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【一起來寫】#鬼滅之刃的文化導覽（二）：大正浪漫、民主與文化運動、血液科學、和柄圖像起源 // 鄭雋立 👹
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本集將探討《鬼滅之刃》作者為何將時空背景設定於日本史上最短、文獻史料相對稀少的大正年代，同時回應網友提問，提出該年代暗藏的政治、社會與醫療科學因素，趁機提醒大家，《鬼滅之刃劇場版：#無限列車篇》已於昨天（10/30）在台灣上映，記得上車來趟大正浪漫之旅！（見圖一）
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■ #政治實權轉移與大正民主
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大正時代（西元1912-1926年止，僅14年）因天皇體弱多病、實權轉移到帝國議會與民主政黨，政治環境相對前後的 #明治（寡頭政治）與 #昭和（軍國主義）兩時代相對開放，有著「大正民主」（たいしょうデモクラシー）的美稱，這樣的境況源自日俄戰爭、一次大戰後國內快速富裕的影響。彼時主流思潮為折衷的自由主義、有限的民主主義，妥協帝國架構與天皇制，言論自由提升後，知識份子大多對帝國主義擴張政策大肆批判。
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殖民統治下的臺灣留學生較接近右派自由主義者，從中獲益良多。如此的開放使得跨國文化交流踴躍，甚至與朝鮮人合辦刊物、互相聲援，當時仍為殖民地的 #台灣也產生了史上第一個地方議會（陳翠蓮，2013），同時尚有台灣文化協會、台灣農民組合、台灣工友總聯盟…等（蝴蝶忍表示：是個有點厲害的時代呢）。
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■ #美麗的藝術文化
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百花齊放的大正，承襲了明智時期的西化：民眾和洋混搭的美麗穿著、電纜與燈火、蒸汽火車等現代化的便利，更因為風氣開明促成了文藝活動的蓬勃，同時因為與西方浪漫主義運動接軌也提升了自由戀愛的風氣。日本與歐陸的美術品貿易，在國際間形成浮世繪、印象派、新藝術等型態的交互影響、刺激出版與設計蓬勃發展，至今藝術界仍津津樂道。
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身在台灣的我們，最值得關注的莫過於：此期間商業活動與美術教育促成的 #商品包裝設計觀念，已奠定了現代設計的基礎（姚村雄，2013），以台灣日治中期同化階段（1919-1937）為例，此時的商業設計不但有著歐陸 #新藝術（Art Noveau）與浮世繪的交融，也有著 #和漢並存 的農產品圖像運用，它們既是設計也是藝術，更是大正民主的美麗遺產。（見圖二）
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由於民主盛世短短14年即被殺氣騰騰的昭和軍國主義取代，故在藝文圈與大眾文化經常成為被緬懷的背景，例如SEGA公司著名的戰爭與戀愛模擬電玩《櫻花大戰》系列（首部於1996年發表，續作《新．櫻花大戰》已於日前2019年12月發表），即虛構了類似大正年代的史觀建構了動人的蒸氣龐克（SteamPunk）時空「太正年代」，更掉了 #夏目漱石 的書袋「大正浪漫」（たいしょうロマン），祭出「太正浪漫」的標語，虛構與史實只差漢字上的一點。文學運動的浪漫思潮也導致了昭和文壇持續出現呼應大正浪漫的作品，筆者個人推薦網友參考 #芥川龍之介、 #谷崎潤一郎 等人的著作。
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■ #鬼殺隊與地方政府密謀合作的推測
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日本曾經歷明治3年禁止百姓佩刀、次年宣布剪髮令及廢刀令，採取逐步漸進政策廢除舊傳統，明治9年（1876年）更是全面頒布「#禁刀令」後，皇室、軍警以外人員禁止攜帶佩刀（許耀華，2001）。鬼殺隊成員公開帶著武器多少有點疑慮，但在動漫作品部分虛構的考量下仍然可行。比方說在政府與軍警其實深知「鬼」的存在，然考量揭露其危險恐致民心大亂、皇室與軍警忙於一次大戰與徵收糧食導致的「米騷動」也無力招架，加以主導鬼殺隊的家族「產屋敷」家族是富有的地方望族，故極有可能以 #冷處理 的方式默許鬼殺隊的行動。
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筆者按：關於米騷動（又稱越中女房一揆）的細節，將在續篇介紹。
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■ #醫療發展與血液科學
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上一集有網友留言提出吾峠呼世晴老師筆下的鬼「會授血、吸血」，且懼怕陽光，這樣的設定想必多數人會解讀成受西方吸血鬼影響，但筆者認為鱷魚老師在血液方面的設定別有用心。
