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【#mf投資熱話】「狗狗幣CEO」馬斯克稱貨源太集中 叫持有人沽貨
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近日牛氣沖天的比特幣，獲美國電動車生產商Tesla（TSLA.US）行政總裁馬斯克加持後，升勢愈見顯著，今日更逼近五萬美元大關，而獲馬斯克加持的另一加密貨幣狗狗幣(DOGECOIN)市值於短時間內飆破80億美元。不過馬斯克再於Twitter發功，指狗狗幣持倉過於集中，呼籲狗狗幣主要持有人賣貨。
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馬斯克於社交平台Twitter發文，稱狗狗幣唯一關注問題是持貨過於集中，他本人將支持主要持有人出售大部份所持的狗狗幣。自馬斯克在Twitter發文一句「DOGE」後，狗狗幣隨即大升逾50％，隨後再出帖文，轉載一張網友惡搞的圖片，馬斯克高舉起「狗狗幣」，一連幾個帖文都與狗狗幣有關，令價格升幅達800％，市值一度飆破80億美元，最新稍回落至75.6億美元。
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雖然他明確表示支持比特幣，但他仍自稱為「狗狗幣CEO」，更是他最喜歡的加密貨幣。馬斯克早前曾表示，「買入一些狗狗幣」，卻一直未有透露自己持有狗狗幣的數量。不過，據消息，早前一名加密貨幣群組成員發現一個狗狗幣地址，該地址持有狗狗幣數量逾360億枚，更控制狗狗幣總供應量的27％。有網民試著解碼該地址，發現藏了馬斯克的出生日期，因而猜測該地址屬馬斯克。
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狗狗幣價格波動，據Coindesk報價，狗狗幣最新報0.059美元，升15.21%，24小時高見0.064美元，低見0.047美元。
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Tesla於2月8日公布已買入15億美元比特幣，佔Tesla於去年底時手頭現金的8％，更預告公司將於短期內接受以比特幣，作為購買旗下電動車的一種支付方式。不僅如此，最近Apple Pay亦已允許用戶將其比特幣錢包BitPay加到Apple Wallet中，用戶可以比特幣於網上商店、實體店及應用程式完成付款。據了解，BitPay將於3月底前，將8種支付應用程式加入Google Pay及Samsung Pay支援，令Android的手機用戶亦可使用比特幣消費。
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Text by MarketFocus Editorial
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把AI導入邊緣裝置就對了！

作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks，Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04

邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置，例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用，例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...

德勤(Deloitte)預測，2020年，邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆，銷售金額將達到26億美元，而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場，估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆，代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%，是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。

這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置，例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用，例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場，但成長速度可能會較慢，預計2020年至2024年之間，其CAGR為18%；企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快，同期CAGR預計為50%。

儘管如此，無論從出貨量還是銷售金額來看，今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機，佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年，在未來幾年，AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中，超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。

由於對處理器的要求非常高，AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行，而不是在終端裝置本地執行；現在，邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少，因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。

邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算，減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求，因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看，在邊緣裝置處理資料顯然更安全；個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時，即使未連結網路，它也可以完成所有處理。

當然，並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用，例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時，將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上，在大多數情況下，AI將以混合模式完成：一部分在裝置端實現，一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式，要看需要完成的AI處理類型。

智慧型手機邊緣AI經濟學

並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片；其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內，其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多，原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦)，就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響；例如，2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片，因此其普及率已經很高。

目前，只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是，帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。

我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性，因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如，三星Exynos 9820晶片的照片顯示，其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器，整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元，僅次於顯示器，是手機中第二昂貴的元件，約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣，即與所佔裸片面積成正比，那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%，相當於每個NPU約3.50美元。

相同的，在蘋果的A12仿生晶片上，專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元，邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元，其中2.1%用於NPU，則這部分成本應為1.10美元(當然，裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示，麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體，佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%；按這樣計算，NPU的成本較高，約1.42美元)。

儘管這裡所提到的成本差別很大，但可以合理假設，NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高，但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置)，這仍然是一個很大的市場。

製造商的平均成本為3.50美元，最低可能僅1美元，因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度，製造成本增加1美元，對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機，也可以享受NPU及其帶來的好處，如更好的攝影機、離線語音助理等，而價格漲幅不到1%。

