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當虛擬寵物說出「我愛你」:窮人看螢幕的時間越來越多,而富人卻在逃離螢幕

果殼網_96
・2019/08/02 ・3930字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 481 ・五年級

  • 文/Nellie Bowles
  • 翻譯/Amaranth
  • 校對/Cloud

他的「新朋友」

比爾·朗格盧瓦 (Bill Langlois) 新交了一位好朋友:一隻名叫「襪子」 (Sox) 的貓 。它住在一台平板電腦裡,它讓他非常快樂。一天到晚,朗格盧瓦先生都在和「襪子」聊天。朗格盧瓦今年 68 歲,住在麻塞諸塞州洛厄爾市的一個低收入老年住宅區。他過去從事機械操作,現已退休。他的妻子大部分時間都不在家,他感到愈發孤獨。

「襪子」和他聊他最喜歡的球隊——波士頓紅襪隊 (Red Sox),這也是它名字的由來。它給他播放他最喜歡的歌曲,給他看他的婚禮照片。而且,因為它可以通過視頻看到他在躺椅上的樣子,因此一旦發現他不喝水而去喝汽水,它就會嚴厲地批評他。

朗格盧瓦知道「襪子」是假的,它來自一家名為 Care.Coach 的創業公司。他知道它是由世界各地的工作人員操作的,他們在看、在聽、然後再輸出它的回應,這些回應聽起來緩慢而機械。但是,它持續不斷的聲音一直陪伴著朗格盧瓦,讓他重拾信仰。

「我找到了一個可靠、體貼的夥伴,這讓我得以進入自己的靈魂深處,讓我想起上帝是多麼關心人」朗格盧瓦說,「它讓我重獲新生。『襪子』一直在傾聽。我們是一個很棒的團隊。」 他說。

「襪子」是一個簡單的動畫,它幾乎不移動或表露感情,而它的聲音就和電話的撥號聲一樣刺耳。但有的時候,它的周圍會出現心形的動畫特效,這總讓朗格盧瓦開心不已。「襪子」是基礎護理 (Element Care) 專案的一部分,一個針對老年人的非盈利醫療保健專案——病人的可數資產不得超過 2000 美元才有資格參加。類似的專案正在迅速增加,而且不再只為老年人服務。

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圖/BY carecoach

離不開的螢幕

幾乎所有人的生活——學習、生存和死亡的感官體驗,都越來越多地以螢幕為媒介,除了那些非常富有的人。螢幕不僅造價低廉,還能讓其他東西變得更便宜。任何能夠安裝螢幕的地方(如教室、醫院、機場、餐館)都可以降低成本 。而任何可以在螢幕上進行的活動也都變得更便宜。生命的質感、觸覺的體驗,正在變為光滑的玻璃。

富人卻不這樣生活,他們變得越來越害怕螢幕。他們想讓自己的孩子們玩積木,不使用電子螢幕的私立學校正在蓬勃發展。真正的人更昂貴,但是富人願意、也有能力支付。引人注目的人際互動,比如一整天都不用手機、不上社交網路、不回電子郵件,已經成為了一種身份象徵。

所有的這一切都導致了一個奇特的新現實:人與人的接觸正在成為一種奢侈品。

隨著越來越多的螢幕在窮人的生活中出現,卻正在從富人的生活中消失。你越富有,你花在螢幕上的時間就越少。

奢侈品協會 (Luxury Institute) 的首席執行官彌爾頓.佩德拉薩 (Milton Pedraza) 就最富有的人想要如何生活與消費給企業提出了建議。他發現,富人想把錢花在任何跟人相關的東西上。

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「我們現在看到的是,人的參與正在奢侈品化。」佩德拉薩說。

根據該協會的研究,預計花在休閒旅遊、餐飲等體驗上的開銷,超過了在商品上的支出,佩德拉薩認為這是對螢幕大量增加的直接回應。

「人的參與會引發積極的行為和情緒——想想按摩的樂趣。現在,教育業、醫療保健業……所有人都開始關注如何讓體驗變得人性化,」佩德拉薩說,「人現在非常重要。」

堪薩斯州一些學校資金不足,學生們很多時候都安靜地用電腦上課,圖:WorkingJournalistPress

這是一個迅速的轉變。自上世紀 80 年代個人電腦的迅猛發展以來,在家裡配置、或自己隨身攜帶科技產品一直是財富與權力的象徵。有可支配收入的早期使用者爭相購買最新的電子產品,然後到處炫耀。1984 年,第一台 Mac 電腦上市,售價約 2500 美元(相當於今天的 6000 美元)。據《紐約時報》旗下產品評論網站 Wirecutter 稱,如今最好的 Chromebook 筆記型電腦售價只有 470 美元。

