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
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅啟點文化,也在其Youtube影片中提到,【線上課程】《與人連結的三個秘密》 啟動接觸、開啟話題,你需要有一顆願意欣賞的心 課程連結:https://pros.is/SPQZC 第一講免費試聽:https://youtu.be/e3hUVtIhDZE 不定期推出補充教材,讓學習無限延伸:https://pros.is/QWLR2 【10/...
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《文茜的世界周報》
1.美新冠疫苗研發在總統川普的強力支持下,本周率先由與美國家衛生研究院合作的本土生技公司莫德納Moderna領跑進入最後階段的大規模人體試驗,預計在全美89個點、招募3萬人、最快11月取得安全及有效性的結果。
2.《紐約時報》報導,目前全球總計有四家藥廠的新冠疫苗,同時進入大規模人體試驗的最後階段,除了代表美國的生技公司Moderna及英國藥廠阿斯特捷利康與牛津大學的合作案,另外兩家都來自中國,但疫苗製作方法有顯著差異,製造與施打將面臨極大挑戰。
3.莫德納Moderna疫苗定價出爐,每個療程比輝瑞要高至少11美元,恐衝擊施打意願,微軟創辦人比爾蓋茲正試圖與南韓疫苗廠合作,弭平全球未來疫苗可能出現的分配不均問題。
{內文}
世人千呼萬喚下,新冠疫苗研發迄今最大規模的人體試驗,本周一在美國境內正式起跑,這是美國生技公司Moderna,與國家衛生研究院NIH共同攜手,由美國政府出資9.55億美元,希望招募三萬人最快在11月確認該疫苗的安全性及有效性。
(Lindsey Theis/媒體記者)
如果有人註冊並參加,他們將在美國89個臨床試驗點中的一個進行測試,並將會接種兩劑疫苗,即最初的疫苗,然後在28天後加強免疫,它可以是安慰劑,也可以包含100微克劑量 即所謂「信使RNA」
這是過去疫苗研發從未採用過的模式,Moderna藉由信使RNA模仿新冠病毒的外觀,使其向少數細胞發出一連串指令,在細胞外部建構刺突蛋白。換言之,即便是自體細胞,身體也會將其視為入侵者產生免疫反應,並開始建構T細胞抗體,層層包圍住人體細胞,並允許白血細胞捕獲同時進行破壞,大規模人體試驗的重點,在於參與者必須來自不同背景,以確保疫苗真能保護到那些被病毒打擊最嚴重的脆弱族群。
(佛奇/美國國家過敏暨傳染病研究所主任)
我謹慎樂觀地認為,隨著時序進入深秋和初冬,我們將得到答案,我相信結果將會是正面積極的
根據美國食藥署FDA規定,疫苗必須至少產生50%保護力,才能獲准生產,放眼全球,世衛組織統計稱,當下已有25支潛在疫苗都正在進行臨床試驗,除了七月底另一家美國藥廠輝瑞,會加入最後階段,接下來代表英國的阿斯特捷利康,與第二領先群的嬌生 葛蘭素史克與賽諾菲,預計也將在年底前完成新冠疫苗大規模人體試驗。
(Dr. William Smith/多學科研究醫學聯盟主任兼執行長)
我們並非在找尋一個贏家,我們在尋找眾多贏家
由於各家藥廠研發戰略大不同,後發先至的所在多有。
(John Young/美商輝瑞藥廠業務總監)
我們可以選擇最佳劑量的最佳候選疫苗,因為我們顯然希望擁有一種安全且耐受性良好的疫苗,但同樣的,我們也希望能夠產生最強免疫反應的疫苗
