露營車掀熱潮 車商大搶市

國人瘋露營,帶起露營車的銷售熱潮,吸引國產、進口車業者競相投入,針對休旅車推出各項露營配件,甚至推出合法認證的改裝休旅車,搶攻露營商機。

福斯商旅頂級露營車T6.1 California Ocean,訂單已經排到明年以後;計劃明年中引進輕型露營車Caddy California,儘管報價、詳細規格都還沒出爐,照舊吸引露友瘋搶。

中華輕型商用車菱利(Veryca)A180,為拓展乘用客層,推出白頂綠身的「奶蓋綠」雙車色,瞄準車泊旅遊的「露」客,還與專業改裝廠合作,以A180車型為基礎,推出國內第一款「合法改裝」的掀頂式露營車,成功掀起行銷話題。

國內露營風氣日盛,過去兩年因為疫情因素,更讓露營快成為全民運動。根據中華民國露營協會調查,國內常態性露營人口已突破200萬人大關,全台露營區更超過1,900多處,露營相關商機估計達50億元之譜。

露營興盛也帶來露營車的需求,除一般營地提供的無動力露營車(拖車)外,以廂型車、休旅車改裝的動力露營車,也逐漸受到重視。

福斯商旅從2017年起導入福斯露營車來台灣販售,帶起國內露營車銷售潮。依據監理站統計,2017年至去年,台灣合法露營車牌年領量約250輛,截至目前為止總計1,403輛,且有逐年成長的趨勢。車商表示,從帳面數字來看,露營車每年領牌數約250輛並不多,主要因台灣的車輛改裝法規、安全形式等限制,真正合規合法的露營車數量有限,實際作為露營用的車輛數字推估是合規露營車的10倍之多。

中華汽車捉住露客們的痛點,以菱利A180車款為基礎,導入專屬EGOE歐洲進口露營套件組,讓車輛內裝空間完全不須改裝,就能直接將露營套件組固定於車內,廚具、寢具一應俱全不占空間,馬上能開始享受露營的樂趣。

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市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種:一種是要預熱的,一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

選擇示波器的10 項考量因素

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中華汽車強調,整個露營套件組可置放於菱利A180後廂空間中,並不影響原車輛的乘座機能,同時針對家庭客層掀頂式露營車需求,藉由中華汽車原廠授權,經營專業廠商阡陽科技進行合法改裝,無論在領牌或後續驗車都可放心無虞。


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南亞砸120億 擴建銅箔廠

今年通膨高漲,全球經濟成長放緩,壓抑手機、電腦等消費性電子產品銷售動能,庫存水位偏高、採購保守,但伺服器及車用載板訂單持穩;對此,南亞繼展開兩岸ABF載板擴建後,因應電子、半導體升級新趨勢,電子材料布局再強化,加碼120億元擴建大陸惠州銅箔廠,年產2.34萬噸,預計2025年6月完工投產,年產值約達108.5億元。

南亞董事長吳嘉昭表示,目前銅箔包括台灣年產5.6萬噸、昆山6萬噸,名列全球第二,大陸惠州銅箔廠規劃電路板用和鋰電池用銅箔,供應華南市場和惠州銅箔基板廠自用需求,完工投產後,兩岸銅箔年產規模提升至13.94萬噸。

全球電動車和高頻高速通訊產業發展趨勢明確,各國政府積極推動5G基地台、雲端伺服器、儲能和充電樁等基礎建設,各大車廠加速電動車和鋰電池的產能佈局,帶動上游電解銅箔材料需求持續成長。

市場預估今年全球汽車出貨量年增7.4%,因每台搭載更多電子系統及電動車普及率逐漸提高,將帶動電路板及電子材料等用量。另,高速運算、AI、及資料中心等應用持續推動ABF載板需求,高層數、大尺寸的高階載板為主要成長動能。

為此,南亞目前電子材料擴建投資包含台灣離型膜、樹林ABF載板(一、二期)、大陸昆山ABF載板,以及惠州銅箔基板、基材、銅箔為擴充焦點。

吳嘉昭指出,印刷電路板用銅箔需求穩定成長,鋰電池用銅箔隨電動車滲透率提升,動力儲能需求快速發展,預估2021年~2025年全球鋰電池及印刷電路板用銅箔需求年複合成長率為26.9%、2.7%,遠大於供應成長率15.6%及2.3%,預計明年供應缺口達31.1千噸,2025年缺口擴大至142.1千噸。

鑒於印刷電路板及鋰電池用銅箔供應缺口持續擴大,及配合本身銅箔基板廠用料需求,在兩岸銅箔全能運轉仍不足充分供應自用及主力客戶需求,南亞計劃於大陸惠州廠區擴建銅箔廠,進一步擴大市占率及整體獲利。

示波器鮮為人知的使用技巧?

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塑膠射出成型加工商品有哪些?

塑膠粒預熱進料 : 將塑膠粒放入漏斗中,並且加溫預熱。可以乾燥塑膠粒並節省熔化時間

此外,考量高階材料在地化需求,南亞現正規劃400億元彰濱工業區高階電子材料項目,一期投資約250億元,規畫設立高階銅箔廠、特殊環氧樹脂廠。


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台積電熊本廠長怎樣?現場照罕見曝光

台積電熊本廠如火如荼興建中,日本經濟產業大臣西村康稔16日赴現場視察,這也讓台積電熊本廠的真面目跟著曝光,西村康稔受訪時強調,日本政府支持當地發展半導體產業,後續人才培育計畫也會給予支援。

台積電攜手日本索尼在熊本縣菊陽町設立半導體工廠,主要以22及28奈米特殊製程為主,未來也可能提供更高性能的12奈米至16奈米製程,工廠設施預計明年下半年完工,2024年量產。

西村康稔視察建廠狀況後,在個人推特上表示,「工廠進度以前所未有的方式推進,半導體供應鏈需要跟志同道合的國家合作,與台灣、美國聯手可以相得益彰,實現一個投資、創新及收入的良好循環,共同致力於半導體產業穩定。」

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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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NHK報導,西村康稔承諾支持半導體產業的人才開發,並給予熊本廠相關協助,此前,西村也與熊本縣知事蒲島郁夫在當地進行會談,預計在熊本大學開設專門學程,開發半導體人才。

台積電上周法說會,總裁魏哲家也表示,美國AZ廠、日本熊本廠持續按照進度進行,南京28奈米擴產也照進度推進,但高雄廠原先以N7及28奈米為主,28奈米照進度,N7製程略有調整。

(中時新聞網 郭宜欣)

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國境解封 日本航線增幅最大、東南亞次之

2020年初爆發新冠疫情,民航產業受到重創;隨著邊境解封,民航局提出「疫後機場營運發展策略及航空運量、國際航點開放評估」報告。

民航局長林國顯17日指出,統計至今年底各航空公司已規劃每周飛航1,107班,較10月份增班約8成,並達2019年約4成航班數;其中國人旅遊喜愛地點-日本因大幅放寬入境檢疫規定,航線增幅最大,由每周104班增至312班;再者是東南亞,由每周248班增至383班。