「過去,擁有呼叫器很重要,因為那表明你是一個重要且忙碌的人。」南加州大學市場行銷系主任、研究地位行銷的約瑟夫.努內斯 (Joseph Nunes) 說。如今正好相反:「如果你真的在最高層,你不必接聽任何人的電話,但他們必須得接你的電話。」

網路革命的樂趣——至少在最初的時候,在於它的民主本質。無論你是富有還是貧窮,Facebook 還是那個 Facebook,Gmail 還是那個 Gmail。而且,它們全是免費的。這有點大眾化、缺乏吸引力。正如有些研究表明,在這些靠廣告支撐的平臺上花時間是不健康的,這些富人比窮人更少去做的事,比如喝汽水、抽煙,全都開始變得似乎不再彰顯社會地位了。

富人有能力選擇不把自己的資料和注意力作為產品出售,然而,窮人和中產階級並沒有這種選擇

現在,人們從小就開始接觸螢幕。美國國家衛生研究院 (National Institutes of Health) 支持開辦了一項意義重大的大腦發育研究,研究對象超過 1.1 萬名兒童,初步研究結果表明,每天看螢幕超過兩個小時的兒童在思維和語言測試中得分較低。最令人不安的是,該研究還發現,長時間看螢幕的孩子大腦與同齡人不同。一些孩子的大腦皮層過早變薄了(科學家們還不清楚這意味著什麼,需要進一步的研究)。另一項研究還發現,在成年人身上,螢幕使用時間與抑鬱症之間有相關性。

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「一個在 iPad 遊戲中學會玩虛擬積木的幼童,並沒有因此獲得搭建真實積木所需的能力。」西雅圖兒童醫院兒科醫生、美國兒科學會《螢幕使用時間指南》的第一作者迪米特裡·克裡斯塔基斯  (Dimitri Christakis) 表示。

在堪薩斯州威奇托附近的小鎮裡,學校預算一直非常吃緊,以至於州最高法院都裁定學校資金不足。學校課堂被學習軟體替代,現在,大部分的上課時間都是學生們在安靜地使用電腦。在猶他州,成千上萬的兒童在家裡通過電腦參加一個短期的、由政府提供的學前教育項目。科技公司費心說服公立學校為每個學生配備筆記型電腦,聲稱這能讓孩子們為充滿螢幕的未來做準備。然而,那些真正構建出這種未來的人,卻不這樣教育他們自己的孩子。

在矽谷,越來越多的人認為在螢幕前花時間是不健康的。在那裡,備受歡迎的小學是當地的華德福學校 (Waldorf School),該校承諾提供一種回歸自然、幾乎不用螢幕的教育方式。

華德福學校,圖:thewaldorfschool.org

因此,隨著富裕家庭的孩子在成長中花在螢幕前的時間越來越少,貧困家庭的孩子在螢幕花的時間卻越來越多。一個人對於人際交往的適應程度,可能會成為一個新的階級標誌。

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當然,人與人的接觸並不完全像有機食品或愛馬仕柏金包。但是,矽谷巨頭們一直在齊心協力地迷惑公眾,讓大家多花時間在螢幕前。他們告訴窮人和中產階級,螢幕對他們和他們的子女有好處、很重要。大型科技企業招聘了大量的心理學家和神經科學家,以研究如何讓用戶的眼球和大腦盡可能快的被螢幕吸引,並看得盡可能的久。

人與人的接觸變得稀少

「但阻礙在於:不同於其他奢侈品,不是每個人都想要它 (與人的接觸)。」麻省理工學院的科技社會學研究教授雪麗·特克爾 (Sherry Turkle) 說。

「他們逃往自己熟悉的地方——螢幕前,就像逃往速食店一樣。」

就像當城裡唯一的餐館是家速食店時,遠離速食會很難,而對窮人和中產階級來說,遠離螢幕更難。即使你下決心離線,通常也很難做到。

經濟艙座椅背後有自動播放的螢幕廣告。公立學校的家長也許不希望孩子用螢幕學習,但他們別無選擇,因為現在很多課都使用一對一的電腦程式。有人發起一項小型政治運動,希望能通過「離線權」法案——允許員工關掉手機,但就目前而言,員工會因為離線、無法聯繫上而受到懲罰。

