周東彥的《霧中》入圍了威尼斯的影展VR非競賽單元「特別選映」。
某種程度,這個短片等於是EROS《野狼亂交館》,或G@me Virtual Date的再升級,等於把電腦D槽裡面的那些淫猥妄想藉由立體8K VR技術效果把一整座三溫暖發展場搬到你面前來。
某個手機的廣告詞是「科技始終來自人性」,或者也可以改成「科技始終來自性」,我們追求更高的頻寬、更高階的電腦、更巨大的硬碟容量,是為了實踐那些關起門來一個人在房間裡對荒淫的色情念頭。
周東彥所有創作似乎都在回應這個問題。
無論是這一次的《霧中》,之前與澳洲藝術家跨界合作的《虛擬親密》,或者在更早更早之前紀錄片《你找什麼》,他彷彿某種趨光的昆蟲在寂寞的暗夜中飛向手機、電腦等科技的光源。
也知道不能耽溺於社群網路交友軟體了,兩年前擔任兩廳院駐館藝術家推出的行動藝術《國家級徵婚》,在1天之內連續約了35個男人,給彼此10分鐘,相互詢問:「你是我找的那個人嗎?」
其實人到中年,其實不大會被性欲擺布,但寂寞還是時不時地冒出來,逛街看見喜歡的酒杯,都是成雙成對地買,幻想有一天會遇見喜歡的人可以對飲,但總是平白無故打破杯子。
他與人最親密的關係大概是某連鎖按摩店的某號按摩師,「他時間很好配合,漸漸有點固定的感覺。我們不大說話,但他很貼心,我長得高,棉被蓋不到的地方,手腳容易冷,他會主動幫我蓋2條被子。」覺得寂寞不好,應該要改變,但人生充滿太多「可是」,「我也想學網路的人約抱睡,可是我每天都睡不好,睡覺大腦還處於開機80%的狀態,約抱睡怎麼會睡得好呢?」
以下是兩年前的訪問。
《因為寂寞的緣故/周東彥》
時間是某個星期三下午,地點是誠品信義咖啡館,青年藝術家周東彥坐我對面,聲音沉穩而低沉,很低很低,簡直低到桌子裡了。週間上班日的午後,巴哈無伴奏大提琴殷殷切切地迴盪在空中,鄰桌婦人窸窸窣窣地議論著誰整形失敗,誰老公有外遇,置身如此懶散的氣氛中,也讓訪談有一點八卦和窺探的意味。
「所以那天來了35個男人,只有一、二個是你的菜?」「會再碰面吧,才過一個禮拜而已啊,我們有在LINE繼續聊天,但我不斷在會議跟下一個會議之間穿梭,太忙了。」「你到底喜歡哪一型?」「對工作有熱情,喜歡他正在做的事情。可以一起去看表演,但他要打瞌睡也是可以的。下雨天穿著白色運動鞋,會加分。」
周東彥與我的談話與鄰桌碎嘴八卦的婦人並無不同,然而他講話字字斟酌,彷彿文化部長發表演說那樣慎重。周東彥是台灣當代備受矚目的劇場工作者和紀錄片導演,以劇場結合多媒體投放建立風格。我們談話內容論及婚嫁,乃他現為兩廳院駐館藝術家,辦了一個「國家級約會計畫」。今年5月24日,台灣同婚法案通過這一天,他穿上西裝,拿著玫瑰,拍徵友照片,張貼在國家戲劇院外頭燈箱,昭告天下他正在尋找男朋友,一百多個人來信,他遴選其中35人,於7月7日當天給彼此十分鐘,相互詢問:「你是我找的那個人嗎?」
他說同志相關議題公投後,他一直思索該如何活得更同志,如何突破同溫層,「在兩廳院徵友,除了可以跟進出兩廳院的中高產階級家庭、家長進行對話,我也在想是否能給還不敢認同自己的同志,多一點點信心。」前年,他入圍金馬獎的紀錄片《你找什麼?》談論的男同志網路交友文化,明年即將推出的舞台劇《虛擬親密》亦聚焦網路世代對親密關係探索,社群媒體上的寂寞已然成為他近年創作核心,問這一切與他單身5年有直接關係?他說:「是。」
周東彥今年38歲了,至今談過4場戀愛,開頭二段是念北藝大時認識的學弟和學長,2008年在巴黎駐村,網路上認識一個住布魯塞爾的義大利人,後來他回台灣了,用SKYPE維繫情感,但濃烈的情感不敵遠距離,二人2010年分手。2年後,他又在同志交友軟體JACK'D認識一個住北京的青島人,一年後還是走不下去,「我後來二段感情都是遠距離,可是我真的很認真,我受夠這一切了,我不想再和手機談戀愛了。我並不是說交友軟體不好,科技帶來很多美妙的事情,創造了許多不可能,但它也帶來許多可怕的事情,人跟人認識的速度來得快,但感情消逝也去得快。我做約會計畫單純只想回到真實的生活,人跟人的互動有呼吸,有體溫,我可以看見人,也想被人看見。」