林國顯說,目前我國已與57個國家地區簽署雙邊航空服務協定。疫情期間,民航局仍持續洽談航空服務協定以擴增航點及服務容量,其中包含新增德國慕尼黑航點、帛琉擴增航班容量等;航空公司可在既有航約基礎上,依市場需求滾動檢討航網布局。

受疫情影響,2020年及2021年國際及兩岸航線客運量分別僅為2019年的15%及2%,國際航空運輸協會(IATA)預測約需至2024年才能達到2019年航空運量水準。

林國顯表示,樂觀預估2022年國際航線客運量約595萬人次,約可達到疫情的1成,2023年約可達到4成;惟目前各國邊境管制政策不一,且各國際機場之軟硬體服務能量尚待回復,致航空運量恢復趨勢仍須視國際疫情發展狀況及各國航空產業復甦狀況觀之。

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十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料,相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物,可適應不同形狀,容量的包裝容器。

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AI趨勢周報第199期:逢甲大學打造國產AI避震系統,更開發全球首款道路缺陷樣本資料庫

圖片來源: 

逢甲大學

重點新聞(0930~1006)

逢甲大學     電子避震系統     道路缺陷  

逢甲大學打造國產AI避震系統,更開發全球首款道路缺陷樣本資料庫

在國科會4年資助下,逢甲大學副教授林昱成團隊打造出國產自駕車電子避震系統,結合AI道路缺陷感知系統和AI決策控制晶片系統,可即時辨識車前20公尺的6種道路缺陷(適用於車速100km/hr以下),讓避震系統根據不同路況來動態調控,更通過ISO26311乘坐舒適性測試,滿足乘車體驗和車輛操作穩定性要求。該系統的出現,意味著臺灣有能力自產車電尖端感知和控制技術,也代表國產技術融入車輛產業供應鏈。

進一步來說,為訓練道路缺陷感知AI,團隊收集了常見的6種道路缺陷影像作為訓練資料,包括坑洞、人孔蓋、減速坡、積水、伸縮縫、水坑,共89,723張照片,打造出全球首套道路缺陷樣本資料庫(TPDID),未來還能延伸應用至東南亞複雜的交通情況。團隊也透露,未來也可透過道路缺陷感測,即時將缺陷資訊通報給道路養護單位,提高道路修補效率。

另一方面,團隊開發出的強化學習決策控制系統,能根據道路缺陷偵測結果來調整避震系統。比如,當車輛行經坑洞或減速坡時,系統會動態調整避震器,來提高乘坐舒適性和懸吊耐久性。此外,這兩套AI系統所搭配的硬體零組件皆為國產,如電磁閥可調阻尼驅動電路、空氣彈簧驅動電路;這些系統也已導入Nissan系列車種。

  DeepMind     矩陣乘法     演算法  

DeepMind新AI系統可找出更快的矩陣乘法新演算法

DeepMind打造一款AI系統AlphaTensor,以擊敗全球三大棋藝AI的AlphaZero為基礎,可用來找出更有效率的矩陣乘法演算法。DeepMind認為,AlphaZero不只可用在遊戲上,也能用來解決懸而未決的數學問題。

AlphaTensor是AlphaZero的延伸,AlphaZero是個完全未經訓練的神經網路,經自我對戰來進行強化學習,而奠基於此的AlphaTensor,一開始也未被灌輸任何既有的矩陣乘法演算法,而是藉自我學習,來重新發現歷史上各種快速的矩陣演算法,且最終超越人類,找到比現今更快的演算法。不只如此,DeepMind也用AlphaTensor來替特定的硬體尋找最佳演算法,像是Nvidia V100 GPU與Google TPU v2,而AlphaTensor也在同樣的硬體上,在乘以更大矩陣的速度上比常用的演算法快了10%~20%。

  IBM     邊緣運算     裝置端訓練  

IBM聯手MIT打造邊緣運算新方法,在裝置用新資料微調模型只需256KB記憶體

IBM與MIT發表一系列邊緣運算輕量級技術,在裝置端微調預訓練模型只需256KB記憶體。團隊表示,一般來說,小型IoT設備難以直接利用裝置端感測器搜集的新資料,來更新模型;這包含兩個問題:類神經網路量化圖因混雜的單精度和缺乏正規化,而難以優化,另一個是硬體資源(如記憶體和算力)不足以用於反向運算。

為解決問題,團隊先設計稀疏更新(Sparse Update)演算法,來跳過不重要的層與子張量梯度運算,再用自建的訓練系統Tiny Training Engine來實作。該系統修剪了反向運算張量,來支援稀疏更新,並將執行時間的自動微分卸載到編譯時間。團隊表示,他們的框架可用於IoT裝置(如SRAM只有256KB的微型控制器),來透過遷移學習執行視覺辨識任務,所使用的記憶體是現有框架的百分之一,但準確度與雲端訓練、部署在邊緣的tinyML應用程式VWW一樣。特別是,這款框架不僅能讓IoT裝置推論模型,還能讓模型在裝置端,根據新資料來微調,實現不間斷的學習。

  漢莎航空    Google       準點率  

漢莎航空運用深度學習預測瑞士白斯風提高航班準點率

漢莎航空與Google公開新一波合作成果,透過預測機場跑道的風速,來提高航班準點率,不只降低營運損失,也提升乘客體驗。風的大小和風向對機場運作有重大影響,在瑞士有種白斯風(BISE),又冷又乾,會嚴重影響航班時刻、迫使飛機改道,甚至導致航班延誤、取消。

這種狀況在蘇黎世機場特別嚴重,不只對漢莎航空造成數百萬美元的損失,同時也會引發乘客不滿。於是,漢莎航空和Google採用Meteoswiss模擬資料,也就是瑞士多個氣象站過去5年來收集的氣象測量值,以每10分鐘的解析度,獲得風向、速度、壓力、溫度和濕度等天氣資料,以及氣象站位置海拔高度等資訊。但因為白斯風並非直接可用的變數,因此團隊設計跑道周圍的順風速度作為代理目標變數,當此數值高於特定閾值,就表示跑道會出現白斯風。

雙方也在Google全託管機器學習平臺Vertex AI建立專案,實驗結果顯示,新系統給出的預測,優於漢莎航空原有的啟發式演算法,且隨著預測的時間加長,出現了明顯的效能差異,新系統能夠獲得更高的召回率和精確度。漢莎航空計畫將這個預測白斯風實驗性專案,整合到營運決策支援套件中,供蘇黎世克洛滕機場營運控制中心使用。

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臭氧機的滅菌效果如何?