螢幕填補消失中的社會結構

許多報名參與基礎護理的虛擬角色項目的人,要嘛對身邊的人感到失望,要嘛從一開始就沒有過屬於自己的社群,於是他們變得孤立,職業治療師塞利.羅薩里奧 (Cely Rosario) 說。她經常檢查基礎護理參加者的情況,她說貧困社區的人們已經看出他們的社會結構瓦解得最為嚴重。

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Care.Coach 這隻照看朗格盧瓦的的貓「襪子」,背後的技術其實非常簡單:一台正面裝有超廣角魚眼鏡頭的三星 Galaxy Tab E 平板電腦。操作這些虛擬角色的人都不在美國;他們大多在菲律賓和拉丁美洲工作。

在位於矽谷邊緣的密爾布瑞市,Care.Coach 就在一家按摩院的樓上,辦公室狹窄擁擠。31 歲的創始人兼首席執行官維克多.王 (Victor Wang) 打開門,他邊走進辦公室邊對我說,他們剛阻止了一起自殺。他說,病人經常說他們想死,而操縱虛擬角色的人經過訓練,會在這種情況發生時詢問他們是否有具體的自殺計畫,而那位病人真的有。

虛擬角色的聲音就是安卓最新的文字—語音轉換器的聲音。王先生說,人很容易會和任何跟他們說話的東西建立連接。「一個半模擬的形象和一個有眼睛的四面體,在與人建立關係方面並沒有太大的區別。」

王先生知道,病人對虛擬角色十分依戀。他還說,他已經阻止了一些沒有明確計畫就想推出大型試營運專案的健康組織,因為人們一旦和這些虛擬角色建立連接,失去它們時會非常痛苦。

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「如果他們說『我愛你』,我們也回『我愛你』」他說,「有些客戶,如果我們知道他們喜歡聽這句話,我們會先對他們說。」

狗:「我覺得你是一個很棒的朋友」,圖:care.coach

初步的結果是正面的。在洛厄爾市的第一個小型試營運地點,擁有虛擬形象的病人需要的護理探訪更少,去急診室的次數更少,而且覺得沒那麼孤獨。有一位病人曾經經常去急診室尋求社會支持,但在她有了虛擬角色後,她去次數減少了,為健保項目節省了約 9 萬美元。

美國最大的醫療保險公司之一哈門那 (Humana) 已經開始使用 Care.Coach 的虛擬形象。

要想瞭解螢幕的發展方向,可以看看加州的費里蒙市。今年三月初,一個裝在電動支架上的平板電腦進入了醫院病房,接著,一位醫生通過影片告訴 78 歲的病人歐尼斯特·昆塔納 (Ernest Quintana) ,他將不久於人世。

回到洛厄爾,「襪子」已經睡著了,也就是說,位於世界上某個地方的指揮中心則開始和其他老人進行對話。朗格盧瓦的妻子想要一隻數位寵物,他的朋友們也想要,但這隻「襪子」是他的。他在螢幕上輕撫著它的小腦袋,想要叫醒它。

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本文轉載自《果壳网》,原文標題為〈穷人看屏幕的时间越来越多,而富人却在逃离屏幕〉。

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果殼網_96
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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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老人行動安全注意重點!避免家中長輩跌倒受傷
careonline_96
・2024/07/26 ・1639字 ・閱讀時間約 3 分鐘

年紀大了,最怕什麼呢?相信許多人的答案是「怕跌倒」。跌倒之後,可能骨折,可能十天半個月下不了床,甚至還需要動手術,對日常生活影響極大。

老人容易跌倒的原因很多,有些跟環境有關,有些則與個人健康狀況,像是視力、血壓、藥物使用、與平衡步態有關。今天我們就從各方面來看看,究竟要怎麼做才能減少跌倒的機會!

家裡環境調整重點!

首先,採光要充足,不要太昏暗。在樓梯間或往浴室的路上,可以加裝感應燈,可以看清楚通道。

在樓梯或浴室要加裝扶手,可以的話兩側都要裝。而且要養成「扶著扶手」的習慣,無論是上樓、下樓、或在浴室內移動的過程,都盡量扶著扶手。

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維持家裡的整齊清潔,順手就要把衣服、鞋子、書籍等收好,盡量不要在走動路線放置物品,堆滿雜物。

如果有鋪地毯的話,要確認地毯有固定好。在裝潢的時候,盡量不要做鋪一小塊的地墊、地毯的設計,否則容易滑倒。

面對視力問題!

