「黎明來到之前,我們如何與疫情共存:群體免疫前的公共衛生指引」(上):台灣與世界各國抗疫作戰策略
時間:2021年6月10日21:00~22:10
主持:邱顯智
與談人:台大公衛學院詹長權教授、台灣年輕藥師協會鄭文柏藥師
邱顯智:各位網友晚安!我是顯智。歡迎大家來參加我們的直播。今天直播的題目是「黎明來到之前,我們如何與疫情共存:群體免疫前的公共衛生指引。
在開始今天的主題之前,讓我們歡迎今天的來賓。首先是台大公衛系教授,也是台大公衛學院前院長詹長權詹教授。教授好!
詹長權:顯智好,大家好,大家晚安。
邱顯智:詹教授是國內公共衛生專業的權威。大家可以看到這段期間以來,從去年到現在,針對Covid-19,很多媒體的報導都常常可以看到引用教授的見解或刊登教授的投書。今天非常感謝能邀請詹教授來分享您的專業。今天有很多重要的問題,希望您來為各位網友解答。
再來螢幕上這位年輕人,是鄭文柏藥師,藥師好!
鄭文柏:委員好。
邱顯智:小鄭是87年次,非常年輕,但是已經在新北開設藥局。同時也是台灣年輕藥師協會的成員。那也投入了高診次的居家藥事服務,社區服務、機構服務等等。那今天我們邀請小鄭來,除了政策方面之外,也要請小鄭跟我們分享,未來長照跟社區現場可能面對的狀況。
在今天的主題開始之前,先向各網友報告。前幾天我在立法院質詢居家快篩試劑的相關問題,這也是教授非常關心的。今天指揮中心的記者會已經正式回應。在鼓勵社區篩檢政策裡面的其中一項,已經看到宣佈鼓勵廠商引進在家快篩。其實這是台灣疫苗大規模施打前很重要的一步,我們也在這肯定衛福部聽到我們的聲音,也聽到社會各界的需要而從善如流,這個也是詹長權教授過去到現在一直在主張的。希望在這樣的態度之下一起成為臺灣防疫的力量。
邱顯智:首先,我們先請教老師,您是不是可以跟我們說一下,依你的專業與過往的經驗來看,過去一年來,臺灣在處理疫情的方式和態度,有沒有值得檢討的地方?
因為事實上,在面對現在,比如說疫情的調查、面對快篩、面對檢驗的能量,其實就是老師在去年四月的時候就曾經提過。
韓國因為推動大規模的篩檢,去年四月的時候,所以投入快篩檢測劑的研發,後來也很多國家向韓國購買快篩試劑。那臺灣這個部分似乎沒有這麼大量的投入。
就這部分,老師去年也同樣呼籲政府,這次的疫情應該把它當做第三次世界大戰。很多國安的工作不能停留在理論上,必須認識到這是一個戰爭時期的研發。
這部分其實當時老師有建議,臺灣政府應該盤整相關法規跟歐美看齊,否則臺灣空有好的生產能力卻無用武之地。這部分現在回頭過來看,確實是一種超前佈署。就這部分,是不是請老師跟我們談一下,到底在過去的一年來,我們是不是有什麼可以值得檢討或將來更精進的地方。
#以病毒作為共同敵人的世界大戰
詹長權:這一次疫情到今天差不多是一年半,十八個月。一開始我就說這是一次我們一起經歷的一次世界大戰。這個敵人是病毒,是mRNA病毒,不是另外一個國家的國民。
二次戰後的一代,也就是現在所有的政壇或是我們社會的菁英份子、領導人,大概沒有人經歷過世界大戰。所以沒有辦法體會,在一個像世界大戰那樣的情境下,怎麼領導一個社會團結對抗敵人,更何況這一次的病毒所引發的世界大戰,跟前兩次不一樣。
前兩次用軍事產生的戰爭。敵我很清楚、結盟很清楚,有中立國。這一次的大戰,因為共同的敵人是我們看不見的病毒。所以呢,所有的國家都一起在戰爭。你幾乎很少看到一個國家可以是中立的,也就是說沒有喘息的時間。
那怎麼辦呢?一開始,我們很多國家都不曉得怎麼去因應,我一開始當初就跟當時的行政院副院長陳其邁,因為他曾經是我的學生,我就跟他建議。
#從SARS作戰經驗而來的邊境管制
詹長權:所以,12月31日2019年,臺灣採取了SARS時候,2003年對付另一個敵人叫SARS的經驗:登機去做篩檢、發燒等等。從此,我們就採取堅壁清野的邊境管制方式。
我們不知道敵人、病毒在哪裡,那我們把任何一個要進到臺灣的人當成敵人,其實是假設的敵人。就把它邊境管制,把它堵在那裡。
可是,你沒有找到真正的敵人,我們常常要等他發病了,然後就說我們去檢測他。檢測什麼呢?大家常常聽到的就是核酸檢測,核酸就是病毒的屍體。它可能在轉變的過程留下一些痕跡,我們就去找到它,可能這個敵人在這個人的身上。
我們從那個時候開始,就很不積極的想把這個病毒這個敵人找出來。我們只是說把這個人檢疫14天,我們就假設他沒有事,我們也不檢測就讓他出去。這是臺灣在那一個時候所執行的。
#速度是台灣去年的成功關鍵
詹長權:那為什麼臺灣會成功呢?因為防疫最重要的一件事情就是速度。所以邊境管制要有效,要在非常早期,漏進來的病毒很少的時候就採取行動。
所以,當全世界都沒有邊境管制的時候,我們就開始對武漢來的飛機,我們對什麼呢?我們對湖北,後來對全中國,因為我們把它框的很大,我們覺得說所有都可能,因為我們真的不知道病毒在哪裡。
全世界很多國家都要到二月、三月才想到要邊境管制的時候,我們已經提早一個多月做。這造成速度給我們很好的緩衝時間。
幾乎一整年12個月,我們就用這個方式,來維持一個情形。我們看到全世界各地,從義大利、紐約,輪流的都在發生比中國當初發生的還大的疫情。在我們的周邊,我們也看到日本、韓國、新加坡,在這個中間都有一波一波還不算小的社區感染爆發。
#抗疫戰爭一定要主動出擊
詹長權:雖然這樣,我們就忘了,忘了還是那個四個字,世界大戰。這是一個全球大流行,全球的意思就是沒有一個國家是例外。我們的心態就認為我們是例外。我們指揮去做防疫的也好,一般的人民,就是在過去裡面,已經忘了我們在大戰當中。那大戰要做什麼,敵人一直在啊,就是那個病毒。
那要怎麼樣去找到病毒?如果有當過兵的,就知道說就是要哨兵。哨兵就是要去敵營、去刺探,你要知道有沒有人要偷偷的跑來。那我們要怎麼探呢?我們就要篩檢才能探查。否則我們坐著,我們就坐在那裡,我們永遠只有防守。
一定要攻擊,攻擊就要去刺探,刺探就要去篩檢。大部分國家都用這樣的原理,就是要去知道病毒在社會裡面的哪一個角落。
#篩檢是刺探敵情的武器
詹長權:為了這樣,就要研發很多的武器,這個武器就是各種篩檢的工具。所以一開始大家沒有,當中國公佈了這一個病毒序列以後,以人類過去20幾年來所研發的,所有的我們稱生物科技或是分子生物學的能力,我們可以在很快的時間找到怎樣去測它的工具。
這是史無前例的,幾乎差不多一、二個禮拜就做出來了。全世界就這樣開始做檢測,後來很多的國家的廠商都加入,他就可以去研發這個。
所以,在那樣一整年裡面,因為參與的國家不下四、五十個國家,都不斷的在研發想要去刺探敵營的工具。我們沒有啊,我們就停在邊境管制就好了。把每一個人關14天,我們就認為安全了,但是不可能的,沒有一個國家會例外的。再怎麼嚴格的管制,都會漏掉。
邱顯智:所以在去年教授不斷發表文章,就是認為世界各國包括韓國,事實上對於快篩這個部分都已經有非常多的部署。
剛剛聽了教授的說明之後,我的理解是說,就好像要透過,有個概念叫做戰爭迷霧,舉個例子就說我們要怎麼打戰略遊戲的話,一開始地圖一片迷霧,戰場長怎樣都不知道。我們就是要一直要派斥侯去查探,透過資訊、情報展開來理解戰場的全貌。我這樣理解,教授可以同意嗎?
