關於 安裝google地球 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

有圖有文有影片，特點介紹有寫語法讓你可以直接跳有興趣段落閱讀，網站是自己架的，沒有頁面廣告請放心觀看
https://www.chocye.com/post/hyread-gaze-pocket-6

因為照片很多，FB也沒有網誌功能了，還是建議到網站上看體驗會比較好～

現在沒空看也歡迎先分享存到自己的個人頁面，有空慢慢看啦。真D掏心掏肺的心得文。

以下是純文字的版本

～～～～～～正文開始～～～～～～

電子閱讀器觀望了一年多，本來很掙扎到底是需要還是想要，直到2021/5/17疫情爆發後
，因為無法再跟圖書館借實體書，開始認真決定要買。

我的需求：能在圖書館借書、借不到的書有得買、可以調整亮度跟色溫(我的眼睛對光線
刺激比較敏感)、可以讀我已經買了的電子書

考慮到我跟圖書館借書居多，雖然網路上曝光率超高的KOBO H2O外型令人心動，審慎思考
後還是覺得，能跟圖書館平台無痛互通的 HyRead 閱讀器可能會更適合我。

關於 HyRead 被負評的翻頁很慢這點，我沒使用過其他家的電子閱讀器所以無從比較。不
過疫情之前有去誠品試用過不同的機型，覺得不管是哪家電子閱讀器的電子紙都有翻頁延
遲的感覺。

同時一起比較的 KOBO H2O 雖然一切都看起來很美好，但他有一個我不太喜歡的致命缺點
，就是在樂天商城上面買電子書刷信用卡的話會是以海外消費計算，會有一筆海外消費手
續費。雖然費用可能不多，但我就不喜歡這種結完帳收到帳單後才發現被多加一筆不確定
金額的感覺。

最後讓我直接下定決心購買 HyRead Gaze Pocket 的關鍵點就是，在觀察了各大閱讀器討
論區後發現，很新的二手閱讀器算是還滿好轉賣的。要是用了真的不喜歡，轉賣也很容易
。不如就先試看看再說～

HyRead Gaze Pocket 是2021五月底才推出的機型，6吋對女生的手來說真的滿剛好的，
可以單手支撐閱讀。因為尺寸比較小，跟同品牌的其他閱讀器比起來價格也較好入手。

他的包裝非常簡約，盒子打開就只有三個東西，電子閱讀器本尊、Type-C充電線、使用說
明書。

以下將逐一說明我在使用 HyRead Gaze Pocket 這台電子閱讀器一個月後的實際感受。

（網頁版文章才有的功能）若有你特別感興趣的主題，可直接按下列文字跳至相對應段落
閱讀。

保護套
充電孔
借書功能
買書
安裝其他書城的閱讀APP
上傳書籍或其他文件
待機畫面
截圖功能
看漫畫
翻頁殘影
筆記跟手寫
電力
社團支援

保護套：
我有加買官方的寶藍色保護套，還沒收到保護套前是先拿電子閱讀器的包裝當保護殼用。
拿起來手感不錯～

保護套滿多人說尺寸做得太剛好，很難把機器塞進去。官方有推出他們建議的保護套安裝
方式影片，我照著影片裝是覺得雖然真的很緊，但還算順利。訣竅就是要放膽的大力塞進
去。

保護套穿上去後第一天整台機器感覺滿緊繃，兩個長邊也都鼓鼓的，但用幾天後就會變平
了。

官方保護套除了一個小缺點外一切完美，就是他上蓋少做一個充電孔，所以沒辦法蓋著上
蓋充電!!