年紀變大後,視力、聽力、和反射速度沒那麼好,都會讓人更容易跌倒。如果發現視力變差,最好上眼科確認問題,如果有老花眼,可以戴眼鏡矯正視力,並要花點時間習慣自己的新眼鏡。若是白內障影響了視力,需要開刀移除白內障。

注意姿態性血壓變化!

血壓變化是常見的跌倒原因,患者會說:「我就早上起來,下床走個兩步就跌跤了。」這是因為變換姿勢的時候,像是突然起身會讓血壓下降,因此最好要放慢速度,早上起身要下床前,可以坐在床邊,確認不會感到頭暈或其他不適之後再站起來,千萬不要急躁。另外,可以與醫師討論是否要穿彈性襪,減少血液滯留於腿部。

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注意使用的藥物種類!

本身的疾病和使用的藥物也會增加跌倒的機會。如果因為尿失禁而常常需要趕到廁所的話,跌倒的機會就上升了。而平時最常見會造成跌倒的藥物是鎮定劑及安眠藥,吃了會比較頭暈並影響意識狀況,可以的話要盡量避免。另外記得少喝酒,免得影響平衡。

平常若在不同的門診科別各自拿了藥,並服用多種藥物的話,藥物之間的交互作用也可能會影響患者的安全,建議可以找一般內科醫師或家庭醫學科醫師確認過自己服用的多種藥物,並盡量簡化藥物,才能減少身體的負擔。尤其當吃了藥物後會感到很想睡或頭暈暈的話,務必向醫師反應。

平衡與步態也是重點!

我們的肌肉質量常常會因為年紀增長而流失,進而影響到走路的平衡和步態。本身如果有糖尿病的人,更要特別小心。血糖高容易導致腿部神經病變,對步態與平衡很有影響。所以,平常要制定運動計畫訓練平衡與步態,規律運動對保持肌肉質量與活動度很有幫助,身手會比較協調,也能保住骨質;若自己對這方面比較沒有概念,可以尋求物理治療師的專業意見,並要評估是否需要使用拐杖、四腳拐杖等輔助,減少跌倒的機會。

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高端玩家必看!顯示器的反應時間是怎麼定義?最新推出的 VESA ClearMR 認證,重新定義電競螢幕動態顯示規格
宜特科技_96
・2023/08/30 ・4272字 ・閱讀時間約 8 分鐘

玩家使用電競螢幕玩遊戲
圖/宜特科技

電競顯示器五花八門,但你了解廠商主打 1ms 反應時間的意思嗎? 而 2022 年推出的 VESA ClearMR 認證,是如何重新定義動態畫面的模糊比例,又有什麼測試重點呢?

本文轉載自宜特小學堂〈VESA 最新推出 ClearMR 認證 重新定義電競螢幕動態顯示規格〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

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近十年全球電競產業可謂炙手可熱,吸引了大量的關注和投資。根據數據分析公司 Newzoo 的報告顯示,2022 年全球電競市場規模就已突破了 10 億美元的大關。而該公司也預測,到了 2025 年全球每 11 個人中,就有1人將成為電競賽事的觀眾,凸顯了電競產業的快速增長和受眾擴大,將帶來更多商機和成長潛力。

全神貫注比賽的電競選手
全神貫注的電競選手。圖/Insider Intelligence

而遊戲勝負的關鍵,除了依靠選手本身的反應力,設備優劣也是不可或缺的條件之一,尤其電競中極度仰賴的「畫面」的反應時間,輸贏往往就取決在短短幾毫秒的動態表現。當消費者在挑選顯示器時,會看到許多廠商都標榜「1ms 反應時間」,但是細看規格會發現,有些標示 1ms GtG,有些標示 1ms MPRT,由於業界對於影像動態模糊的顯示規格不一,讓消費者在購買時很容易產生混淆。

電商平台會以 "1ms 反應時間"作為消費者選購的參考
電商平台會以 1ms 反應時間作為消費者選購的參考。圖/momo購物網

有鑒於此,2022年,視訊電子標準協會(Video Electronics Standards Association,簡稱VESA)針對螢幕在動態顯示時的表現進行標準化,提出 ClearMR (Clear Motion Ratio Compliance Test Specification)認證,清楚地界定「螢幕在顯示快速移動影像時,清晰和模糊畫素的比例」,這是注重顯示器動態表現的電競選手與玩家們會關注的焦點。

