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【升級過後的 ETH2.0 代表著什麼？】
除了今年備受矚目的以太坊柏林升級以及 EIP-1559 提案之外，以太坊 2.0 的重大升級也是許多人一直以來引頸期盼的重點👀

究竟 ETH 2.0 升級代表著什麼呢？整體區塊鏈產業又有可能會有什麼樣的影響，讓幣研來告訴你

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🟡 以太坊2.0的改進主要有以下重點

- 以太坊支援 Solidity 以外的程式語言做開發
- 透過分片技術大大提高交易速率
- 共識機制由工作量證明（PoW 轉為 PoS)

今年以太坊的柏林、倫敦以及預計十月分登場的上海硬分叉都是為了讓以太坊能夠進入2.0階段的預備措施，最終以太坊會進入代號「寧靜」（Serenity）的發展階段

以太坊2.0 的升級過程不是慢慢推進更新而成的，而是先把以太坊 2.0 的信標鏈建構好，再將以太坊1.0、2.0 合併而成

🟡 以太坊從 1.0 升級到 2.0 主要會經歷三大階段：

1. 信標鏈主網（Beacon Chain）：於 2020 年 12 月 1 日上線
2. 對接（The merge）：2021 年底
3. 分片鏈（Shard chains）2022 年

🟡 以太坊2.0 能夠解決什麼問題

- 進一步解決先前規模性的問題（scalability），提升整體運作效能
- 降低礦工門檻，只要質押32 ETH 就能夠成為驗證節點，使整體區塊鏈網路更加去中心化
- 同時提升安全性，因為驗證者違規將有可能失去抵押的以太幣

目前抵押於2.0智能合約的以太幣超過750萬枚，佔以太幣總流通量6.5%以上

雖然我們不能確定以太坊2.0 什麼時候才能升級完成，除了技術開發之外，也需要透過經濟手段迫使礦工逐漸轉往 PoS 模式，但是不管是在鏈上的運作效率以及整體的通縮手段上都有非常大的轉變，日後的推進必然也會是整體幣圈的焦點
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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

藍牙 Mesh 在商用連網照明後勢看漲，台達宣布針對商用連網照明的無線藍牙控制 BIC

by Chevelle.fu 2021.05.26 02:15PM

以往藍牙在物聯網與智慧家庭的限制在於僅能進行單點連接，不過自藍牙聯盟宣布網狀網路的藍牙 Mesh 後，使得藍牙技術在物聯網與智慧家庭的應用有更多的可能性，其中在商用連網照明更後勢看好，結合建築自動化可打造具備能源效率、快速導入的智慧照明系統，成為當前商用聯網照明技術的明日之星，而台灣的台達電子也宣布推出基於藍牙 Mesh 的台達無線藍牙控制 BIC 分散式控制系統，能夠協助專業人員快速佈署商用連網照明系統。

商用連網照明系統旨在透過網路技術對大量的燈具進行管理，並減少因佈建管理系統與架設燈具等對建築的打動，而藍牙 Mesh 技術不僅具備低功耗特色，並可透過網狀網路構成大量節點的相互連接與多向互動；由台達所推出的台達無線藍牙控制 BIC 藉由藍牙 Mesh 特質，不須搭配額外的主控節點，並能提供如群組控制、情境記憶、日程設定、感測器觸發等功能。

同時，台達藍牙無線控制 BIC 藉由藍牙 Mesh 網狀網路特性構成矩陣網路，不須實體線路也能進行多個節點的溝通，進一步降低連網照明佈建成本，同時也增加燈具配置的彈性，亦能做為裝置藝術、導航、資產追蹤等功能，同時也具備藍牙 Mesh 的安全機制。

附圖：▲基於藍牙 Mesh 的連網系統能管理大量的燈泡並結合自動化技術

資料來源：https://www.cool3c.com/article/161901

混合戰與認知戰是什麼？
首先，先說明混合戰和認知戰是什麼，這個名詞曾出現在 2019 年國防大學軍事共同教育中心上校教官黃柏欽發表於《國防雜誌》的〈戰爭新型態－『混合戰』衝擊與因應作為〉一文中。文章中提到，混合戰呈現當前資訊、科技時代的戰爭模式，運用混合與創新、不對稱的戰術、戰法，破壞目標國政經穩定與城市發展，攻擊新聞及言論自由弱點，造成受攻擊目標的挑戰。」而霍夫曼（Frank G. Hoffman）所著的《二十一世紀衝突：混合戰的興起》（Conflict in the 21st Century: the Rise of Hybrid Wars），對混合戰的定義如下：未來的對手更加聰明，並且鮮少將自己限縮在他們工具箱裡的單一工具。傳統的、不規則的和災難性的恐怖主義挑戰將不會是明確、清楚的樣態；他們都將以許多形式呈現。戰爭模式的模糊，誰參戰的模糊，以及使用什麼技術，產生廣泛多樣性與複雜性，稱之為混合戰。

