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#中央社外文新聞中心FocusTaiwan徵才 Focus Taiwan

中央社外文新聞中心誠徵全職【英文編輯】和【英文改稿顧問】，歡迎對英文新聞有熱情的你，加入FocusTaiwan團隊！

履歷請寄：cnafnc2@gmail.com
薪資：4萬以上，面議
福利：比照勞基法規定
上班時段：日班／晚班／假日班，需輪班
上班地點：台北市中山區松江路209號7樓
其他：通過第一階段履歷篩選者，我們會以email通知筆試時間。

【徵才職位】
🔵英文編輯Writer
語言能力：精通中、英文，英文聽說讀寫能力近母語。
學歷要求：大學以上畢業，新聞系、外文科系尤佳。
工作經驗：具有英文新聞工作至少1年經驗者優先考慮。
工作內容：英文編輯需將中文新聞編譯成英文新聞，並撰寫圖說、替英文影音新聞過音、製作圖表，並協助管理FocusTaiwan網站後台及社群媒體平台。
工作要求：英文編輯須具備求證與求知的精神，除了編譯中文稿之外，也願意花心思查證新聞訊息，包括做電話採訪，或是上官方網站查詢數據或資料，以充實稿子內容。通訊社的發稿步調快速，英文編輯必須在短時間內掌握新聞重點，以外國讀者感興趣的角度撰寫文章。

🔵英文改稿顧問Copy Editor
語言能力：精通中、英文。以英語為母語的（外籍）人士，通曉中文，居住台灣者優先考慮。
學歷要求：大學以上畢業，新聞科系尤佳。
工作經驗：具有英文新聞工作至少3年經驗者優先考慮。
工作內容：英文改稿顧問主要負責編審英文編輯的稿件，包括檢查文法、拼字、標點符號和文章結構等。改稿顧問也需編審每日新聞頭條、圖說新聞和影音稿。
工作要求：英文改稿顧問需熟悉中央社英文新聞寫作體例和頭條寫作規則，確保文章使用正確的文法、拼字和標點符號，結構完整、內容詳實和平衡。

A. Writer Position:
Requirements:
-- Native or near native English and Chinese proficiency
-- A bachelor’s degree or higher in journalism, foreign languages or a related field
-- Experience writing English news stories
-- Willing to work night shifts and on weekends
-- Able to work in a fast-paced newsroom and meet tight deadlines.
The job:
The writer will be assigned Chinese news stories by the shift leaders and are required to rewrite the stories in English.
He/she will also be asked to write captions, do voiceovers for videos, create graphics, and manage the FocusTaiwan website’s backend and social media accounts.
The writer will specifically be expected to:
-- Ensure that all news stories have proper structure, content, clarity, accuracy and balance
-- Research and fact-check the information in the Chinese news stories by sometimes making calls, conducting interviews, or sifting through official information on government websites

B.Copy Editor Position:
Requirements:
-- A bachelor’s degree or higher in journalism or a related field
-- A background in English news writing and editing, preferably with some experience editing the work of non-native English writers.
-- Native English speaker; Chinese language proficiency a plus
-- Able to function efficiently under time and deadline pressure
-- Willing to work late night shifts and on some weekends
-- Flexible with regard to work hours and days off
-- Able to work as a team with shift leaders and other copy editors to ensure quality content
The job:
The editor will be required to edit news stories in the English language department, checking the grammar, punctuation, and structure and making other changes where necessary.
He/she will also be asked to write and edit headlines for the news stories, edit captions, and occasionally check video scripts.
The copy editor will specifically be expected to:
-- Become familiar with the style rules of CNA, as well as with the rules and restrictions associated with headline writing.
-- Ensure that all news stories have proper grammar, punctuation, structure, content, clarity, accuracy and balance.
-- Answer questions by writers and shift leaders about style, grammar and other aspects of English news writing.