根據《紐約時報》報導,目前全球總計有四家藥廠的新冠疫苗,同時進入大規模人體試驗的最後階段,除了代表美國的生技公司Moderna,及英國藥廠阿斯特捷利康與牛津大學的合作案,另外兩家都來自中國,且疫苗製作方法也有顯著差異,以Moderna來說,他們所謂靠基因編輯所產生的疫苗,就和牛津大學用病毒將其基因傳遞到細胞中,再引發免疫反應的做法大相逕庭,更完全不同於中國研發的疫苗,是利用傳統弱化或減去活性的病毒,來刺激體內的免疫反應,但無論最後是哪種疫苗被證實安全有效,製造與施打對各國來說都是極大挑戰。
(Kate Bingham/英國疫苗工作組主席)
根據疫苗的不同類型,冷鏈等相關事項的特徵也有所不同,因此有些疫苗需要保存在負80度以下,有些則只需維持在正常的冰箱溫度下,所以我們正在規劃從大型國家疫苗中心到中小型疫苗接種站的所有配備,這樣一來我們不只有了非常廣泛的計劃,現在就要制定方案,而且在我們還不知道它們當中哪一支會被證明有效之前,我們現在就得準備製造疫苗,所以當其中任何一支(疫苗)顯示出安全性和有效性,我們就將使用疫苗,對那些不是最脆弱的高危險族群進行注射
為求趕上今年秋冬另一波可能的大流行,美國政府打著「極速行動」之名,本周再對Moderna加碼4億7200萬美元,嬌生也取得4億5600萬,連同先前輝瑞拿到的20億美元合約,答應幫美國優先生產一億劑疫苗,美國幾乎篤定會成為全球第一個,能取得足夠新冠疫苗替全民施打的國家。
(Dr. Ashish Jha/哈佛大學全球健康所主任)
我們經常說疫苗不能挽救生命,要施打(疫苗)下去才能挽救生命,疫苗要真正打進手臂才是挽救生命的真正起點,我們必須為我們國家制定一個完整的(疫苗施打)計劃,我們必須確保個人沒有財務障礙,我們要確保最脆弱的人群,能優先獲得治療或者您知道他們必須先獲得疫苗,有很多工作要做,我希望美國能提出一個計劃,但我有點擔心我們先前在供應鏈和檢測的分配上出了問題,我希望這種問題不會出現在疫苗施打上
但同一時間,美總統川普搬出《國防生產法》宣布將第一筆貸款7.65億美元,撥給擁有132年歷史的老字號相機底片製造商伊士曼柯達,協助其轉入製藥領域全力降低藥價,卻引發疫苗大廠輝瑞強烈反彈,揚言不惜退出與美國政府合作的疫苗研發計畫。
(Albert Bourla/美商輝瑞藥廠執行長)
我對於這些行政命令感到失望,當整個產業需要完全專注於開發潛在的新冠疫苗或治療時,它們卻強加了一個變數使人分心
川普此舉,意圖加快美國境內醫療物資生產速度,同時降低美國長期對大陸與印度等外國藥品的依賴,一方面幫助美國老店在疫情嚴峻時期找到生機,更重要的是有效降低藥價,讓美國人民荷包有感,因為幾乎同一時間,英國《金融時報》引述消息來源稱,美生技業者Moderna已打算將未來成功上市的新冠疫苗,每次療程定價在50到60美元,足足比輝瑞和德國新創公司共同研發的疫苗要貴上11美元,恐將大幅降低美國民眾的施打意願。
(Alex Azar/美衛福部長)
我們將確保我們所資助的任何疫苗,對美國人民來說,都是免費或者負擔得起的
曾經在五年前大膽預言這場大流行病,並長期投入疫苗研發的微軟創辦人比爾蓋茲日前公開警告,愛滋病的教訓已足以讓人們知道,新冠疫苗若任由價高者得恐將導致疫情更致命,他投資的南韓藥廠,目前可望於明年中前生產兩億劑新冠疫苗,正試圖全力弭平全球可能的分配不均,不過最讓外界跌破眼鏡的還是俄羅斯聲稱最快將在8月10號登錄核准,成為全球第一支「合法」新冠疫苗。CNN記者引述俄羅斯說法稱,這正猶如1957年,俄羅斯成功發射史普尼克1號衛星一般,讓各國震驚。
(CNN新聞記者)
俄羅斯官員已表示,2020年底前他們將生產2億劑疫苗