因為怕開著上蓋充電，螢幕會被貓踩過，所以我現在每次充電都要像照片這樣讓他站著。

HyRead Gaze Pocket 的保護套內裡還滿吸貓毛的

充電孔：
對 Type C 情有獨鍾的話，HyRead Gaze Pocket 的充電孔是 Type C 的，你可以安心購
買。

借書功能：
只要你有圖書館的帳號就可以借書！

台北市立圖書館跟新北市立圖書館的藏書量都算滿豐富的，我想看得書80%上面都有。雖
然有些書的排隊預約有兩三百人，不想等的話是可以開網路用線上模式閱讀。

預約的功能就只是多了你能夠把書下載到電子閱讀器裡面，沒網路的時候也可以看這樣。

圖書館借閱 APP 在手機上面可以按愛心收藏想看的書， HyRead Gaze Pocket 上不知為
何沒有同步這個功能。

所以我都是用手機先查想看的書、把書加入收藏，再到 HyRead Gaze Pocket 上搜尋來線
上閱讀，或開啟已借閱的同步閱讀。

當初也是看其他人分享的上述狀況而打消過購買HyRead的念頭，文字看起來步驟很多很麻
煩，但實際使用起來真的還好～

雖然看到很多人說圖書館的藏書量不多，但我自己平常有興趣的多是工具書，圖書館這方
面的藏書量很豐富，也有一直在持續購入新出版的電子書。

工具書系列很多目前的夯書上面都有，例如原子習慣、像火箭科學家一樣思考、黑馬思維
、投資最重要的事等等。偏工具類型的輕鬆休閒書或圖鑑也都有很多選擇～

但如果你是喜歡閱讀日系小說的話，可能還是買KOBO會比較適合。圖書館裡面的日系小說
選擇就少非常多～

買書：
目前還沒在HyRead商城上買過書，不過我已經擬好一份購買清單，等實際買完再回來分享
經驗。

HyRead書城有Line的好友帳號可以加，也有電子報可以訂閱，上面有他們不定期推出特價
書展的資訊。

安裝其他商城的閱讀APP：
在購買 HyRead Gaze Pocket 閱讀器前，我曾經在 TAZZE 跟 MyBook 書城上有買過書。

HyRead Gaze Pocket 介面是 Android 系統的，上面有類似手機下載APP的地方。 TAZZE
的閱讀APP可以直接從裡面下載。

MyBook書城的APP不知為何無法直接下載，不過可以用網站 下載 Mybook的APK 檔解決。

按下螢幕下方的“更多應用程式”，找到網頁APP，就是那顆地球。

點進去後直接在網址欄打上“ Mybook APK ” 就可以搜尋到網址。點進去後直接下載照
著步驟安裝就可以了～

在 HyRead Gaze Pocket 的電子閱讀器裡面用其書城的閱讀軟體當然是會比較不順手一點
，書籍頁面顯示的設定會有點卡卡的，用原始設定直接讀書的話我是覺得還算可接受。也
有可能是我對排版的要求比較低，雖然不到滿意，但還是看得下去。

待機畫面：
買了保護殼後，其實有沒有待機畫面都沒差，因為你暫時不看的時候就是會把上蓋直接蓋
起來。

不過 HyRead Gaze Pocket 有在推可以自己設定待機畫面的這個功能。只要把你喜歡的圖
上傳到照片庫裡面就可以設定成待機畫面了～我是用我們家兩豬貓的照片輪播。

