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機器學習識別特徵阻絕代測　上鏈回送監理資料庫防竄改

人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警

2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統，結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用，以解決酒駕問題，並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性，將車輛與人臉資料串上區塊鏈，以確保駕駛人的不可否認性。

長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題，儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則，但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數，導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演，讓不少的家庭因此破滅。

據統計，從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件，而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後，2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件，雖然成功達到嚇阻效果，但是死亡人數仍與去年前年持平，可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」，酒駕者必須重新考照，並且只能駕駛具有酒精鎖（Alcohol Interlock）的車輛，所謂酒精鎖，屬於車輛點火自動鎖定裝置，在汽車發動前必須進行酒測，通過才能將汽車發動，而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測，以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生，若駕駛人未遵守其要求，車子就會強制熄火並鎖死，必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

由於法案的方式無法完全遏止酒駕，因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

其中本田（Honda）汽車與日立（Hitachi）公司研發出手持型酒精含量檢測裝置，讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測，若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖，藉此避免酒駕意外或事故發生，且該技術結合了智慧鑰匙功能，若偵測到酒測值超標，車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人，避免酒駕上路之問題。

另一方面則是解決酒精殘值之問題，因為有許多駕駛人都會認為，休息一下後，身體也無感到不適，即駕車出門，等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過，因此收到罰單，甚至是吊銷駕照處罰等。

根據醫學研究指出，酒精是在人體體內由肝臟代謝，實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議，喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念，導致駕駛人貿然上路，待意外發生或罰單臨頭時，已經為時已晚。

背景知識說明

本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識，並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈，並利用區塊鏈不可篡改的特性，來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性，因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識，便可確認為駕駛本人。

何謂人臉辨識

人臉辨識技術屬於生物辨識的一種，基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術，將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材，讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵，藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中，其應用面廣泛，最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等，其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說，人臉辨識皆具備以下幾個特性：

‧ 普遍性：屬於任何人皆擁有的特徵。

‧ 唯一性：除本人以外，其他人不具相同的特徵。

‧ 永續性：特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

‧ 方便性：人臉辨識容易實施，設備容易取得，如相機鏡頭。

‧ 非接觸性：不須直接接觸儀器，也可以進行辨識，這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證，別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識，無須近距離接觸，也可以精準地辨識身分，且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球，人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫，在門禁進出管制系統中，利於提高管理效率，有效掌握到進出人員的身分，以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

人臉辨識的步驟

人臉辨識的過程與步驟，包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取，進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型，從影像中先尋找目標人臉，偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正，並摘取特徵值，接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算，最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟，如圖1所示。

人臉偵測

基於Haar臉部檢測器的基本思想，對於一個一般的正臉而言，眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練，所訓練出的人臉模型，其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型，可以有效地在影像中偵測到人臉。

Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型，可以偵測出人臉的68個特徵點，包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測，如圖2～4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數，若分數越高，代表該張影像就越可能是人臉，右側括弧中的編號代表子偵測器的編號，代表人臉的方向，其中0為正面、1為左側、2為右側。

人臉的預處理

偵測到人臉後，要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同，尤其會受到燈光、角度、表情等影響，為了改善這類問題，必須對圖片進行預處理以減少這類的問題，其中訓練的資料集也很重要：

‧ 幾何變換與裁剪：將影像中的人臉對齊與校正，將影像中不重要的部分進行裁切，並旋轉人臉，並使眼睛保持水平。

‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化：可以增強影像中的對比度，可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題，更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

‧ 影像平滑化：影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙，藉由使用圖形平滑處理，可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

人臉特徵摘取

關於人臉特徵摘取，相關的技術說明如下：

‧ 歐式距離：人臉辨識是一個監督式學習，利用建立好的人臉模型，將測試資料和訓練資料進行匹配，最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離，選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜，且需要大量的訓練集資料與測試集資料，會導致計算量過大，使辨識的速度過於緩慢，因此需要透過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）來解決此問題。