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近代日本醫學的躍進始於明治維新，當時透過留學生大量吸收荷蘭的醫療技術，明智8年政府甚至聘請荷蘭籍教師在國內教授外科手術，內外科都開始完善，但針對血液的技術則較晚成形。根據日本紅十字會「大阪府血液研究中心」官網解釋，最早的輸血技術是在大正8年（1919年）由西方引進，而開始普及化的契機是1930年（昭和5年），首相濱口雄幸遭右翼社運組織槍擊命危，因為 #獻血（捐血的和制漢語）救回一命。
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臨床醫療依血型實施捐血的「#枕元輸血」制度，則是昭和20年（二戰後）才普遍並組織化地運用（趙淮躍，1999），因此可推論，《鬼滅》劇情裡被無慘鬼化的女醫師珠世、學徒癒史郎對鬼採血研究，很可能直接反映了大正醫界致力發展的血液科學。
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大頭目鬼舞辻無慘施展血鬼術殘殺並食用人類，時而授血將人鬼化納為黨羽（十二鬼月等）以鞏固勢力、便於尋找克服陽光的藥方「青色彼岸花」；另一方面，善良的珠世與癒史郎則購買「獻血」代替食人維生，以醫學方法研究鬼血以對抗無慘。
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珠世為了將鬼變回人類委託炭治郎採血、也發現禰豆子血液細胞變化、癒史郎的採血器的造型明顯是早期針筒變體…這些細膩的描寫與醫療發展完全契合，鱷魚老師想必下足了功夫考究。
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鬼靠吃人增強能力，恰好也與人類的血型稀有程度有關。前上弦之陸，響鬼奏凱與同黨內鬨，擄來的男孩正是稀血體質，以今日常識來看，當事人極有可能為 #RH血型。
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■ #主角的服裝玄機與和柄圖像起源
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目前網路上對《鬼滅》主要人物的服裝已經有相當多的討論，但大多忽略美術史的淵源。這些圖像被染織工藝職人以和製漢語稱為「#和柄或文樣」（わがら，wagara、文=紋），據美術史家海野弘（2018）的研究，文樣具有「將處於浮游狀態、無秩序的空間加以整理的作用」，英語的ornament與order（秩序）的字根語源可作為證據。
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龔詩文（2007）則採取「完形心理學」 的方式，指出裝飾行為的母題（motif）與形式（form）都是有意識的被用以凸顯「被裝飾物」，有助於界定空間，並說明物件的性質與位置（含工具、墓地、建築），可對照東西方各國官服制度的演進：所有特徵都在說明階級、個性和信仰，跟商標一樣是角色的 #身分識別。
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藝術史家宮布利希（Sir E.H.Gombrich）《藝術的故事》將史前人類的創造行為區分「建築」和「製像」（image-making）兩種概念，建築是為了居住安全；製像是為了免於超自然力量的危害，換言之，繪畫等製像行為是 #原始交感巫術 的體現。從上古文明即已存在的裝飾行為與美術工藝圖像，是涵蓋五大洲、各民族皆有的文明遺產。
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史前日本在上集提過的 #古墳時期 （西元250-710年）則有埴輪陶偶與墓穴中的三角形、矩形圖像（高田大輔，2010）後來被染織工藝沿用，成為最古老、最泛用的兩種樣式，恰好就是炭治郎（市松）與善逸（鱗文）披在蘭服外的羽織圖案（富岡義勇表示：抱歉伊之助，你沒穿上衣…）。（見圖三）
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現今所知的市松名稱，源自江戶中期廣受歡迎的歌舞伎演員「初代-佐野川市松」在戲劇《高野心中》演出時的戲服，此前由於狀似道路舖石板，被染織業界望文生義地稱作「#石畳」（いしだたみ，ishidatami，畳=疊），神社中以3X3呈現的格狀被稱為九字切，代表日本密教及修驗道的九字真言：「#臨兵鬥者皆陣列在前」。
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除了今日普遍解讀子孫繁衍的隱喻外，更有 #祈求勝利與驅魔 的用意（藤依里子、水野惠司，2017）。近期視覺設計師野老朝雄以「組市松紋」為該念設計的2020年東京奧運標誌，可說是當代致敬古文明的典範。（圖四）
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另外，看似膽小卻潛力無限的善逸，身穿的 #鱗文（うろこもん，urokomon） 事實上更是大有來頭，經常應用於鎌倉幕府時代武士家紋，很可能是鱷魚老師借傳說典故暗喻「雷之呼吸」的強大爆發力。容筆者賣個關子，下期將繼續介紹其他和柄與應用、鱗文最著名的民間傳說及其他逸事，敬請期待！