臭氧的性質活潑,是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高,而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留,會自動回復成氧氣是優良的消毒劑,因此臭氧像是優良的工匠,工作時很有效率,離開時也不拖泥帶水,收拾的乾乾淨淨,沒有殘留副產物。

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  文字轉影片     Imagen Video     Phenaki  

Google發表兩款文字轉影片工具

Meta上周才發表文字轉影像AI系統,Google近日也推出兩款文字轉影片工具:和,分別主打影片品質和長度。其中,Imagen Video是以Google先前開發的Imagen文生圖模型為基礎,採串連擴散模型來產出高解析度的影片。具體方法是先透過自然語言預訓練模型T5嵌入使用者輸入的文字,再由一個基本的影片擴散模型,以每秒3幀的速度產生一個解度析為24×48的16幀影像,之後再用多個TSR與SSR模型,最終產生每秒24幀、總長128幀且解析度高達1280×768的5.3秒影片。

至於Phenaki則可產出總長數分鐘的影片,只是影像品質不如Imagen Video。Phenaki可將一段特定長度的提示文字,轉換為任意長度的影片。不過,Phenaki產出影片非常貼近文字敘述,且Google認為它不僅可用來產生描述單個概念的影片,還能可根據一系列文字,產生連貫的多個影片。有鑑於用來訓練Imagen Video的資料中可能含不適當的內容,Google目前不打算開源該模型。

  Meta     加速推論     AITemplate  

Meta開源可加速程式碼執行的推論系統AITemplate

Meta最近開源一款服務AITemplate(AIT),可將深度神經網路轉為C++程式碼,來加速模型推論。AIT是一個Python框架,目前支援Nvidia、AMD的GPU,未來也可能支援英特爾GPU產品。

Meta AI研究院指出,目前AI業者的高效能GPU推論解決方案選擇非常有限,且AI正式部署流程需要快速開發,因此他們開發一套加速系統,來解決問題。AITemplate有2大特色,分別是高效能,以及統一、開放與靈活。它在Nvidia TensorCore GPU和AMD MatrixCore GPU上執行各主要模型的效能,都達到Roofline FP16,如ResNet、MaskRCNN、BERT、VisionTransformer與Stable Diffusion等。此外,它適用於Nvidia GPU或AMD GPU的FP16深度神經網路模型,且完全開源。這意味著AITemplate在Nvidia與AMD的GPU上執行各種AI模型時,可達到近似於原生硬體的效能,相較於PyTorch中的Eager模式,AITemplate在Nvidia CPU的效能改善了12倍,在AMD GPU上改善了4倍。

  AI權利法案     OSTP     退出權  

美發布AI權利法案藍圖,5大指引保障人民權利

美國白宮科技政策辦公室(OSTP)最近發布AI權利法案藍圖,要來引導AI與其它自動化系統的設計、發展與部署,保障美國人民的權利。該法案最終目標在於,利用AI推動進步和保護人類之間取得平衡。該法案藍圖包含5大保護原則,也就是建立安全與有效的系統、避免演算法歧視、保護個人隱私、闡明自動化系統的依據與用途,以及允許使用者退出。OSTP希望,此一藍圖在AI系統建置之前,就嵌入對人類的保護,讓被邊緣化的社群於開發過程中擁有發言權,也讓設計者可確保AI技術能嘉惠所有人。

  吳恩達     機器學習     迭代  

吳恩達:迭代是開發ML產品的關鍵

AI專家吳恩達指出,打造AI產品的一大關鍵是迭代。因為,開發機器學習系統,本身就是一個高度迭代的過程,比如先建立一個雛形,再做實驗衡量其表現,接著分析結果,以此為基礎、打造更好的系統。甚至在資料收集、訓練模型、開發系統等階段,都得不斷重複這個輪迴,直到產品成形。

他點出,開發ML系統需要迭代是因為,剛展開一個專案時,開發者並不知道會從資料中找到什麼奇怪或讓人驚豔的結果,因此需要一直探索,才能做出改善模型的好決策。再來,嘗試不同模型既快速又低成本。特別是,迭代在3種情況下更能體現好處:當開發者面對不確定性或風險時,又或是在建置系統、可提供有意義的回饋來降低不確定性或風險時,以及每次迭代的成本不高時。

這也是吳恩達推崇「最小可行性產品」(MVP)的原因,因為它講求用最低成本快速推出一項產品,與開發軟體一樣,可幫助開發者在開發過多無用的功能前,透過使用者回饋先來修正產品。

圖片來源/逢甲大學、Google、IBM、DeepMind

  AI近期新聞 

1. 特斯拉推出人形機器人,最快明年量產

2. Google打造音檔生成AI系統AudioLM

資料來源:iThome整理,2022年10月

https://www.ithome.com.tw/news/153532

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重新改造貨櫃屋基礎設計有哪些呢

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微軟推出Microsoft Syntex供企業於工作流程整合內容AI功能

微軟於Ignite大會上推出,能夠與企業工作流程整合的內容人工智慧服務,Syntex可讀取、標記、索引大量內容,並在搜尋、應用程式中作為可重複使用的知識,用戶可將其用於客戶交易、發票處理或是簽署合約等。

Syntex是一個無程式碼人工智慧工具,能夠協助用戶理解和建構資訊,進而簡化業務工作流程,在處理表單這類高度結構化的內容,以及合約這類具有龐大文字量的文件,Syntex可以按照用戶建構的模型理解內容,並於Microsoft 365應用程式中,使用到Syntex摘要與翻譯等功能,在日常業務運用人工智慧加速工作流程。

Syntex能夠協助用戶理解、標記並保護資訊,微軟提到,該服務整合Azure、AI Builder和其他來自微軟的人工智慧功能,快速分類文件並且使用擷取的資料進行分類,同時以敏感度和保留標籤來保護重要文件,標籤和分類都會整合到Microsoft Viva主題中,將內容轉化成知識。

同時Syntex也具備完整自然語言處理功能,包括翻譯、總結,在需要創建合約、發票和信件時,Syntex可以運用現有的可用內容(下圖),自動生成模板和後設資料。Syntex也能處理圖像、音訊和影片這類多媒體,Syntex提供約1萬個開箱即用自動辨識物件,供用戶標記圖像,而光學字符辨識(OCR)功能則可以從SharePoint和Exchange圖像中自動擷取文字,用於最佳化搜尋和法遵目的。

貨櫃屋優勢特性有哪些?

由於貨櫃屋[可移動/施工快速/可組裝、堆疊(延展性高)/可回收/未來擴充便利]等特性,二手貨櫃屋已普遍被應用於展場活動、居家住宅、工業商辦上。

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微軟提到,Syntex整合Microsoft Power Automate和Microsoft Power Platform,使用戶可以將AI Builder模型和非結構化文件模型,一起用於處理結構化和自由格式文件。針對企業中的各項業務,微軟將會推出業務應用整合擴充套件,使用戶可以將Microsoft 365當作Dynamics 365和其他第三方重要業務應用程式的內容平臺。

Syntex的內容管理功能Protector,能夠讓用戶制定存取控制政策和文件庫安全性,確保核准的內外部資源才能存取敏感資料,且透過人工智慧提供資料治理報告,讓用戶快速發現資料使用異常。在明年微軟將會推出Syntex封存功能,供用戶建立規則,將較不重要的內容從SharePoint和Microsoft Teams轉移到成本更低的儲存中。

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從賣筆電到研發個人化疫苗,施振榮揭露智慧醫療戰略布局提出2大建議

宏碁集團創辦人暨榮譽董事長施振榮提出新微笑曲線,並以醫療AI為例,透過整合ICT產業和醫療業產生介於兩者間的新微笑曲線,以共享和體驗來創造附加價值。

圖片來源: 