#國際影音串流平台徵才 6/28更新

文化部補助、中央社承辦的國際影音串流平台誠徵以下職位專業人才，有志者請依以下徵才內容需求附上所需資料與我們聯繫。
請注意：來函應徵時，請在電郵主旨欄註明應徵類別，例如「應徵D1 社群媒體內容製作人」、「應徵E3 網路平台技術主管」或「應徵E5 數據工程師」

履歷請寄： personnel-video@mail.cna.com.tw
薪資：4萬以上，面議
福利：均比照勞基法規定

【公司介紹】

Taiwan Plus (Taiwan+) 國際影音串流平台，是台灣第一個以全球為目標族群的全英語新聞、節目平台。

本平台希望在全球舞台上呈現台灣觀點與聲音，同時在國際社會中提升台灣的能見度與影響力。我們將提供與台灣相關，以及超越一般視野的新聞與節目。無論是與台灣相關議題或是區域情勢，以及台灣高舉的普世價值：民主、人權、開放、創新等等，我們都期待在該領域的全球對話中成為最具影響力媒體。

我們以全球為範圍尋覓專業人才，希望打造一支世界級水準的團隊。如果您是專長領域的頂尖人才，同時堅信台灣所代表的多重價值，希望促成改變，您將是Taiwan Plus需要的夥伴。

【徵才職位】

🔵 B1 節目製作人
工作內容：
網路影音節目企劃規劃統籌，能產製外國受眾感興趣的網路影音內容。
1. 節目預算規劃與成本管控。
2. 節目主題發想與設定、外部資源整合洽談。
3. 影音節目行銷及文字撰寫。
4. 透過數據分析及判讀，並與社群數據相關部門緊密合作
學歷要求：大學以上畢業，不限科系，大眾傳播相關科系尤佳。
工作經驗：具網路影音相關節目製作5年以上工作經驗，熟悉新媒體作業。
工作技能：Office文書軟體，了解後製剪接、轉檔、字幕、ES、音效、配樂、調色等工作流程。
語言能力：精通中、英文。
其他條件：1、對台灣題材具熱情，可協調完成節目前製、後製工作。
2、請提供先前製作之節目連結。

🔵 B2 編導人員
工作內容：
1、網路節目發想/拍攝/製作。
2、協助主視覺及鏡面效果包裝設計。
3、短片內容拍攝。
4、其他主管交辦事項。
學歷要求：大學以上畢業，大眾傳播相關科系尤佳。
工作經驗：具節目製作3年以上工作經驗、網路影片拍攝、非線性剪輯3年以上經驗。
工作技能：Office文書軟體、After Effect、Final Cut、Premiere，會3D軟體尤佳。
語言能力：精通國台語、英語中等以上。
其他條件：
1. 對台灣題材有興趣、可以獨立完成節目前製與後製工作。
2. 請提供3∼5分鐘自製的影音作品及連結。

🔵 B3 節目企畫
工作內容：
1. 影音節目相關版權及IP洽談業務
2. 影音節目採購標案撰寫、執行與驗收
3. 重製影音節目發想、洽談與流程管控
4. 自製網路影音節目發想、規劃與執行
5. 密切與社群部門溝通，以利節目內容產生有效的國際傳播
學歷要求：大專以上畢業，不限科系。
工作經驗： 具2年以上傳播行銷、節目授權、專案開發等相關工作經驗。
工作技能：Office文書軟體
語言能力：精通中、英文。
其他條件：熟悉著作權相關法律，具備採購專業人員基本資格或進階資格者尤佳

🔵 D1 社群媒體內容製作人
工作內容：
1. 經營Facebook、YouTube、Instagram、Twitter等社群平台，以及
Line、What’s App等等通訊軟體。負責所有社群活動，包括內容排程、社群管理，以及最佳化貼文使用者互動經驗與搜尋。
2. 發想與製作能夠引起高度共鳴的社群圖文，同時密切與內容產製部門合作，達成內容傳遞最佳效益，將台灣題材透過創意社群轉譯給國際觀眾。
3. 管理全站及跨平台數位內容產品，包括主網站與手機應用程式(APP)，主責新聞推播與電子報策略。
4. 監測互動與流量表現，並提出內容策略建議。
學歷要求：大學以上畢業，不限科系
工作經驗：具3年以上實際社群經營經驗（請提供相關工作經驗與成功案例）。
工作技能：具備影片、圖片製作思維與能力；社群平台數據分析、Google Analytics分析能力。
語言能力：精通中、英文。

