甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化
【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一
在正式邁入2020年之際,甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化:
預測1:90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化
自主資料庫(Autonomous Database)的普及,將改變技術人員需大量時間處理的日常工作,例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如,自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料,自動以視覺化方式,圖形、圖表和動畫等,呈現數百萬個資料點,讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表,能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信,在雲端的推動下,這些先進技術將日益普及,走向主流。
預測2:雲端共用的敏感性資料將擴增600倍
如今,70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲,也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中,而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式,確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而,由於網路安全人員嚴重短缺,企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此,為了防範層出不窮的網路攻擊,企業的最佳選擇是部署自主系統,將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。
預測3:幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術
透過改變企業接收、管理和保護資料的方式,人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示,如今許多企業已經意識到,並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。
預測4:絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術
如今智慧自動化系統運用於各行各業,推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域,日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限,並推動採用新興技術。其中,區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能,也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰,使全球性的供應鏈,物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗,例如藉助3D的呈現方式,技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度,以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。
預測5:流程的自動化將擁有更多個人化體驗
甲骨文認為,人工智慧和自主技術持續深入工作場所,簡化企業日常業務流程,讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程;據預測,2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景,幫助人力資源團隊找到最合適的人選;聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。
預測6:80%的大城市將使用物聯網技術,開啟智慧城市計畫
物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年,80%的大城市將運用物聯網資料,開啟智慧城市計畫。長遠來看,物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任,有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低,許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源,進一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。
預測7:資料科學自動化程度不斷提高
利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術,資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值,企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢,到2025年,資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是,隨著AI和機器學習技術不斷發展,越來越多的資料科學工作都將自動化,從而大幅提高技術人才的工作效率。此外,隨著AI系統不斷升級,它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋,進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。
預測8:AI機器的興起將催生出前所未有的職業
隨著越來越多的機器使用AI與人類互動,它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中,業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面,雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作,但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年,機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂,但從長遠來看,它能夠促進全球經濟發展,讓人們專注於價值更高的工作,並提高人們的生活品質。
預測9:網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜
機器學習技術能幫助企業改善營運,但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路,竊取敏感性資料,而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測,2025年,80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫,現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下,企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來,面對不斷成長的安全威脅,企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式,24小時全天候地確保系統完整性。
預測10:80%的資料將與「物」相關
在未來幾年,大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如,據Forrester預測,駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接,或者干擾工廠製程系統的運行,並用這些設備作為「人質」,要求製造商支付大筆贖金。截至2025年,80%的身份資料將與「物」相關,而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準,且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料,網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式,揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析,企業將能夠提高系統能見度,以進階的自動化水準發現可疑活動。
附圖:甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅邦尼幫你,也在其Youtube影片中提到,小米智慧門鈴 2 開箱評測實測、門口攝影機 監視器 推薦 評價、推薦、值不值得買?門口有人移動、按門鈴自動錄影,自動回覆的門鈴。 邦尼將實測 小米智慧門鈴 2 畫質對比 小米智慧攝影機 / 雲台版 2K Pro ,小米智慧門鈴 2 支援 紅外線人形移動偵測 , 即時遠端查看 , 自動錄影 ,邦尼...