螢幕截圖

宏碁集團創辦人暨榮譽董事長施振榮5日在臺灣智慧醫療高峰會上指出,智慧醫療是臺灣最有可能拿下世界第一的產業,因此在智慧醫療戰略佈局上,他呼籲政府要用政策助攻,如衛福部以發展管制並重、食藥署TFDA認證智慧醫材得注重時效性、或健保給付要納入TFDA核准醫材等。

瞄準最有可能拿下世界第一的醫療AI,用新微笑曲線談商業模式

在施振榮眼中,醫療AI是臺灣最有潛力拿下世界第一的產業。企業若要踏進這個產業,就得思考商業模式。繼1992年提出著名的微笑曲線模式後,施振榮近年再提出一個多維的「新微笑曲線」模式。

這個新微笑曲線模式以用戶體驗為最終目標、以現有或有限資源共享為始,強調體驗經濟和共享經濟,並要有能力翻轉思維、機制和行為。

他以醫療AI為例,醫療AI的微笑曲線是資訊通產業和醫療產業,兩者跨領域整合後產生的曲線,以共享和體驗來創造附加價值,而共享需要資通訊產業以IT輔助、體驗需要醫療專業知識加強,他期望兩者共同整合,讓臺灣智慧醫療能取得世界領先地位。

(圖片來源:施振榮)

宏碁攻智慧醫療,成立醫療AI子公司要做個人化癌症疫苗

於是,在新微笑曲線的思維下,宏碁集團在2018年成立醫療AI子公司宏碁智醫,來進攻智慧醫療產業。施振榮將宏碁智醫定位為AI、大數據公司,而非以生醫、醫療起家,「我們是要透過雙方合作,來發揮我們的ICT專長,」他說。

宏碁智醫成立3年來也累積不少成果,比如研發一款通過臺灣TFDA認證的AI輔助診斷工具VeriSee DR,可直接辨識眼底鏡影像,屬於糖尿病引發的視網膜病變風險程度。施振榮強調,這個工具與Google視網膜病變辨識AI的最大不同之處,可在筆電上即可執行,且準確率達93%。該工具也已於泰國、印尼通過國家認證,接下來,宏碁瞄準越南、馬來西亞和菲律賓,要將產品引進缺乏眼科專科醫師的國家。

施振榮也有感而發指出,AI發展有三階段,包括模型開發、產品開發與取證、產品落地,臺灣醫療AI目前還是多聚焦於模型開發。但「體驗經濟落地也很重要,」他提倡以內需帶動外銷,也就是將內需化為產品國際化的墊腳石,先以國內市場驗證產品規格,累積落地和認證經驗後,就能進攻龐大的海外市場。

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另一方面,他也透露,宏碁智醫正在鑽研疫苗研發,特別鎖定抗原預測、mRNA疫苗以及免疫反應三領域。他們的發展策略是,以自身的IT優勢,來打造這三大領域所需的平臺,如AI抗原預測平臺、mRNA疫苗平臺、免疫反應監測平臺,同時尋找生醫、醫療界的合作夥伴,來提供平臺分析所需的資料,比如基因序列分析、疫苗生產製造資料等。宏碁的最終目標,是要針對國人人種和疾病基因標記,研發個人化癌症疫苗,提供最佳化的治療方針。

如何佈局智慧醫療?政府要政策助攻、企業則要B2B和B2C並重

談到智慧醫療戰略佈局,施振榮提出兩大建議:政府要用政策助攻、企業則要B2B和B2C並重。

在政府政策部分,他建議,衛福部應當以管制、發展並重。這是因為,臺灣目前只有經濟部以產業發展為主,其他部會仍以管制為主,但未來將蓬勃發展的領域,都與這些以管制為主的部會息息相關。因此施振榮期望,衛福部能開始培養管制、發展並重的思維。

再來,為了讓臺灣有能力與國際競爭,他也建議,負責核准智慧醫材上市的食藥署TFDA認證得注重時效,讓醫材產品在第一時間內上市,而健保也該給付TFDA核准的智慧醫材,來擴大使用。最後則是進一步,由國健署聯手地方政府,將TFDA核准的智慧醫材普及到民眾生活,來提升國民健康。

在產業部分,他則認為,臺灣產業交易雖以B2B為大宗,但就長期發展而言,企業應鎖定B2C、B2B2C,特別是客戶體驗。也因此,他建議企業得有新商業模式,導入設計思考來掌握智慧醫療需求和獲利新契機。

為何投入智慧醫療?施振榮用王道哲學和隱性價值解釋

施振榮對智慧醫療的投資,來自他的王道經營思維。

這個思維有三大理念,包括講究自強不息(永續經營)的天道、厚德載物(創造價值)的地道,以及仁禮而已(利益平衡)的人道。在這三道之下,則發展出「六面向價值總帳論」準則,也就是他眼中,企業領導人衡量投資的準則。

這六面向包括了有形、無形、直接、間接、現在、未來,他指出,有形、直接、現在是人們最容易感受到的顯性價值,而無形、間接、未來則是大家容易忽略的隱性價值,在他看來,智慧醫療就是這類型的隱性價值產業。因為,智慧醫療還不是那麼「直接有感」,還得仰賴政府突破法規、鼓勵創新,才能感受到智慧醫療的好處。這也是施振榮建議衛福部用政策助攻的原因。

最後,他強調,身為一個企業領導人,就得瞄準他人容易忽略的隱性價值,「要公正重視、作為長期投資。」

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇,需要高度設計專業,以酒為例,酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種,需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等,至於酒的外盒,提袋等,同樣是包裝設計的範疇,但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

Google以深度學習偵測異常胸腔X光片,可找出訓練資料集未見過的肺部異常

,能夠從去識別化資料集中,區分正常和異常的胸腔X光片,Google提到,該模型不只對一般的胸腔異常表現良好,對沒有出現在訓練資料集的肺結核病和COVID-19,也能發現其異常之處,對於未見過的案例具有通用性。

醫學成像應用機器學習技術,能夠大幅提高胸腔X光影像解釋的精確性、速度和一致性,目前已經有大量的演算法,可用來偵測特定疾病,諸如肺癌、肺結核和氣胸,但是這些偵測特定疾病的模型,應用到臨床上可能會受到限制,像是氣胸偵測器就無法突出顯示癌症的病徵,而肺結核偵測器可能無法辨識出肺炎,Google提到,辨識包含各種類型異常的通用算法,可以顯著促進臨床工作流程。

因此Google開發了能夠區分各種胸腔異常狀況的深度學習系統,來解決這個問題,研究人員使用基於EfficientNet-B7架構的深度學習系統,在ImageNet上進行預訓練,接著使用來自印度阿波羅醫院的20萬張去識別化胸腔X光片訓練模型。每一個胸腔X光片都會被標記上正常或是異常的標籤,供模型學習正常和異常的胸腔狀況。

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真空封口機該不該買?使用心得分享

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研究人員使用各種資料集來測試這個新的深度學習系統,發現該系統能夠精確地區分常見的胸腔異常,同時研究人員也評估了該系統,偵測未遇過疾病的能力,而結果顯示該模型表現依舊良好,能夠非常高比例的發現肺結核病,不過在辨識COVID-19時效能略降,研究人員解釋,有許多案例被系統標記為異常,但是COVID-19為陰性,也就是說,雖然系統在這些案例無法準確地偵測病徵屬於特定疾病,但是仍然可以將其區分為異常。