🔵 E3 網路平台技術主管 Platform Technology Manager
工作內容：
1. 帶領並管理技術團隊，以充分掌握技術並達成產品開發或專案交付目標。
2. 依據專案需求，主導或協助專案管理。包含直接或協助專案經理帶領與管理技術團隊，能有效解決專案技術相關問題，確保專案如期如質交付。
3. 依據公司發展需求，負責建立開發技術團隊。內容包含人員面試、考核、技術帶領與管理等。
4. 針對新技術導入與知識管理需求，建立技術評估、技術分享辦法，協助團隊提升技術能力。
5. 其他主管交辦事項。
學歷要求：大學以上畢業，資訊或理工相關科系畢。
工作經驗：具備7年以上開發團隊主管經驗，5年以上C#、Python紮實技術基礎與開發經驗，具大型網路服務系統規畫建置經驗。
工作技能：熟悉C#/.net or Python/Django任一開發技術，熟悉AWS、GCP等雲端平台。具影音串流經驗尤佳。
語言能力：具備中等以上英語聽說讀寫能力。
其他條件：良好的溝通、團隊合作能力。

🔵 E4 DevOp工程師 DevOps Engineer
工作內容：
1. 負責內外部系統發佈、部署、調優、監控、日誌等系統和流程的維護和優化，確保系統的高可用性。
2. 負責雲端系統執行環境的建置與維護。
3. 負責突發問題處理並進行定位和處理。
4. 探索新的運維技術方向。
5. 其它主管交辦事項。
學歷要求：大學以上畢業，理工相關科系畢。
工作經驗：3年以上系統、應用運維經驗。
工作技能：熟悉linux系統，瞭解網路基本技術，熟悉TCP/IP協定原理，具AWS、GCP等雲端平台與服務維運經驗。熟悉網路安全者佳。
其他條件：良好的溝通、團隊合作、獨立作業的能力。

🔵 E5 數據工程師 Data Engineer
工作內容：
1. 執行資料處理、資料分析以及data lake、data mart的建立與維護。
2. 使用BI工具建立報表分析及數據探勘。
3. 因應業務需求，持續優化資料平台架構。
學歷要求：大學以上畢業，資訊或理工相關科系畢。
工作經驗：具備專案管理經驗，熟悉Agile軟體開發流程者佳。
工作技能：熟悉Python 或 Java，熟悉 Power BI或其他BI軟體工具，熟悉SQL。具數據分析與統計經驗。熟悉GCP者佳。
語言能力：具備基本英語溝通能力。
其他條件：良好的溝通協調能力。

🔵 E6 資訊安全暨系統維護主管 Information Security & System Maintenance Manager
工作內容：
1. 統籌公司內部資訊相關系統整合、部署、營運及維護 。
2. 確保資訊設備的可用性，因應公司營運發展所需改善現有資訊系統並預先規劃所需資源。
3. 機房規畫及運營。
4. 規劃辦公室網路環境。
5. 訂立資訊體制，改善資訊安全規範，落實資訊安全控管機制。
6. 定期對資訊風險進行評估以合乎公司安全策略及必要法規（包含ISO），確保系統運營的持續性與可回復。
7. 協助主管其他資訊專案推動。
學歷要求：大學以上畢業，資訊或理工相關科系畢。
工作經驗：7年以上資訊領域工作經驗，具資安經驗者佳。
工作技能：具軟體或平台開發經驗。具備資安相關證照者佳，具有導入ISO經驗者佳。
語言能力：具備中等英語聽說讀寫能力。
其他條件：良好的溝通協調能力。

🔵 E7 資訊安全主管 Information Security Lead
工作內容：
1. 帶領資安團隊、規劃與推動整體資安之目標與計畫。
2. 規劃/制定/執行整體資安治理流程管理。
3. 認證、稽核協調與管理。
4. 資安情資收集與資安事件應變處理。
5. 服務平台資安檢測、諮詢，與規範，持續強化系統資訊安全強度。
6. 辦公室資訊安全防禦建置與監控。
7. 研究與採購建置資安產品。
8. 對內對外資訊安全教育訓練規劃與推動。
學歷要求：大學以上畢業，資訊或理工相關科系畢。
工作經驗：3年以上資安工作經驗，具資安主管經驗者佳。
工作技能：具有AWS、GCP 等雲端環境經驗。具備OSCP,CEH等資安相關證照者佳。具有導入 ISO 經驗者佳。
語言能力：具備中等英語聽說讀寫能力。
其他條件：良好的溝通協調能力。