但比爾蓋茲同時也點出,新冠疫苗作為本世紀可能規模最大,最重要的產品發布快速製作絕不是最大的難關,如何分配才是真正挑戰,當大流行已使全球航空業陷入混亂,各國還存在諸如貿易保護主義等問題,以川普為首的全球政府,更在供應鏈施加主權壓力破壞國際合作,新冠疫苗真正的難題,會從此刻開始慢慢浮現。
https://www.youtube.com/watch?v=228p0N55QgE
含主持人陳文茜解說,請點閱【完整版】2020.08.02《文茜世界周報》
https://www.youtube.com/watch?v=d634GN7AUkU
行動冰箱溫度降不下來 在 Smile Life 維媽育兒生活 Facebook 的精選貼文
#果凍墊好評破例加開團
這週正式進入初夏,每天氣溫持續飆高高
日子過得燒烘烘🔥不管大人或小孩
都是令人非常煎熬的噴汗季節💦
很多朋友收到果凍墊都涼得很有感
降低體感溫度3-5度的 #涼感神器 ❄💕
小孩坐汽座、推車不再上演濕背秀
晚上睡覺冷氣只要開26度搭配微弱風扇
就可以夏天電費省省用❄
原本 #果凍墊 上週已經結團
總代理也全部都光速出完貨了⚡
但這週實在爆熱得不像話
維媽訊息也一直被追下一團時間
還有不少朋友
直接打電話給代理商拜託再開團
大家都哭喊等不到7月
可能都被曬成人乾怎麼辦😭
所以廠商破例延長讓大家追加
趕快來跟大家分享這好消息
比照上一團的獨家優惠
床墊+座墊 #破盤45折最划算
花色都可任選
也是上一團賣最好的組合
這次結團時間以表訂為主
時間到系統自動關單不再延長❌
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🙋 新手媽媽Q&A
Q1:天氣這麼熱大熱天下車,果凍涼墊可以放車上嗎❓
大家記得「果凍涼墊會長時間維持在低於室溫3-5度左右」假設車內40度就算降個5度,一樣還是行動烤箱燒烘烘~整個熱啦!!因為會買座墊的朋友,多數都是家有還在坐推車的小寶寶~小童較多,只是短暫下車半小時、一小時,座墊可以直接放著!但若跑景點,隨便都是3-5小時後才會再回到車上,就建議把座墊一起帶下車或改放推車上使用。夏天不管到哪室內幾乎都有冷氣,逛個賣場、用個餐,涼墊跟著逛一圈下來再回到車上,比起車內溫度寶寶只有涼快舒暢⛱
Q2:剛收到拆封後有味道❓
因果凍墊背面是使用PVC材質,從出廠、進口到台灣都是長時間處於密封狀態,所以拆封後有些許氣味是正常,任何親膚產品第一次使用維媽都建議一定要下水清洗,置於通風處晾乾後再使用,氣味就會改善,無毒PVC可以安心使用
Q3:座墊/床墊平常要如何清潔呢❓
果凍墊全系列只能手洗,千萬不能扔❌洗衣機❌脫水❌烘乾都不行。表布是有機棉牛津布,很耐髒,平常只需用中性清潔劑手洗,特別髒的地方再侷部輕刷加強,洗完可以用毛巾把表面水分壓乾後自然晾乾就可以了。如要換季收納,一定要洗過多晾幾天確保全乾後再收哦
Q4:涼珠壓破會影響涼感效果嗎❓
第四代智慧型材料涼珠就算壓破或碎掉也是凝膠狀,並不會影響涼感效果,但要盡量避免小朋友好奇把玩一直壓裡面的涼珠或尖銳物品搓刺造成PVC破裂,才能延長座墊使用壽命
Q5:果凍涼墊生活智慧王,這招一定要學起來👍😷
小孩總是會有偶爾發燒的情況,可以把涼墊裝進乾淨的塑膠袋(避免沾到冰箱食物比較衛生啦)再放進冷藏冰個3-5分鐘再躺就會很舒服,捲起來也能冰枕用!平常外出前也可以快速冰一下再帶到車上,暢快無比❄
Q6:2020新款和2019款有什麼不一樣嗎❓
2020新款涼珠比較小,原料更飽滿支撐度更好且Q彈舒適,但涼感效果其實是一樣的哦!