上傳的方式有可以使用 Google Drive 或是直接用藍牙連線。

截圖功能：
HyRead Gaze Pocket 有截圖功能，讀到喜歡的句子可以截圖下來當筆記。

聽說如果書本是彩色的，截下來的圖回傳到電腦或手機裝置看也會是彩色的。但這功能我
還沒用過～

看漫畫：
非常意外它呈現出來的畫面還算滿細膩的！

目前用他看過的漫畫也就只有來自深淵的第九冊，但畫面真的有讓我驚艷～

畫面比我預想的還要細緻，也可能是我本來就沒抱持什麼期待的關係

另外有圖的書我還看了“噢!原來如此有趣的鳥類學 ”跟“水族館可愛生物！圖鑑”等。

像這種有插畫的書，讀起來我覺得效果還滿好的

目前看過的都是文字不太多的漫畫，沒有到需要放大看的程度，如果要拿來看那種字很多
畫面很滿的漫畫我就不知道適不適合了。

翻頁殘影：
翻頁殘影多少有，原本也擔心不適應，但實際使用後我個人覺得不影響閱讀

筆記跟手寫：
HyRead Gaze Pocket 沒有手寫功能，也因此他跟同廠牌的其他閱讀器比算是較低價位的
。筆記的話我自己是會用手機的記事本功能寫。

當初查資料看到有人說HyRead Gaze 系列閱讀器速度的快慢取決於你機器上裝了多少東西
。我想說那裝越少越好，只多裝了兩個有買書的閱讀APP。讓這台的功能就是非常單純的
只有閱讀。

電力：
目前用了一個月，充電過兩三次。我是只要電力低於70%就會想充，加上我目前用比較多
線上閱讀功能，一直開著網路閱讀的情況下，電力就掉的比較快。

社團支援：
HyRead Gaze 有一個 讀者專用的FB社團 ，上面會分享各種閱讀器相關的大小事，使用心
得、閱讀心得、書籍推薦跟機器問題討論。

看到好幾次有人發一些機器相關問題，就會有幾個帳號非常快的跳出來協助處理或解答疑
問，應該是 HyRead 的相關人員。這種直接面對使用者的感覺還滿好的～

購入電子閱讀器後的改變

我本來就有閱讀的習慣，通常都是早上閱讀。晚上因為燈光昏暗，讀起來比較吃力就會懶
得打開實體書。

有了電子閱讀器後最大的改變就是晚上也會看書，大大的增加了我的閱讀量。

因為它可以調螢幕色溫跟亮度，即使房間開著休息用黃光，也可以把電子閱讀器調整到舒
服的亮度來閱讀。

現在睡前就會想讀幾個章節再睡～

拿實體書的時候通常會需要兩隻手，因為只用一手，就必須把書本的一面捲起來，不然書
本會自己闔上。拿電子閱讀器就完全沒這種困擾，搭配官方的保護殼，還可以直接把閱讀
器立在床上趴著看。

電子閱讀器的內建系統還會在閱讀30分鐘後跳出提醒，問你要不要休息一下。

從6/21 收到 HyRead Gaze Pocket 到現在8/1，過了一個多月，目前在這台上面閱讀了8
本書

來自深淵 9
海洋動物怎麼那麼可愛！圖鑑
水族館可愛生物！圖鑑
噢！原來如此有趣的鳥類學
每天最重要的2小時
丟掉你的那些無關緊要
腦洞大開物理學
做自己的運動營養師

雖然很多都是容易閱讀的閒書，但還是比只拿紙本的時候讀了更多～

閱讀體驗也比用手機跟平板看來的更可以專心，因為知道我手上拿的這台沒有其他功能，
就只能看書，所以比較不會看一看就突然下意識的跑去滑網頁或其他APP。

使用一個月後的感想是覺得非常滿意，確定不會轉手賣掉了。
也不會後悔自己沒有更早買，因為HyRead Gaze Pocket 今年5月才剛推出，要更早也是沒
得買。

總結

目前我有在用電子閱讀器的朋友們，不管他買的是哪家的閱讀器，使用心得都跟我差不多
，就是買了不後悔，後悔太晚買。

改用電子書除了可以清空家裡的藏書空間外，隨買隨看、隨借隨讀真的是太方便了。

雖然缺點也還是有，例如翻頁延遲、有時候會有殘影、開機時間頗慢、圖書館小說跟漫畫
藏書量較少，畫面不比手機平板精緻。但以上的不方便對我來說，還是利大於弊。

如果你跟我一樣
想借圖書館的書
看工具書居多(因為圖書館這類藏書比較多)
希望閱讀器可以調整電子紙的亮度跟色溫
已經有在其他書城買了少量的電子書
希望未來可以帶出門使用(火車上、飛機上或是帶去公園邊曬太陽邊看書等)
那HyRead Gaze Pocket真的是，可以買! 讚！非常推！
尤其你本來就有在看書的話，買下去閱讀量肯定會暴增～