詹長權:當然,就差不多是這樣。你如果不試探,就有一個假設,它不存在,或是它存在的現象是腦子裡面的,可是永遠沒有去求證。結果一測了,就是說,如果這一次不這樣測,你怎麼知道萬華跟板橋是這麼嚴重?你可能就不知道。
邱顯智:教授是不是可以跟大家說明一下,有哪一些國家,就其它國家的經驗在面對Covid-19疫情流行的措施,是我們值得參考的。不管是說疫苗或是篩檢的措施。臺灣現在的疫情是走到那個階段?適合用什麼樣的手段?
詹長權:有很多國家在不同的流行階段,都有很好的借鏡。
#韓國的檢測撲滅戰術
詹長權:我們最喜歡比的韓國,韓國跟我們一樣,他也都沒有很強烈的封城,他一直是用軟性封城的方式,也就是說勸你不要出來。
可是,他發展了很多的檢測、篩檢的技術。每次有發生,譬如說韓國很常常發生Club的聚會,然後就開始爆發,然後就可能在首爾裡面某一個區,他就把整個區封起來,然後每一個人都測,他就用這種方式。結果為了要這樣,他就要研發越測越快、越方便用。
他的策略就是:檢測撲滅、檢測撲滅。他用這樣的方式,所以他不斷的使用,這樣的過程裡面,他就研發出很多快速篩檢的技術跟能量,自己用也輸出。這個是很成功的例子。
#從韓國到美國的篩檢麥當勞化
詹長權:結果,美國紐約跟美國加州都開始發生流行的時候,他們就跟韓國取經。
韓國怎麼測的?譬如韓國創造了一個,就是說醫護人員不夠的時候,以前都是到醫院去測,到醫院去測很麻煩,很怕被測的人帶病毒去影響醫院,又很怕醫院的醫生跟護士被他感染,他就要換很多次的口罩跟衣服。後來韓國說,我們發明得來速的,被測的人不要下車,到的時候窗戶下來,你坐在駕駛座過,他們又發明了一些隔板,就用很快的方式去做。後來這個得來速,甚至說那就自己採,採樣的東西,開車先在一個關卡拿起來,他有一個影帶教你,你自己弄一弄放好,交給這個也不一定是醫師,他就在那邊收就好。
透過很多我們現代的作業流程裡面比較有效率的方法,他們就可以這樣,從一條線的,好像我們到麥當勞買東西的得來速一樣,一下變成十條線,把停車場變成這樣的方式。
那美國就是大的shopping mall的停車場,就把他改成這樣。這樣就可以很快速的,從一天可以做幾千人到幾萬人,到後來一天都可以做十幾萬人、二十幾萬人。所要大量檢測的目標就一個一個提昇了。韓國就是用檢測,為了來撲滅社區傳染,一直在精進的一個歷史。
#英國的社區篩檢與居家快篩包
詹長權:英國也一樣,後來英國流行得很嚴重,它也大概都用、大家都用這個方式。
英國他跟我們比較像,人口比較密集,也不是那麼多人開車,它就要發展另外一個方式。所以英國大概做的方式,都是在全民健保之下,讓人民可以很快速的到診所、到開業醫去取得檢測。他們也是靠著大量的檢測,然後他們覺得這樣還不行,後來就是在藥局,甚至就郵寄到家裡去給他們在家裡檢測。每個國家因為他的需求、對檢測的需求,就會發展出他的模式。
#居家篩檢在德國復學的應用
詹長權:那像德國,他開始流行結束、流行結束。很多邦為了要讓學生回去,它想一想說,我一定要發明在家檢測,讓學生上課前我先測一次,如果陽性就在家裡,然後幾天後再測一次,如果是陰性那就可能比較放心,如果繼續陽性那你可能就是真正的陽性,你就是居家隔離或是要觀察你有沒有惡化,然後可能要去就醫等等的。這個是他們的方式。
#在疫情中提升篩檢武器的新加坡
詹長權:我們周邊的新加坡,他的最大的一波就是移工。移工爆發之前,他也有幾波的爆發,那個時候他跟我們一樣都是措手不及,也沒有很多的檢測能力。
可是他就開始逐步,他知道他整個新加坡的國民跟在新加坡生活的人,包括白領的移工跟藍領的移工他通通要照顧。他準備好這個,結果在這個移工的大爆發的時候還是不夠。但是他們的做法就是到移工居住的場所,作為整個普篩的場所,一個一個檢測。檢測抗原、檢測PCR、檢測抗體。
他透過這樣的一個練習,讓整個檢測的能力大幅的提升。為什麼?因為他天天要測,那個時候每一個人一個禮拜至少要測兩次至三次。測到陰性的才可以、幾次陰性以後才可以回到建築工地去當工人、可以去到一些工廠裡面工作。
所以,社會有那個需求,需要我們要對抗這個病毒,然後讓我們的生活不要走向封城,大家都不能工作、不能上學的這個前提下,每個社會都因為需要檢測就做了很多的努力。所以大概差不多到六月七月,去年的六月七月,這些技術都很成熟了。
#疫苗戰線的軍備競賽
詹長權:同一個時候,差不多一月底,有遠見的國家都已經投入疫苗。因為基因定序出來以後,其實就可以靠那個去製造疫苗的雛形,很多的經費就投入。現在你看到的輝瑞BNT,都是一月二十幾號疫苗就做出來,那開始要找機會去測試,要找怎麼樣去找到實驗室跟那個實地的場所,想要去做這個研發。
二月份,更多的疫苗都開始做了。所以這個的原因就是說,當疫情用公共衛生的手段防守到一個階段,最後一定要使用攻擊的武器。攻擊的武器只有一樣,就是疫苗。
所以,科學防疫上,一開始就開始在準備。這個事情就是人類史上是最難得的一個經驗,就是不到十二個月,幾乎差不多十到十一個月,第一支疫苗就是從,差不多已經在第三期人體試驗,已經做到快完成。不叫完成,就是他資料已經累積夠很多了。所以到十二月的時候,去年十二月的時後,就提前解盲,就知道有效。
#美國的疫苗開發大投資
詹長權:一個疫苗的開發可以這麼快。那怎麼成功的呢?就是美國。美國是一個科技大國,所以他大概每一支疫苗都投資在三百億到五百億台幣。他很大的錢,就告訴他們說你們就這樣去做,所以他同時投資了差不多六到十支。他不能保證都會成功的,每支都三百億到五百億台幣。