🔵 E8 資安工程師 Information Security Engineer
工作內容：
1. 協助資訊安全專案執行與維護工作。
2. 資訊安全解決方案(資安系統)專案規劃及建置、維護。
3. 週期性確認相關紀錄(Log)，確認相關控制措施有效。
4. 研究資訊安全技術，如重大系統漏洞或惡意程式。
學歷要求：專科或大學以上，理工相關科系畢。
工作經驗：2年以上系統、應用開發或運營經驗。
工作技能：熟悉linux、windows系統，瞭解網路基本技術。具AWS等雲端平台與服務經驗者佳。具備OSCP,CEH等資案相關證照者佳。
其他條件：良好的溝通能力。

🔵 E9 網路暨維護主管/工程師 Network & System Maintenance Lead / Engineer
工作內容：
1. 負責公司與IDC 網路之規劃、建置、管理及維護。
2. 網路設備安裝、設定、管理及維護等。
3. 與分析網路資料傳輸與網路安全架構等特性，以設計、發展及維護網際網路系統之正常運作。
4. 網路解決方案研究與導入。
5. 網路系統進行監控與告警處理。
6. 一般告警處理流程、重大網路障礙排除。工作內容：
7. 機房監控、管理與一般障礙排除與處理。
8. 協助公司其他單位，提供相關的系統操作與技術支援。包含一般員工以及影音編輯人員的電腦故障排除，軟體安裝、設定、系統操作等。
9. 對突發狀況的緊急應變處理。
學歷要求：專科或大學以上，理工相關科系畢。
工作經驗：網管工作2年以上相關經驗。
工作技能：熟悉linux、windows系統。了解OSI架構、HTTP、TCP/IP、DNS、SMTP、CDN。具備Load-balancer/ Firewall/ Switch操作
經驗。具備CCNA優先考慮。
其他條件：能配合公司輪班制度者優先考慮。

🔵 E10 產品管理師
工作內容：
1. 負責OTT影音平台相關的產品功能設計、UI/UX設計。
2. 內部使用單位訪談及需求分析，協助提供內容部門產品端的解決方案。
3. 撰寫商業需求文件及負責產品UAT，執行產品功能上線前驗收測試。
4. 持續優化平台功能與使用者體驗。
學歷要求：大學以上畢業。
工作經驗：具備3年以上網路服務或者to-c系統運營經驗，對產品設計流程和解決問題抱有高度熱情及興趣。
工作技能：熟悉Web、App開發流程。具備專案管理方法以及流程設計的經驗。具UX思維規劃功能，改善使用者體驗。
語言能力：具備基本英語溝通能力。
其他條件：良好的溝通協調能力，個性耐心且細心者為佳。

🔵 E11 軟體開發主管 Software Development Lead
工作內容：
1. 負責影音平台網站、後台與API等相關功能開發。
2. 負責優化與維護既有網站與後台功能。
學歷要求：大學或專科以上畢業，理工相關科系畢。
工作經驗：具備5年以上C#.NET or Python開發經驗。具人員管理經驗。
工作經驗：
1. 具備5年以上C#.NET or Python開發經驗。
2. 具人員管理經驗。
工作技能：
1. http://xn--pcu439a.net/.net core 或 Django、Flask framework。
2. 熟悉JavaScript/CSS/HTML5。
3. 熟悉mySQL、PostgreSQL與mongo DB。
4. 熟悉版控軟體，如Git。
5. 熟悉CI/DC流程。
6. 熟悉Vue.js或React者佳。
其他條件：工作認真仔細，具良好的溝通、團隊合作、獨立作業的能力。

🔵 E12 軟體開發工程師 Software Development Engineer
工作內容：
1. 負責影音平台網站、後台與會員中心等相關功能開發。
2. 負責優化與維護既有網站與後台功能。
學歷要求：大學或專科以上畢業，理工相關科系畢。
工作經驗：具備3年以上C#.NET or Python開發經驗。
工作技能：
1. http://xn--pcu439a.net/.net core 或 Django、Flask framework。
2. 熟悉JavaScript/CSS/HTML5。
3. 熟悉mySQL、PostgreSQL與mongo DB。
4. 熟悉Vue.js或React者佳。
其他條件：工作認真仔細，具良好的溝通、團隊合作、獨立作業的能力。