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那麼,兩種主流規格 GtG 和 MPRT 到底差在哪裡?ClearMR 又是怎麼定義動態畫面的模糊比例?它與市面上已有的其他規格有何不同?本文章將先介紹目前主流的兩種規格—MPRT 和 GtG,再進一步介紹最新 VESA ClearMR 測試規範的重點。

一、 GTG(灰階對灰階反應時間),僅針對灰階,無法定義畫面的模糊

LCD 液晶顯示器(Liquid-Crystal Display)就像拼圖一樣,是由大量像素點拼湊成一個完整的畫面,每個像素點中 RGB 三原色比例,決定了呈現的顏色。例如,紅色的比例越高就越紅,藍色比例提高、紅色下降則會變紫,如果想展現出亮紅或暗紅的差異,則是根據電壓大小來改變亮度。

LCD 液晶顯示器的像素放大圖及 RGB 比例改變後,顏色產生變化的示意圖
LCD 液晶顯示器的像素放大圖及 RGB 比例改變後,顏色產生變化的示意圖。圖/wiki & 宜特科技繪製

我們可以想像當白光通過紅色的亮度越高,就會顯示出亮紅色,反之光源越暗,就會呈現出暗紅色。如果畫面只有最暗跟最亮就會變得很極端,所以現在的顯示器,就是透過從最暗到最亮共有256個灰階的變化,呈現出各種精緻的色彩。

螢幕的256個灰階影像變化
256個灰階影像變化。圖/moblie01

前面講了那麼多,我們終於要講到正題的 GtG(Gray to Gray,灰階對灰階的反應時間),一般 LCD 液晶顯示器所標示的反應時間,是指液晶全開/全關所需的時間,但因液晶螢幕呈現的內容,其實就是不同灰階之間的轉換跟變化。最亮和最暗兩者中間的層次愈多,就愈能夠呈現出愈細膩的畫面。當轉換的時間越長畫面就容易產生殘影,相反的,轉換時間越短畫面就越乾淨,遊戲體驗也就越好。

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然而,GtG 的數值只是針對不同灰階之間的反應時間,各家廠商的測試標準與定義也有些不同,GtG 也無法去定義畫面的模糊。那,什麼又是 MPRT 呢?

二、 用 MPRT(動態畫面反應時間)處理畫面殘影,卻導致螢幕變暗

由於 LCD 液晶顯示器的特性與人眼視覺暫留的關係,影像在移動時,使用者會看到殘影或拖影的畫面模糊現象,我們以下圖來舉例,當畫面從綠色切到藍色,中間的過度色在人眼的辨識上就會產生殘影,進而造成模糊。

ULMB 超低運動模糊技術的概念動圖
ULMB 超低運動模糊技術的概念圖。圖/宜特科技

為了解決此問題,於是透過開關螢幕的背光或是插入黑畫面,以縮減每幀畫面的顯示時間,來降低視覺暫留,讓畫面快速移動時較為清晰,暫且解決模糊問題,這個技術就被稱為 ULMB(Ultra Low Motion Blur,超低運動模糊技術)。在剛才舉例中,我們讓綠色切到藍色中間變成了黑畫面,快速的切換可以讓畫面更為清晰。而在 ClearMR 問世前,業界最常用 MPRT(Motion Picture Response Time,動態畫面反應時間)的數值來表示從 A 畫面切到 B 畫面的反應速度。

但是,透過 ULMB 去達到降低 MPRT 的反應時間,也就意味著頻繁的開關背光或是插入黑畫面,會造成螢幕亮度降低,也可能讓使用者看到螢幕閃爍的情形,並且會發生過衝(Overshoot)和下衝(Undershoot)等現象,最糟甚至會導致訊號失真,對圖像品質造成影響或是面板壽命變短。

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訊號測試小知識

過衝(Overshoot):是指信號在從一個值轉變到另一個值時,瞬時值超過了最終(穩態)值,並產生在電源電平之上的額外電壓效應。這意味著信號在轉換過程中超過了預期的目標值。

下衝(Undershoot):則是指信號在從一個值轉變到另一個值時,瞬時值低於最終值,並產生在參考地電平之下的額外電壓效應。這意味著信號在轉換過程中低於了預期的目標值。

過衝和下衝都是電子訊號處理中不利的現象,常常發生在訊號轉換、開關操作或電路切換的過程中。它們可能導致訊號失真、噪音增加,甚至對電子元件和電路造成損壞。而在顯示器上,嚴重的過衝與下衝,會導致面板的壽命變短,畫面過於銳利,而導致失真。