‧ 主成分分析法：主成分分析法為統計學中的方法，目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維，只保留影像中的主成分，即為影像中的關鍵像素，以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值，並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量，接著將訓練集與測試集的資料進行降維，讓新的像素矩陣中只保留主成分，最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配，選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟，因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

‧ 卷積神經網路：卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種神經網路的架構，在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用，是深度學習（Deep Learning）中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算，藉此來提取圖片的特徵，並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中，首先會輸入人臉的影像，再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出，並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

何謂酒精鎖

酒精鎖（圖5）是一種裝置在車輛載體中的配備，讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測，通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求，讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

根據歐盟經驗，提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效，只有勸阻的效果，若在執法上不夠嚴謹，被吊照者會轉變成無照駕駛，因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路，這就是「酒精鎖」的設計精神。

在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後，針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定，在酒駕被吊銷駕照者重考後，一年內車輛要裝酒精鎖，未通過酒測者無法啟動，且必須上15小時的教育訓練才能重考，若酒駕累犯三次，要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛，懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮，為防範此問題，酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣，且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內，便會隨機要求駕駛重新進行酒測，如果沒有通過測量或是沒有測量，整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告，並勸告駕駛停止駕車。

對於酒精鎖的實施，目前無法完全普及到每一台車子，而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言，根本是多此一舉，反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45～60分鐘的隨機檢測，會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測，可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

認識區塊鏈

區塊鏈技術是一種不依賴於第三方，透過分散式節點（Peer to Peer，P2P）來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫，任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈，而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全，也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念，如圖6所示。

區塊鏈的原理與特性

可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本，網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份，當產生一筆交易時，會將這筆交易廣播到各個節點，而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著，每個節點進行工作量證明，選取計算最快的節點進行這些交易的驗證，完成後會把區塊廣播給到其他節點，其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效，驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈，此時就無法再將資料進行篡改。

關於區塊鏈的特性，可分成以下四部分做說明：

1. 去中心化：區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨，就是「去中心化」，區塊鏈採用分散式的點對點傳輸，該概念架構中，節點與節點之中沒有所謂的中心，所有的操作都部署在分散式的節點中，而無須部署在中心化機構的伺服器，一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入，因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性，不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

2. 不可篡改性：透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈，所有區塊都有屬於它的時間戳記，並依照時間順序排序，而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容，讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高，因此使區塊鏈具備「不可篡改性」，並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

3. 可追溯性：區塊鏈是一種鏈式的資料結構，鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣，這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中，如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般，每筆交易記錄著時間和訊息內容，若要進行資料的更改，則會視為一筆新的交易，且舊的紀錄仍會存在無法更動，因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

4. 匿名性：在去中心化的結構下，節點與節點之間不分主從關係，且每個節點中都擁有一本完整的帳本，因此區塊鏈系統是公開透明的。此時，個人資料與訊息內容的隱私就非常重要，區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術，讓節點資料在完全開放的情況下，也能保護隱私以及用戶的匿名性。

區塊鏈與酒精鎖

由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性，且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時，系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊，還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此，在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時，此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據，同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

酒駕防偽人臉辨識系統介紹

為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題，酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時，要同時進行人臉辨識，來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭，作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存，並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈，當汽車已經駛動時，攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功，會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈，若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象，系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測，並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛，該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位，並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況，應先行迴避。且該車輛於熄火後，酒精鎖會將車輛上鎖，必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖，如圖7所示。

區塊鏈打包上鏈模擬

在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後，會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，接著將128個人臉特徵向量資料取出，並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊，然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料，如圖8所示。

要打包成區塊和上鏈的內容，包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料，接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例，圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包，並進行HASH運算。

將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容，並打包區塊，經過HASH後的結果如圖10所示，其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料，由於這是實作模擬情境，並無上一筆資料，其中messages屬性代表內容數，一筆代表車牌資料，另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點，代表車輛解鎖的時間點。