交友軟體確實可怕,三貞九烈的地方媽媽在網路上需要火辣的性愛;道貌岸然的異性戀護家盟在午夜色情聊天室比誰都淫蕩,誰在網路上都是人格分裂,誰都是一人分飾二角,故而我不懷好意地問:「周東彥,身為當代備受矚目的劇場工作者,你在交友網站怎麼介紹你自己?」「就放自己的照片啊,跟人聊天,入圍金馬獎那次,有人認出我來了,就祝我得獎。」談話如同文化部長一樣慎重的人會沒有偶像包袱,我不信,遂命令他打開他的交友軟體,在眾多袒胸露背,肉香四溢的交友照片之中,果然他的徵友照片與放在表演節目冊上的宣傳照沒有什麼差別。
假裝我是手機那一端的陌生人,他會這樣對我介紹他自己:「我是周東彥,劇場工作者,紀錄片導演,我喜歡男孩子,而且從小就是。小時候去游泳,木柵的游泳池很原始,沒有隔間,我發現我一直盯著我不該看的,彷彿一切感官都放大了,快快穿上衣服離去。我高中念明倫高中,大概1997、1998年的時候,我會去看屏風表演班,看耕莘小劇場,有一次在劇場外頭看到一個人拿著攝影機拍攝,那個人是陳俊志,覺得拍片這件事很酷,我媽幫我買了一台小攝影機,開始透過小視窗認識這個世界。差不多是同一時間,我讀到一本雜誌叫做《同言無忌》,我確定我是同志,我在大一新生訓練就宣告出櫃。」
年輕藝術家人生沒有櫃子,但不知為何,講話有一種架子,一個字一個字拖得慢慢的,內容明明應該是輕鬆詼諧的,但他口氣始終是事不關己的,淡漠的。問他講話就是這樣子嗎?「應該是吧,我小學一、二年級上課都趴在桌子上,我們老師都叫我懶骨頭。我講話很慢嗎?我講話速度很快欸,我今天有告訴我自己講話一定要放鬆。大概昨天晚上沒睡好,吃了一顆安眠藥,藥效還沒退吧。」「我覺得你講話有一種架子,優雅的,像女明星一樣的派頭,有架子並不是壞事,你身處藝文圈,你得要撐一個專業的形象,去公部門開會,這個架子可以讓你跟舒淇當閨密,但不可能讓你收穫一個理想男朋友啊。」
「或許吧,我自己有想過我這樣的狀態在男同志界都是不優的,不好的,」對我的觀察,他不以為忤,淡淡地說:「大概小時候看了太多時尚雜誌的關係吧,我在高中會去誠品買《VOGUE》之類的外國雜誌,然後聞它的味道。時尚雜誌教了我認識很多名牌、名模,不只是牌子怎麼拼、怎麼唸,還有每個品牌、人物、甚至配件的故事。好東西是非常努力地打造出來的,不論是一個手工包包,還是一個讓人仰望的明星。」從時尚雜誌學會講話要得體,做人要優雅,所以當我問他誰是他做人處事的典範?他說張艾嘉,一點也不讓人意外,「我沒有真的很認識她,但她是那個會照顧人,會關懷別人的人,大器又得體,她沒有滿足於當一個女明星,當所有的女明星都停下來了,她還是不斷地往前走,金蟬脫殼好幾次。我的Role Modle都是這樣獨立的,堅強的。」「你跟林懷民合作過,也跟林奕華共事,不把他們當標竿,將自己投射在張艾嘉莫非是性向使然?」「我也沒有不把林懷民和林奕華當偶像,但張艾嘉比較美啊。」
因為喜歡張艾嘉的獨立自主,故而從懶散的創作者變成經營者也解釋得通了:他2010年自立門戶,創立狠主流影像公司,從3個人的工作室演變至今10個人的公司,在同輩的創作者並不尋常,他解釋有些大型的案子,就需要比較大的建置才能負荷,然而與他因《關於島嶼》有過合作的林懷民對此卻是憂心忡忡,「到底他是用團隊養創作,還是用創作去養團隊呢?這是一個雞生蛋,蛋生雞的問題,他的創作都是手工的,勞力密集的,但市場太小,他隨時都把自己搞得很累,永遠都像一隻生病的貓咪。」