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預測3:幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術
透過改變企業接收、管理和保護資料的方式,人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示,如今許多企業已經意識到,並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。
預測4:絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術
如今智慧自動化系統運用於各行各業,推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域,日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限,並推動採用新興技術。其中,區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能,也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰,使全球性的供應鏈,物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗,例如藉助3D的呈現方式,技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度,以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。
預測5:流程的自動化將擁有更多個人化體驗
甲骨文認為,人工智慧和自主技術持續深入工作場所,簡化企業日常業務流程,讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程;據預測,2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景,幫助人力資源團隊找到最合適的人選;聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。
預測6:80%的大城市將使用物聯網技術,開啟智慧城市計畫
物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年,80%的大城市將運用物聯網資料,開啟智慧城市計畫。長遠來看,物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任,有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低,許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源,進一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。
預測7:資料科學自動化程度不斷提高
利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術,資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值,企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢,到2025年,資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是,隨著AI和機器學習技術不斷發展,越來越多的資料科學工作都將自動化,從而大幅提高技術人才的工作效率。此外,隨著AI系統不斷升級,它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋,進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。
預測8:AI機器的興起將催生出前所未有的職業
隨著越來越多的機器使用AI與人類互動,它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中,業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面,雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作,但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年,機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂,但從長遠來看,它能夠促進全球經濟發展,讓人們專注於價值更高的工作,並提高人們的生活品質。
預測9:網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜
機器學習技術能幫助企業改善營運,但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路,竊取敏感性資料,而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測,2025年,80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫,現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下,企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來,面對不斷成長的安全威脅,企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式,24小時全天候地確保系統完整性。
預測10:80%的資料將與「物」相關
