我想和大家聊聊在後疫情時代,一座城市、或者說我們每一個人,面對的未來是什麼模樣?
#世界已經不一樣 (影片1分30秒)
我們必須面對一個事實:外在環境正在不斷變動, #墨守成規一定會被淘汰 。5月至今,我們好不容易把疫情控制下來,但Delta變種病毒會不會突破台灣的防線?該怎麼因應?我們必須先接受這個事實與前提,參考其他國家的經驗,才可能想辦法找出答案。
#經濟很好 #為什麼我卻過得很差 (影片10分45秒)
2020年,台灣受益於ICT產業的外銷亮眼,是世界上唯二 GDP正成長的國家,亮眼數字背後,其實是 #貧富差距擴大 與 #內需產業的重創,數百萬人生計受到影響;今年5月份疫情爆發後, #6月份北捷的運量下降了75% , #台北市核發的急難救助金多了160倍;在2021年1-7月, #台北核發了共計1.2億元的的急難救助金 (2020年全年核發1200萬)所以經濟的糖衣,並非所有人能共嚐。
#永遠不要浪費危機 (影片14分57秒)
在經濟重創後,當然要紓困。但若幻想將產業 #恢復到和以前一樣,不切實際、也 #毫不前瞻 。紓困之後,更重要的是 #轉型,政府的角色是提供一個場域,形成政策導引的推力與拉力。例如去年發放振興券時,台北市推出用敬老卡領取振興券 #刷三千補三千 的政策,台北 #65歲以上長者有高達38%參與率;而當時全國 #僅有8% 的民眾是透過數位方式領取振興券。北市的數位基礎透過一次一次危機,不斷進步,也為更有效率的紓困振興計畫做好準備。
#改變正在發生 (影片22分45秒)
我們終究要拿掉口罩的。我們正在積極與 #健保資料庫進行串接,希望推出 #健康通行證。有打過疫苗的、PCR篩檢陰性的,進入場域的限制就可逐步鬆綁,我們一定要一步一步讓大家回到正常的生活,不能一輩子綁著手腳;這個方式我們 #台北農產公司 與 #環南市場 已經成功。
過去幾個月,Covid-19給我們帶來沈重的壓力,但回顧人類歷史,文明總是在壓力下淬鍊茁壯。我們不要只是抗壓,要把壓力化為助力,那麼台灣的人民素質、社會發展、一定會朝著更進步的方向前進。
邀請你,9/6 12:30 來聽聽我30分鐘的分享,並留言說說你的想法。
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過11萬的網紅張邁可,也在其Youtube影片中提到,一個人成功與否,取決於他的心態!成功與失敗都是一種「心態」,想成功先從這個關鍵心態做起吧! 《業務開發SOP:自媒體的社群業務開發術》 讓更多客戶認識你、喜歡你、信賴你、也主動來找你! https://changmike.com/prospecting_yt/ 《成交的技術:銷售技術 Know-...
百萬秒差距 在 柯文哲 Facebook 的最讚貼文
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#世界已經不一樣 (影片1分30秒)
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2020年,台灣受益於ICT產業的外銷亮眼,是世界上唯二 GDP正成長的國家,亮眼數字背後,其實是 #貧富差距擴大 與 #內需產業的重創,數百萬人生計受到影響;今年5月份疫情爆發後, #6月份北捷的運量下降了75% , #台北市核發的急難救助金多了160倍;在2021年1-7月, #台北核發了共計1.2億元的的急難救助金 (2020年全年核發1200萬)所以經濟的糖衣,並非所有人能共嚐。
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在經濟重創後,當然要紓困。但若幻想將產業 #恢復到和以前一樣,不切實際、也 #毫不前瞻 。紓困之後,更重要的是 #轉型,政府的角色是提供一個場域,形成政策導引的推力與拉力。例如去年發放振興券時,台北市推出用敬老卡領取振興券 #刷三千補三千 的政策,台北 #65歲以上長者有高達38%參與率;而當時全國 #僅有8% 的民眾是透過數位方式領取振興券。北市的數位基礎透過一次一次危機,不斷進步,也為更有效率的紓困振興計畫做好準備。
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我們終究要拿掉口罩的。我們正在積極與 #健保資料庫進行串接,希望推出 #健康通行證。有打過疫苗的、PCR篩檢陰性的,進入場域的限制就可逐步鬆綁,我們一定要一步一步讓大家回到正常的生活,不能一輩子綁著手腳;這個方式我們 #台北農產公司 與 #環南市場 已經成功。
過去幾個月,Covid-19給我們帶來沈重的壓力,但回顧人類歷史,文明總是在壓力下淬鍊茁壯。我們不要只是抗壓,要把壓力化為助力,那麼台灣的人民素質、社會發展、一定會朝著更進步的方向前進。
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百萬秒差距 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
量子計算對新一代物流管理的衝擊
文章來源:文/編輯部特約撰稿人
本文作者是編輯部特約撰稿人,隱姓埋名高深莫測,是台灣武功高強的獨行俠,曾職於國際快遞公司,擔任供應鏈分析與管理工作。經歷於各大物流企業與貨主企業,吸收各大門派功夫,並將其融會貫通,自創一派,爾後擔任各大企業供應鏈物流顧問工作,對台灣物流發展有獨特的眼光,總是能夠洞燭機先,布局未來。近年來,在研究與實踐中,不斷提出科技趨勢與產業創新發展策略,希望能為台灣供應鏈產業注入活水。(編輯部)
量子計算(Quantum Computing)是最早的理論基礎源自1969年,1980年代還處於理論探索的時代,2011年加拿大D-Wave公司推出全球第一套號稱商用量子電腦,但是到目前為止,世界各國所提出的量子電腦嚴格來說都只能做特定的計算,離真正的泛用型商業化(例如如預測氣候變遷、藥物最佳成分組合、材料配方最佳組合…等)仍有一段距離,不過猶如當年萊特兄弟首次飛行12秒,開創了人類商用飛行的序幕;量子計算再過幾年將會有更成熟的技術,對於物流界而言,量子計算應用於日益複雜的物流系統是可期待的。
關於量子計算的相關概念,目前已有許多其他文章有專文介紹,本篇不會再贅述這些基礎知識。對我們而言,我們可以這麼理解:假設有一台新的電腦,其運算速度是目前電腦的幾百萬倍,物流業可用這樣的電腦資源做那些改善?