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■ #延伸閱讀：
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👉 鄭雋立寫鬼滅文化導覽，第一集回顧：
www.facebook.com/Pseudoscholarship/posts/1603622909825328

👉 李長潔介紹竈門神社與劍術淵源：
www.facebook.com/Pseudoscholarship/posts/1604343393086613

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■ #參考文獻：
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1.陳翠蓮（2013）〈大正民主與臺灣留日學生〉《師大臺灣史學報6期》，P.53-99

2.姚村雄（2013）《圖解台灣製造--日治時期商品包裝設計》，台中市：晨星出版，P.231-237

3.許耀華（2001）〈日本戰刀沉記〉《輕兵器》2001年10期，北京市：中國兵器裝備集團公司出版，P.26-27

4.趙淮躍（1999）〈日本的献血制度和血液管理体制〉《中國衛生事業管理》 1999年04期，江蘇省：江蘇省衛生廳

5.日本赤十字社：大阪府血液センター，公式WEBサイト：www.bs.jrc.or.jp/kk/osaka（2020.09.25瀏覽）

6.海野弘（2018）《日本の装飾と文様》，東京都：株式會社東京印書館，頁6-7

7.龔詩文（2007）〈中國早期植物紋飾初探：以研究法與研究史為中心〉《美術與藝術管理研究所學刊》，2007年03期，頁02-16

8.高田大輔（2010）《東日本最大級の埴輪工房・生出塚埴輪窯》，東京都：新泉社

9.藤依里子著、水野惠司監修，李艾祺譯（2017）《日本文樣圖解事典：帶來好運的日本傳統圖案480款》，台北市：遠足文化 （原典為2010年日本初版）

近幾個月，在AI賦能未來醫療的思考特別多，受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後，不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。

原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網：
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/

中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22

新冠大流行將加速醫療AI革新
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2020年元旦前夜，一家位於加拿大多倫多市的人工智能（AI）企業BlueDot捕捉到一些異常：中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例，BlueDot迅即反應，運用自然語言處理、機器學習等技術，結合大數據和定位追踪，迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀，正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎（Covid-19），這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。

BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用，過去幾個月裡，AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用：從疫情預測到篩檢，從接觸警示到快速診斷，從前線無人配送到實驗室藥物研發，人工智能助力防疫派上了不少用場，為特定場景應用賦能。

隨著疫情在全球蔓延，AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國，基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具，當人們靠近確診病例時，就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸，阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例（比人類檢測快了近60倍），準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景，代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州，電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統，一旦老人出現身體異常症狀，系統就會發出即時警報。

不過，目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說，過去四個月內，AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出，我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性：預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然，AI的零散表現也有客觀原因：醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種；且在新冠疫情襲來之前，我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性，沒有提前採取相應的技術預防措施；最為關鍵的是，我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。

把目光看向未來，我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。

首先，作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說，機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫，名為CORD-19。它將相關數據進行彙編，並把最新研究集中收錄，匯總的格式可被機器讀取和解析，以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS（非典型肺炎）、MERS（中東呼吸綜合症）等關聯術語的醫學專業學術文章。

