【線上課程:1HR】『心理諮商的內功:心理學與諮商理論裡,人是什麼的概念』
7/17(六)10:00-11:00(第一堂課)--目前場次已額滿
P1-10為投影片文字
此為心理師個人觀點,不能代表其他心理師。
。
P1
心理諮商的簡約概念=「以一種方式協助人們回到正軌」,類似一般說的「輔導」。
那麼接連三個問題:
(1)用什麼方式協助?
(2)什麼是正軌?
以及更根本的,(3)你怎麼知道人們「需要輔導」?人家說時間會撫平一切呢
要回答這些問題,才能在茫茫大海(社會衍生的各種人際問題)裡,讓助人者自己有個定錨,不會亂了陣腳
學功夫,需要從內功開始,不是從套招
。
P2
心理諮商是心理學的一個分支
心理學則是由哲學裡衍生
回答「人是什麼?」、「如何發展?」及「追求/完成什麼才能成熟自主?」
沒有價值信念,諮商很容易只是「頭痛醫頭、腳痛醫腳」、「讓當事人適應社會模型」,維持表面和諧而已。也影響我們怎麼看待「精神疾病(非常態)」的人
這些價值信念會自成一個系統觀去解釋「人的行為」
。
P3
心理學把簡單的事物還原成「複雜系統」
你所看見的「人們的行為」,其實只是他身心靈與環境互動的「最終產物」
影響人們決定與行為的「全方位系統」有哪些?(圖1)
這些分別的項目成為心理系四年裡的不同學科(圖2)
心理學,是人類行為科學,這些研究、實驗的結果,有助於改善人類社會
EX:『霍桑效應』—從工廠實驗中可知,想讓員工工作效率提升,不是需要「監視」,而是「關注」。給予工人們自主權與公平制度,彼此合作,長期而言就能提升效率。
。
P4
心理學是一門科學,有實證研究,提供數據與量的變化
那麼心理諮商呢?改變一個人,有科學方法嗎?
這是屬於「質」的改變,很難做研究,但是可以傳遞成功故事或失敗故事,由人們自行思考,從中得到他想要的。
試問「讀小說可以獲取人生經驗嗎?」,你說呢
。
P5
心理諮商有四大學派,但也有諸多小學派,百家爭鳴。
主要的四大學派意旨都要協助人們改變,跳脫現在的困境,但是人性假設的前提卻有關鍵性的不同。
我這裡以「時間關鍵點」作為區分,方便大家理解。
(1)精神分析:過去經驗的重要,矯正情感經驗
(2)認知行為:現在當下的重要,習慣可以調整
(3)人本主義:未來發展的重要,促進自我成長
(4)後現代:時間是一條延續的長河。家族系統、焦點解決、敘事治療
。
P6認識各學派的重點
宇宙觀、人性論、發展觀、診斷(阻礙是什麼)與處方。
以阿德勒為例,為什麼說是「被討厭的勇氣」(其實阿德勒沒有說這句)
理論內功帶出了諮商目標、心理師角色、諮商策略與技巧
。
P7諮商的應用
兒童、特教
(1)藝術治療—非語言的
(2)具體指導—行為治療
(3)文化差異—鬼壓床?精氣神?
。
P8
整合:心理師自己的核心論與組合技
這麼多家理論當然背不起來,也不可能仿如字典對照般使用。心理學知識的整合,在我看來,是激發心理師去思考與選擇個人立場,組織出自己的核心論及組合技。
有核心論,才能「個案概念化」(圖3)
組合技,是自己創造的針對那個案主的有效的方法
。
P9 心理師的養成之路
教科書沒說,現實很少「典型個案」。讀書考證照,就跟參加駕訓班考駕照一樣,實際馬路跑一跑,你不撞人,別人也會撞你。實際接案才是考驗的開始。
以己身為工具,實踐與反思,心理師自己走到哪,才能帶個案走到哪
有些案主甚至能得到啟發,青出於藍勝於藍,要為案主感到高興
。
P10 我的諮商信念 評估的格局(如下圖)
「沒有人願意這樣」:理解一個人的系統與局
「別自我/倫理受限」:對他有效的方法就是好方法,界線一定要有,但別受限
「教游泳當然要涉水」:深化的諮商關係,必定生命影響生命,助人者也能受教,不入虎穴焉得虎子。越遠的關係越沒有威力。
你想站在什麼位置助人?又希望案主怎麼一起合作呢?