就是你就知道說,一個有用科學引導的指揮系統、防疫的指揮系統,他會看很遠。雖然他在那個過程裡面死傷累累,對不對,美國感染者死亡者都不少,可是他有一條主軸線,就是說他一定要找到打敗這個病毒的武器,那就是疫苗,他就去投資。所以美國這個大投資這樣走,所以美國為主的。那另外一個比較小支的,就是以英國跟瑞典為主,從牛津大學開始的AZ疫苗。美國是大宗其他主要的。那我們比較不熟悉的、資訊比較少的俄羅斯跟中國,一樣都這樣在開始做。
所以那樣的科學的防疫,是在去年一月就開始,那就是一個武器的競賽,看誰最能夠生產出來最好的、量最多的。大戰裡面,你要打贏對方,就是你的槍砲飛機戰艦都要比人家多,而且好之外要能夠量產。那些布局所動用的,都是在一個戰爭時代的工業生產。
每個國家,幾乎都動用到他的國防生產法案,那個都是在一次二次大戰以後,你要去戰爭的時候,你可以用國家法律授權給你緊急狀況下,去徵招私人企業來做你的事情,去控制重要戰略物資。那樣的過程是很有戰略性。我在那個過程裡面,我不斷提醒政府,這是一個世界大戰,一定要這樣布局。你如果不這樣布局,你就可能會打敗。
#新加坡的結盟投資之道
詹長權:那小國怎麼辦呢?這些科技經濟的大國這樣做,經濟跟科技沒有那麼大的國家,就要去把自己放在一個怎麼樣去結盟的角色。那我們就拿四個國家,來看看他們怎麼去結盟。
新加坡:錢很多、土地很小,也沒甚麼武器。所以他想的辦法是我拿錢去跟人家合作。所以我剛剛講的,一月開始以後,新加坡二月多就組成對抗COVID的特別委員會,由九個人左右,來自於各部會跟幾個大學,四十歲左右。他們都可以做非常重大的決定,去跟人家發展疫苗的檢測試劑,直接談判、拿錢做先期的投資,看到最原始的資料。然後他們做的報告,經過這樣評估以後,新加坡最有利的方式就是投資這個疫苗。
邱顯智:投資疫苗跟檢測試劑。
詹長權:對。他還沒有二期就已經看到,然後他就從那時候開始投資,變成合夥人。所以他當然拿得到疫苗阿。他的合夥的條件就是生產出來。
邱顯智:教授不好意思,他是投資美國的像是輝瑞或是莫德納?
詹長權:他是投資BNT。他就跟BNT講好,我會給你研發的錢,我事先跟你講。因為他已經判斷過成功的機率很大。
#日本韓國的代工路徑
詹長權:像韓國跟日本,他們一樣就跟人家講我來幫你代工。他還用很好的生產條件,來說你總是需要我們合作才能做成。
像莫德納這個疫苗,大概要有五千種化學物質,各種不同,林林總總,在他整個過程是相當繁複的。你的關鍵材料那麼多的時候,你的供應鏈一定是經濟工業的強國才有。那他們就能生產一些需要的,互補有無的時候,那工廠的規模又大,他就可以去代工。否則之前最早這些好的疫苗,都是在美國跟歐陸。因為好的廠,例如比利時法國荷蘭,有一些廠都跟輝瑞等等合作,為什麼?還有瑞士等等。因為原來藥廠很大的一些國家它才有。
可是亞洲這幾個,像日本跟韓國,特別是日本,他的藥界也是蠻強的,韓國也慢慢跟上了,他就這樣做。
#用健康資料談判取得疫苗的以色列
詹長權:另外一個國家像是以色列,他也是起步沒那麼早,可是他一起步,就是差不多五六月的時候,他的總理就去跟人家講。後來大家看到那個故事,就是他打了15通電話給輝瑞的總裁跟他談。他談就是用他的健保資料庫,讓這個疫苗到他那邊用的時候,可以取得疫苗臨床試驗的第四期。我們有第一期、第二期、第三期,第四期就是說廣泛使用之後所發現的副作用跟效果。所以他用健康資料去跟人家談判,然後用高價買了以後,他就可以做。
所以布局看得遠,為什麼有那個決策的機制可以這樣做?不要忘了,每一個我提到的國家都是民主國家。
#資訊透明程序完備才能團結國民
詹長權:這幾個國家,他們做這樣決定的過程,都非常充分地受到國會的監督。所以美國要投資的每一個事情、為何這樣決定,等他投資完,一定會被美國的國會叫去做聽證會。所以美國白宮的最高顧問佛奇,他的疾管署署長,他管疫苗採購的,每一個人都要到國會去接受國會議員的聽證。那個講出來的話都是有法律責任的。
他們一整天的聽證會,即使疫情那麼嚴重,一定要對,在民主體制裡面,對整個民意機構做很負責任的對話,這樣才會透明。一樣,以色列,都是受到國會的,不能說是制衡,就是說在疫情下,只有透過這樣才能夠團結,因為資訊是透明的。
所以,這個都是他們走的一些路徑。就是說,他們的準備與民主與治理,在一個戰爭時期,因為要有速度又要有責任。
這是我看我們台灣要怎麼借鏡,看看我們那些地方做科學的防疫、政府長期投資的決策,跟國會課責的負責任的雙向互動,是不是在過去一年多以來都比較不足。那不足之後,就會比較無法眾志成城,比較容易有紛爭。在碰到危機或是疫情爆發的時候,常常就會是對立跟社會的撕裂,這個都是給病毒最好的機會來打擊我們。
所以,我從這樣一個角度來告訴大家,檢測也好疫苗也好,這兩個在社區大流行一定要用的工具,我們沒有好好地提前佈署,是蠻可惜的。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過3,650的網紅A- KING,也在其Youtube影片中提到,《將 Fusion》─實驗創作計畫,以〈禾一文化傳承舞團〉張益彰老師獨創的家將街舞為主題,進行視覺特效的舞蹈演出。製作面為國內首次同時對舞者表演動作進行容積與光學式動作捕捉,為一融合〈傳統家將陣頭/流行街舞〉表演與〈容積動態/動作捕捉〉技術的3D動畫創作。期能為台灣在地表演藝術的推廣、加值應用、創作...