生活忙與盲 孤單想找伴
我向他轉述林懷民的說法,「還好誒,比我辛苦的人大有人在,每個人都有不容易的地方,不是我不跟你講,是我自己都沒去看到。」他不訴苦,回應依舊像女明星一樣雲淡風輕的,舉止氣質像是優渥家庭出身的孩子,但母親的說法又是另外一種版本:「我們家也不是很有錢的家庭,他爸爸身體不好,現在中風,我以前早上要送報紙,然後去幼稚園煮點心。他去英國念碩士是自己貸款,跟二家銀行一共貸款150萬元。他念博士班,我跟他爸爸覺得不行,幫他籌錢,念了一個學期,沒錢念下去,我們很自責,他反過來安慰我說:『媽媽,我念藝術是要美化人心,如果要讓爸爸媽媽辛苦那就不美了。』東彥從小就貼心,斯斯文文,乖乖的,小時候被同學叫周妹妹,我知道後很生氣,但他跟我說:『媽媽,我們不要理他,我們努力就好了。』他說自己是同志,所以更要努力,不要讓別人瞧不起。」
拿張艾嘉當標竿,希望當個獨立堅強的人,不被別人看輕,也把自己活成一首張艾嘉的〈忙與盲〉:「盲盲盲,忙忙忙,盲得已經沒有主張,盲得已經失去方向,忙忙忙,盲盲盲,忙得分不清歡喜和憂傷,忙得沒有時間痛哭一場。」手機上行事曆,五顏六色的色塊,各式各樣的工作排到明年秋天,問他最近一次痛哭是什麼時候呢?「二年前,世界劇場展在台灣辦頒獎典禮,我下午跟學弟聊天,彷彿上演《大象席地而坐》,覺得一切都很無力,晚上金曲獎工作人員找我吃飯,他們很能喝,我沒吃什麼,就一個止痛藥,然後傳來消息說學弟得獎了,我哭是為了他高興,但也為自己其他的事哭一哭。我很容易哭,但後來壓抑到哭不出來了。」
原來他講話低沉不是學習女明星的慵懶,就只是疲累。人至中年,其實不大會被性欲擺布,但寂寞偶爾還是會跑出來,逛街看見喜歡的酒杯,都是成雙成對地買,幻想有一天會遇見喜歡的人可以對飲,但總是平白無故打破杯子,只能一個人孤孤單單在週末夜喝酒。每個跨年會許願改變自己嗎?「會啊,不論跨年或生日,都會跟自己說真的不要再鬧了,真的要找一個伴了。我沒有歸咎是工作耽誤了姻緣,我還有自己的問題,我太挑,不符合市場上肌肉、蓄鬍的需求。我應該在網路上勇敢表現自己,但因為我在很多工作場合已經過度表現自我了,所以覺得不知道如何是好。」
忙碌的青年藝術家最親密的關係大概是某連鎖按摩店的某號按摩師,「他時間很好配合,漸漸有點固定的感覺。我們不大說話,但他很貼心,我長得高,棉被蓋不到的地方,手腳容易冷,他會主動幫我蓋二條被子,這種細節他都注意到了。」於是,孤單的人到頭來只能仰賴陌生人的慈悲。他也覺得這樣不好,應該要改變,但人生充滿太多「可是」,「我也想學網路的人約抱睡,可是我每天都睡不好,睡覺大腦還處於開機80%的狀態,約抱睡怎麼會睡得好呢?」
他是矛盾的,那像喜歡男人穿白球鞋,採訪拍照的這一天,也穿著一雙刷得乾乾淨淨的白色球鞋,偏偏這天下雨,在積水的窟窿都踩髒了。
想太多的人活著就是自找麻煩,問他近日為追求愛情做出勇敢的事,他得意地說他有一天遇到了《美麗少年》的羅國宇,「他就是那種環境很好的台北小孩,前三志願 ,完全是我的型。我很積極地打招呼,並且加了LINE,但我丟訊息說:『嘿,有一天我們可以一起出外Hang Out(鬼混)。』卻打成了Gang Out。」 為愛踏出了第一步,明明是值得歡呼的事,他卻為了無傷大雅的錯誤,擔心對方以為自己邀約「群交」,自責了好幾天。
同時也有7部Youtube影片,追蹤數超過11萬的網紅弱電通,也在其Youtube影片中提到,到底什麼是PoE監視器???跟傳統型監視器的有什麼差異? 就在今天小羅不藏私,全部講給你知道。 1:07 架構說明 9:13 實際安裝 13:28 所以呢 ✦弱電通賣場✦------------- ✦弱電通-官方購物網站:https://www.lowpower.com.tw ✦蝦皮:https...