。
#報名單2021/7/9(五)開放連結
#費用100元,因為人家第一次用線上開課
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【龔成問答信箱】(Q20461-Q20480)
Q20461:
我想了解咩股先可以長持?
或者點樣set個止賺位
龔成老師:
我地最重要是建立一個長期的「財富組合」,要優質,要平衡,要適合你的年齡與風險承受程度。。
建立後長期持有,不是買賣賺差價,而是成為你財富組合一部分。
記住:投資不是賺差價,而是組合配置,買入後長期持有。
所以,我地只會投資優質股,如果你不懂選股,就投資ETF,如盈富、3067,這是最簡單的選擇。
至於止賺,買入優質股後,可以一直持有,當然,有時股價升得太多,已經貴,都可考慮賣出,但如果企業優質,就建議只賣部分,例如可以用「升一倍,賣一半」作為策略。
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Q20462:
龔成老師,要真心多謝你,另我由一個超級大散戶變成半年就有六位數字收入!
我的投資年期不長,但由2020年,朋友推介Facebook 先開始認識老師,同樣系80後,我相信老師,書系有心人的心血!
我認真閱讀老師的書同埋你推薦的書,你長遠眼光,另我區分價錢同價值的用法,同時對金錢或者貸幣的存在大開眼界!
你的書好有共鳴,多謝老師的每個問題逐一解答!其實唔系想曬自己收入有進步,而係想真心講多謝你!
帶住我思考的進步!黎緊會搵時間上老師的堂!到時見!
龔成老師:
太好了!
你現時仍是財富增值的黃金時期,要好好把握,盡你一切的力量去儲蓄、投資、學投資知識。
記住,我地最重要是建立一個長期的「財富組合」,要優質,要平衡,要適合你的年齡與風險承受程度,建立後長期持有,不是買賣賺差價,而是成為你財富組合一部分。
遲D股票班見!
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Q20463:
老師,真心感激你的無私奉獻。係一個機緣巧合的情況下見到你的facebook ,並開始留意你。
以前買股票,都係只會買銀行股或聽人地tips, 當收息或短炒,賺少少錢就已經好開心。有時什至會坐艇
不過開始留意你的文章就發現其實買股票就要買公司業務同要長缐才會有豐厚收獲。
我想請教如何可以做到長缐持有的方法呢?因為每日都會望下股票升定跌。一見跌得厲害,就怕自己之前係高位買,又怕有排坐艇,但之後諗番,其實可能係之前升得太多,要回一回才跌。
所以呢,除左心理因素,其實有咩方法知道自己買入的價位是合理區?係咪有質素的股,其實要放長缐才可釣大魚呢
我現在每天習慣要早午晚要睇一睇你facebook , 唔睇就唔安樂。感謝你的分享!
龔成老師:
最重要不是睇「賺蝕」,不是睇「買入價」,而是睇質素。
你要分析「之後的組合情況」,你想設計一個怎樣的投資組合?長期、優質、平衡、適合你。記住:「設計一個長期的財富組合」。
我地最重要是建立一個長期的「財富組合」,要適合你的年齡與風險承受程度,同一行業不能太多,同一股不能太多。要平衡,建立後長期持有,不是買賣賺差價,而是成為你財富組合一部分。
第一,你要集中投資優質股,同時不要投資股價上落較大的類別,因為不太適合你。
第二,減少每日睇股價,要用買入後永遠持有的概念投資。
第三,增加知識,《股票勝經》適合你的。
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Q20464:
老師,本人32歲,無樓,有一個女,現金30萬,其他擺曬係股票,見你話有d板塊過熱,但我無上過你既堂,只睇過你既書,唔清楚應該點簡,可否幫手分析下,我持有:
3、66、939、941、1398、1830、3988
龔成老師:
你上述持有的,都是有質素的,基本上可以持有,由於現時過熱的,主要是新經濟行業,而你上述無持有這類股,因此,你不用擔心。
但你有兩個問題,第一,你32歲,其實財富有增長力,但上述組合有少少保守,長遠宜加強翻增長力(但由於現時新經濟股少少熱,因此如加這類要等下,或慢慢加)
第二,銀行股佔了一定的比例,這會出現集中行業的風險,所以,長遠你應增加其他類別,不要再加銀行股。
我地最重要是建立一個長期的「財富組合」,要優質,要平衡,要適合你的年齡與風險承受程度,新舊經濟各類股都要有。
同一行業不能太多,同一股不能太多。要平衡,建立後長期持有,不是買賣賺差價,而是成為你財富組合一部分。
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Q20465:
成哥,新年快樂。不好意思,還想再問2800 現在股價30,我是否應該等跌才開始月供?