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機器學習識別特徵阻絕代測 上鏈回送監理資料庫防竄改
人臉辨識加酒精鎖阻酒駕 串區塊鏈上傳比對告警
2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室
本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統,結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用,以解決酒駕問題,並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性,將車輛與人臉資料串上區塊鏈,以確保駕駛人的不可否認性。
長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題,儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則,但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數,導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演,讓不少的家庭因此破滅。
據統計,從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件,而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後,2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件,雖然成功達到嚇阻效果,但是死亡人數仍與去年前年持平,可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。
立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」,酒駕者必須重新考照,並且只能駕駛具有酒精鎖(Alcohol Interlock)的車輛,所謂酒精鎖,屬於車輛點火自動鎖定裝置,在汽車發動前必須進行酒測,通過才能將汽車發動,而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測,以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生,若駕駛人未遵守其要求,車子就會強制熄火並鎖死,必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。
由於法案的方式無法完全遏止酒駕,因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。
其中本田(Honda)汽車與日立(Hitachi)公司研發出手持型酒精含量檢測裝置,讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測,若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖,藉此避免酒駕意外或事故發生,且該技術結合了智慧鑰匙功能,若偵測到酒測值超標,車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人,避免酒駕上路之問題。
另一方面則是解決酒精殘值之問題,因為有許多駕駛人都會認為,休息一下後,身體也無感到不適,即駕車出門,等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過,因此收到罰單,甚至是吊銷駕照處罰等。
根據醫學研究指出,酒精是在人體體內由肝臟代謝,實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議,喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念,導致駕駛人貿然上路,待意外發生或罰單臨頭時,已經為時已晚。
背景知識說明
本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識,並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈,並利用區塊鏈不可篡改的特性,來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。
由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性,因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識,便可確認為駕駛本人。
何謂人臉辨識
人臉辨識技術屬於生物辨識的一種,基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術,將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材,讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵,藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。
目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中,其應用面廣泛,最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等,其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說,人臉辨識皆具備以下幾個特性:
‧ 普遍性:屬於任何人皆擁有的特徵。
‧ 唯一性:除本人以外,其他人不具相同的特徵。
‧ 永續性:特徵不易隨著短時間有大幅的改變。
‧ 方便性:人臉辨識容易實施,設備容易取得,如相機鏡頭。
‧ 非接觸性:不須直接接觸儀器,也可以進行辨識,這部分考量到衛生問題以及辨識速度。
人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證,別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識,無須近距離接觸,也可以精準地辨識身分,且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球,人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫,在門禁進出管制系統中,利於提高管理效率,有效掌握到進出人員的身分,以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。
人臉辨識的步驟
人臉辨識的過程與步驟,包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取,進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型,從影像中先尋找目標人臉,偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正,並摘取特徵值,接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算,最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟,如圖1所示。
人臉偵測
基於Haar臉部檢測器的基本思想,對於一個一般的正臉而言,眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練,所訓練出的人臉模型,其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型,可以有效地在影像中偵測到人臉。
Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型,可以偵測出人臉的68個特徵點,包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測,如圖2~4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數,若分數越高,代表該張影像就越可能是人臉,右側括弧中的編號代表子偵測器的編號,代表人臉的方向,其中0為正面、1為左側、2為右側。
人臉的預處理
偵測到人臉後,要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同,尤其會受到燈光、角度、表情等影響,為了改善這類問題,必須對圖片進行預處理以減少這類的問題,其中訓練的資料集也很重要:
‧ 幾何變換與裁剪:將影像中的人臉對齊與校正,將影像中不重要的部分進行裁切,並旋轉人臉,並使眼睛保持水平。
‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化:可以增強影像中的對比度,可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題,更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。
‧ 影像平滑化:影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙,藉由使用圖形平滑處理,可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。
人臉特徵摘取
關於人臉特徵摘取,相關的技術說明如下:
‧ 歐式距離:人臉辨識是一個監督式學習,利用建立好的人臉模型,將測試資料和訓練資料進行匹配,最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離,選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜,且需要大量的訓練集資料與測試集資料,會導致計算量過大,使辨識的速度過於緩慢,因此需要透過主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)來解決此問題。
‧ 主成分分析法:主成分分析法為統計學中的方法,目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維,只保留影像中的主成分,即為影像中的關鍵像素,以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值,並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量,接著將訓練集與測試集的資料進行降維,讓新的像素矩陣中只保留主成分,最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配,選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟,因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。
‧ 卷積神經網路:卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)是一種神經網路的架構,在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用,是深度學習(Deep Learning)中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算,藉此來提取圖片的特徵,並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中,首先會輸入人臉的影像,再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出,並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。
何謂酒精鎖
酒精鎖(圖5)是一種裝置在車輛載體中的配備,讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測,通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求,讓駕駛人在時間內再次進行檢測。
根據歐盟經驗,提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效,只有勸阻的效果,若在執法上不夠嚴謹,被吊照者會轉變成無照駕駛,因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路,這就是「酒精鎖」的設計精神。
在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後,針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定,在酒駕被吊銷駕照者重考後,一年內車輛要裝酒精鎖,未通過酒測者無法啟動,且必須上15小時的教育訓練才能重考,若酒駕累犯三次,要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。
許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛,懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮,為防範此問題,酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣,且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內,便會隨機要求駕駛重新進行酒測,如果沒有通過測量或是沒有測量,整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告,並勸告駕駛停止駕車。
對於酒精鎖的實施,目前無法完全普及到每一台車子,而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言,根本是多此一舉,反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45~60分鐘的隨機檢測,會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測,可能加劇汽車違規停車的發生頻率。
認識區塊鏈
區塊鏈技術是一種不依賴於第三方,透過分散式節點(Peer to Peer,P2P)來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫,任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈,而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全,也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念,如圖6所示。