AI晶片來源：自家生產還是找外部供應商？

生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同，這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片，這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC；儘管並非都包含邊緣AI晶片，高階型號通常都會有，例如高通的Snapdragon 845和855，以及聯發科的Helio P60。

在另一方面，蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片，而是設計並使用自己的處理器SoC，如A11、A12和A13 仿生晶片，所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略，也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC，其餘則使用自家研發的晶片，例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。

兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場

如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多，那為何不將之導入企業應用呢？事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了，例如某些自主無人機；配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機，能完全在裝置端執行即時導航和避障，無需連結網路。

但是，針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述，智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%，在總成本中佔據約3.50美元，功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能，例如記憶體)的晶片，它的成本會更低、功耗更少且體積更小，豈不更好？

事實上，已經有這樣的晶片了。據說，有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師，單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產，裝置製造商的採購成本會大幅降低，有些甚至可低至1美元(或是更少)，而有些則需要幾十美元。現在，我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準，假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。

除了相對便宜之外，獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢，功耗也相對較低，僅為1W到10W之間。相比之下，一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集，雖然性能非常強大，成本將高達40萬美元，而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。

利用這類已經問世的晶片，邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性，尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片，企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動，從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括：

資料安全和隱私

無論企業如何謹慎小心地保護資料，只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端，都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅；隨著時間推移，因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規，消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料，而有80%的消費者表示，他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用，這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。

邊緣AI晶片可在本地處理大量資料，降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如，具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關，並只將這部分視訊傳送至雲端，從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令，從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」，以避免聽到不相關的對話。

連網困難

裝置必須連網才能在雲端處理資料，但是在某些情況下，裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子，其運作位置可能使得維持其連網很困難，而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘，確保泳客安全；這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客，或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。

(太)大數據

物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說，一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器，每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內，保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜，將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如，可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU)，也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片，裝置可以即時分析資料，只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸，這可大幅降低儲存和頻寬成本。

功耗限制

低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行，不會消耗過多電力。例如，Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料，包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式，協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。

除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外，很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案，也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite，將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。

低延遲需求

無論是透過有線網路還是無線網路，在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在，最佳情況下為1到2 毫秒(ms)，最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI，可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。

例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體，同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能；然後它們必須立即根據這些資料做出決策，像是何時轉彎、煞車或加速，以實現安全行車。為此，自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要；隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作，低延遲將變得越來越重要。

邊緣AI在大量數據應用至關重要

邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言，邊緣AI晶片可以實現多種功能，從解鎖手機到與語音助理對話，甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片，而這些應用都不需要連結網際網路。

但從長遠來看，邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大，它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場，衝擊現有企業，同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。

收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力，對於那些仰賴大數據的應用至關重要；未來學家們預測，這類應用將被廣泛佈署，包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等，而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。

附圖：圖1：AI運算技術能佈署在不同位置。

（圖片來源：Deloitte Insights）

圖2：邊緣AI晶片市場規模預測。

(圖片來源: Deloitte Insights)

圖3：三星Exynos 9820的裸晶照片顯示，其中約有5%的面積為AI處理器。

（圖片來源：ChipRebel；注釋：AnandTech）

圖4：蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。

（圖片來源：TechInsights / AnandTech）

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8

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25:01 Z Flip3 5G / 3300mAh 電池 / 續航實測
25:14 Z Fold3 5G / 支援 25W 快充 / 充電實測
25:29 Z Flip3 5G / 支援 15W 充電 / 充電實測
25:46 支援 Qi 無線充電 / 無線電力分享 / 反向充電
25:56 支援 Samsung Pay & Samsung Pay 悠遊卡
26:03 支援實體指紋 & 臉部辨識 / 解鎖設定建議
26:22 總結

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本期卡司：
出演：三星 Galaxy Z Fold3 5G / Galaxy Z Flip3 5G
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：Samsung Taiwan & 一個看影片的「你」
邦尼老實說：本影片係由 Samsung Taiwan 有償委託測試，並由邦尼幫你秉持第三方評測的客觀事實，衷心製作消費者體驗報告。