還是不用理會價錢?
我是這樣想:現開始供如跌都一直供,如等跌先供到股價升了還是還供
其實是否一樣,前者是高至低,後者是低至高,但其實平衡價是一樣,只是心理問題。
如有天2800股價去到40是否應該停或沽出部分
龔成老師︰
簡單來說,月供股票就是你每月將現金,買入某一隻或多隻股票,慢慢咁樣儲貨。
月供股票每月投入的金額相同,因此當股價上升時,買入的股數自然減少,而當股價下跌時,就自然會買入較多股數,如同自行調節一樣,去減低價格波動的風險。
佢係一個長時期架動作,無論在升,還是在跌,你照常咁去月供就可以。
當然,去到太貴,我地可以減少供款,甚至停一停。但若果你定平貴經驗唔高,建議不論價格,長期月供會較穏當。
現時盈富(2800)只在合理區,照月供就可以。去到$40,如果經濟不是特別好,企業盈利不是特別強勁,就是貴,就應該賣出部分。
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Q20466:
你好,龔sir
想問下2126、2131是潛力股嗎?
可以長線持有嗎?
龔成老師︰
藥明巨諾(2126)有潛力的。但都有一定的風險。
佢係中國的生物製藥公司,專注於研發、製造及商業化用於治療血液癌症及實體瘤的細胞免疫療法。
睇翻佢資料,佢的細胞免疫療法產品管線有血液惡性腫瘤產品,呢個係通過與Juno訂立的許可協議,佢可以係中國、香港及澳門研發、製造及商業化relma-cel(為集團核心產品,用於治療各類B細胞惡性腫瘤)及JWCAR129(用於治療多發性骨膸瘤)。
另外方面,佢有提供實體瘤產品,其實係過與優瑞科訂立的許可協議,係中國、香港、澳門、台灣及東盟成員國開發、製造及商業化用於治療肝細胞癌的JWATM203及JWATM204。
現時處於投資期,未有任何現金流,這是不確定性所有,雖然開發上述產品,但最終的效益無人知。只可以話,企業有危有機。
這類股,根本無法進行估值,只建議小注,適合長線投資,博佢成功爆得好勁。
雲想科技(2131)都有D潛力。
佢係中國的短視頻營銷解決方案供應商,以及集中於泛娛樂的線上內容服務供應商。
如果按短視頻廣告所產生的總賬單計算,們為中國第三大線上營銷解決方案供應商,市場份額為3.4%。佢亦有透過其花邊網站及其移動端統稱「花邊平台」運營一個泛娛樂內容平台,向互聯網用戶展示引人注目的泛娛樂文章及照片。
睇翻佢營運模式,佢主要通過向廣告主及廣告代理提供線上營銷解決方案,包括用戶流量獲取、廣告素材製作及廣告效果優化;及花邊平台向廣告聯盟及廣告主提供的廣告位產生收入。
佢與多家網路平台維持良好的關係,包括中國六大短視頻平台,例如抖音、快手、西瓜視頻、抖音火山版及騰訊微視,以及其他領先的內容分發平台,包括小紅書及趣頭條。
佢客戶主要包括廣告主及廣告代理,以及第三累計方廣告聯盟及廣告主。
過往的生意與盈利增長快速發展正面,長遠相信有發展,不過估值都唔平。
另外,這股業務變化較大,佢可能發展得好勁,但如果出現一些行業的不利情況,佢可能變到好差。因此本身風險較高。
佢是有風險,是潛力的類別,這類股不是不可投資,但要明白股價波動,同時小注投資好了。
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Q20467:
老師,想問152 算唔算穩建既平穩增值股呀?