區塊鏈的原理與特性
可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本,網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份,當產生一筆交易時,會將這筆交易廣播到各個節點,而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著,每個節點進行工作量證明,選取計算最快的節點進行這些交易的驗證,完成後會把區塊廣播給到其他節點,其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效,驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈,此時就無法再將資料進行篡改。
關於區塊鏈的特性,可分成以下四部分做說明:
1. 去中心化:區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨,就是「去中心化」,區塊鏈採用分散式的點對點傳輸,該概念架構中,節點與節點之中沒有所謂的中心,所有的操作都部署在分散式的節點中,而無須部署在中心化機構的伺服器,一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入,因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性,不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。
2. 不可篡改性:透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈,所有區塊都有屬於它的時間戳記,並依照時間順序排序,而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容,讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高,因此使區塊鏈具備「不可篡改性」,並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。
3. 可追溯性:區塊鏈是一種鏈式的資料結構,鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣,這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中,如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般,每筆交易記錄著時間和訊息內容,若要進行資料的更改,則會視為一筆新的交易,且舊的紀錄仍會存在無法更動,因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。
4. 匿名性:在去中心化的結構下,節點與節點之間不分主從關係,且每個節點中都擁有一本完整的帳本,因此區塊鏈系統是公開透明的。此時,個人資料與訊息內容的隱私就非常重要,區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術,讓節點資料在完全開放的情況下,也能保護隱私以及用戶的匿名性。
區塊鏈與酒精鎖
由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性,且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時,系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊,還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此,在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時,此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據,同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。
酒駕防偽人臉辨識系統介紹
為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題,酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時,要同時進行人臉辨識,來確保駕駛人與吹氣人為同一人。
在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭,作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存,並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈,當汽車已經駛動時,攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功,會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈,若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象,系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測,並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。
如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛,該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位,並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況,應先行迴避。且該車輛於熄火後,酒精鎖會將車輛上鎖,必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖,如圖7所示。
區塊鏈打包上鏈模擬
在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後,會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,接著將128個人臉特徵向量資料取出,並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊,然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料,如圖8所示。
要打包成區塊和上鏈的內容,包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料,接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例,圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包,並進行HASH運算。
將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容,並打包區塊,經過HASH後的結果如圖10所示,其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料,由於這是實作模擬情境,並無上一筆資料,其中messages屬性代表內容數,一筆代表車牌資料,另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點,代表車輛解鎖的時間點。
情境演練說明
話說小禛是一間企業的上班族,平時以開車為上下班的交通工具,他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統,以下模擬小禛下班後準備開車的情境。
已經下班的小禛今天打算從公司開車回家,當小禛上車準備發動車子時,他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣,並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像,如圖11所示。
待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後,接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點,如圖12所示。然後,相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,如圖13所示。
酒精鎖通過解鎖後,車輛隨之發動,解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記,隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中,設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉,以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值,並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對,藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後,也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中,如此一來,區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄,檢測通過的示意圖如圖14所示。
系統通過辨識後,便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助,也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時,區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。
如此一來,便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中,如果有需要更換駕駛人,必須待車輛靜止時,從車載系統發出更換駕駛要求,再重新進行酒測以及重複上述流程,才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛,系統將視為異常情況。
結語
酒駕一直是全球性的問題,將有高機率導致重大交通事故,造成人員傷亡、家庭破碎,進而醞釀後續更多的社會問題,皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題,各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範,但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同,有的國家如新加坡,透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯,又或者是薩爾瓦多,當發現酒駕直接判定死刑,這樣的制度雖嚇阻力極強,但是若讓其他國家也跟進,會造成違憲或是違反人權等問題。因此,各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究,想要達到零酒駕的社會。
為達成此理想,本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統,利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術,使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中,結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理,將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改,可加強駕駛人的不可否認性,當汽車發生異常情況時,便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨,透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題,在未來能夠普及並結合法規,智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。
附圖:圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測(正臉)。
圖3 人臉特徵點偵測(左側臉)。
圖4 人臉特徵點偵測(右側臉)。
圖5 酒精鎖。 (圖片來源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram)
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。
資料來源:https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D
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分享亞勤的精彩演講。這是他上周在哥倫比亞大學工學院2020畢業典禮演講。他稱為是絕對是最大的“熵”的一屆畢業生。
本文來自人工智能學家微信公眾號
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張亞勤2020寄語哥倫比亞大學畢業生:引領未知時代
2020年5月18日,人工智慧和數位視訊的世界級科學家和企業家,美國藝術與科學院院士、百度前總裁、清華大學智慧科學講席教授張亞勤博士,在哥倫比亞大學工程學院的畢業典禮上發表了主題演講。
張亞勤說:“面對全球疫情,技術成為最關鍵的變革力量,高速網路、軟體和人工智慧等基礎技術塑造我們生活、學習、工作和娛樂方式。”他提到:“隨著世界進入一個充滿挑戰和不確定性的新階段,年輕工程師迎來了回應歷史使命的決定性時刻,不僅要以技術創新,還要以同理心、勇氣和人文主義精神來迎接使命。”
哥倫比亞大學工程學院院長瑪麗·博伊斯(MaryC. Boyce)表示:“我們很高興能請到張亞勤博士(Dr.Ya-Qin Zhang)給我們的畢業生做演講,以此來紀念這一重要的里程碑。”她談到:“我們的畢業生將進入一個變化的世界,他們也將成為時代變化的締造者。學生們將受益張亞勤博士的觀點,其非凡職業道路也將鼓舞學生們。”(引用哥倫比亞大學新聞報導)
以下為百度前總裁、清華大學智慧科學講席教授張亞勤在2020年哥倫比亞大學工程學院畢業典禮上的致辭全文:
尊敬的Bollinger校長, Boyce院長,家長們,同學們,大家好。
我很榮幸能夠在這個非常時期,以特殊的形式出席這次特別的典禮。首先,恭喜2020屆畢業生,對你們取得的傑出成就表示衷心祝賀。你們做到了!
我也是一名哥倫比亞大學的學生家長。我的兒子現在哥大工學院二年級學生,我女兒是哥大商學院2020屆的畢業生。我想與所有家長分享這份難以言表的喜悅和驕傲,我們都做到了!