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上星期Apple發佈了不少新產品，Samsung剛剛也舉行了發佈會，一次過發佈了多款新型手提電腦，包括有Galaxy Book和Galaxy Book Pro，還有可作一般手提電腦使用或是打開成平板的Galaxy Book Pro 360。
三部新機中以Galaxy Book Pro 360最貴亦最頂級，有13.3吋（$11,980起）和15.6吋（$12,880起）兩款。可360度旋轉的輕觸式屏幕支援S Pen，其實感覺跟之前推出的Galaxy Book Flex2 5G頗為相似，不過以同樣13.3吋款式比較 ，Pro 360就更輕更薄。實試S Pen書寫仍是一貫的順暢，機身整體設計亦相當簡約，手感很不錯。
Galaxy Book Pro的賣點就是極輕薄，13.3吋版本就只有11.2毫米厚，重量更只有870克，大概只是4部S21 Ultra的重量，以手提電腦來說真的相當輕薄。Galaxy Book Pro同樣設有13.3吋（$10,280起）和15.6吋（$12,880起）兩個型號，15.6吋亦只重1.15公斤，厚13.3毫米，號稱是Samsung旗下最輕薄的手提電腦，除了不能反轉屏幕和使用S Pen外，設計和硬件配置大致跟Pro 360相若。
Galaxy Book就是最便宜的入門款式，只有15.6吋一個型號，亦相對較重和厚，但$7,780的價錢就比之前兩部便宜得多。值得一提的是，今次新系列電腦亦特別強調與電話及其他產品的連繫，以求建立一個自家的生態系統。用家可利用應用程式簡單連接電話和電腦，在Galaxy Book上就可操控電話大部份功能，包括打電話、傳送相片、開啟不同應用程式等，實試操作順暢，在辦公室應該頗實用。
就如iPad可作為Mac的延伸屏幕一樣，Galaxy Tab可用作Galaxy Book的屏幕，並可作同步顯示或延伸模式，實試連接簡單，操作流暢沒有太大時延。
最後是在Apple AirTag發售同時，Samsung亦推出了SmartTag+，同時配合藍牙低功耗及超寬頻技術，利用AR擴充實境時更會顯示失物的距離、方向及大概位置。SmartTag+更有反向搜尋功能，只要按下SmartTag+的按鍵，電話亦會發聲振動，單個購買$328。

最細即影即有相機Polaroid Go
經典即影即有相機寶麗來Polaroid最近推出全新相機Polaroid Go，新機可以說是歷年最大的改變，機身大幅縮細，成為目前世界上最細的即影即有相機。機身尺寸為83.9 x 105 x 61.5毫米，比一般即影即有相機細了很多，雖然體積縮細，不過仍保留雙重曝光、自拍模式和閃光燈等功能。
全新的相紙尺寸也比一般細，維持了正方形顯示區域，每套Polaroid Go相紙分兩盒，每盒8張相紙。全新的Polaroid Go相機和相紙都非常迷你，出外影相就更加方便了。Polaroid Go官方售價$1,099，Polaroid Go相紙16張$188。

真骨雕幪面超人Black開箱
S.H.F.的真骨雕幪面超人Black剛推出，瞬間就炒至近千元兼賣斷市。長方盒印上角色大頭，是真骨雕的專屬包裝，設計簡約不花巧。配件方面，有5對可更換的造型手掌，一對替換的觸角。真骨雕即由骨骼開始雕塑，呈現最像真的可動特攝英雄模型，並還原皮套的質感。這次幪面超人Black非常像真，近距離可以看到黑色的部份有細緻的紋理，各部位都雕造出皮套的摺紋效果，腰帶上色細緻，腰間關節更露出生化肌肉。
不過背後肩膊位的關節輕微被肩甲阻礙活動，肩膊以軟膠造出生化肌肉包裹關節，美觀之餘扭動亦非常暢順，但扭得太多可能會爆膠。髖位的關節則沒有特別包膠，只是下腹位用上軟膠，方便擺姿勢。手肘位的關節亦有精細的生化肌肉塗裝，扭動幅度頗大，拳頭幾乎可以貼肩，膝關節也有生化肌肉塗裝，摺叠幅度極大。頭部採用有光澤的塗裝，嘴巴的金屬色和滲線亦很有水準，可輕鬆擺出各種經典姿勢。官方定價7,700日圓（約550港元），但香港的賣價接近$1,000，值不值就得看你是否粉絲了。