龔成老師︰
深圳國際(0152)有質素,佢主要從事收費公路的開發、營運及管理;物流中心及綜合物流港的建設、營運及管理;提供第三方物流服務、物流資訊及金融服務、港口及相關服務、物流園轉型升級服務。
過往業務穩定,生意與盈利都不差,不過就不是高增長類。這股都有長線投資的價值。
現價合理,但佢增長力唔高,只算得上係收息股。
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Q20468:
龔成老師,你好!
本人係一張從來接觸過股票既"白紙",雖然一路都對投資有興趣,但成日聽到身邊朋友同事係股票市場輸錢,
而又擔心投資股票好難學,所以一直未敢踏出第一步,直到最近有一次同朋友行經書店,見到你既著作"股票勝經",
隨手翻閱睇下,又見老師解釋得好淺白,之後我仲買埋"年報勝經"同"50優質潛力股,打算踏出投資股票第一步,
所以有d問題想請教下老師🙏
講下自己backgroud先,本人今年34歲,上年買左層樓$6m,基本上積蓄用得所餘無幾(剩低約$300000),
睇完你幾本著作後,已經有d後悔用晒大部份錢比首期,令到依家無乜錢去做財富增值
現時我+太太月入只得約30k,扣晒供樓+其他支出,每月只得大概5k可作投資
我目標希望5年內可以擁有$1m cash flow
1)請問老師會有乜建議比我如何去投資?
2)我見老師有建議手上現金唔多既投資者去月供股票,但想問月供是否只能係銀行做?還是係證券行都可以做?
3)以我現時手上得咁少資金,係咪唔適合一手買入股票,而應該做月供?
4)我見老師係著作入面推介既潛力股最近都好似升左,我係咪應該再等下先入市?
5)金沙,六福,碧桂園,海底撈適合我入手嗎?
多謝老師花時間解答,睇完老師著作知道一定要加強自己的投資知識,
所以疫情過後一定會夾時間報老師既股票班,再次感謝!
龔成老師︰
1) + 3) 以恆指過去年平均回報10%計(連股息再投資),你每月投資$5000 + 本金30萬,5年後大約會增值至85萬,到唔到倒1M,就要睇個市到時架情況。
我地投資增值會運用「先增值,後現金流」作方法,初期投資較有潛力的股票,令財富較快增值,當增值到一定金額後,可開始將財富分配至平穩增值型股票,然後到已累積了相當財富後,才漸漸轉成收息型股票,為自已創造穏定現金流。
以你年紀計,應用"平穏增長股" + "潛力股"的組合。現在你每月5成儲蓄,去做月供,其餘先儲起,用一邊月供一邊儲蓄的策略。
月供方面,你可以選擇投資在平穏增長股︰盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、煤氣(0003)、長建(1038)、領展(0823)、希慎(0014)、太古地產(1972)或潛力股︰中生(1177)、福壽園(1448)、小米(1810)、安碩恒生科技(3067)、港交所(0388)、阿里(9988)、騰訊(0700)。
如果你不太了解上述股票,你可以先用盈富(2800)作目標。
現時大市只是合理區,你現有30萬資金可以先投入一半,用"分注"形式,慢慢買貨。餘下一半和每月所儲倒的資金,就等大市出現一定程度的下跌,才大力度掃貨,然後長線投資。
2) 2者都可以,你可睇翻個費用和邊個較方便你。
4) 現時只有安碩恒生科技(3067)、阿里(9988)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)勉強算在合理區頂部,可分注入貨,其餘都略貴,想買就要等一等。
但月供,除左比亞迪(1211),其餘現時都可以進行。
5) 碧桂園(2007),業務都算不差,但負債高,風險略高,雖然都可持有,但不宜持有太多。
其餘3隻都可以,金沙(1928)和六福(0590)都在合理區,可分注。海底撈(6862)雖有潛力,但現價太貴,要有好明顯架回調,才可開始小注入貨。
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Q20469:
老師你好,多謝老師之前的回覆,最近我工作開始忙,所以打算開始月供股票了,今天27歲,已經和女朋友買了樓,所以依家投資係for退休
每個月減去了供樓後有15000蚊零用錢,所以我打算用5000來月供股票,10000平時支出和剩下錢
我暫時打算組合為:
1000元 小米 1810
1000元 阿里巴巴9988
1000元 中國生物制藥1177
1000元 中國銀河3988
1000元 草一草以備大跌時入市
老師可否指點一下? 我打算下個月開始供
萬分感謝
龔成老師︰
我地投資增值會運用「先增值,後現金流」作方法,初期投資較有潛力的股票,令財富較快增值,當增值到一定金額後,可開始將財富分配至平穩增值型股票,然後到已累積了相當財富後,才漸漸轉成收息型股票,為自已創造穏定現金流。
以你年紀計,應用"平穏增長股" + "潛力股"的組合。
現時你選股太集中在潛力股,佢增長力大,但風險同樣都大,唔建議全個組合只有潛力股。你應加入一些平穏增長股,令組合平衡些。
月供方面,你可以$2000盈富(2800),再加上一隻$1000潛力股。小米(1810)、阿里(9988)、中生(1177)都可以。
中國銀河(6881)質素中等,佢這類行業,業務會比較波動,睇翻佢過往的財務數據,生意同盈利都有上落較大的情況,不宜用來月供。
至於餘下的現金,就等機會,當大市出現一定程度的下跌,就可以動用現金去投資,在平宜價加大力度掃貨,然後長線投資。
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Q20470:
龔Sir你好,我同先生今年30歲,有兩個小朋友,兩個都唔識投資,手上持有好多現金。
屋企人舊年開始用你既方便買入優質股,至今已賺到7位數,我覺得好神奇。
但見而家股市升得好勁,好多優質股價位都好高
我仲應唔應該入市?有無邊d組合可以考慮下?
謝謝!
龔成老師︰
現時大市依然算係合理水平,唔應該完全無貨係手。
但要留意,新經濟類股票開始有少少熱,這類股當投資時,要留意風險。
以你年紀30歲,可以用"平穏增長股" 和 "潛力股"作投資目標。你先用每月5成儲蓄做月供,其餘先儲起,用一邊月供一邊儲蓄的策略。
選股上,你可以投資在平穏增長股︰盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、煤氣(0003)、長建(1038)、粵海(0270)、領展(0823)。
增長力較強的,可選安碩恒生科技(3067)、阿里(9988)、騰訊(0700)、港交所(0388)、舜宇光學(2382)、小米(1810)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)。但佢地波動性和風險會較高,你要自己平衡。
至於現有資金,可先用$30萬,分注咁慢慢入貨。其餘一半就同每月儲蓄,等大跌市架機會。
但留意,部份潛力股已有輕微過熱情況。只有安碩恒生科技(3067)、阿里(9988)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)勉強算在合理區頂部,可分注入貨,其餘要等等。
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Q20471:
阿sir, 你好!好慶幸之前有上你堂,我係這段時間都有少少收穫。
但最近我需要吐現,拿回部份資金。而現在市況極好的情況下,實在好難決定先放哪個吐現,所以好想請你提點一下,俾俾意見。
我現時主要持貨有0027(賺30%),0763(賺30%),1177(賺10%),2800(賺25%),0520(賺228%),9988(賺10%)、1928(賺5%)。
520已在升一倍時放一半,所升跌都有賺,但其他都好優質,應如何決擇?謝謝
龔成老師︰
這些股票都有質素,但由於你有實際需要,沽貨都無辦法。
你可以因應佢地持股比重,去決定沽邊股。若某些股已升較多,令比重現時較高,可沽出部份。
另外,中興通訊(0763)長期有發展,只是有潛在的政治風險,這點不能忽視,而這個風險好難分析及預測,故不宜佔太高比例。
最後,就是金沙(1928)和銀娛(0027)。由於佢地係同業,若合共佔比重高於3成,都可優先沽出部份。
反而想講翻一個概念比你,最重要不是睇「賺蝕」,不是睇「買入價」,而是睇質素。
你要分析「之後的組合情況」,不是過去,是將來。應該持有那些優質股,比例如何,能為你帶來怎樣的長期財富。
你要分析你的投資目標,你想潛力股的比例多少?平穩股的比例多少?組合風險程度如果?