Q7:涼墊沒有更大尺寸的嗎❓
一般市售涼墊看不到內材質,躺久易悶,多數幾乎無法水洗,加上礙於陽台空間頂多濕布擦一擦,但其實長時間使用下來非常不衛生且容易造成肌膚敏感,果凍墊目前只有單一尺寸,可以一直持續使用到大童,連黃爸都專屬一塊拿來誇咖~下半身汗腺發達的朋友很需要
上一團售完的床墊花色(小樹的願望、動物派對趣)一樣沒貨,反正早買早涼快,這個夏天~很長…很長…很長…💦
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歡迎來到一天聽一點,我們每週一到週五晚上7點準時為你更新,結合心理跟生活的真實運用,陪伴你每天進步一點點,如果你每天都想要有所進步的話,那就請你一定要訂閱我們的頻道哦!
我們常常會用「溫度」的比喻來形容跟一個人的相處,比如說,「這個人說的話讓我的心暖暖的」、「這個人好溫暖」或者是「這個人好冷漠」、「這個人像冰塊一樣」、「像個冰山一樣」,你知道嗎?這樣的一個說法它不只是一個隱喻,他還是我們真實對溫度,不管是自己的體溫還是室溫的感知。
聽到這裡你可能有一點點無法理解,我用一個實驗來跟你分享,讓你感受一下,其實我們對待他人的方法或者是他人對待我們的方式,的確會影響到我們對溫度的感知哦!
這個實驗是心理學家齊普・威廉斯(Kip Williams),他設計了一個叫做「電子球」(Cyberball)的電腦模擬遊戲,在這個遊戲裡面呢,有三個火柴人丟球給彼此,而每個受試者哦,都由一個火柴人所代表,然而這個遊戲玩到一半的時候,它分成兩組,一組是「拒絕組」,另外一組是「接納組」。
如果你被分在拒絕組,那麼這三個火柴人當中,另外兩個代表「其他人」的火柴人就不再把球丟給你,他們只是一次又一次的對彼此玩傳接球的遊戲,把那個代表「你」的火柴人晾在旁邊,讓你覺得有一種被排擠的感覺。然而如果你被分到接納組的話,那麼這三個火柴人就會彼此跟彼此進行隨機的傳接球的活動,你在這裡面完全不會感受到被排擠的感覺。
雖然哦這是一個不起眼的電腦遊戲,甚至於你根本不認識另外兩個玩家,但是如果你被排在排斥組的話,你仍然在感受上會覺得有點難過。
如果用這樣對比的話,被接納就是一種人際的溫暖,而被拒絕就是一種人際的冰冷。接下來就是這個實驗的關鍵了,當這個遊戲結束之後,除了問所有的受試者對於實驗室一些無關痛癢的問題之外,也請他們估計實驗室的室溫。
那些相對感受到人際溫暖、沒有被排擠,被接納的受試者來說,他們感覺到的是溫室相對比較高的;而那些受到人際冰冷、被排擠的受試者,他們感覺到的室溫是更低的。
在這裡面呢,人際當中,那種冰冷、被排擠的經驗,會活化了我們跟身體感受那種冰冷的感覺,所以你可以感覺到在不同的狀況底下,我們對於室溫的感知其實是有主觀經驗的差別。
但事實上呢,所有的受試者他們所在的實驗環境,室溫都是一模一樣的,然而這裡就有一個進一步的問題了,是他們的身體真的會比較冷,還是他們把室溫低估了?比如說當我們被排擠的時候,「寒冷的」這樣的想法就在我們心裡被觸發了。
所以為了做更深入的研究哦,另外一組研究團隊就主持了進一步的研究,在受試者玩過這個電子球的遊戲之後,去測量它們的實際體溫,而使用的是那種非常敏感的溫度計,專門給工業冰箱使用的,它的靈敏度會到0.03攝氏度,他們用這樣的方法把溫度計直接連接在受試者的指尖上,