Google的這個新系統有兩個潛在好處,除了按情況加速排序病患之外,也可提高其他胸腔X光影像辨識模型的效果。研究人員為了要了解該模型在臨床工作流程中的幫助,因此將其用在模擬病例優先排序上,異常病例能夠被優先處理,完成流程的時間減少28%,而該模型快速區分正常與異常的能力,能夠將複雜的異常病例,快速轉移給專門的放射科醫師處理,分類需要緊急處理的病患。

另外,該深度學習系統還能夠被用作預訓練模型,在資料有限的情況下,改進胸腔X光的其他機器學習演算法,Google最近將正常與異常檢測器,搭配肺結核檢測器一起使用,在缺乏醫療資源的地區,提供肺結核早期診斷的服務。

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2022英特爾資料中心繪圖處理器:Ponte Vecchio

英特爾

在2019年11月的美國超級電腦大會期間,英特爾宣布,他們將基於自行發展的Xe架構,推出新的通用繪圖處理器(GPU),而為了因應高效能運算的建模與模擬工作負載、機器學習訓練等應用需求,他們預計推出代號為Ponte Vecchio的獨立GPU,基於Xe架構之餘,也將導入英特爾7奈米製程,以及Foveros 3D、EMIB封裝技術,當中會集結HBM記憶體、CXL互連介面等多種技術智財,整合至單一封裝。

英特爾期盼透過這樣的產品,搭配新世代Xeon Scalable系列伺服器處理器,也就是代號為Sapphire Rapids的產品,以及橫跨多種運算架構的統一程式開發模式:OneAPI,實現百萬兆級(exascale)運算。當時,他們也宣布美國阿貢國家實驗室Aurora系統,將運用上述產品來建置運算節點。

隔年8月的英特爾架構日,他們揭露Xe架構更多資訊,例如,細分為4種微架構,而Ponte Vecchio對應的是其中的Xe-HPC微架構,而在封裝方式上,採用Foveros、CO-EMIB等兩種作法,當中包含多種晶磚(Tile)。

到了今年3月舉行的Intel Unleashed線上發表會(也就是英特爾宣布IDM 2.0策略的那場活動),執行長Pat Gelsinger首度公開展示Ponte Vecchio晶片。

在6月的歐洲國際超級電腦大會期間,英特爾宣布Ponte Vecchio已過電開機,進入系統驗證階段,並將提供OCP Accelerator Module(OAM)外形的模組,以及基於4張OAM模組而成的子系統,以此支援高效能運算應用下的縱向擴展(Scale-up),以及橫向擴展(Scale-out)部署需求。

過了一個月之後,英特爾在他們的Accelerated線上發表會,重申加速製程與封裝創新,再度提及Ponte Vecchio,並表明這系列將是首款採用EMIB與第二代Foveros封裝技術的產品。

到了8月,在英特爾召開的年度架構日當中,針對Ponte Vecchio這款資料中心GPU,揭露更多技術層面的資訊。

例如,他們首度詳細介紹Xe-HPC微架構的組成,以及延展性。在效能方面,以設計定案送交製造的第一版為例,根據英特爾內部測試,FP32運算效能超過45 TFLOPS,記憶體存取頻寬達到5 TB/s以上,連結頻寬是2 TB/s以上。若使用ResNet框架來進行推論,每秒可處理4.3萬張以上的圖片,若使用ResNet進行訓練,每秒可處理3,400張以上的圖片。

提供超越競爭對手的運算效能與I/O頻寬

對於Ponte Vecchio運算效能、記憶體頻寬、連結頻寬等規格,英特爾在今年8月英特爾架構日首度公開相關資訊,就產品賣相來看,相當具有市場競爭力,足以威脅Nvidia這幾年主推的A100 GPU,甚至是尚未發布的第四代NVLink。圖片來源/英特爾

採用模組化、多晶磚架構,堪稱英特爾最複雜的晶片設計

就晶片設計方式而言,今年英特爾架構日也揭露Ponte Vecchio的特點。它和Sapphire Rapids一樣,也是由多個晶磚(Tile)組合而成,但架構設計上更為複雜,該公司負責這項產品的總工程師Masooma Bhaiwala,甚至將這項產品評為:「從事晶片建構工作30年以來,最複雜的晶片」。

簡而言之,這些單元是透過多片EMIB晶磚組裝起來,而能以低耗電、高速的方式,將晶磚與晶磚之間連結起來,而這群晶磚之後會放在Foveros封裝之中。

Ponte Vecchio本身所使用的晶磚類型也相當豐富,英特爾先前提到有47片之多,但到底有多少種?

他們也在2021架構日,首度揭露這款系統單晶片架構是由8種元件所組成,分別是:運算晶磚(Compute Tile)、Rambo晶磚、Forveros、基礎晶磚(Base Tile)、HBM晶磚、Xe Link晶磚、可容納多個晶磚的封裝(Multi Tile Package)、EMIB晶磚。

Ponte Vecchio的硬體製程設計

從產品設計工程的角度來看,Ponte Vecchio這款系統單晶片,使用超過1千億顆電晶體,裡面放了47片晶磚(Tile),總共使用5種製程,因此,在架構設計上,相當複雜,也突顯其挑戰性。圖片來源/英特爾

提供運算組建區塊,能以層層堆疊方式擴充GPU應用規模

就運算與擴充性而言,Ponte Vecchio不只導入多晶磚式設計,就其採用的Xe-HPC微架構而言,英特爾目前區分成4種階層式組建區塊(building block),包含:核心(Core)、片段(Slice)、堆疊(Stack)、連結(Link),並以圖解方式呈現各自的特色,以及彼此的關係,讓所有人理解GPU規模如何擴充。

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影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器(MSO)有兩種輸入,一小部分(通常是2個或4個)的類比通道,更多(通常為16個)的部份是屬於數位通道。

Xe-Core

首先是核心,也就是Xe-Core,內含8個向量引擎、8個矩陣引擎(Xe Matrix eXtensions,XMX),以及號稱業界最大的512 KB容量L1快取記憶體。

Xe-Core當中的每個向量引擎可支援512位元寬度的向量,以此處理整數運算與浮點運算,若是FP16、FP32、FP64型別,每個週期可分別執行512、256、256個運算。

至於矩陣引擎的部分,每個內建8個脈動陣列(systolic array),而且,在每個運算週期中,可執行8組512位元寬度的向量處理。

無論是向量引擎或矩陣引擎,都可支援寬型的載入/儲存單元(Load/Restore),每個運算週期可餵送512 Bytes資料。

Xe-HPC Slice

Core往上一層就是Slice,這一層的擴充,包含16個Xe Core、16個光線追蹤單元(Ray Tracing Unit)、1個硬體式脈絡交換處理(Hardware Context)。

基本上,16個Xe Core能為整個Xe-HPC GPU,提供8 MB的L1快取記憶體(16 x 512 KB);光線追蹤單元包含多種固定功能的計算。

Xe-HPC Stack

串連更多Xe-HPC Slice,即可組成Xe-HPC Stack,事實上,這個階層也等同於一套完整的GPU。基本上,每1個Xe-HPC Stack,包含了4個Xe-HPC Slice,而此時,也等於坐擁64個Xe Core、64個光線追蹤單元,以及1個硬體式脈絡交換處理。