而在國防安全研究院所發布的 2020 中共年報則指出，未來在灰色地帶衝突中，共軍戰略支援部隊將扮演重要角色，共軍網絡系統部效法俄羅斯對波羅地海國家遂行的資訊作戰模式，進一步運用體系融合與軍民融合，網路作戰自身單位與外圍團隊，結合心戰基地，推展運用網路戰搭配認知戰的混合戰。

因此我們可清楚明白，面對認知戰、混合戰，台灣所要應對的壓力有多巨大。

面對中國對台的資訊作戰

自上任以來，我就很關心中國對台的假消息作戰問題，特別是國安局的應對方式。去年 7 月國安局增列了「協調整合、部署執行對境外敵對勢力爭議訊息應處有關事項」這項工作職掌；調查局也成立了資安工作站，針對防範中國透過假訊息擾亂台灣社會民心、讓台灣社會產生懷疑民主制度的意義這些認知作戰行為，便需要檢視有加強整合假訊息情蒐的執行效果。

根據台灣民主實驗室去年 11 月發表的研究，其中有一項研究發現是：代理人積極參與了中國的資訊作戰。即使其中一些攻擊是由中國發起，但仍有許多代理人放大了這些攻擊。這些代理人扮演聯繫台灣當地製造者或散佈者與中共的中間人角色，使得資訊攻擊的發動者與實際製造或散佈者產生了脫勾的狀況。

中國分別在 2020 的台灣總統大選以及武漢肺炎爆發期間，發動一連串線上與線下的資訊攻擊。此報告依據攻擊者的資本和動機，將中國的資訊作戰者分成四種不同的類型，並根據其在模型中的位置，將其攻擊分為四個模式：外宣模式、粉紅模式、內容農場模式、與協力模式。其中，又以「內容農場模式」和「協力模式」所產生的傷害較前兩者來得大。

國安局對假訊息的工作成果

像是最近的鳳梨事件，中共說台灣出口給他們的鳳梨有蟲害，但台灣農委會請中共拿出證據來，他們也拿不出來，但他沒使用官方發聲、協同媒體、網路，四處抹黑栽贓，這就是一種很經典的認知戰，國安局長也相當認同這就是一種認知作戰。

而去年質詢國安局時，我也要求提供過去一整年的完整的報告，告訴我們已經查到了哪些？如何處理這些問題？未來又有哪些相關工作的規劃？我們應該是哪些部會、單位主責處理？今天我們有可能面臨醫療衛生方面的假訊息、也有可能像是現在的農業假訊息，這顯然是跨部會的問題。

國安局長回應說，兩岸事務的主管單位，最主要是陸委會，但也可能和政戰、軍事有關，所以也涉及國防部。

我知道國安局在去年有關假訊息的情蒐和研究有一些初步的結果，掌握了重大假訊息事件、散佈嚴重性和重要節點。那是不是有可能，創造一個跨部會整合的平台，來討論看看這個應該如何處理，可能部會互相支援，且一定要有一個專責的部門！處理橫向的聯絡與垂直的澄清，不分藍綠、部會，一起處理中共的認知作戰問題，面對認知戰的抹黑，可給出客觀的事實、科學的數字，快速澄清，避免認知戰的假訊息滲透台灣。

國安局長回應我，會提供這些清楚的資訊給相關部門。

我也再次提醒認知戰的重要性，「認知作戰」就是改變人的想法，且是用假的資訊去改變大眾的想法，讓你聽、看，但所見到的是他們想引導的錯誤資訊。境外敵對勢力透過這樣的做法，來分化破壞台灣的民主社會，世界上其他國家也開始領略這樣的痛苦。

此外，「溯源分析」很重要，需要了解背後的指揮單位，比方是武警、共青團等等。如此一來才可以找到關鍵人、斷其行為節點。

比方說，民主實驗室研究報告提到的「粉紅模式」，不同於中央發動的攻擊，是由地方性愛國人士或小粉紅製造訊息。雖然和中央無關，但是粉紅模式可能會和地方的民兵和武警有關。有許多武警會加入群組，甚至有教戰守則，包括低級黑、高級紅、反串等教程，有時候會在微博試水溫，再將訊息加以改製、放入粉絲頁或社團散佈，甚至自己經營粉專。這也顯示了中國會使用的資訊戰特色，也就是主導者是會是不同系統、不同單位，便會需要國安局能夠進一步分析出主導者是誰？