結果發現哦,在電子球遊戲當中,感受到人際冰冷的那一組,的確他們的皮膚溫度是會下降的,平均會下降0.38度c,你可能會覺得0.38度c這實在是一個很小的差異,但是對我們的身體來說,這是一個很顯著的體溫起伏,所以這也就呼應了前一個實驗,那些受試者為什麼會感覺到室溫比較低。
他們是真的感覺到比較冷,尤其是在遭受到人際的冰冷跟排擠之後,那麼透過這個實驗的分享,你想到什麼呢?如果我們期許自己成為一個溫暖的人,那麼你所帶給別人的不只是主觀感受上心的溫暖,他們的體溫也會跟著變化哦!
也因為這樣子永遠不要小看我們怎麼跟別人連結跟相處,如果你能夠帶給別人溫暖,那就會像是你徜徉在和煦春風一般,它真的不只是個形容詞,而是一個具體真實的身體感受,你想成為什麼樣的人?溫暖的人?還是冷漠的人呢?
或者是反過來問自己,你覺得自己的溫度水準在哪裡呢?我想真正重要的不在於你眼前的人能否給你溫度,而是你自己是否能夠成為一個發光發熱的人,哪怕只有一點點,這都是我們帶給這個世界跟他人最好的祝福。
希望今天的分享能夠帶給你一些啓發與幫助,我是凱宇,如果你喜歡我製作的內容,除了YouTube之外我們有Podcast的頻道,你只要在Podcast應用裡面搜尋「啟點文化/一天聽一點」你就可以訂閱我們,也記得給我們5顆星的評價,我們需要你的行動來支持我們。
然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話,如同今天提到的「我們帶給別人的是什麼?」跟人連結的每個相處跟相遇,它都是一個機會,究竟是我們幫別人升溫還是降溫?有沒有一個途徑能夠讓我們先靠近自己、先溫暖了自己,進而可以帶給別人溫暖呢?
這個問題的答案往往不在於你要學更多的技巧或能力,這個問題的答案在於,你是否能夠一步一步的靠近自己的潛意識,很多朋友都知道我們最近推出了一門線上課程,叫做「與人連結的三個秘密」,他是由我的好朋友哈克(黃士鈞博士)他所主講的。
哈克他會用很獨特的潛意識工作的方式,一步一步的陪伴你身體心中的溫度,並且把溫暖帶給別人,我相信對很多朋友來說,這是一個很特殊的學習體驗,也歡迎你的加入!
我相信你會透過這一門線上課程,成為一個更溫暖的自己,也會溫暖你身旁所有的存在,詳細的課程資訊在我們的影片說明裡都有連結,期待你的加入,那麼今天就跟你聊到這邊了,謝謝你的收聽,我們再會。
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手機排版可能有點亂抱歉
昨天剛收到冰虎T系列行動冰箱
靜置一天後插電測試
冷藏5度、冷凍負20度
到達設定溫度後因為有開開關關
本來不以為意
可是後來發現冷藏還算穩定
可是冷凍的面板溫度顯示
-15度》-11度〉-18度》-12度
(一小時內,都未開蓋,裡面只放了一罐水)
感覺溫度有點飄
請問是正常現象嗎?
順帶請教一下
若是提前一晚預冷
出發後在車上不開蓋、不接電
斷電三小時後重新接電
冰淇淋或冰棒可能會化成水嗎?
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