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想要和新創 CEO 輕鬆聊天、認識新創圈的明日之星嗎？想參與由頂尖專業陣容領導的訓練及工作坊？想要探索臉書以外的線上行銷世界嗎？想嘗試經營國際更夯的社群媒體、以及夠酷炫的影音文案策展？

【公司名稱】 Taiwan Startup Stadium 台灣新創競技場 / Everiii 鼎騏國際股份有限公司

【工作職缺】 行銷/ 設計/ 分析 實習生
【徵求條件】
General:
熱愛學習及實踐
具有創意且細心有條理
善於溝通同時也能夠獨立作業
對於新創產業感興趣
英文能力優良
For 行銷：
良好中英文文案撰寫能力
熟知各大社群媒體經營模式
具有獨立發想企劃能力
For 設計：
熟悉AI/ PS等繪圖軟體操作
熟悉平面設計基礎概念
暸解網路文化
For 分析：
熟悉Excel/ Google Sheet 操作、計算方式
熟知FB、IG、Google Analytics等後台分析模式
對於台灣新創環境、發展具一定的暸解
能夠使用CSS/html美化網站

【工作內容】
1. 行銷：
社群媒體經營
專案管理
行銷企劃發想
文案撰寫
2. 設計：
活動文宣設計
社群版面設計
專案管理
活動企劃
3. 分析：
社群數據分析
網站設計與管理
使用者體驗優化

除了上述工作內容之外，任何你感興趣的東西你都可以參與或開啟新的專案 ex. 訪問KOL、在Medium平台發表科技創新類文章、調查台灣創投環境、大型活動主持等等！

【工作時間】每週3天 (從一、二、四、五中選三天)

【薪資待遇】時薪$175

【有無勞健保】有，都有

【連絡方式】abbey@everiii.com, peter@everiii.com

【公司福利】
1.每週五下午有happy hour可以享用（會胖）
2.公司零食多到吃都吃不完 （也會胖）
3.歡樂輕鬆的辦公室氣氛
4.很chill的同事們跟老闆
5.每個月一次的Team Day，密室逃脫、唱歌、，把生活上的煩惱一次甩開
6.如果是愛打籃球的各位，每個禮拜二下班我們都會去新生橋下打球（就在公司對面）

【工作地點】台北市中正區市民大道三段2號11F (三創園區11F）
【工作期間】2021/8/2~2022/1/27
【其他備註】
Deadline: 7/15 23:59
立馬手刀前往 https://startupstadium.typeform.com/to/KBOTB1pk 報名吧!
PS. 我們相當注重英語能力，工作環境主要以英文為溝通語言，因此招募時也只接受英文申請表還有履歷喔！

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

多國語言網站? 企業需要建置多國語言的網站嗎? 黃震宇小胖行銷

很多外銷b2b業主都會問小胖老師，網站需要多國語言建置嗎?
因為很想做全世界的生意，想透過多國語言網站讓全世界的採購方便瀏覽，

小胖老師對多國語言網站的建議:
1.你公司有多國語言翻譯人才嗎→因為多國語言網站大多由電腦翻譯，
系統針對專有名詞無法翻得很好，外國採購看到網站不專業的翻譯會扣分
2.透過多國語言網站造訪的採購大都規模較小，公司企業無英語人才，
所以才透過多國語言網站造訪
3.透過多國語言造訪的網友大多尋找當地的供應商，當他發現你在台灣，詢價率降低

多國語言網站小胖老師建議，先透過英文網站來過濾潛在客戶，
一方面行銷費用可以較少，一方面也可以透過英文來服務客戶，
等到兩三年之後，透過英文網站數據分析Google Analytics，
發現哪個國家很喜歡企業的產品時可以再進行第二階段的多國語言網站建置

黃震宇 小胖老師 網路行銷

What I would pack for a 3-night trip to Taipei :)
小小UPDATE
我知我過去兩年不停改革我的YouTube Channel, 為的只是想配合支持我和喜歡看我的影片的viewer們
所以經過深思熟慮，決定將喺呢個channel會拍廣東話同埋英文片！
無論用咩語言都會加返中文同英文字幕，希望大家支持這個決定
亦唔好嚇親點解會有英文片吧 XD 最重要係大家可以keep住enjoy我的片
之後應該.. 唔會再有咩改變架喇！感謝大家一直以來的支持 我會繼續努力的！

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