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網路攝影機硬碟 在 小金魚的人生實驗室 Facebook 的最佳貼文
#個人品牌資源懶人包 #隨時補充 #目前26項 #讀者都是神人
大感謝讀者洪孝揚製圖,每一次都覺得佩服無比!(粉絲團無法tag人名,但他在留言區,大家可以去follow一波~)
昨晚睡覺前突發奇想,我自己刷了我blog的全部文章,我想要找出來,我自己究竟用了哪些工具(可能是受到上一篇個人品牌一年的花費影響)。
我整理出:
#19項線上工具
#5項線上學習資源(也是我追隨的老師們)
#2項硬體設備的投資
總共26項,這26項都是我此時此刻還有在使用的,因此,寫起來完全是回憶滿滿XDDD
因為內容很多,所以這篇文章主要是簡略說明,詳細如何使用,以及我使用的效果如何,我在這個週日晚上有一個線上課程說明,同時有上過我的課的人就知道,我是一個很喜歡直接開後台給大家看的人,對我來說,我的數據其實沒有什麼秘密。
有興趣的人,可以直接報名:https://p.ecpay.com.tw/1806584。
▍15項線上工具
① #關於寫作:
🌟1. #Evernote:是我每天都會打開的線上記事本,手機跟電腦同步十分方便,手機有專屬的APP,同時可以把單篇文章設定可獨立分享,別人不需要有Evernote的帳號也可以直接以網頁版打開。
🌟2. #FB斷行:
我想各位可能會發現,現在在FB上po問有一個很奇怪的地方,就是APP版看起來斷行沒有問題,但是電腦版的斷行都會直接不見,對我來說,這很惱人,所以我所有在fB的po文都會貼到這個網頁來格式化,但是要注意,網址被格式化了時候,就會失效,因此要重新貼一次。
FB斷行的網址:https://tw.piliapp.com/converter/whitespace/
🌟3. #特殊符號
如果你是mac或是熟悉特殊符號快捷鍵的人可能不需要,但我這個人很懶惰,我都會直接在一個網頁複製貼上,特別的是,如果你用同一個瀏覽器開啟,它還會幫你記憶最近你常用的特殊符號有哪些。
特殊符號網址:https://tw.piliapp.com/symbol/
② #關於blog
關於blog因為之前的文章分享過,我這邊就寫的比較簡短,週日分享的時候可以給大家看比較詳細的關係圖。
🌟4. #Cloudflare
網站安全,負責的是你的網站不會隨隨便便就被駭客攻擊。
🌟5. #Gandi
我購買網域的地方,也就是你的網址,可以購買網址的地方很多,我選擇Gandi。
🌟6. #Cloudways
雲端的主機跟空間,就是讓你blog有一個家可以在上面開始蓋屬於你的blog。
🌟7. #Gutenberg
網站套版,你可以想像是一套簡單的系統傢俱,會讓你的網站有基本的隔間跟傢俱,套版有非常多,我選擇這個是因為他符合最新wordpress的架站語法。
🌟8. #Elementor pro
網頁編輯器,是我在寫blog的時候,每一篇必用的編輯器,有一些我基本上每次都會用的進階功能,例如說可以儲存你很常重複輸入的內容,之後可以一鍵插入,大家看到我每次blog最後面那一大串其實都是用這個功能。
🌟9. #Postach.io
這個是我第一個blog,它操作非常簡單,只要跟Evernote做結合之後,在要發表的文章上面,輸入「published」這個關鍵字就可以一鍵完成上傳文章,文字、連結、影片、圖片都可以,我當時用了兩年後,才開始自己架設blog。
🌟10. #GA
Google Analytics 是Google 的分析工具,免費,好用,即時,我自己大概至少一個禮拜會上去看一次(之前比較瘋狂是整天,最近就覺得還好哈哈哈),裡面可以看到你的blog整體流量、哪些文章最受歡迎,他是我在寫了一陣子的blog之後,審視到底大家喜歡看什麼文章很重要的工具。
🌟11. #Console
Google Console,同樣也是Google免費的工具,是可以讓你知道大家是如何找到你的網站,包含關鍵字、這個關鍵字你的排名、點擊率如何,雖然他們是兩個平台,可是其實Google 可以直接整在同一個後台,所以我通常都只在GA看數字。