以上，歡迎加入擁有電子閱讀器後的新生活。

也歡迎你把文章分享給正在考慮要不要下手電子閱讀器的親友們！

可以購入 HyRead Gaze Pocket 6吋全平面電子紙閱讀器 的地方：

以下幾個商城價差不大，會有差別的就是等各自商城做活動＋信用卡優惠的時候，能用比
較便宜的價格買到。我自己是跟熊老闆買的，那時候購入有送購書金。

HyRead 官網 (會送閱讀支架，有時候有推閱讀器＋套書組合)
https://joymall.co/2qmuf?uid1=web

MOMO (送貨時間超迅速，可以看自己的信用卡在上面有沒有優惠)
https://product.mchannles.com/2qm_j?u...

HyRead 的蝦皮商城 (蝦皮有活動的時候通常商城也會要跟著打折，這時候就會有折扣優
惠)
https://greenmall.info/2qm_u?uid1=web

熊老闆的蝦皮商城 (HyRead的合作店家，因為是蝦皮賣場，同上有活動時會有折扣。熊老
闆這邊有時候會加送HyRead購書金跟閱讀支架)
https://greenmall.info/2qm_u?uid1=web

想看更完整的照片影片介紹，可以到下面網頁版文章：
https://www.chocye.com/post/hyread-gaze-pocket-6

#hyread #HyRead #hyreadgaze #hyreadgazepocket #電子閱讀器 #電子閱讀器心得

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如果說用100分來算的話
我給於這台掃地拖地機器人95分
可以在吸掃地面的同時順便拖地
重點真的非常非常乾淨
還有智慧型防跌落樓梯的設計非常聰明

對我來說不需要我動手動口
只要動動手指就可以把家裡打掃乾淨何樂而不為呢
所以不來分享給大家真的說不過去
不用破萬元就可以買到比i牌還好用還智慧的掃地拖地二合一機器人
我在美國amazon買還比台灣團購價貴

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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

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**火把界的阿基李德**

麥塊裏頭的怪物，只要在亮度 10 以下就能自然生成。為此我們大概每三格就會差一個火把。但你不覺得很醜嗎？我的意思是，真的很醜。當我們恣意批評中華民國美學時，你不覺得你自己在遊戲中的美學素養也有待提升嗎？

不過好看的建築與一堆火把的存在，自古是魚與熊掌不可兼得。難道沒有一個火把是能夠照亮整個家園？沒有一盞燈是可以照亮全世界的嗎？

**模組資訊**
Lightest Lamps 最亮的燈
https://www.curseforge.com/minecraft/mc-mods/lightest-lamps

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**常見問題**

Q：手機能裝嗎？
A：不行，如果紙片的影片如果沒有特別著明，通常都是電腦上遊玩的 Java 版唷。

Q：想找到完整的版本嗎？
A：進入模組頁面 → Files 分頁 → View All 按鈕 → Game Version。即可找到所有版本。

Q：安裝時遇到錯誤，需要前置模組？
A：有兩種方法解決：

1. 閱讀錯誤訊息，直接 Google 訊息所顯示的模組名稱，下載安裝即可。
2. 進入模組頁面 → Relations 分頁。即可找到關聯模組，有時候會顯示非前置但有相關的。

Q：怎麼安裝模組？
A：請參考紙片的模組教學影片。大多數人會在安裝 Forge 時出錯，請預先裝 Java 並透過他開啟即可。很多時候都是壓縮軟體關聯了 ".jar" 副檔名，導致電腦新手以為下載成了壓縮檔。

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