即是你想設計一個怎樣的投資組合?長期、優質、平衡、適合你。
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Q20472:
龔成老師,多謝你無私分享你嘅股票知識!
現時已長線持有:
0968
1177
2160
0382
我現時已經有90%回報!!
唔知龔成老師對1177 轉左董事有咩睇法,同埋0968股票係咪已經唔會再有太多增值? 謝謝!
龔成老師︰
你持有架股票,都有質素。
信義光能(0968)有質素,環保能源會係大勢所趨,未來光伏行業,在中國以至全球發展都係正面,此股值得長線持有。
微創心通醫療科技(2160)有潛力的。企業有一定獨特性,同時長遠發展不差。
不過估值方面就十分難,因為這刻仍未有似樣的盈利。因此,這股可長線,等佢更大收成,但要留意控制注碼。
中滙集團(0382)佢係中國提供民辦高等教育,現時於廣州運營兩家學校(華商學院及華商職業學院)。
睇翻佢的資料,佢主要提供本科課程及專科學歷課程,包括會計、金融、經學濟及商務英語。
亦係澳洲墨爾本營運一間學校(澳洲國際商學院),提供職業教育培訓課程及非學歷教育課程(如短期遊學課程、海外留學生英語語言強化課程、職業培訓課程及文化探索課程)。
財務數據方面不差的,業務發展正面,不過由於上市年期唔算耐,因此分析時的參考價值會減。整體都有質素的,但只宜小注。
至於中生(1177),己經係一間成熟架企業。加上新任董事謝承潤,過往也有參考集團業務。暫時見唔倒而件事,會對中生有任何大改變。
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Q20473:
龔老師您好, 我持有4隻潛艇股(詳情如下), 請問應該何時和咩價位沽出呢? 謝謝
1. 1339中國人民保險集團 $5.6 20000股 2. 410SOHO中國 $8.5-9 2500股 3. 3377遠洋集團 $7.7 500股 4. 1800中國交通建設 $20.9 1000股
龔成老師︰
1) 中國人民保險(1339)賺錢能力唔算強。雖然都有少少質素,但增長力不強,長期的投資價值唔算高。較大的賣點是現價唔算貴。
若持股佔組合唔多,可持有。
2) SOHO中國(0410),業務都有質素的,但中國樓市已在高位,加上經濟有可能較弱,都造成風險,暫時都可以持有,但不建議增持。
3) 遠洋集團(3377)質素一般,生意多年都都無增長,盈利亦只是上上落落,投資價值只算中等。
高股息率是較大的賣點,但這亦同時反映市場認為佢的風險。如果不太大注投資,這股無問題的。
4) 中國交通建設(1800)本身不是無質素,但又未去到好好,算是中等類別,但增長力不強。
負債高是扣分的地方,因此估值不會高,股價都反映了相關風險。由於增長力較弱,如你係偏年青,就未必適合太大注。
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Q20474:
本人現年40歲,月薪若為25000元,月儲1萬元,早年亦買入不少股票,本人的持股比重如下:
匯控:42%
中海油:5%
中移動:15%
中人壽:12.6%
比亞迪:3.4%
雅生活:1.6%
剩下大概有50萬流動現金,本人希望5年後能達到財務自由,直至匯控不派息,才驚覺到整個組合有很大問題,但不知從何入手。
由於匯控和中移動已經在幾年前買入,屬於高位,匯控平均價65元
中移動平均價為80元,如果我想調整比重,該從何處著手?
以上組合如果要揀一隻換馬,換成潛力股,應該選哪一隻較好?