提出中國對台灣假訊息的行為模式預判的重要性在於，在能掌握來源後，甚至可以進一步看在某些重大事件發生時，比方一月底、二月初美國軍機在我西南空域活動，或者最近兩會期間，中國對台假訊息的發動者和發動方式，而可以提前截斷這些假訊息的發動，或者截斷其節點。

中共勢力協同在地的認知作戰，我和台灣基進一直都在抵禦頑抗的第一線，但我們永遠以抵禦這類欺侮為優先！置我個人名譽於度外。

台灣加油

2021-03-18，外交及國防委員會，國安局 陳明通局長。
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【5分鐘出好菜】台式炸年糕，作法超簡單！外酥內軟的炸年糕超好吃阿！懶人料理廚房。 ft. 漁市大眾食堂-葉文祥大主廚
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香噴噴~嫩QQ！又沒有油耗味的炸年糕！
準備材料有：
年糕…..適量
(乾粉)高筋麵粉…..適量
(濕粉)麵糊…..適量 (加蛋顏色會變黃、外皮比較軟)
或(濕粉)脆酥粉、(濕粉)天婦羅粉…..適量
比例：300g的粉配500CC的水
油溫：170-180度
炸的時間約：3分鐘內
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2021年新春期間~~漁市大眾食堂有推出限量版的炸年糕喔！
不想自己炸的~~可以去葉師傅的餐廳品嘗喔！
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漁市自然慢食和風料理 (漁市大眾食堂)
地址：新竹縣竹北市光明三路51號
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侵門踏戶不能忍
今年外交部在全球各地舉辦國慶相關活動，外交部表示，今年因為疫情，各地活動不僅限於酒會，參加的人增加了、層級也提高，外交狀況研判有轉好的趨勢。
但斐濟代表處辦酒會活動，發生中國外交人員來鬧場，外交部表示傷勢不嚴重，有去醫院驗傷。我認為這件事在外交場合是非常嚴重的事件，我們應該有具體作為！目前外交部向當地警方與政府表達意見，正在等待當地調查，但也因為沒有邦交，因此進程會比較慢一點。
我了解外交事務需要時間和溝通去斡旋，但還是希望外交部能表現該有的態度，因為這是侵門踏戶，也希望有結果可以回報辦公室與民眾，因為國人都非常氣憤關心。而中國政府這樣子的態度，只會讓台灣人、國際間越來越心生厭煩！也希望這時仍想親中的人士多想想想，張大眼睛看清楚這就是中國政府的嘴臉。

換發新護照宣導 凝聚台灣意識
最近台灣獨立建國聯盟聯盟做了民調，關於和美國外交關係的調查，根據民調結果，主張「我方應主動積極促成」的來到 37.2%；如果單算「支持建交」的，比率就來到 82.5%，也就是說有超過 8 成的台灣民眾支持跟美國建立外交關係。
但到底我們要選擇什麼名字去推動建交？目前尚未有明確共識。 但有超過五成、51.8% 的民眾支持「台灣優先」。希望未來外交部在推展相關事務的時候，朝這個方向來推動，「以台灣之名走向國際、讓台灣成為台灣」。
9 月時發佈新版護照封面，但根據這次的民調結果，超過一半的民眾不知道護照封面變了，我們肯定將「TAIWAN」字樣放大的設計，跟原本的護照相比，會減低在國際上遇到的困擾，因此還是建議國人去換發。針對這個部分，請外交部加強換發護照的宣傳。
日前美國國務院次卿柯拉克訪台，談到「經濟繁榮網絡」（Economic Prosperity Network,，EPN），對於台灣加入 EPN、開啟和成員國的進一步經貿合作，經濟部回應目前是概念性的，正在等待細節，我希望台灣能爭取加入。另外台灣長期爭取的CPTPP，經濟部表示法規已經準備了，市場面則等啟動談判結果確認再因應調整。
我認為台灣正在很重要的歷史節點，希望能多線準備，不僅僅只偏重單一合作的可能，台灣要好好把握任何機會！

2020-10-19，外交及國防委員會，外交部 曾厚仁次長，領事事務局 葉非比局長， 經濟部 陳正祺次長。
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