情境演練說明

話說小禛是一間企業的上班族，平時以開車為上下班的交通工具，他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統，以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

已經下班的小禛今天打算從公司開車回家，當小禛上車準備發動車子時，他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣，並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像，如圖11所示。

待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後，接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點，如圖12所示。然後，相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，如圖13所示。

酒精鎖通過解鎖後，車輛隨之發動，解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記，隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中，設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉，以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值，並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對，藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後，也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中，如此一來，區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄，檢測通過的示意圖如圖14所示。

系統通過辨識後，便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助，也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時，區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

如此一來，便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中，如果有需要更換駕駛人，必須待車輛靜止時，從車載系統發出更換駕駛要求，再重新進行酒測以及重複上述流程，才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛，系統將視為異常情況。

結語

酒駕一直是全球性的問題，將有高機率導致重大交通事故，造成人員傷亡、家庭破碎，進而醞釀後續更多的社會問題，皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題，各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範，但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同，有的國家如新加坡，透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯，又或者是薩爾瓦多，當發現酒駕直接判定死刑，這樣的制度雖嚇阻力極強，但是若讓其他國家也跟進，會造成違憲或是違反人權等問題。因此，各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究，想要達到零酒駕的社會。

為達成此理想，本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統，利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術，使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中，結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理，將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改，可加強駕駛人的不可否認性，當汽車發生異常情況時，便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨，透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題，在未來能夠普及並結合法規，智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

附圖：圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測（正臉）。
圖3 人臉特徵點偵測（左側臉）。
圖4 人臉特徵點偵測（右側臉）。
圖5 酒精鎖。 （圖片來源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram）
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

資料來源：https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

「我對於現在的市場是不確定的，説不上是個泡沫，但我認為是時候重回謹慎了。」這是橡樹資本聯合創始人兼聯席董事長霍華德·馬克斯（Howard Marks）近日接受騰訊財經獨家視頻專訪時表達的最新觀點。

他在專訪中表示，這幾年來，他一直非常謹慎。橡樹資本曾在三月和四月市場大跌之時都是大買家，但現在已經沒有什麼顯而易見的「便宜貨」了。美聯儲的行動是絕對必要的，但卻給價值投資者帶去了困難。對於現在的市場，他感到非常不確定，並認為是時候回到謹慎狀態了。

但不是説此時應該賣出。他表示，投資最大的錯誤是不買入具有長期發展前景的核心資產，更大的錯誤是賣出。

那麼，對於霍華德·馬克斯而言，他如何解讀疫情影響、美聯儲應對措施、股市及走向以及投資未來？在當下的市場環境下，他認為的合理投資策略應該是怎樣的？

以下為訪談內容：

騰訊財經：首先想請問您，今年上半年的市場和經濟狀況對橡樹資本的投資策略有何影響？

霍華德·馬克斯：這幾年，我們一直很謹慎。

疫情發生之前，我們就認為市場已經處於高位，經濟復甦已久，我們不知道接下來會發生什麼，但我們知道市場很容易受到外生因素的影響。今年初，我們依然保持謹慎的投資組合，隨後疫情就來了。

3月，市場大幅下跌，我們也沒有變得很激進，主要是大舉買入了從3月9日到23日的兩週時間裏價格大幅下跌的公募債券。我們撿了大便宜。然後，市場很快就轉頭向上了，我們就很難在市場上找到「便宜貨」了。

現在，我們再次回到謹慎的狀態。因為美聯儲和美國財政部的行動恢復了市場信心和流動性都，債券市場已經沒有什麼顯而易見的「便宜貨」了。

騰訊財經：由於新冠疫情的爆發，很多公司面臨現金流危機。您是否認為這是購買不良資產的黃金時期？不良資產也就是説，好的公司、但暫時表現糟糕的資產負債表。

霍華德·馬克斯：在投資中，我們通常採用逆週期的方法。也就是説，在週期向上、企業盈利表現良好、經濟強勁、市場情緒樂觀、物價上漲時，我們往往會保持謹慎。而在週期向下、經濟疲軟、企業盈利不佳、物價下跌、市場情緒低迷時，我們會變得更加激進。