其次，眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）估計，全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中，他們正在進行數以萬計的實驗，並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。

3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」，匯集與疫情相關的大量信息，包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓，幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況，以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次，下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月，阿里巴巴便推出了一種AI算法，該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練，並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後，阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源，與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據，推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。

據估計，現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計，AI醫療市場的年複合增長率為41.7%，從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元，主要分佈在六大領域：醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發，新冠疫情期間浮現的種種需求，將加速AI賦能醫療的場景落地。

在後疫情時代，我期待AI將加速融入醫療體系，賦能並推動醫療改革。其中深度學習（Deep Learning），即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力，是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡（Deep Neural Networks）作為AI的一個子領域，已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查，以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後，不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。

AI賦能醫療，首先能簡化及優化現有的醫療流程，例如醫院的作業流程，保險履約的繁複流程。將AI與RPA（Robotic Process Automation 機器人流程自動化）結合，可對某項工作流程進行智能拆解及優化，進而大大提高醫療系統的運營效率，預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化，AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量，無論在數量上還是精度上都是機器級別，遠非人類所及。

有了充份的醫療大數據作為基礎，AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據，就可以根據跟踪動態數據的波動變化，進行數據驅動的診斷，並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而，再先進的技術系統要做到真正有效，勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接，此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。

再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR（基因編輯）等醫學突破方面，AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業，研發一種新藥往往需要付出高昂的投入，某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗，也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在，科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量，測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響，這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一，這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子，以複製主要病毒蛋白為靶標，早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代，用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本，整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。

不久的將來，隨著醫療科學和電腦科學進一步融合，我們將進入一個全面自動化的AI時代，到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高，將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來，下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。

或許再過15年，許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們，幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門，如果需要進行手術或者外科治療，通常會由機器人操作，或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來，醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上，醫療專業人員及富有同情心的護理人員，將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統，但更多的時間會與患者溝通，安撫他們的傷痛，為他們提供情感扶持。在我的想像裡，15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的：

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2035年一個冬季早晨，我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間，刷牙的時候，洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘，我的私人AI醫師助理發出了警報，顯示我的唾液樣本部分指數異常，並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時，醫師助理返回了分析結果，判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後，我的AI醫師助理建議，如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話，有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前，家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息，她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛，一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
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當然，凡涉及到患者的醫療記錄，就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為，任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步，是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題，應該有更為創新的技術方法來應對。

好消息是，近年聯邦學習（也被稱為分佈式學習）已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術，患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備，機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理，再進行後續整合。聯邦學習、同態加密，結合可信硬體執行環境等技術，將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好，以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。

這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實：整體人類命運是共同體，人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上，國際合作曾消滅了全球延燒的天花，也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界，控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域，每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進，全球化的數據科學，將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。

AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作，也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。

經歷這次疫情，我們應清醒地意識到，要將人類醫療體系推往新的高度，著實需要傾盡全球之力。

創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士

雲端物聯網 創造跨領域火花

2017年06月01日 04:10 採訪整理／陳宗慶

物聯網時代強調垂直整合，需建立由半導體／硬體設計到雲端服務應用之生態系之整合，在端的技術上我們需要掌握物聯網作業系統（IoT OS）搭配半導體／硬體設計才能創造產值和價值。

此次在世貿一館「臺灣雲端智連館」中展出的廠商，皆是已經準備好迎戰物聯網時代的產業優秀典範，例如「智慧商務區」裡的「宣揚電腦」，其「零售雲端POS智慧支付整合方案」除整合多元支付機制，還可延伸「行動點餐」、「行動購物」、「會員CRM管理」、「票券核銷」、「跨店聯合行銷活動」等功能，協助店家輕鬆建構O2O交易循環。「永曜公司」提供由機電設備端至物聯雲端一站式服務，讓設備快速連結雲端，提供資料視覺化、異常即時回報、設備故障預測等服務，迄今完成300個場域建設、1,500項設備聯網，每月可蒐集4,000萬筆數據。另針對連鎖住商用戶提供IESS雲端能源管理系統（iBEMs），協助用戶管理分散式據點能耗使用。「創星物聯」的「PURUS air」是一款可攜式、無耗材的智慧空氣清淨器，透過APP還可視覺化空氣品質，並進行長期記錄改善成效；「KARDI LiTE智慧行車教練」連網後即可時時車況體檢、優化油耗、結合保費估算等車載智慧服務。「蓋德科技」守護天使（Guider Senya）不僅具備光學心率量測、血管壁壓力量測以及跌倒偵測功能，更結合24H CALL CENTER與專屬APP為長輩提供安全、健康管理的智慧照護解決方案。