演算法與資料傳輸的重要性
量子計算打開了物流中心與供應鏈系統「最佳化」的一扇窗,但是要能有效利用量子計算,關鍵還是相關數據的即時回報,以及演算法的設計。
物流的實務應用中,最著名的就是旅行推銷員(Traveling Salesman Problem)問題,也就是一個城市假設共有n個點需要去取件,從物流中心出發,我們希望每個點都只拜訪一次,最後再返回物流中心,要怎麼走可使總路徑最短。
假設拜訪點共有25個,就會有25X24X23…X2X1=25!(第一個點有25個選擇、第二個點有24個選擇…依此類推),這個值大概是「1.55X1025」。要在這麼多排列組合中找到最佳路線,假設電腦每一秒可計算「1013」個路線(每秒計算一兆次,已經是超級電腦等級),也需要「1.55X1012」秒,而一年有 3.1536X107秒,大約需要「5X104」年才能算完,就算是祖孫三代都不停歇,也無法完成此計算。
然而實務上的問題不光是如此:每台貨運車輛在都會間的最後一哩配送,每天至少都是20~40個點,而且以往 我們的運具種類少,因此在做路線最佳化時,大概只需考慮最佳路線這件事;現在(甚至以後),貨運運具種類越來越多,除了無人機、無人車,還有人類駕駛員的電動小車、甚至派送員騎的機車、自行車。
也就是說,如果有n個物流配送點,每個配送點可選擇m種運具,光是運具的排列組合就有「m x m x m .…= m2」種,再考慮最佳的路線求總運輸成本最低,而且這個計算尚未考量各運具所在道路的車流狀況,有時候算出的最短路徑說不定剛好就是塞車的路徑。
在演算法設計上,就好像要計算1+2+3…100的累加,我們可以很直覺利用一個100次的循環,每次把數字依序加入,最後得到結果;也可以利用「(100(100+1))/2」這個公式直接算出來;要計算哪條路徑最短,我們可以使用暴力破解(brute force)方式,先窮舉所有可能的路徑,逐一計算其運輸成本,全部算完後再決定最佳路徑,也可透過啟發式演算法,找到「近似最佳」的路徑。
演算法好壞有著天壤之別,如果使用較差的演算法,或許透過量子電腦可算出最佳解,但是需要耗用較多時間,這些計算時間都代表成本,如果要花很多錢計算去找出最佳解,反而減損了最佳解所帶來的實際效益,因此好的演算法才是最佳化的硬道理。
而在資料的即時回報上,這也是量子計算過程中需要管理者多關注的議題,因為屆時「計算力」已不是問題,問題是我們是否即時餵給中央系統正確的資料!
例如物流中心目前正在路上的各種運具,每分鐘需回報一次自己所在位置與狀態(包括車輛剩餘的油量、電量、目前載重),以及系統對於目前各運具所在位置與道路擁擠狀況,因此這些車輛上必須有相關的IOT設備,將訊息自動回報給物流中心後,物流中心彙整再批次送上雲端交給量子電腦計算。
可想見,我們所謂的即時,最多只能以「一分鐘」為單位,因為如果上傳的是五分鐘、十分鐘前的數據給中央系統,算出來也是五分鐘、十分鐘以前「應該」的最佳化狀態,拿五分鐘前的最佳化狀態指令作為物流資源的調度,恐怕會拉大實際運作的差距。
就拿「十分鐘」來說,十分鐘對一個物流系統而言,已經有很多事又變化,例如原本客人的訂單可能被取消、更改配送地點、緊急訂單加入、或是又有100個新的消費者下單…,而量子計算對於這類多變的動態環境,有機會把「物流最佳化」這件事真的做出來。先決條件就是,是否真的有即時把資料餵給系統。
資料來源:https://www.logisticnet.com.tw/publicationArticle.asp?id=1065
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►腳本|張邁可
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►剪輯&後製|囧尼
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