一方面，不少企業面臨現金流困境，企業債價格大幅走低，我們也確實大量購買了那些我們認為可以生存下來並繁榮發展的公司的債券；但另一方面，美聯儲的行動導致債券價格上漲。結果是，大多數企業債（包括高收益債券和優先貸款）的價格並不低，甚至有些公司信用不佳但債券價格很高——這與我們尋找的投資標的正好相反——我們尋找的是信用好而價格低的債券，但我們遇到的是信用差而價格高的情況。

我們現在更關注私募債券。經常有急需流動資金的公司找到我們，我們也已經發放了幾筆大額救助貸款。我們不從二級市場買入債券，而是直接把錢投給有需要的公司。4月初以來，我們基本上都是這麼做的。

騰訊財經：如何評價美聯儲採取的刺激經濟措施，尤其是買入企業債的行為？是否有助於美國經濟復甦？又是否影響了以債券投資為主的橡樹資本的投資嗎？

霍華德·馬克斯：我更傾向於將美聯儲的行為稱作支持或救助，而非刺激。美聯儲的行動是美國經濟的「救命稻草」，是為了保持經濟「活着」，絕不僅僅是刺激。在我看來，美聯儲和美國財政部的行動是絕對正確且必要的。

一定要意識到這一點：某些事情可能產生負面後果，可能不完美，但不意味着它是錯誤的。

問題在於，美聯儲和美國財政部的行為推高了大多數資產（包括股票和債券）的價格，這給橡樹資本和其他試圖尋找「便宜貨」的投資者帶去了困難。

我們本可以以極低的價格買入一批企業債，但因為美聯儲和美國財政部的干預，低價不存在了。未來幾個月，很多企業可能將再次面臨流動性短缺的問題，它們的債券價格又將下跌，但美聯儲無法一直保持這種資產購買的速度——這就是為什麼我們現在必須保持謹慎、而非激進的原因。

總體看，我們現在對公募債券市場保持謹慎，在私募債券市場保持耐心、尋找機會。

騰訊財經：自3月底以來，全球許多國家的股市實現了一輪強勁反彈，但世界依然處於非常嚴重的公共衞生危機當中。您如何理解全球股市表現與疫情狀況之間的背離？市場的強勁反彈是理性的嗎？

霍華德·馬克斯：我認為是理性的。

一方面，我們遇到了這場疫情，面臨着80多年來最嚴重的經濟衰退；另一方面，美聯儲和美國財政部似乎有着用不完的政策彈藥。這幾股強大的力量相互碰撞。這次，美聯儲和美國財政部贏了。邏輯是，美聯儲和美國財政部提供流動性支持，企業得以維持下去，市場樂觀情緒重燃，資產價格被推高。

問題在於，這是理性的嗎？

我們需要關注到，利率正在持續走低，這就導致資產更容易有吸引力。比如，當基準利率為12%時，收益率8%的債券看起來沒什麼吸引力；當基準利率是5%時，收益率8%的債券看起來非常不錯；如果基準利率降至零，收益率8%的債券就像是中獎了；如果基準利率降到負值，收益率8%的債券就像是送錢。

美聯儲通過提供流動性和降低利率鼓勵了資產購買，這就推高了資產價格。所以，我們不能説市場的反彈是不理性的。

只不過，一個重要的區別在於，資產現在的高價格並不是由基本面支撐的——不是因為經濟強勁或公司經營良好，而是因為美聯儲和美國財政部通過貨幣和財政工具創造了需求。

騰訊財經：我們可以看到新冠疫情出現反覆。如果不幸出現大面積二次爆發，股市會不會二次觸底？

霍華德·馬克斯：這個問題很關鍵，但很難回答。

如上所述，資產現在的高價格不是因為經濟和企業基本面的強勁，而是由於美聯儲提供流動性和降低利率，那麼這表明，美聯儲需要加大購買力度、提供更多流動性、繼續降低利率，才能維持資產價格進一步走高。