希望能得到老師的指點,非常感謝!
龔成老師︰
當我地進行人生財富累積時,會運用「先增值,後現金流」方法。年輕人應著重於增值類資產,而較年長的,就應著重保守類別。因年輕人財富系統未成形,同時負擔較少,可以承受較高風險,所以應以增長為先。
例如初期投資較有潛力股票,令財富增值較快,到一定金額後,可轉較平穩增值的股票。最後有相當財富時,才換成收息股去為自已創造穏定現金流。
你現時的年齡,應以增值為主。匯控(0005)、中移動(0941)是收息股,增長力不強、不宜持有太多。
中海油(0883)、中人壽(2628)雖有增長力,但整體質素,只屬中等,同樣不宜太大注。
而且,你要留意相同行業不可佔組合多於3成,而單一企業不要高過15%,否則會有過度集中風險(匯控明顯超標)。
未來時間,你可以投資"平穏增長股" 和 "潛力股",當中以"平穏增長股"為主力。你先用每月5成儲蓄做月供,其餘先儲起,用一邊月供一邊儲蓄的策略。
選股上,你可以投資在平穏增長股︰盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、煤氣(0003)、長建(1038)、粵海(0270)、領展(0823)。
增長力較強的,可選安碩恒生科技(3067)、阿里(9988)、騰訊(0700)、港交所(0388)、舜宇光學(2382)、小米(1810)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)。但佢地波動性和風險會較高,你要自己平衡。
現時大市在合理水平,現金和股票最好各一半,你睇翻自已情況,有無需要加注多少少股票。餘下的資金,我地就等機會,當大市出現較大回調,就加大力度掃貨,然後作長線投資。
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Q20475:
老師,我現持有
9988,4手
1288
1753
410
6618
6988
823
應該點部署呢?
請老師指導
老師我想問
285
388還可買嗎
龔成老師︰
你上述股票,主要係增長類別。如果你係年青至中人人士,係適合。
農業銀行(1288)主要係收息,有質素,但較適合退休人士。
兌吧(1753)主要係中國從事用戶運營軟件即服務平台,以及互動式效果廣告等業務,不過這刻仍處虧損狀態,只可以話分析不易,有危有機類。
SOHO中國(0410),業務都有質素的,但中國樓市已在高位,加上經濟有可能較弱,都造成風險,暫時都可以持有,但不建議增持。
京東健康(6618)有質素,但不確定好高,唔好持有太多。
樂享互動(6988)於內地專有商業智能技術(包括數據收集、產品分析、產品推薦等)及平台在行業客戶與自媒體發布者之間架設紐帶及提供服務。
佢上市不久,無太多數據可參考。好多時這些新股,都要一段時間才見真章。以2019年盈利計,現時估值十分高。此股暫時只宜小注,你現貨可持有,但暫時唔好加注了。
而比亞迪電子(0285)和港交所(0388)現價偏貴,要回多起碼3,4成,才勉強算合理區頂部。
另外,你持股中有主要係潛力股,佢地雖然有增長潛力,但同時波動風險都唔細,故不宜持有太多。
未來,你可以集中翻D係平穏增長股,令組合更平衡。
平穏增長股︰盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、煤氣(0003)、長建(1038)、領展(0823)、希慎(0014)、太古地產(1972)。
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Q20476:
龔Sir,請問直博股 同 潛力股 有咩分別?
龔成老師:
潛力股是企業長期的發展,例如由小公司變成大公司。至於值博率的股票,可以形容多類,只是股價有值博率就得,例如這企業本身增長力不強,但現時股價平,由於長遠股價會回歸合理值,因此這刻都可投資,因為有「投資值博率」。
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Q20477:
你好,我有兩層樓月供各15000,丈夫月薪5萬,妻子12000,約35歲,有80萬儲蓄,想投資回報每年可以蓋過供樓款項50%或以上。做到嗎?