iOS 14.5戴口罩照解鎖
iOS 14.5正式推出，最實用的功能就是可使用Apple Watch解鎖iPhone。疫情之下戴口罩要用Face ID解鎖電話非常麻煩，而更新之後只要你有Apple Watch就簡單得多，在設定中「Face ID與密碼」，開啟「使用Apple Watch解鎖」就能使用。
啟用後，當Apple Watch處於解鎖狀態，而iPhone偵測到用家戴着口罩時，就會觸發解鎖，速度算快。每次解鎖時Apple Watch都會彈出通知和震動，以免被別人偷偷解鎖。要注意此功能並不會認人，只要Apple Watch在範圍內，任何人都能解鎖你的iPhone。不過用家可以即時透過Apple Watch鎖定iPhone，之後就一定要輸入密碼才能再次啟用此功能，同事實測大概2米內都是接收範圍。
此外，iOS 14.5更新後iPhone終於支援5G雙卡雙待。另外，用家也可以在「私隱」中開啟或關閉第三方App的廣告追蹤權限。
行咇易及針卡掃描App
香港政府近年開發不少電話應用程式，今個星期又有新作。香港警察專用的「行咇易」，會用於加快前線行咇核實身份的流程，利用光學字符識別技術，自動辨識身份證。據講可由過往的4至5分鐘，加快至大約15秒，消息指專用電話是Samsung Android電話。計劃將在5月上旬分階段試行，警方指，程式不能讀取智能身分證晶片內資料，而且不能拍攝亦不會儲存任何圖像，只會點對點傳送到中央伺服器，而且電話只供警務人員當值時使用，背面刻有警徽圖案，由警務人員互相監察。
除此以外，政府也推出應用程式「驗證二維碼掃描器」，供食肆用手機掃描顧客疫苗針卡上的二維碼，已注射一劑疫苗螢幕會顯示一個剔號；已注射兩劑疫苗，並已相隔14天會顯示兩個剔號。資訊科技總監林偉喬指，應用程式不會讀取到市民的個人資料，只會識別到市民是否已注射疫苗，因此餐廳也不會知悉市民的個人資料。不過程式目前並未在App Store和Google Play上架，只能在食環署網站以APK的方式供食肆負責人於Android電話下載。

迪士尼整合頻道 Disney+登陸香港有期
迪士尼曾經表示Disney+將於2021年香港啟用，雖然一直未有確切消息，不過最近官方宣佈於10月1日起，關閉旗下於香港及東南亞的18個電視頻道，當中主要包括FOX的多個娛樂、電影台及體育台，以整合媒體網絡業務，不過衛視中文台、電影台及國家地理頻道、野生頻道則不受影響。

中國上海有自由高達
去年7月日本Sunrise宣佈「中國鋼彈項目」，將在日本以外地區建立首座1:1高達立像，選址上海金橋LaLaport購物中心。雖然於安裝高達平衡翼時，被網民拍到有些微起火，不過在4月26日官方也正式宣佈完工，預計調整1個月後，5月28日便會有立像的展演。

影片:
【我是南丫島人】23歲仔獲cafe免費借位擺一人咖啡檔 $6,000租住350呎村屋：愛這裏互助關係 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/XSugNPyaXFQ)
【香港蠔 足本版】流浮山白蠔收成要等三年半 天然生曬肥美金蠔日產僅50斤 即撈即食中環名人坊蜜餞金蠔 西貢六福酥炸生蠔 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/Fw653R1aQ6s)
【這夜給惡人基一封信】大佬茅躉華日夜思念 回憶從8歲開始：兄弟有今生沒來世 (壹週刊 Next) (https://youtu.be/t06qjQbRIpY)
【太子餃子店】新移民唔怕蝕底自薦包餃子 粗重功夫一腳踢 老闆刮目相看邀開店：呢個女人唔係女人(飲食男女 Apple Daily) https://youtu.be/7CUTg7LXQ4M)
【娛樂人物】情願市民留家唔好出街聚餐 鄧一君兩麵舖執笠蝕200萬 (蘋果日報 Apple Daily) (https://youtu.be/e3agbTOdfoY)

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