但是，美聯儲可以一直這樣做嗎？如果不能，市場會在美聯儲停止行動的時候調整嗎？沒有人知道答案，沒有人知道美聯儲和美國財政部是否面臨寬鬆額度或債務上限、是否會被迫停止行動。

當然，美聯儲是獨立的，但美國財政部的行動有賴於其他政府部門。在我看來，政治因素正在產生越來越大的影響，有可能會限制財政部的行動。

騰訊財經：觸發市場回調的因素將會是什麼？美聯儲、美國大選、油價，還是其他？

霍華德·馬克斯：同樣，這是一個無法預測的問題。

可能因為美國政府無法就進一步的支持行動達成一致，可能因為疫情比所有人預期的更加嚴重，可能因為疫苗遲遲無法研製出來，也可能是其他原因。

我們永遠無法預測未來，就像我們從未預料到新冠疫情大流行一樣。會是什麼觸發市場下一次大跌？可能又是一個意外，我們無法預測。

有趣的是，如果回頭看，2019年12月甚至2020年2月的時候，還有很多人對我説，我知道市場不可能永遠這樣漲下去，但我想不出有什麼會讓它停下來。誰也想不到這場新冠疫情。

現在，我也預測不了股市是否會下跌，因為美聯儲還在儘可能地提供支持，我們也不知道這種支持能否一直持續下去。

騰訊財經：納斯達克和FAANG在今年上半年屢創新高。您如何看待今年下半年的價值股和成長股？哪一個表現會更好？

霍華德·馬克斯：哪些股票會更受歡迎，這依然是一個無法預測的問題。

即使是在疫情來臨、經濟疲軟的情況下，以FAANG為代表的科技股、成長股都依然是非常棒的公司，它們讓世界變得更有效率。目前看來，未來這些公司依然有望在世界發展中佔據主導地位。

一方面，科技公司的業務狀況表現很好；但另一方面，強勁的股價已經定價了它們未來的業績預期。我們再看週期股和價值股，它們業務狀況非常好，股價則處在歷史低位——看起來很有吸引力。但事實上，週期股和價值股多年來表現一直遜於成長股，我們很難説這種情況會不會逆轉。

投資不是容易的事，每一個投資決定都很難，對於每個人來説都是如此。市場的存在就在於讓投資決定變得困難。好東西貴，不好的東西便宜，兩者之間如何選擇？你寧願買處於高位的好公司股票，還是買處於低位的、經營也很好的公司的股票？這不是一個容易的決定。

在我看來，投資是反直覺的，看起來明顯的東西可能是錯的。每個人都應該用足夠的謹慎對待投資決定，而且，成長股和價值股之間的選擇是其中一個最困難的決定。

騰訊財經：關於負利率。從歐洲和日本過去的經驗來看，負利率會對資產價格產生什麼影響？美國會進入負利率嗎？

霍華德·馬克斯：如前所述，利率越低，金融資產就越值錢。負利率的一個直接影響是，會推高股票等證券資產價格。

歐洲和日本實行負利率已經有一段時間了。理論上，負利率能鼓勵銀行放貸和居民消費，從而刺激經濟。但問題是，目前還沒有跡象表明負利率政策的有效性。

我不認為負利率適合美國。首先，我和一些地方聯儲主席和理事交談過，他們都説美聯儲不會採用負利率；再者，美國經濟依然比其他大多數國家都要強勁，而負利率是應對經濟疲軟的政策。

騰訊財經：經濟復甦將呈現哪種形態？U型、V型、W型、耐克勾型、鋸齒形、還是最悲觀的L型？

霍華德·馬克斯：我不認為會是V型。在我聽來，V型意味着對稱，也就是説，經濟上升和下降的速度是相同的。經濟已經開始恢復了，但我不認為會以與下降時一樣的速度恢復，我認為會逐步地、緩慢地恢復。