這無疑是我們有生記憶以來最具挑戰性和不確定性的一個時期。
我們不僅看到了科技創新的極速進步和第四次工業革命的巨大力量,人工智慧、納米技術、量子電腦和5G通信等等技術不斷突破。
我們還目睹了百年一遇的流行疾病在全球範圍內帶來的突發性破壞和災難性影響,對我們的社會基礎、經濟結構和生活方式帶來挑戰。
對於那些學習過熱力學第二定律的人來說,“熵”這個術語一定不陌生,它表示動態系統中的混沌程度(Chaos)。資訊理論的創始者Claud Shannon將這一概念擴展到了資訊的不確定性和隨機性。可以說,2020屆畢業生是被賦予“熵”值最高的一屆。未來的不可預測和混沌程度都是前所未有的。對你們如此,對我們所有人也是如此。
與你們的交流令我回想起我的學生時代和年輕時的工程師工作經歷。1990年畢業後,我的第一份工作是開發演算法,壓縮圖像和視頻,完成遠端傳輸,對國際標準MPEG和H.26x做出一點小貢獻:MPEG和H.26x也是如今Netflix、YouTube、Skype和Zoom等流行視頻應用程式的重要基礎。在過去的三十年裡,我有幸一直在激動人心的創新技術中徜徉, HDTV、自動駕駛、人工智慧和雲計算等等。在這一路走來,收穫的不僅是無窮的樂趣,也有超凡的艱辛。我想跟同學們分享我的三個體會:
1)在數據爆炸和不斷變化的世界中,成為具備強適應能力的學習者。在瞬息萬變的技術行業中,五年前學到的知識大多已無用處。你們在哥倫比亞大學中學習到最有價值的是學習新知的能力,是從繁雜噪音中分別信號的能力,是從眾多數據中提取“熵”的能力。我有一個行之有效的習慣,每天早上花10分鐘,找出對我而言最新的發現或最重要的3件事情,當天來學習。
2) 要擁有獨特的觀點和視角。當你們進入現實世界,會自然而然的開始被“打磨”,去遵循已有的趨勢,融入他人。我懇請你們保持自己的尖銳、棱角和與眾不同。當我與年輕工程師面聊時,我期待他們的觀點、他們的“熵”、他們鮮活的想法,這些遠比圓滑、打磨、“正確”要重要得多。
3) 無論做什麼事情,要秉承道德和人性。兩千多年前,偉大的希臘思想家蘇格拉底將道德作為追求真理的靈魂。大約同一時期,偉大的中國哲學家孔子把人性的“仁義”作為社會結構的基礎。在截然不同的文化下,兩位偉大思想家所見略同,並非巧合。今天,當我們面臨更多選擇、迷茫和誘惑時,這一點就變得更加重要。技術是中立的,但創新者是有使命的。技術是工具,但技術人員是為人類服務的。院長Mary Boyce對哥倫比亞工學院提出的願景“技術以人為本”是工程學的核心,也是我們工程師和技術人員的宗旨。
年輕的朋友們,對你們而言,這是一個決定性的時刻,請盡情的用你們的才華、激情和創新,更用你們的同理心,勇氣和人性,去展現,去閃耀,回應使命的召喚!
再次恭喜你們,2020屆畢業生!
以下是哥倫比亞大學對張亞勤作為畢業生典禮發言人的報導和過往成就的介紹
https://engineering.columbia.edu/news/class-day-2020-ya-qin-zhang
人工智慧和數位視訊的世界級科學家和企業家,百度前總裁張亞勤於2020年5月18日,在哥倫比亞大學工程學院的畢業典禮上發表主題演講。因為疫情的緣故,演講和畢業典禮將採取提前錄製形式,發送給全球的畢業生及其家人。
百度作為科技巨頭,向全球超過20億人提供包括移動互聯網和雲計算等服務,張亞勤曾負責智慧駕駛、雲計算、新興業務和公司的技術部門。是一位廣受讚譽的科學家和技術專家和創新領導者。他是聯合國、世界經濟論壇和許多公共論壇的領導人和發言人,積極討論新技術對社會變革性的影響以及如何縮小數位鴻溝。2018年,他帶領百度成為第一家加入國際人工智慧道德組織AI (PAI)的中國公司,目前也是全球最大自動駕駛開源平臺Apollo理事會的主席。
張亞勤說:“面對全球疫情,技術成為最關鍵的變革力量,高速網路、軟體和人工智慧等基礎技術塑造我們生活、學習、工作和娛樂方式。”他提到:“隨著世界進入一個充滿挑戰和不確定性的新階段,年輕工程師迎來了回應歷史使命的決定性時刻,不僅要以技術創新,還要以同理心、勇氣和人文主義精神來迎接使命。”
加入百度之前,張亞勤擔任了16年Microsoft的高管,任公司全球資深副總裁和微軟亞州研究院院長。2011年,他在中國創立了微軟風險投資加速器(Microsoft VentureAccelerator)。作為中國最有活力的創業引擎之一,該加速器已經幫助孵化了200多家公司。
張亞勤將在7月加入清華大學,擔任AI科學講席教授,並創立智慧產業研究院(AIR),將專注於第四次工業革命中的技術,包括自動駕駛,人工智慧、物聯網以及神經網路計算。
哥倫比亞大學工程學院院長瑪麗·博伊斯(MaryC. Boyce)表示:“我們很高興能請到張亞勤博士(Dr.Ya-Qin Zhang)給我們的畢業生做演講,以此來紀念這一重要的里程碑。”她談到:“在這個非凡的時代,沒有人能夠更好地講述技術在我們生活中扮演的角色,來描述技術在創造一個更緊密、更安全、更有創造力的人類社會中的潛力。無論工作還是社交,我們比以往任何時候都更加依賴技術來保持聯繫,我們的畢業生將進入一個變化的世界,他們也將成為時代變化的締造者。學生們將受益張亞勤博士的觀點,其非凡職業道路也將鼓舞學生們。”
張亞勤在12歲進入中國科技大學少年班,並獲得電氣工程學士和碩士學位。之後前往美國獲得喬治華盛頓大學的理學博士學位。他畢業于哈佛大學高管商業課程,在職業生涯的早期,曾擔任新澤西州普林斯頓(現為SRI)的Sarnoff Corp多媒體實驗室總監,還曾是GTE Labs(現為Verizon)的高級技術人員。
張亞勤是美國藝術與科學院院士和澳大利亞國家工程院院士。
1997年,年僅31歲的他,成為有史以來最年輕的科學家,被任命為IEEE會士。他撰寫了550多篇論文、12本書,並獲得了62項美國專利,為視頻編碼、流媒體、互聯網服務等領域的演算法和理論制定了全球標準。被IT時報、CNBC、《商業週刊》和全球商務評為亞洲十大CEO、年度CEO、50位全球傑出人物和十大創新者。
張亞勤博士是哥倫比亞工學院2022屆學生和2020屆商學院畢業生的家長,他同時還是哥倫比亞工學院訪問委員會的成員,也是哥倫比亞商學院的高級學者。
張亞勤哥倫比亞大學畢業典禮演講英文原文:
Leading in times ofuncertainty
President Bollinger, Dean Boyce, Parentsand Students:
I am honored to be here at this veryspecial occasion, at a very special time, in the most special form. First, abig congratulation to the class of 2020 for your remarkable accomplishments. Youmade it!