這一層還配更大容量的L2快取記憶體(英特爾稱為Xe Memory Fabric),以及4個HBM2e記憶體控制器、複製引擎(Copy Engine)、媒體引擎(Media Engine),以及8個Xe Link。

同時,Xe-HPC的架構支援多堆疊式(Multi-Stack)設計,英特爾強調這也是業界首創的作法。之所以能實現這種方式,主要仰賴的是他們發展的EMIB封裝技術。而且,每一座Xe-HPC Stack堆疊中的Xe Memory Fabric,可以直接相互連結,如此可促成兩座Xe-HPC Stack之間,能有統合、一致的記憶體。

Xe-HPC 2-Stack型態的Ponte Vecchio

英特爾頂級資料中心GPU:Ponte Vecchio,今年已在兩個重要場合亮相,一次是3月的IDM 2.0策略的線上發表會,執行長Pat Gelsinger首度公開展示這款晶片,另一次是英特爾架構日,負責這項產品的總工程師Masooma Bhaiwala,展示Xe-HPC 2-Stack型態的Ponte Vecchio。圖片來源/英特爾

Xe Link

這項介面可針對GPU對GPU之間的連結,提供高速、一致的I/O交織存取,支援載入/儲存、大量資料傳輸。

同時,它內建了8埠交換器,可用於單節點、8個完全連結的GPU,而不需要其他元件的協助。而這個特色也讓用戶能藉此建立有彈性的拓樸。透過圖解的呈現方式,英特爾也逐一示範單節點的多種GPU連接架構,從最基本的2個GPU,常見的4個GPU,到因應更大型處理需求的6個GPU、8個GPU。而基於這樣的架構,若要做到縱向擴展,不需要額外元件。

整體而言,無論是Ponte Vecchio或Xe-HPC,就英特爾本次公布的硬體架構設計,以及層層堆疊的擴充性,的確具有一定的說服力,然而,能否讓市場接受,進而挑戰競爭廠商的領導地位,關鍵可能在於軟體生態系的健全與開放,以及各種應用場景的拓展。

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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後,對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多,如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等,包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

【跨界整合者戰略:一卡通票證公司】深入挖掘支付數據描繪消費者日常,一卡通要從純支付轉型支付場景創造者

一卡通公司董事長李懷仁表示,未來一卡通不只要經營會員,也要將部分能量轉向服務企業、政府,比如,挾帶行銷曝光平臺、訂購平臺、金流服務,甚至是物流服務,整合出一套完整的解決方案,來協助中小企業進行數位轉型。

以電子票證起家,擅長交通場域的一卡通公司,成立不到8年,發卡量已超過2,721萬張,名列市場第二。與Line Pay合作推出的電子支付Line Pay Money,在3年的時間內,更累積了逾393萬名用戶,乃國內市占第二大的電子支付業者。

「電子支付與電子票證兩項服務,是我們重要的兩隻腳,在市場上皆扮演了指標性角色。」一卡通公司董事長李懷仁表示。

今年7月,新版電子支付機構管理條例正式上路,整併了電子支付與電子票證兩項管理條例,將悠遊卡、一卡通、愛金卡、遠鑫等4家電子票證業者併入「專營電子支付機構」,電子票證也改稱為「儲值卡」。

電支電票兩法合一後,李懷仁認為,相較於僅經營電子支付一項業務的業者,同時擁有電支與電票兩項業務的一卡通,在會員經營上,有更多可彈性運用的地方。

不過,這也為一卡通帶來一大挑戰,「如何讓電票儲值卡記名,並與電子支付歸戶」,李懷仁點出關鍵。截至今年7月,全臺流通的儲值卡(原電子票證)超過1.4億張,平均每人手上同時擁有6張卡片,然而,其中更有許多儲值卡沒有記名。

如果能讓用戶願意將原本持有的電子票證記名,並歸戶到電子支付上,就能以單一個人的身分,將用戶的使用歷程與消費記錄,收攏到同一個查詢平臺中。李懷仁提到,對於一卡通來說,電支與電票歸戶後,進行消費者交易記錄與消費累積的整合,對行銷或經營顧客黏著度等面向,都會更有意義。

甚至,他表示,一卡通或許能將電支與電票的優惠互相串聯,比如用戶消費一卡通儲值卡獲得的優惠,能在Line Pay Money使用,或者,用戶消費Line Pay Money獲得的優惠,也能轉移到一卡通儲值卡來使用。

電支與電票用戶歸戶策略需要IT的支持

根據一卡通統計,目前的活卡(使用者仍在使用的卡片)數量中,有超過一半都是記名卡片,主要包括3大來源。最大宗的是一卡通與多家銀行聯合發行的聯名信用卡或聯名金融卡,皆經過實名認證;第二項記名卡片的來源,是一卡通與跟各縣市政府合作發行的社福卡,比如敬老卡、博愛卡、兒童卡等。另一項來源則是學生卡,學生因應不同階段的需求或需要退費時,就得將卡片完成實名認證,進而成為一卡通記名卡。

一卡通的第一步,是要讓尚未記名的儲值卡也能完成實名認證。不過,要做到這件事並沒有想像中簡單,因為,過去已申辦電票儲值卡的用戶,以及未來新申辦儲值卡的民眾,則是沒有強制規定必須進行實名制。

因此,在策略上,李懷仁表示,一卡通會運用行銷手段,來吸引民眾轉為實名制,比如,利用價格優惠,來提高消費者採用實名制的動力。

在技術上,一卡通公司技術研發群副總經理戴劍文表示,則會鼓勵持有無記名儲值卡的持卡人,能與Line Pay Money電子支付帳戶進行綁定,以完成實名認證。他解釋,當這張實體儲值卡連結了電子支付帳戶,當餘額不足時,系統能透過用戶指定的連結銀行帳戶,依照設定的金額進行自動儲值,增添用戶加值卡片的方便性,藉此來增加一卡通記名卡的持卡量。

減少無記名卡的數量後,下一步,一卡通就可以聚焦電支與電票「歸戶」這件事。戴劍文解釋,一卡通共有兩套交易系統,一套是電子票證系統,包括所有持卡人的卡片資料,另一套則是電子支付系統,包括所有用戶的電支帳戶資料,等於是內部同時存在兩大塊的資料來源。

「發展會員經營時,必須到這兩個系統各自的資料庫撈取資料。」戴劍文提到,這是內部面臨的困擾,也是觸發一卡通必須進行歸戶動作的關鍵。

他進一步透露歸戶的方式,首先,得從電子票證與電子支付這兩個異質資料庫中,先將用戶資料中屬於靜態的資料單獨抽離。作法上,透過如身分證字號等唯一性欄位,查詢該名用戶在一卡通開立電子支付帳戶的類別,以及手中有多少張儲值卡已完成記名。