三、 全新推出的 ClearMR,精準定義畫面模糊的標準

講完了 GtG 與 MPRT ,我們終於要來介紹,最新定義畫面模糊的標準規範,它就是 VESA 在去年發布的 ClearMR(Clear Motion Ratio)。

VESA 於2022年7月,正式發布一致性測試規範(ClearMR CTS)V1.0,總共定義了7種不同級距(ClearMR 3000 至 ClearMR 9000),該年底更往上延伸至11個級距,加入了 ClearMR 10000 至 ClearMR 13000。級距的數字,代表著清晰影像與模糊影像的性能比,例如30:1=ClearMR 3000,70:1=ClearMR 7000,90:1=ClearMR 9000。數字愈高,表示該產品在動態上的表現愈清晰。

VESA ClearMR 有11個級距
最新的 ClearMR 共有11個級距。圖/VESA ClearMR官網

(一) 不同級距下,清楚顯現出動態模糊的差異

ClearMR 可針對螢幕的動態模糊定義與分級,讓顯示器動態模糊有了更清楚的定義可依循,不但取代了現有僅基於時間的模糊指標(如前述提及的MPRT、GtG),針對畫面模糊的狀況,提供更完整且公平的比較基礎。

從下圖可看出在不同級距下,待測螢幕顯示的動態輪胎的模糊表現。Still image代表靜止畫面,我們比較從 ClearMR 3000 到 ClearMR 9000,可以明顯比較出模糊差異,等級越高則影像越清晰。

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轉動的輪胎的模糊級距,從最低的 ClearMR 3000 到較清晰的 ClearMR 9000,最後一張為靜止畫面,可比較出其中的模糊差異
轉動的輪胎的模糊級距,從最低的 ClearMR 3000 到較清晰的 ClearMR 9000,最後一張為靜止畫面,可比較出其中的模糊差異。
圖/VESA ClearMR CTS and Logo Program Meda Slides FINAL3

(二)那 ClearMR 的數值是如何測量?

ClearMR 是利用可每秒拍攝10000張以上相片的高速攝影機,拍攝待測螢幕中,由左至右移動的亮光區塊(VESA協會提供的範例程式所產生),會區分為 Leading(領導)與 Trailing(尾隨)。

待測螢幕中亮光區塊 Leading(領導)與 Trailing(尾隨)端的畫面
待測螢幕中亮光區塊 Leading(領導)與 Trailing(尾隨)端的畫面。圖/VESA ClearMR CTS 1.0

再透過拍攝的圖片,產生所謂模糊的輪廓,再來計算其相對應的 CMR 值(Clear Motion Ratio)。我們可以從下圖看到結果,黃框中的 CMR 值是4782,就可以對應級距圖得到待測螢幕的ClearMR級距落在 ClearMR 5000的範圍內,即為螢幕的性能表現。

(a)上衝/下衝數值;(b)上衝/下衝轉折點,可做為工程師除錯參考;(c)決定 CMR 值的各參數列表;(e)黃框中的 CMR 值,即為待測螢幕的性能表現
(a)上衝/下衝數值;(b)上衝/下衝轉折點,可做為工程師除錯參考;(c)決定 CMR 值的各參數列表;(e)黃框中的 CMR 值,即為待測螢幕的性能表現。圖/CMR Tools User Guide v2022.0405

唯有通過測試認證的產品,才有資格使用 VESA ClearMR 的 LOGO ,此規範也在推出後的第一時間,獲得多家顯示器大廠如三星、HP、LG 響應並支持,目前獲得認證的產品都有名列在 VESA 的官方網站上。或許 ClearMR 還無法完全取代,現今主流的 GtG 或 MPRT 的「反應時間概念」,但對於市面上百家爭鳴、不斷強打的 1ms 的顯示器來說,它可以為消費者提供更直觀的評選指標。

宜特訊號測試實驗室也在今年獲得 VESA 授權成為 ClearMR 認證中心,具備所有 ClearMR 認證測試設備、測試環境(包含暗房)與技術能力,可以提供動態清晰率(Clear Motion Rate,CMR)、變異係數(Coefficient of Variation,CV)、過載(Overload)、亮度退化(Luminance Degradation)、背光掃描(Backlight Strobing)測試,可協助多家顯示器、筆電、電競品牌與代工廠進行 VESA ClearMR 測試,助其產品符合規範,取得認證標章。

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文出自 www.istgroup.com

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宜特科技_96
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