大多數人都認為，經濟要到2021年四季度才能恢復到疫情前的水平。我也覺得是這樣。這意味着，三個月的下跌，需要18個月的時間才能恢復。所以我不會稱之為「V型」，我稱之為「勾型」：急劇下降，然後逐步緩慢上升。

騰訊財經：理解市場週期是您最重要的投資理念之一。我們現在處於市場週期的哪個階段？與您經歷過的以往情況相比，當前週期有何相似和不同之處？我們應該如何為即將到來的週期下一階段做準備？

霍華德·馬克斯：首先，我要説明的是，2020年所發生的一切並不是我們通常所説的週期。

我是研究週期的，2018年我出了一本書叫做《週期》（Mastering The Cycle）。我們通常所説的週期是這樣的：市場脱離低谷、經濟變得強勁、公司經營漸佳、股價開始上漲、市場情緒好轉、直至觸頂，隨後，經濟開始疲軟、企業盈利欠佳、股價開始下跌、市場情緒低迷、直至觸底。這是一個上上下下的過程：上行過度，然後回調，下行過度，然後反彈——這是我們通常所説的週期。

但這次不是週期，這次是原本非常健康的經濟受到了外生衝擊，這就像是突然被一顆從外太空飛來的流星撞擊，意料之外，和週期沒有任何關係。

此外，還有一個不同尋常之處在於，通常當經濟處於低谷時，股票價格也處於低點。但由於美聯儲和美國財政部的行動，現在顯然不是這樣，資產價格處於非常高的位置。所以，再強調一次，這不是我們通常所説的週期，這也是當前階段與過往我們經歷過的週期的一個巨大差別——經濟疲軟，但資產價格高企。

另一個不同之處在於，當前所發生的並不是經濟活動的正常波動，而是一次性的外生衝擊造成的。眼下是一場公共衞生危機，而不是一場金融危機，所以這一次，單靠美聯儲和美國財政部解決不了這場危機——他們可以刺激經濟，他們可以推高資產價格，但他們解決不了最根本的問題，也就是新冠病毒——只有醫學和疫苗才能解決這個問題。

騰訊財經：在4月6日發表的題為「校準」的投資備忘錄中，您寫道，「現在是時候，謹慎的投資者可以減少過分重視防禦，朝着更中立的立場甚至朝着進攻的方向邁進。」這是您是在市場底部的時候做出的判斷。

三個月後，市場又回到了歷史高點。您在最新的備忘錄中寫道，您對5、6月的市場漲幅持懷疑態度。現在，對於是該防禦還是該激進，您的最新觀點是什麼？

霍華德·馬克斯：當資產價格相對於基本面處於低位時，投資者應該更加激進；三月和四月初的時候就是如此。而當資產價格相對於基本面已充分定價或定價過高時，投資者應該持謹慎和防禦的態度；現在就是如此。

我認為現在的資產價格已經充分定價——並非過高，並非瘋狂的泡沫，而是已經充分定價。所以，我覺得是時候重回謹慎狀態了。

但我並不是説此時應該賣出。經濟可能會復甦，美聯儲和美國財政部可能繼續提供支持。

我想對所有讀者説的是，你們應該能感受到，我對於現在的市場是不確定的。如果我不確定，你們也應該不確定。

騰訊財經：作為價值投資者，您一直強調尋找「便宜貨」的重要性。全球範圍來看，現在市場上還有哪些「便宜貨」？如何判斷一項資產是否足夠便宜，您有什麼標準或指標嗎？

霍華德·馬克斯：正如我之前提到的，投資並非易事，對於大多數人來説，不應該期望自己能夠在投資這件事上做的多麼的好，因為投資是需要專業知識和技能的。

而且，大多數時候，市場都沒有明顯的「便宜貨」可買：好的資產總是很貴，而便宜的資產總有明顯的缺陷。

今天的市場也是這樣的情況。美國：美股價格並不便宜，不過企業經營狀況良好，經濟正在復甦當中；歐洲：沒有美國那麼好，但價格更便宜些；日本：價格也便宜，但增長相當緩慢；新興市場：價格更低，但受到的衝擊更大。