接著,再從用戶電支帳戶與儲值卡卡號等線索,對應到各自的電支系統與電票系統中,找到該名用戶的交易記錄,以及在電子票證的生命周期中經歷過哪些狀況。透過這樣的方式將相關資料彙整,並集中到第三資料庫中來歸戶。用戶資料一致化後,戴劍文表示:「後續就能統一將電支與電票兩邊的資料,進行一致性的分析。」

純支付業者的優勢,容易與跨業結合進入各種消費場景

以往,電子支付機構能夠經營的業務項目,僅有代理收付實質交易款項、收受儲值款項、電子支付帳戶間款項移轉這3項。

新版電支機構管理條例上路後,金管會開放電支機構能辦理國內外小額匯兌,經營金融服務代理收付款項比如外幣買賣,辦理紅利積點整合及折抵服務,提供商品禮券或票券價金保管及協助發行、販售、核銷等服務。甚至,電支機構還能提供使用者間及使用者與特約機構間訊息傳遞等服務。

李懷仁表示:「放寬可經營的業務項目,為一卡通帶來更多與跨業合作的彈性。」比如,未來一卡通也可以經營消費金融產品、數據分析、點數整合平臺等。相對來說,但也帶來許多挑戰,包括與跨業合作夥伴在系統串聯、資料勾稽,或是申請辦理新業務時在法規的說明,與消費者溝通,乃至新技術的採用等,也不只一卡通,更是整體電支產業面臨的新挑戰。

在跨業合作上,李懷仁提到,作為一家純支付的業者,是一卡通占優勢的地方。因為,「能較為輕易地進入各個消費場景,不會被其他產業的業者視為競爭對手,因此更容易實現跨業結合。」

他以與銀行業的合作來舉例,對銀行來說,支付業者是協助銀行獲客的來源,透過支付業者的場景與用戶基底,銀行能獲取自家通路較難接觸到的年輕族群。

而以Line Pay Money電子支付來說,使用者年齡層在35歲以下的比例,相對銀行還是較高。李懷仁提到,好幾家銀行業者就是透過電子支付的場景,讓消費者回到銀行端來開立數位存款帳戶,作為電支帳戶的連結銀行帳戶,藉此來獲取年齡層相對低的顧客。

他認為,一卡通與銀行業者長期是互補與合作的關係,結合各自擅長的優勢,由銀行提供金融商品與服務,一卡通則負責提供支付工具與使用者場景。兩法合一後,李懷仁透露,一卡通正與銀行業者緊鑼密鼓地洽談合作更多項金融商品,比如保險、基金等,將這些金融服務導入一卡通的電支帳戶場景。

又好比零售產業,今年底,由全家便利商店、玉山銀行、拍付國際資訊公司共同合資成立的全盈支付,另外還有全聯百分之百出資的全支付,將正式加入電子支付產業。李懷仁觀察:「大型零售業者意識到未來是數據的戰爭,為了保護重要的零售數據,就得建立自家的電子支付品牌,讓數據盡量能留在自己身上。」

他表示,一卡通的支付服務已進入全家便利超商、全聯福利中心、統一超商(7-Eleven)等零售通路,即便掌握了消費者在這些通路的交易數據,也無法到零售通路競爭市場,所以對零售業者來說,純做支付的一卡通並非潛在的競爭對手。

可是,未來全盈支付開業後,假設成為統一超商各門市最重要的支付工具,李懷仁提到,在這樣的狀況下,統一超商各門市的交易情況,或者是消費者的年齡比、性別比、門市的熱季與淡季,甚至行銷的好壞,都能被推算出來,對統一超商就是一個威脅。

挖掘支付數據描繪消費者日常,找出支付變現的獲利方式

支付本身是一個微利的產業,但,「支付是交易行為的最後一件事,可從支付描繪出消費者的日常,以及更多業務發展的空間。」因此,李懷仁表示,了解用戶,是一卡通的重點發展策略。

基本上,一卡通的數據全是交易數據,又分為兩大類別,一類是個人的交易數據,另一類則是商店收款的交易數據。李懷仁表示,這兩類數據可以解讀的意義各有不同,個人的交易數據描繪了用戶的日常生活,商店的交易數據則是描繪某家商店的營業狀況。

目前,一卡通有一套大數據平臺,不過,以往因法令限制,所有的分析數據僅能作為內部策略訂定,或是系統改進時的參考依據,不能對外分享。戴劍文表示,一卡通在資料分析作法上,每日會將前一天的資料進行批次清洗作業,加工處理後,再放入資料倉儲,並透過數據分析工具或報表產製工具,來產出靜態的報表,以及動態儀表板來進行多維度分析。

在動態儀表板部分,戴劍文提到,必須統計到資料分析那一刻時間為止的數據,包括目前成為一卡通新會員的數量,新會員的屬性如年齡、性別、地域等。另外還有,何種交易行為觸發該名用戶成為一卡通的新會員,比如是透過生活繳費、特店的小額消費、乘車碼服務,或者是,也可以用來呈現,一項行銷活動如何刺激該名消費者成為會員等。藉此來了解新會員加入的動機,並描繪用戶的交易行為。

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合訊號示波器(MSO)有兩種輸入,一小部分(通常是2個或4個)的類比通道,更多(通常為16個)的部份是屬於數位通道;即,含邏輯分析儀的數位示波器

一卡通公司技術研發群副總經理戴劍文指出,善用一卡通龐大的會員基礎、合作特店基礎、金流服務這3大優勢,可以透過技術的力量,將這些優勢結合到異業合作夥伴所經營的平臺。

法規鬆綁,資料去識別化後可與合作夥伴分享

然而,兩法合一後,李懷仁表示,一卡通在資訊服務業務上,在法令規範下,可將資訊去識別化後與合作夥伴分享。目前,一卡通已開始嘗試數據貼標,要透過大量的交易數據,更加深入描繪消費者的輪廓,他們也開始想像可以切入的應用場景,來思考未來的規畫與執行方向。

以一卡通電子支付帳戶現有的生活繳費功能來說,共包含了停車費、電費、水費、信用卡費、瓦斯費、有線電視費、學雜費、健保費、規費罰緩稅捐、醫療費、社區管理費、臺北市動物園門票等12大類別,總計1,600多項的生活繳費項目。

李懷仁舉例,當家長透過電支平臺繳納孩子的學雜費,一卡通就能透過繳完學雜費的名單,得知這群用戶全部有小孩,以及小孩正就讀國小或國中等,這些數據就適合與童裝、玩具或補習班業者等結合行銷方案。

或像是可透過牌照稅、燃料費等生活繳費數據,了解該名用戶具備汽車,進而描繪該用戶可能需要汽車商品、汽車保養等服務。如果,有一名用戶突然間開始在平臺繳納牌照稅、燃料費,代表他可能買了新車了,這時,一卡通與金融業者合作的汽車保險,就能提供給該用戶。

一卡通也正在思考,替高雄捷運描繪出搭乘捷運的乘客,在上車之前都做了哪些事?李懷仁提出一個有趣的數據,在疫情之前,一卡通曾研究使用電子支付乘車碼功能,來搭乘高雄捷運的乘客,有10%以上固定會在乘車前買杯手搖飲上車。他想像,這個交易數據或許能讓高雄捷運推出車票結合手搖飲的行銷策略。這些都是一卡通對未來應用場景的想像。