在未來幾年,大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如,據Forrester預測,駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接,或者干擾工廠製程系統的運行,並用這些設備作為「人質」,要求製造商支付大筆贖金。截至2025年,80%的身份資料將與「物」相關,而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準,且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料,網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式,揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析,企業將能夠提高系統能見度,以進階的自動化水準發現可疑活動。
附圖:甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml
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[好站分享] GitHub 上的瘋狂 C++ 相關資源清單:Awesome-C++
逛國外網站這麼久,很少碰到有資源齊全到讓我倒抽一口涼氣的...這個作者對 C++ 很有愛啊~~
Awesome-C++,是掛在 GitHub 上的一個 C++ 資源清單。收集了 C++ 相關的函式庫、軟體、書籍、文章...還推薦作者覺得也不錯的其它清單。連結如下:
https://github.com/fffaraz/awesome-cpp
一旦點進去,你會被裡面滿滿的超鏈結,把你的腎上腺素濃度打到最高... XD。如果您平常工作與 C++ 相關,您絕對不能錯過這份清單。我簡單列出一下這份清單有什麼:
(以下文長,是寫給英文苦手的讀者看的。英文沒啥問題的朋友,建議直接看原文即可)
一、函式庫與框架
* 標準函式庫(Standard Libraries):
C++ 原生函式庫、POSIX、ISO、GNU 各家出品的標準函式庫都有。
* 程式框架(Frameworks)
「框架」比「函式庫」規格大一點。一般來說,「函式庫」幫你把常用的程式寫好,你只要叫用就好了,是一種幫助你加速完工、但並沒帶來任何新功能的一堆程式碼。「框架」則是替原始 C++ 帶來一些令人驚艷的新功能。不過這種分法,並非絕對的。
* 人工智慧(Artificial Intelligence, AI)相關框架與函式庫
想要催得動這一坨東西,得有點 AI 背景。否則你可能不知道函式庫提供給你「深先搜尋(Depth-first Search)」與「廣先搜尋(Width-first Search)」這些函數怎麼讓那堆冷冰冰的硬體多一點智慧。
* 非同步呼叫所使用的事件佇列(Asynchronous Event Loop)
一般來說,一個程式呼叫另一個程式,「叫人的」得等「被叫的」把事情做完,才能繼續進行下一步。就像一個經理眼睛盯著新手做事、沒辦法回到辦公桌做自己的事一樣,這種模式叫「同步呼叫(Synchronous Call)」。比較好的作法,是你交代完新手該做什麼,就離開回去做自己的事,等新手做完了,再來報告說「我做完了」,這種模式叫「非同步呼叫(Asynchronous Call)」。不過要能做到「非同步」,「叫人者」與「被叫者」之間,得有「事件(Event)」這個機制,讓兩者互相溝通該做的事,以及是否完工。此處提供的,都是讓 C++ 能達成「非同步」機制的函式庫或框架。
* 音效(Audio)相關框架或函式庫
這裡放的,都是讓你的 C++ 能做到讀取音效檔(如:mp3),並用程式碼對該檔進行剪輯、混音...等動作的函式庫或框架。
* 生物(Biology)相關框架或函式庫
這邊的函式庫,可以讓您用 C++ 比對兩條 DNA 序列相似度有多高,或者從一大堆不同樣本的 DNA 中,找出哪條 DNA 與哪條可能有親緣關係...等。
* 命令列(Command Line Interface, CLI)相關框架或函式庫
用這邊的函式庫,可以讓您在命令列跑出一些令人驚艷的效果。如 NCurses 就是一套能在命令列之下,用文字盡量模擬出下拉式選單、按鈕...圖形界面的感覺。
* 壓縮(Compression)相關函式庫
讓您不必瞭解檔案壓縮原理,會叫用相關函數就能做到檔案壓縮。
* 平行處理(Concurrency)相關函式庫
讓 C++ 也能輕易做到同時處理多件事情的函式庫。
* 資料結構相關函式庫(Containers)
提供資料結構內的 B-Tree 與 Hashmaps 等架構,讓 C++ 輕鬆取用。
* 加密(Cryptography)相關函式庫
提供加密解密相關函數。
* 資料庫(Database)相關函式庫
讓 C++ 可以用幾道命令,輕鬆接取 MySQL、MongoDB...等知名資料庫內的資料。
* 除錯、測試、效能(Debug)相關函式庫
雖然原文只用了「Debug」這樣的簡單字眼,但這一區的函式庫包含「單元測試(Unit Test)」、「效能測試(Benchmark)」、「記憶體用量追蹤(Memory Tracking)」等功能的函數。讓您的程式在還沒跑之前,就接受嚴格檢驗,降低發生錯誤的機會。
* 遊戲引擎(Game Engine)
提供一些函數,讓您輕鬆讀入 3D 建模軟體(如:Maya, 3D Studio...)做出來的模型與動畫。並在程式內特定事件(如:碰撞)發生時播放。也提供打光(Shading)、物理函數(如:彈跳、碰撞)...等方便的程式供您取用。這些東西讓您在寫遊戲時,能以更快的效率產出結果。
* 圖形界面(Graphical User Interface, GUI)
讓您用 C++ 建立漂亮的視窗、對話框、核取框、下拉式功能表...等圖形界面。
* 圖形(Graphics)相關函式庫
這部分多與遊戲引擎搭配,提供 2D 圖形處理或 3D 光跡追蹤(Rendering)等「外觀美化」的函數。讓您的遊戲角色或場景,看起來更栩栩如生。
* 影像處理(Image Processing)相關函式庫
包含讀入/繪出各式圖檔(PNG、JPG、GIF...)、光學字元辨識、電腦視覺、讀入/播放各式影片(MP4...)等函數。
* 國際化(Internationalization)相關函式庫
讓您用 C++ 寫出來的程式,可以輕易支援各國語言(當然,各國語言要事先請翻譯社先翻好,這邊只是提供語系切換的機制)。