騰訊財經：「核心資產」是近年來中國市場上非常流行的一個説法。在全球範圍內，您認為「核心資產」有哪些？

霍華德·馬克斯：有着長遠發展前景的好公司或者好國家，就是核心資產。

你應該買入並長期持有它們——核心資產不是用來頻繁交易的，不要犯買進賣出的錯誤，這會讓你錯過它們的長期發展。亞馬遜、騰訊這樣的公司都是很好的例子。

像我這樣的價值投資者，有時我會買入一些股票和債券，我買它們是因為它們看起來很便宜，但我未必會長期持有它們，一旦它們充分定價或者高估了，我就賣出了。

好公司和好國家的資產是可以持有20年之久的，對於這些資產，最大的錯誤是不買入，更大的錯誤是賣出。

騰訊財經：疫情期間，橡樹資本子公司落户北京。您如何看待中國不良貸款市場以及其他人民幣資產的投資機會？

霍華德·馬克斯：我們活躍於中國的不良貸款市場已經五年了，我們獲得了很多經驗和專業知識，也取得了很好的結果。我們也持有大量中國股票，淨值表現還不錯。我相信我們將繼續投資中國。

現階段，每個經濟體都面臨艱難的挑戰，中國也是如此。我們不知道短期會發生什麼，但我們對中國的長期前景是樂觀的。

訪談影片：
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遠景能源張雷：我們一直想幫行業做一桿秤

北京新浪網 (2015-10-17 12:57)

新浪財經訊 10月17日消息，在2015北京國際風能大會上，遠景能源CEO張雷闡釋了他對於能源未來的構想，並首次提出了遠景對能源互聯網的定義。遠景能源致力於構建未來能源生態環境的雄心越來越顯而易見。

「環境變化會不斷塑造物種，能源環境的變化也會不斷塑造企業」。張雷表示，思考能源的未來，更多的並不是做一個思想家，是做一個生物學家。他將現在的能源變革時代比喻成恐龍時代。現在世界500強的前12名中，有11家是化石能源相關的企業。這些巨無霸企業就好像恐龍。這些恐龍是不是會慢慢消亡？恐龍倒下之後，最先出現的哺乳動物應該是什麼樣？

「新投的幾億美元的天然氣電廠，可能在一年時間也就只有十天可以滿負荷發電。所以，在這麼一個氣候環境已經變化的市場中，整個市場機制已經在篩選出一些物種」。張雷對他眼中的「舊世界」的看法頗為犀利。

他認為，能源系統正在發生巨大的重構。「很多熟悉的，我們非常有信心的技術，或者想在這些技術上做的一些創新，其實根本是無本之木。或者說這樣的投資並不值得，就好像在快要沉的船上做很多安裝、裝修工作，是否有意義？」

「應該讓風電、新能源成為能源里的中流砥柱」。張雷表示，未來火電將變成替代能源，要研究的是火電能不能非常有效的響應可再生能源。因為毫無疑問，可再生能源將會是主導地位，將是龍頭，將是食物鏈的最高端。而配合可再生能源的火電可以通過市場機制獲得合理定價，也會有演算法來明確其應得的補償。

遠景能源一直將能源互聯網概念奉為圭臬。而對於眾說紛紜的能源互聯網的定義，張雷在發言中首次提出了遠景能源的觀點。他表示，能源互聯網將會是可再生能源時代的運行機制，這個機制包含系統、法則、規律、參與方。其核心是三個要素，簡單講就是兩部分，一個是人，還有一部分人工智慧。總之，就是人+人工智慧。這將會構成能源互聯網的主體。再加上智能風機、風場、太陽能光伏電站，軟體平台、操作系統，各種APP等智能硬體，這三者構成了能源互聯網的有機整體。