李懷仁表示:「透過挖掘支付的數據,描繪消費者的日常,進而替異業發想出各式各樣的行銷策略,對於一卡通來說,也能成為另一項獲利方式。」

李懷仁更透露,目前正與某家金融業者洽談一項小額信貸服務,合作模式上,將整合線上核貸與支付服務,在核貸完成後立刻支付款項到用戶的電支帳戶中。不過,這件事還有一個有待主管機關同意的前提,一卡通與該銀行須各自完成徵信,並在法規核准的前提下,讓雙方進行徵信資料互換,才能同意該用戶能申辦快速小額信貸,希望藉由此模式滿足臨時需要小額資金的用戶。他表示,此模式尚在研議中,需與金管會持續溝通。

善用會員、特店、金流3優勢,與異業合作提供整合型服務

「在經營支付生態圈上,一卡通的策略是從末端支付這個行為,走到前端創造更多的支付場景。」不過,戴劍文提到,生態圈實在太廣,一卡通缺乏各種異業的領域知識,甚至技術上也不見得比異業更為成熟,在這樣的狀況下,便難以只靠一卡通的技術,來支持各式各樣的生態圈。

戴劍文反而認為,應該善用一卡通龐大的會員基礎、合作特店基礎、金流服務這3大優勢,透過技術的力量,將這些優勢結合到異業合作夥伴所經營的平臺上。主要概念是,各方貢獻各自的專長與背後的資源、技術,串連成一個互助經濟平臺,在平臺上各方須遵循同一套規則與技術標準,藉此降低大家在資訊上的投資,也有別於過去一對一對接的異業合作模式。

他用一個例子來說明這種多方異業合作模式。今年6月,因應疫情需求,高雄市政府推出「高雄好家載」服務,由Line、一卡通、點餐平臺、多家計程車隊共同合作,打造餐飲業者與計程車業者媒合的數位點餐平臺。

李懷仁進一步說明這樣的服務模式,一卡通找了Line熱點(Line Spot)、Line Taxi,以及8家點餐平臺共同合作。此服務串連了點餐平臺上的各式商家,由Line熱點負責行銷曝光,消費者透過Line熱點線上點餐後,便會跳轉到商家各自合作的點餐平臺,訂餐後則由一卡通負責金流服務,再由Line Taxi負責計程車送餐服務,同時也結合了當地的計程車隊加入。

正因為點餐平臺、合作特店,甚至是計程車隊,都能接受消費者以Line Pay Money或Line Pay來支付,有了共同的規格,在串接上就能更加快速,因此, 「此服務才能在短短2周就上線。」

李懷仁表示:「這項服務正是一卡通從純支付轉向經營平臺解決方案,並與Line生態系深化合作的最佳案例。」未來,一卡通不只要經營會員,也將把一部分的策略與能量,轉向服務企業、政府,比如,挾帶行銷曝光平臺、訂購平臺、金流服務,甚至是物流服務,整合出一套完整的解決方案,來協助中小企業進行數位轉型。

至於在跨境支付的布局,李懷仁提到,將延續Line Pay Money原有的規畫,目前,仍與結盟的日本、韓國、泰國行動支付合作夥伴,保持溝通。此外,他透露,一卡通正與境外電商平臺溝通中,未來臺灣民眾在海外電商平臺消費時,有望使用Line Pay Money支付。

建立點數整合交換平臺,切入兩類場景將點數轉為儲值金

新版電支條例新增了電子支付機構可辦理紅利積點整合及折抵服務。目前,一卡通與Line Pay合作推出的電支服務Line Pay Money,是透過Line Points作為經營會員黏著度的工具,李懷仁認為,Line Points的點數機制相當明確(1點=1元),而且消費點數的出口相當多元,使得消費者的使用接受度非常高。

在這項服務中,一卡通突破的作法是,建立一個點數整合交換平臺,讓有發行點數的業者來加入,協助將業者發行的點數轉換成Line Points,或者是轉換成一卡通儲值卡中的儲值金。

李懷仁也觀察,兩大類異業場景都有此需求,其中一類需求來自業者發行的點數,沒有足夠的點數兌換出口場景。這類業者在消費後發放點數回饋給消費者,來經營會員經濟,可是因業務能力有限,無法簽下很多特店,使得會員累積的點數並沒有可以兌換的出口。這時,就能將這樣的點數轉換成一卡通的儲值金來消費。

另一類需求則源自業者點數價值不容易釐清的場景,比如,有些信用卡紅利點數或業者發行的會員點數,累積了幾萬點數,最後只能兌換2杯咖啡。李懷仁提到,當消費者不曉得累積下來的點數,究竟在市場上的實際價值時,換成現金是最直接的作法,這也是可以切入的標的。

李懷仁透露,一卡通正與金管會申請加入高雄市政府點數平臺的計畫,這項業務規畫是讓高雄市民參與市政活動時,高雄市政府會發出點數給市民,一旦市民累積到一定的點數,就可透過一卡通將點數換成現金。

技術關鍵:因應跨業合作與新業務,一卡通展開3大系統優化工程

電支、電票兩法合一後,一卡通多了許多過去法規不允許,或是沒有機會做的新業務,甚至,產生與更多與異業、同業合作的機會。

一卡通公司技術研發群副總經理戴劍文表示,以往,一卡通經營支付的對象,主要是面向最末端的消費者(Customer),現在,有更多機會接觸到企業(Business),或者是政府(Governance),當這些應用的寬度越來越寬時,所產生的服務內容也會變得越來越多。

為了因應接踵而來的新業務與跨業合作,今年,一卡通也從3面向展開了系統優化工程,第一是優化基礎建設;第二面向是針對與各異業的合作,在橫跨生態圈所需的系統優化;第三面向則是與金融機構為主的同業,在跨機構合作上所需的系統優化。

擴充性、穩定性和復原力,是一卡通系統優化工程的三大重點。戴劍文進一步提到,因應異業合作後帶來大量的交易處理,系統容量必須有更大的擴充性,但為了避免過度投資,一卡通朝向虛擬化方式進行,採用超融合基礎架構,讓系統有能力橫向擴充,這是增加系統擴充性的其中一項作法。

另一項作法則是分流,戴劍文提到,針對短時間內有大量效能需求的應用,一卡通傾向改上雲端,在不涉及個人資料或機敏資料的前提下,正評估將一些行銷活動,比如與異業合作的行銷活動,改靠雲端環境來因應。

在系統穩定性部分,他表示,一卡通成立至今已邁入第8個年頭,因此,在基礎建設上面臨了需要調整與強化的階段。除了系統的擴充性之外,同步也要將核心的設備,全面改用高可用性(High Availability,HA)架構,來維持系統更高的穩定度。

第三部分則是系統的復原力,根據法規規定,電子支付機構必須建置異地備援機房,不過,並無規定在主要機房中斷營運時,異地備援機房需要在多短時間內接手並正常營運。戴劍文表示,今年,一卡通將進行整體架構改善,採取雙活(Active-Active)模式,若主要機房不幸發生任何服務異常時,可在最短時間內切換到異地備援機房,來正常提供服務。

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