無餐館業執照
#林家鍵JamesLin侵佔案件判刑確定
#白帽駭客惡檢稱號徐仕瑋律師StevenHsu
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汽車保養看似是很複雜的事情，實際上只要認清每種消耗品的特性、壽命和更換週期，就算是新手司機都可以做好保養。龍Sir上集講解了「五油三水」，今集說明各種過濾器，以至火嘴、電池、水撥和燈泡等汽車消耗品的更換。

今輯影片分段內容如下：
0:00 開始
0:14 油隔
0:24 波箱油隔
2:11 風隔
2:40 燃料隔
3:56 冷氣隔
4:13 火嘴
4:53 電池
7:46 水撥
9:22 皮帶
10:10 煞車皮
10:57 燈泡

《龍Sir教室》其他影片：
輪胎解碼 教你讀懂輪胎 https://youtu.be/8KzwQ2djlMU
煞車系統的工作原理 https://youtu.be/q9UaJfePFX4
機油疑難Q&A https://youtu.be/6FWpXZm8dM4
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汽車小知識—車頭燈點解會有水氣？新款頭燈維修費隨時過萬（果籽 Apple daily）
香港天氣異常潮濕，加上正值雨季，很多車主都常會遇到一個問題，就是頭燈內出現了霧氣，就連很多全新車都會遇上，到底是不是頭燈品質出了問題，從而入水？

從廠方及頭燈生產商的角度來說，一盞正常的頭燈是不應該入水，但若然於燈罩內發現有霧氣或霞氣，其實又是正常的。

頭燈出現霧氣實屬正常，但若發現有如流淚的水珠於燈罩內滴下來，便代表封密縫隙出現滲漏情況，有可能因為曾經發生碰撞或膠件損蝕老化而造成。若遇上上述情況就無法修補了，必須將燈罩連燈殼一起更換，費用動輒都幾千甚至過萬元，所以車主們務必小心，好好愛護頭燈了。

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