③ #關於大量發送信件
🌟12. #Convertkit
這是我目前發信的系統,從去年開始用到現在,轉眼間要一年了,每個禮拜的發信都是使用它,landing page也直接有這個系統完成,另外它有一些我很喜歡的功能,例如自動化發信、自動貼標貼標籤等等。
🌟13. #YAMM
YAMM是在還沒有convertkit前我使用過的,它是跟google sheet以及gmail組合,可以把YAMM當作是一個外掛,你可以直接透過YAMM幫你自動發信給google sheet上的人,而且可以做到客製化,有付費有免費,到現在,我還是有些時候會使用。這個使用上,會在分享會的時候教大家,如果你的發信量不大,或是偶爾才需要的話,我覺得這個句夠了。這算是我自己搜尋到我非常滿意的寄信外掛。
🌟14. #Google Workplace
這個是我後來寄信寄多了,發現如果按照我每天寄送的頻率話,我的mail會直接被block住,因為google會覺得我每天大量發信是在寄送垃圾信件,所以我就升級成為了付費的mail,同時把後綴變成是我的網域,增加一點專業感與對外的一致性。
④ #關於作圖
🌟15. #Canva
Canva的好用無庸置疑,我自己從免費版本到付費版本,基本上我每天都會打開來使用,只要有寫文章就會用canva作圖,我非常依賴他們的模板,但其實如果你只是偶爾要用的話,只需要免費版本就好了,而且付費的也有辦法使用,這個很簡單,我們也會在分享的時候一起說。
Canva連結:https://www.canva.com/join/rrk-pql-bhv
🌟16. #Unsplash
這是個完全免費的高清圖庫,Canva的免費圖庫就是從Unsplash來的,因此,其實是全世界知名的。是你做PPT、blog的封面照很好的來源。
免費高清Unsplash圖庫網址:https://unsplash.com
⑤ #關於線上讀書會
🌟17. #Google Meet
我每個禮拜都需要使用的線上軟體,有人選擇Zoom,我選擇Google Meet,一來是我有很多服務在google,二來是我的讀書會不是那種互動很多很fancy的那種,Google Meet對我來說已足夠。我自己是付費版本的,最好用的功能就是錄影,還有1TB的雲端硬碟。
⑥ #關於時間預約
🌟18. #Calendly
這是我自己非常喜歡使用的線上預約系統,可以完美跟你的行事曆、blog結合,而且重點是免費,我之前的1-1職涯諮詢全部都是用這個系統預約,如果你也有1-1諮詢的業務需求的話,我會在分享會分享如何使用。
⑦ #關於線上付款
🌟19. #綠界
線上付款有藍新、綠界兩個大選項,我自己是選擇了綠界,我覺得用起來很方便,唯一需要注意的是,如果你是允許退費的話,記得不要開啟超商付款,因為這無法自動退費,需要你跟對方取得帳戶後,手動退款。
▍6項線上學習資源
🌟20. #站長路可
如果你覺得我的blog做得不錯,你想要參考,那我可以很直白跟你說,80%都是看 站長路可 - 網路創業是一場漫長的自我修煉 的YouTube影片學習的,因此,其餘20%是我看別人的blog,喜歡我就自己研究如何做到。
🌟21. #孫治華
ok,我是他講師培訓班的學生這個也不是什麼秘密,他的臉書大多都是公開的,會轉發很多文章,我覺得是很值得追蹤的/
🌟22. #于為暢
我每天都需要看于為暢的信件,開始做電子報是他給我的啟發,要說我最喜歡什麼部分?我最喜歡每週四的人物介紹,他會介紹一個一個人公司從無到有的過程,我覺得這很重要,你需要多看看別人怎麼做的,然後融合成是你自己的方法,但是你絕對不能閉門造車。一年是4650,如果你在推薦人寫上我的mail的話,就會變成是3650/年,也就是省了1000元,我自己覺得是很划算(因為我當初也是用他人的推薦)
輸入我的mail直接省1000元:[email protected]
購買連結:https://wendellyu.com/referral/
🌟23. #文案的美