* 行程間通訊(Inter-Process Communication, IPC)相關函式庫
兩個跑起來的獨立程式(如:兩個執行檔)想在執行過程中交換資料,稱為「行程間通訊」,簡稱 IPC。IPC 雖然不至於難如登天,不過要做到,手續還是很瑣碎的。這邊的函式庫提供好用函數,讓兩個行程交換資料時,變得比較容易。
* JSON 支援相關函式庫
JSON 原文是 JavaScript Object Notation。是一種用「純文字」來表示「資料」的方法。如一筆「李大華、35 歲、手機 0937555666」的資料,用 JSON 表示是這樣的:
[
Name: "李大華",
Age: 35,
Mobile: "0937555666"
]
之後可以讓這樣的資料,流通於瀏覽器與伺服器之間。而 JSON 函式庫,可以快速幫您分析 JSON 表示的資料,將它還原成您要的格式。
* 日誌(Logging)支援函式庫
日誌在「系統稽核」中,是很重要的功能。系統得把「什麼人、等級多高、做了什麼事、何時做的、對哪部分做的、從哪個 IP 過來...」忠實記錄下來。萬一系統出事了,我們就能追查可能是誰搞的。類似「監視器」的功能。這部分的函式庫,可以讓 C++ 輕易做到「日誌」功能,您不用傷腦筋日誌功能該怎麼寫,它已經幫您寫好了。您只要會用就行。
* 機器學習(Machine Learning)相關函式庫
提供如「類神經網路」、「電腦視覺」等進階函式庫,讓您的 C++ 程式有少量人類視覺與思考能力(真的很少量,請不用有太高期待)。
* 數學(Math)相關函式庫
一些線性代數、矩陣運算...等相關數學函數。
* 多媒體(Multimedia)相關函式庫
如:影音串流...等相關函數。
* 網路(Networking)相關函數
提供各種低階網路協定相關函數。如:TCP/IP、HTTP、點對點傳輸、非同步通訊、以及一些與 Facebook 橋接的相關函數。
* 物理模擬(Physics)相關函數
這部分也可以大量用於遊戲程式設計。主要提供一些函數,用來模擬自然界各種物理現象。如水流、風吹、碰撞、彈跳...等。
* 機器人控制(Robotics)相關函數
一堆方便你控制或模擬機器人行為的函數。
* 科學運算(Scientific Computing)
一些在科學上比較用得著的數學運算。如工程數學、傅立葉分析...等。
* 腳本語言控制(Scripting)
包含一些能讓 C++ 與各種腳本語言(JavaScript、PHP、Perl...)橋接的函數。
* 序列化控制(Serialization)
首先解釋一下何謂序列化。序列化可以把程式執行到一半的樣子,如數保存於硬碟中,甚至於可以關機。之後可以把序列化的資料「反序列化」,將它「解凍」還原至記憶體繼續跑,就像當初跑到一半被「冷凍」當下再往下執行一樣。這邊提供許多 C++ 序列化的函式庫。
* 影片處理(Video)
可以讀入/播放各種影片檔的函式庫。
* 虛擬機(Virtual Machines)
這邊提供一些用 C++ 寫出來的「輕量級」虛擬機。所謂虛擬機,是用軟體模擬出硬碟、處理器、記憶體、螢幕,工程師可以在虛擬機內安裝另一個作業系統,就好像安裝作業系統至真實機器一樣。
* 網頁應用軟體框架(Web Application Framework)
集合了一些用 C++ 寫出來的 WWW 伺服器、或開發網頁時用得上的函式庫等。
* XML
如果你希望教會你的 C++ 程式「讀懂」一個 XML 檔在講什麼,這邊提供了一堆 XML 解析器(XML Parser),方便您分析從遠方伺服器傳來的 XML 檔到底想表達什麼樣的資料。
* 其它(Miscellaneous)
一些無法分類的東西,通通塞在這裡。大部分是一些小型的函式庫或 C++ 與其它語言的橋接軟體。
二、C++ 相關軟體
* 編譯器(Compiler)
各類把 C++ 原始碼編成 0 與 1 機械碼的軟體。
* 線上編譯器(Online Compiler)
懶得安裝編譯器的話,現在有一堆線上的編譯器。你上傳原始碼,它會編成機械碼後,丟還個執行檔給你下載。
* 除錯器(Debugger)
一些有名的 C++ 除錯器。當你的程式無法執行時,可以靠它找出到底錯在哪裡。
* 整合式開發環境(Integrated Development Environment, IDE)
IDE 就是把文字編輯器(Editor)、編譯器(Compiler)、除錯器(Debugger)...等軟體整合成一體的軟體。您可以不離開該環境,就能寫碼、編譯、除錯、執行...。
* 軟體建構系統(Build Systems)
簡單說,就是把一些瑣碎動作事先安排好、可以在程式碼修改後,下達一條指令(如:「建構!」),就可全自動一條鞭地從編譯、測試、備份、安裝...一口氣完成的系統。
* 原始碼靜態分析軟體(Static Code Analysis)
丟入原始碼,可以幫你找出哪段程式可能發生錯誤,或者可能造成效能低下。也能找出完全沒被叫用到的原始碼,提醒您刪除。甚至於可以把您的程式碼重排成符合特定格式,統一多人寫碼風格時很有用。
三、其它資源
* API Design 文件
* 有用文章(Articles)
* 推薦書籍(Books)
* 寫碼風格(Coding Style)
* 演講(Talks)
* 影片教學(Videos)
* 有用網站(Web Sites)
* 有用部落格(Weblogs)
* 其它 Awesome C++ 姊妹作(Other Awesome Projects)
四、其它也很棒的清單(Other Awesome Lists)
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露點的:小米智慧門鈴 2
主謀(製作人):邦尼
內容創造者:威信
影像創造者:驢子
麥聲人:歐登
內容夥伴:IWAISHIN 愛威信 3C 科技生活
特別感謝:每一個看影片的「你」
我們是邦尼幫你:
以「邦尼幫你」為出發點,秉持著「科技很簡單,新奇可以好好玩」的初衷,以更多實境使用場景及戲劇內容豐富以往艱澀難懂的科技資訊,回歸消費者角度思考產品價值,並以「幫你玩、幫你測、幫你試」等實測內容給予產品評價,此外更期許能夠成為「更貼近消費者觀點」的內容創作者及具有媒體影響力的科技內容創造團隊。
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