I am also a proud parent of Columbia.My son is a rising junior at the engineering school, and my daughter is also aclass 2020 for the business school. I share the immense joy and incrediblepride with all the parents, we all made it too!
This is undoubtedly the mostchallenging and uncertain time in our living memory.
We see the staggering pace ofinnovation and the transformative power of the fourth industrial revolution,with technology breakthroughs such as artificial intelligence, nano-technology,quantum computing, and 5G advanced communications.
We also see the sudden disruption andcatastrophic impact of the once-in-a-century pandemic at a global scale thatchallenges the very foundation of our social fabric, economic structure, andlife style.
For those of you who have learned the 2ndlaw of thermodynamics, you know the term “entropy”, which represents degree of chaosin a dynamic system. Claud Shannon, the founding father of information theory,extended this notion to measure information uncertainty and randomness. It’s fair to say that the Class of 2020 is the one that is “given” the highest entropy. The level ofunpredictability and chaos is unprecedented for you -- and for all of us.
Talking with you reminds me of my earlyyears as a student and young engineer. My first job after graduation in 1990was developing algorithms to compress imagery and video for remote transmission,essentially to extract the maximum entropy. The work eventuallycontributed in a small way to a set of international standards known as MPEGand H.26x, the base for today’s popular video applications used in Netflix, YouTube, Skype andZoom. Over last three decades, I had the distinct opportunity to work on someof the most exciting technologies such as HDTV, autonomous driving, AI, and cloudcomputing. I have had the wildest ride with not only a great deal of fun, butalso extraordinary hardship along the way. Let me share with you three of mypersonal learnings:
1) Be an adaptive learner in the world of dataexplosion and constant change. In today’s fast changing technology industry, most of what you learned fiveyears ago is irrelevant. The most valuable skill you’vegained at Columbia is the ability to learn new things, to discern the signalfrom the noise, and to extract entropy from the ocean of data. One routine Ifind particularly helpful is to commit just 10 minutes each morning and prioritize3 things – anything new and important to me – to learn that day.
2) Have a unique point of view and perspective. When you get into the realworld, there is a natural tendency to become “polished”, to follow existing trends, and toblend in with the rest.
I ASK you tomaintain your sharpness, your edge, and your differences. When I interviewpeople, particularly young engineers, I look for their point of view, theirentropy, and their flash of ideas, which to me is far more important than beingsmooth, polished or “correct”.
3) Hold Ethics and humanity at theheart of what you do. Over 2000 years ago, the great Greek thinker Sock-ruh-tease put ethics as the soul forthe pursuit of truth. Around the same time, the great Chinese philosopher Confuciusplaced “Renyi”, whichessentially means humanity, as the foundation for social structure. It is nocoincidence that two of the greatest minds from vastly different cultures hadthe same idea. This has become even more critical today as we all face morechoices, confusion, and temptations. Technology is neutral, but innovatorshave purpose. Engineering is a tool, but engineers serve humanity. “Engineering for Humanity”, the vision set byDean Mary Boyce for Columbia engineering is the very core of engineering andwhat engineers are all about.
My youngfriends, this is the defining moment for you, for you to rise, to shine andanswer the historic call of duty, with not only your talent, spark andinnovations, but also compassion, courage and humanity.