張雷特彆強調，個體在能源互聯網時代將變得異常重要。「談互聯網，不談個體，不談人，稱不上談互聯網」。他認為，在這樣的時代，人可以對能源系統做出的改變太大了。個體的力量，將會對能源系統產生前所未有的衝擊。

「如果每家每戶放一塊特斯拉的儲能電池，對能源系統會是什麼影響？如果每個房頂放一個太陽能電池板呢？」張雷認為，正因為如此，未來也更需要有一個平台、規則，和一套機制，來讓系統變得和諧。

遠景能源的宏偉志向，無疑也就在於此。

就在風能大會的前一天，張雷率領來自風電解決方案及軟體產品團隊、丹麥全球創新中心、休士頓全球創新中心的4位技術專家，講述他們是如何將航天、軍事、汽車、IT等領域技術引入風電領域的。這也是中國能源企業首次以TED演講形式，傳播其產品和理念。

張雷在演講中介紹了遠景能源的EcoSwing超導發電機，其定子線圈採用傳統方式，而轉子線圈採用獨特的高溫超導材料製成。這些轉子線圈安裝在真空環境中，使用壓縮氦氣控制在77K臨界轉化溫度以下，實現轉子超導狀態。這個技術預計比傳統永磁發電機效率提高至少50%，風電度電成本有望下降30%。此外，與永磁直驅相比，超導直驅方案預計將減輕塔頂重量至少30%，對海上風電可謂一箭雙鵰——在風機本體減重的同時，又極大程度上降低了平台成本。

「超導風機將是未來徹底壓垮火電的最後一根稻草。到時候風電的度電價格將會降到2毛多。」張雷表示。

此外，遠景的技術專家還介紹了，利用航空技術，設計的防風、耐腐蝕、耐臟翼型，可以大幅減少尾流效應的激光雷達（LiDAR）技術和CFD模型，以及將貓頭鷹的鋸齒狀翼型結構融合到新一代葉片設計降低雜訊的成績。

「貓頭鷹從天上飛下來的時候，老鼠是聽不到聲音的，我們發現它的翅膀是鋸齒形狀的。受此啟發，我們為風機葉片邊緣設計了鋸齒形狀，再加上羽毛的管狀結構，結果發現鋸齒尾緣可以降低低頻雜訊，羽毛管狀結構可以降低高頻的雜訊。」遠景能源休士頓全球創新中心葉片翼型專家孫毓平說。

對於遠景來說，這一切的技術變革，其實都是為了一個共同的目標，那就是平台。遠景能源一直強調自己的互聯網、大數據模式。

其旗下的格林威治雲平台，是全球首創的基於智能感測網，大數據，高性能計算，物聯網和雲服務的智慧風場雲平台。可以實現高精度的產業宏觀規劃、項目宏觀選址與測風方案設計、微觀選址優化、更精確的風功率與發電計劃預報，以及實施以能量可利用率為核心的資產評價體系，量化對風電場發電量有影響的因素，進行針對性維護。

遠景能源正在打造的是服務於整個行業的風電和光伏的平台。做光伏平台阿波羅的動機，同樣來自於做風電時想讓客戶對遠景的能力和優勢看得見摸得著的痛苦。

張雷認為，格林威治和阿波羅兩個平台的閉環連接，產生很大的大數據能力，讓各種信息在上面彙集，最終產生一種大數據評估，能幫助金融行業或投資商打開低成本金融的市場。

「我們一直想要幫行業做一桿秤」，這是張雷和遠景能源的目標。「將來有這樣的公司，在能源互聯網中能夠影響一個生態鏈，將是一種平台性的企業，能夠把多維的世界統一到一維的平面上，而且在一維的世界里培育生態系統，形成理性、繁榮的生態體系」。（新浪財經 劉麗麗 發自北京）

附圖：遠景能源CEO張雷

資料來源： http://news.sina.com.tw/article/20151017/15356591.html