龔成老師:
當我地進行人生財富累積,會運用「先增值,後現金流」作方法,年輕人應投資較多增值類資產,而較年長的,則應投資較多保守類項目,因為年輕人的財富系統未成形,同時負擔較少,可承受的風險度較高,所以會著重增值為先。
可能佢地這刻想有現金流方面的回報,但這刻最好集中「增值」方面,例如投資「平穩增長股」+「潛力股」,產生長期回報,最簡單是投資2800+3067(3067不能太大注)。
但如果佢地好想有現金流,都可以考慮投資收息股,可以建立一個收息股的組合,目標是5%、6%的股息率的收息股,例如港燈(2638)、深高速(0548)、香港電訊(6823)、工行(1398)、恆生(0011)、置富(0778)、陽光(0435)、高息基金(3110)都可以。
$80萬一年收息$48000,每個月$4000。
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Q20478:
老師好,想請問下已經有一百萬股票 但有 80萬閑錢
如果唔買股票 有咩方法 可以令閑錢增值
龔成老師:
最重要是長線投資,好好運用這$80萬,但你不能無現金,因此,暫時可動用$40萬。
如果唔買股票,可以考慮車位,相信都適合你的資金情況(不過都要仔細找)。另外,一些基金,以及銀行的投資產品都可以考慮。
你投資時,要以長期的角度去分析,一些短期回報的工具反而要小心,例如衍生工具。
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Q20479:
Hi 龔成你好。我今年37歲, 已婚有一個初生小朋友,月入$45,000, 每月供樓$8,000
另有45萬現金,但沒有太多投資股票經驗。但現在想開始學習投資,已買了你的書學習中
想請問以我的情況,應該如何投資比較好?見你一向有提及月供股票,是否都岩我的情況呢?
謝謝。
龔成老師︰
可以,其實月供股票對不懂定平貴的初學者,係一個唔錯架投資方法。
你這個年齡,可以投資一些「平穩增值股」+「潛力股」。不過,由於經驗不足,因此這刻不用急著投資,你可以盈富(2800)先,未來有一定經驗,才加入下列股票。
平穩增值股:銀娛(0027)、恆基(0012)、港鐵(0066)、平安(2318)、粵海(0270)、領展(0823)、希慎(0014)、太古地產(1972)。
潛力股:安碩恒生科技(3067)、阿里(9988)、騰訊(0700)、港交所(0388)、舜宇光學(2382)、小米(1810)、中生製藥(1177),但就要明白波動性比上述會高左,同時風險大左,你要自己平衡。
現時大市處合理區,你可以先用每月儲倒的一半資金投資,另一半就先儲起,等大跌市時才出手。
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Q20480:
老師,之前3.9元買入一手必瘦站,心諗美容就黎開番,4.9再買入一手,我係咪買貴左,下次是否應該等佢再跌多d先買入?
另外,我買左幾隻股票,都是睇完老師既書同你每日出既post買
如果升得多,我應該放售再等大跌才買入嗎?還是不用理會?
對不起,問題太多,謝謝。
龔成老師:
必瘦站(1830)有長線投資價值的,你可以持有,只要不心急加注就得。
我地無人知佢短期的升跌,因此,最好用一套策略去入市就得。
至於你持有的股票,我地最重要睇「質素」。
我地持有一隻股票與否,關鍵位是企業質素、前景,不要被買入價影響。買為我地買股票就是買企業。
買入價,你的賺蝕,只是一個心理因素,該企業長遠的發展,才是我地是否值得持有的重點。
只要這些股有質素,就可一直持有,除非升到貴,就賣出部分。記住,無人能預測到股價的升跌。
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若你有問題想向本人發問,可在龔成的fb專頁中(www.facebook.com/80shing)inbox龔成,但要注意如無特別聲明,有可能將問答放上網,當然,會將發問者的身份,以及有關個人資料的部分刪去。
另外,我所給予的各種意見,只是供大家參考,當中無任何銷售及推介,不涉及任何利益,其實大家應該要有獨立分析的能力,我只是給予一些方向及純參考模式。
由於提問人數眾多,見諒無法即日回覆,如果是普通的提問,預起碼要7天以上才能回覆,若然是較複雜的提問,起碼要10天才能回覆,希望各位能諒解。
關鍵語言治療所 費用 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