文案的美是林育聖每週一發送的文章,誰是林育聖?他是「每天來點負能量」的主理人,每週一的電子報是我心靈的泉源,週一如果晚了,我就會焦慮哈哈哈哈哈。
文案的美訂閱連結:https://www.copywriter.com.tw/users/epaper.html
🌟24. #福哥的電子報
福哥跟憲哥是講師界指標人物,不單單是講師,還是講師的老師,甚至是講師的老師的老師,現在福哥有自己的電子報,免費把自己的教學經驗分享出來,能夠讀到的我們真的是很幸福。
電子報訂閱連結(拉到最下方):https://afu.tw/4288
▍2項硬體設備投資
🌟25. #麥克風
因為每個禮拜都要線上讀書會,所以我就買了麥克風,老實說,我覺得感覺還不錯,而且也讓自己的專業度提升。
我買的麥克風是這隻:audio-technica 心型指向性動圈USB/XLR麥克風 ATR2100XUSB
🌟26. #鏡頭
買鏡頭的原因很簡單,就是我的mac的鏡頭很模糊,是那種誰來誰都會說「欸,你也太模糊的了吧」的那種,所以,我就投資了。話說,因為每次鏡頭清楚,所以我就會化妝,哈哈哈哈,還會擦口紅喔,對我來說真的是另類的儀式感。
我買的鏡頭是這個:羅技 C922 PRO STREAM網路攝影機
以上,就是我搜刮(?)我自己從一開始到現在所使用的全部的資源懶人包,裡面其實有很多是免費的,也有那種同時有免費以及付費版本的,這種的,我會建議你考量一下你的使用頻率以及是否用的順手,使用頻率高你再付費就好,錢還是省一點花。
但我知道,可能很多東西需要有人帶著講解,或是實際操作一次,因此才會有本週日的分享。
▍#本週日的內容:
我想要時間大概是1.5小時左右,可以自由的發問問題(包含QA最多2個小時),如果我知道,我都會說。
我會包含:
1. 不同階段使用建議使用的工具有哪些,我知道我現在是很多付費的功能,但這不是一次買齊,事實上是這五年來循序漸進的過程,我覺得一開始,免費的足夠就用免費的。我會說明我不同階段的工具,以及不同工具帶來的效果如何。
2. 我自己從寫文章開始一路到收費的過程,這個我自己在之前和站長路可的合作的直播中有講到一段,但是沒有那麼完整,我這次想要一起把時間安排、抉擇、開始職涯諮詢又結束了職涯諮詢好好說明,這其中的考量點是什麼,以及為什麼我現在還不獨立成為自由工作者的原因。
3. 可以讓你們馬上使用的工具操作解說,例如說我覺得寄信的YAMM、作圖的Canva、預約的Calendly,這些都是我很熟悉的工具,是我相信教學之後,你們可以馬上學會的,
4. 比較複製的工具,例如Convertkit、Elementor這類型的,因為不是大部分的人都有,所以我不會直接演練,但是會讓大家快速知道如何實際操作(就直接開我的後台),我想,未來你再考慮需不需要付費的時候也會比較有個依據。
5. 我上面寫的內容有些其實你們有興趣,可以先搜尋我的blog,很久以前我有寫過一些教學文(在我還很勤勞的時候XDDD),或是你們也可以網路上google,我覺得學習如何使用,基本上不是什麼太困難的事情,因此,工具教學只是這次分享的其中一個小重點而已。
我的blog:https://goldfishblog.tw
如果你有任何問題的話,都可以直接在報名的時候寫在備註欄,我會一次一起回答,或是在直播的時候直接詢問。(或是私訊、留言都可以)
▍#個人品牌資源懶人包報名詳細資料
- 時間:2021/6/13 19:00 - 20:30(最晚 21:00)
- 方式:線上,Google Meet,報名後,將會加入行事曆,內有連結。
*本次會有錄影,因此,報名但是無法參加的人,也可以直接看錄影檔,錄影檔在我Google Meet都還是付費帳號之前都可以看XD
報名連結:https://p.ecpay.com.tw/1806584
網路攝影機硬碟 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
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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