Congratulations again, Class 2020 !
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《將 Fusion》─實驗創作計畫,以〈禾一文化傳承舞團〉張益彰老師獨創的家將街舞為主題,進行視覺特效的舞蹈演出。製作面為國內首次同時對舞者表演動作進行容積與光學式動作捕捉,為一融合〈傳統家將陣頭/流行街舞〉表演與〈容積動態/動作捕捉〉技術的3D動畫創作。期能為台灣在地表演藝術的推廣、加值應用、創作探索更多的可能性。
製作單位 Production House|中國科技大學數位多媒體設計系 表演捕捉與動畫科技研究室
監製 Executive Producer|許允聖 Yung-Sheng Hsu
導演 Director|張書維 Shu-Wei Chang
製片經理 Production Manager|凃鈺芳 Yu-Fang Tu
舞蹈創作 Choreographer| 禾一文化傳承舞團 張益彰 AKing
舞蹈演出 Dancer|張益彰 AKing
動畫組 Animation Unit
視效指導 CG&VFX Leader |張書維 Shu-Wei Chang
腳本設計 Storyboard |陳家榆 Jia-Yu Chen
模型及材質 Modeling & Texture|呂慧婷 Lu-Hui-Ting / 鄒巧筠 Chiao-Yun Chou / 羅心妤Hsin-Yu Lo / 周厚德 Hou-De Zhou
3D動畫 3D Animator|羅心妤Hsin-Yu Lo / 周厚德Hou-De Zhou / 朱晨瑋 Chen-Wei Zhu
視覺特效 Visual Effect|羅心妤Hsin-Yu Lo / 朱晨瑋 Chen-Wei Zhu
燈光 Lighting|羅心妤Hsin-Yu Lo / 周厚德Hou-De Zhou
合成 Compositing|羅心妤Hsin-Yu Lo / 周厚德Hou-De Zhou
動作捕捉組 Mocap Unit
動作捕捉技術指導 Motion Capture Supervisior|許允聖 Yung-Sheng Hsu
動作捕捉 Motion Capture|鄒巧筠 Chiao-Yun Chou / 凃鈺芳 Yu-Fang Tu
虛擬實境設計 Virtual Reality Design|鄒巧筠 Chiao-Yun Chou
幕後紀錄片組 BTS Unit
編導 Director|凃鈺芳 Yu-Fang Tu
攝影 Videographer|郭沛鑫 Pei-Hsin Kuo / 陳正穎 Rick Chen
剪輯 Editor|郭沛鑫 Pei-Hsin Kuo
製片組 Production Unit
執行製片 Line Producer|凃鈺芳 Yu-Fang Tu
製片助理 Production Assistant|楊融 Yang Rong / 周厚德Hou-De Zhou / 朱晨瑋 Chen-Wei Zhu
攝影 Videographer|郭沛鑫 Pei-Hsin Kuo / 陳正穎 Rick Chen
平面攝影 Photographer|楊融 Yang Rong
造型 costume
戲服設計 Costume Design|詹賀傑 Chan Ho Chieh 老爵士企業社製作
現場造型 Costumer|陳麗娥Li-O Chen / 羅心妤Hsin-Yu Lo
家將面師 Mask painting Artist|林自賢師傅、李智文師傅
音樂音效 Sound Unit
音樂授權 |禾一文化傳承舞團 / PETERWU|花和尚—北港子弟兵 ft.林司令、Huangfu|PETERWU—Three Little
音效設計 Sound Design|李浩 Howard Lee
顧問 Consultant|陳麗娥 Li-O Chen/張宇晴 Yu-Ching Chang/謝宗翰Tsung-Han Hsieh /邱振訓 Chen-Hsun Chiu
特別感謝 Special Thanks
IP內容實驗室/SoulMan Dance&Sports 舞蹈教室/臉譜繪製授權|將容文創 林自賢師傅/
指導單位|文化部
主辦單位|文化內容策進院
執行單位|中國科技大學 數位多媒體設計系/禾一文化傳承舞團
本計畫為文化內容策進院109年度《IP內容實驗室》IP內容產製新科技應用開發獎勵計畫(青創組)獎助
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本集主題: #國立臺灣史前文化博物館 #科學的考古學
連續三集聽完了臺灣史前史廳,再來就是進入科學的考古學,一樣由研究典藏組的 #葉長庚研究助理,來為大家介紹。
展覽說明:
本展示廳是考古學的探索之旅,也是關於考古學學科本身的故事。主要在向觀眾介紹考古學的內涵與精神,認識考古學如何逐步發現、探索、分析現象、並利用科學精神與技術來解釋驗證考古發現的器物與現象。在這個展覽中,並非僅止於呈現特定的文化或遺址的文化史,而是考古學家如何發現、分析與還原事實的過程,以及在解釋或詮釋現象時的依據。
本展示廳利用不同的遺址造景,具體呈現考古現場的氣氛,使觀眾瞭解考古學家如何解讀考古遺址的各種現象。藉著不同的考古學案例與問題思考,逐步引導觀眾探索考古學家復原古代人類歷史的過程。透過現場情境的營造,藉著空間中視覺美感、觸覺、聽覺的運用,觸動觀眾的感覺神經,使之彷彿走入考古第一現場。藉著運用不同形式的高科技互動、多媒體媒材,讓觀眾親手操作、觀察、親身體驗與參與考古工作的流程。
一、探索古代:什麼是考古學
考古學是一藉由對物質遺留研究建立過去人類行為活動的系統性知識學科,以建立史前的文化史、瞭解過去人類的生活方式、文化發展與變遷,與進一步對文化意義的解釋等。本單元以文化層的概念,提供訪客初步了解考古學是必須藉由地球科學、動物學、植物學及化學等不同學科的研究來搜集、記錄與分析考古材料,從地表的探測到實驗室的分析,來解釋與重建過去的歷史。在這單元我們利用了測地雷達與土芯鑽探的互動展示,開啟了考古中科學知識的應用。
二、神機妙算:如何測定年代
考古學家確定年代的方法,可以分為相對年代及絕對年代。「相對年代」是指運用層位學及類型學比較物質遺留的年代早晚。而「絕對年代」則是運用各種物理學、化學及植物學等方法,計算出遺物可能的時間範圍,或是運用歷史文獻與曆法定年。
三、天工開物:如何復原工藝技術
人類與其它動物最大的不同在工具的制作,以克服、改造所面對的自然環境,在考古遺留中,所發現各式的工具如石斧、石錛或是陶製的容器,這些工具的材質、器型風格、使用痕跡,都與製作者所處的環境與文化息息相關。考古任務便是從這些器物尋找蛛絲馬姬,重建古代人類的生活。
四、朽骨玄機:如何瞭解古代的人類
人骨在考古遺留中是我們研究古代人類大量訊息的直接證據。考古學家透過對人骨的形態測量與化學分析,以了解人類的死亡年齡、性別、飲時與建康狀況,重建過去人類的容貌與體質,以進一步瞭解古代人類的社會結構、性別分工、飲食習慣及遷移過程等議題。
五、以食為天:如何瞭解史前人類的食物
人類的飲食可以透露出人如何去適應他所處的環境,因此考古學家不但想知道古代人類吃了什麼,更進一步想探究古代人類如何獲得與處理食物,以及因文化而形成的特殊飲食偏好。
六、山川水土:如何重建生態環境
人類社會的發展,相當程度受到生態環境的制約。因此,環境考古學家對史前人類所居住的環境,進行對古代環境的探索。在研究方法上,經常藉由生態學的角度,透過生物物理的環境來觀察古代社群的文化,因此強調社群與其環境間的關係。
七、棲身之所:如何重建和認識聚落型態
考古學中所謂的聚落形態指的是人類存在的物質跡象在地面上的分布,包括房屋、各種設施和村落,以及這些遺留的空間關系。研究聚落形態時可分為多種不同的層次,小自單一房屋結構,大至區域中各聚落及環境間的互動關係。都是考古學家想要探索的問題。
八、尊天敬地:如何瞭解古代人類的心靈
從遺址現象推論古人的心靈及思想,是考古學家最感興趣,卻也最困難的一項工作。在無文字的社會裡,只能透過遺物、墓葬形式及壁畫作為輔助研究。有文字的社會,考古學家可透過文字推測其宗教信仰。因此舊石器時代的維納斯雕象、中國古代的青銅工藝都是探討古人心靈的重要橋樑。
九、日久天長:文化的變遷過程
由於物質遺留可承載人類長期活動的過程與變化,因此,考古學可探究長期的文化現象或人類行為,而針對如早期國家的形成或古文明的衰弱。這類文化變遷的研究,考古學家要設想出政治、經濟、宗教、軍事及環境等各種變數,並運用各種科技方法來評估這些變數對於文化的影響。
十、鑑往知來:為什麼要保存文化資產
考古遺址保存有許多珍貴的資訊,是破解過去的重要關鍵,使人們得以瞭解過去的歷史。由於遺址一但遭受破壞就不能復原,是相當珍貴的文化資產,因此保護文化資產是每一個生活在這土地的人應該要關心的課題。
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