跨界整合 智慧醫療重要關鍵

行動裝置的普及、物聯網及大數據的快速發展，近年來影響醫療產業甚鉅，隨著社會氛圍越來越注重養身及健康、慢性病患者長期監測需求增加、病歷雲端化及精準醫療政策的推行，許多創新的跨產業整合服務及商務營運模式也應運而生，不僅成為使用者在挑選服務時的標準，更將勢必演變成未來的基本服務需求。

世貿一館「臺灣雲端智連館」中「智慧醫療區」的四家業者，便各自開發出令人矚目的產品，「高登智慧」的「Mood Translator情緒壓力感測器」只要將雙手的大拇指輕壓於搭配的金屬面板上，手機APP即同步顯示心率、活力年齡、心情、壓力等項目之量測結果，也可以進行呼吸訓練，舒緩緊繃的神經與肌肉。「宇朔健康」產品「Vigori Diary指夾感測器」，可一次獲得五項健康數值（血紅蛋白、血氧、血流速度、脈搏、葡萄糖），健康照護業者可依取得資料數據建立照護平台，分析出適合提供給用戶的服務。「惠揚生技」的雲端行動醫療IoT解決方案，是建立在Server上所建製的SAAS雲端醫療服務系統，可讓使用者可在任何地方、任何時間得到醫療上即時的諮詢服務以及資源。「普羅王生物科技」的GenonFire致癌基因分析服務，是由消費者、採血點、實驗室三方所構成，能有效地透過手機和後台的電子化流程降低人為的錯誤並簡化複雜的程序。

科技串起家庭空間互動商機

家除了是一個獨享休憩的地方，也可以是個互動分享的場所，透過整合科技的串聯整合，除了可以把一天的需求做最佳化及智慧化的安排，同時，也還可以讓親朋好友間的互動自然產生更深的締結。近年來各家廠商積極搶進智慧家庭市場，國內大廠如聯發科、華碩、宏碁也都積極開發相對應的解決方案，顯示這一塊需求大餅仍存在許多的應用可能性與想像空間。

在「臺灣雲端智連館」中「智慧家庭區」的四家業者，此次便帶來旗下主力創新產品，讓國內外買主耳目一新。「安心倍科技」產品「XnBay U2─個人智慧儲存平台」，能讓FB社團的朋友們，在各種智慧型裝置都能輕鬆登入、拖拉傳檔，匯聚大家在不同精彩瞬間所記錄的珍貴影像，一起擁有無限量的原始解析度照片、4K影片及任何檔案。「展雋創意」研發的「OVO電視盒+電視雲」，是臺灣用戶數最多、內容最豐富、口碑最好的網路電視服務平台。創新功能「自訂頻道」，讓消費者可以新增與管理網路直播頻道或播放清單。「翼詠科技」設計的「Yardian 智能澆灌控制器」，藉由分析氣象資料、植被及土壤特性等數據，擬訂智慧澆灌排程，內建的攝影機讓用戶能即時掌握庭院狀況，所搭載的App，使用戶能進行遠端操作。「聯發光電」此次展示「廣角視野、簡易設定、最輕巧之『智慧雲』網路攝影機」，有人體熱能、動作、異常聲音、攝影機自我保護等偵測功能，而且可提供API讓A-MTK雲串連到商用客戶平台，目前已成功推廣至臺灣知名電信業者及土耳其電信使用。

附圖：臺灣雲端智連館共14家物聯網業者參與展示。圖／工業局提供

資料來源：http://www.chinatimes.com/newspapers/20170601000137-260210