用十分鐘向 nand2tetris 學會設計處理器

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

 Google 新出的 Pixel 7 Pro，其核心繼續沿用上一代開始自行研發的晶片，並且升級為 Google Tensor G2。

由 Google 開發、號稱專為 AI 設計打造的 Tensor 晶片，尤其著重在 TPU。打開處理器 Google Tensor 一探究竟，裡面放著 CPU、GPU，以及擁有 AI 運算能力的 TPU（Tensor Processing Unit）張量處理單元。

什麼是 TPU？與 CPU、GPU 有什麼不同？要了解 TPU，先來看看他的前輩 CPU 和 GPU 是如何運作的吧！

TPU 處理器晶片是什麼？先從了解 CPU 開始！

不論手機、電腦還是超級電腦，當代計算機的通用架構，都是使用以圖靈機為概念設計出來的馮紐曼架構，這個程式指令記憶體和資料記憶體合併在一起的概念架構，從 1945 年提出後就一直被使用到現在。

除了輸入輸出設備外，架構中還包含了三大結構：記憶體 Memory、控制單元 CU 與算術邏輯單元 ALU。在電腦主機中，控制單元 CU 和算術邏輯單元 ALU 都被包在中央處理器 CPU（Central Processing Unit）中；記憶體則以不同形式散佈，依存取速度分為：暫存器（Register）、快取（Cache）、主記憶體（Main memory）與大量儲存裝置（Mass storage）。

算術邏輯單元 ALU 負責運算，透過邏輯閘進行加減乘除、邏輯判斷、平移等基礎運算，透過一次次的運算，完成複雜的程式。有了精密的算術邏輯單元，還有一個很重要的，也是控制單元 CU 最主要的工作——流程管理。

為了加速計算，CU 會分析任務，把需要運行的資料與程式放進離 ALU 最近、存取速度最快的暫存器中。在等 ALU 完成任務的同時，CU 會判斷接下來的工作流程，事先將後面會用到的資料拉進快取與主記憶體，並在算術邏輯單元完成任務後，安排下一個任務給它，然後把半完成品放到下一個暫存器中等待下一步的運算。

CPU 就像是一間工廠，ALU 則是負責加工的機器，CU 則作為流水線上的履帶與機械手臂，不斷將原料與半成品運向下一站，同時控制工廠與倉庫間的物流運輸，讓效率最大化。

然而隨著科技發展，人們需要電腦處理的任務量越來越大。就以照片為例，隨手拍的一張 1080p 相片就含有1920*1080 共 2073600 個像素，不僅如此，在彩色相片中，每一個像素還包含 R、G、B 三種數值，如果是有透明度的 PNG 圖片，那還多一個 Alpha 值（A值），代表一張相片就有 800 萬個元素要做處理，更不用說現在的手機很多都已經能拍到 4K 以上的畫質，這對於 CPU 來說實在過於辛苦。

由於 CPU 只有一條生產線，能做的就是增加生產線的數量；工程師也發現，其實在影像處理的過程中，瓶頸不是在於運算的題目過於困難，而是工作量非常龐大。CPU 是很強沒錯，但處理量能不夠怎麼辦？

那就換狂開產線的 GPU！

比起增加算術邏輯單元的運算速度，不如重新改建一下原有的工廠！在廠房中盡可能放入更多構造相同的流水線，而倉庫這種大型倉儲空間則可以讓所有流水線共同使用，這樣不僅能增加單位體積中的運算效能，在相同時間內，也可以產出更多的東西，減少一張相片運算的時間。

顯卡大廠 NVIDIA 在 1999 年首次提出了將圖形處理器獨立出來的構想，並發表了第一個為加速圖形運算而誕生、歷史上第一張顯卡—— GPU（Graphics Processing Unit）NVIDIA GeForce 256。

在一顆 GPU 中會有數百到數千個 ALU，就像是把許多小 CPU 塞在同一張顯卡上；在影像處理的過程中，CU 會把每一格像素分配給不同的 ALU，當處理相同的工作時，GPU 就可以大幅提升處理效率。

這也是為什麼加密貨幣市場中的「礦工」們，大部分都以 GPU 作為挖礦工具；由於礦工們實際在做的計算並不困難，重點是需要不斷反覆計算，處理有龐大工作量的「工作量證明機制」問題，利用 GPU 加速就是最佳解。

不過，影像處理技術的需求隨著時代變得更加複雜，這就是人工智慧的範疇了。以一張相片來說，要能認出是誰，就需要有一道處理工序來比較、綜合諮詢以進行人臉辨識；如果要提升準度，就要不斷加入參數，像是眼鏡的有無、臉上的皺紋、髮型，除此之外還要考慮到人物在相片中的旋轉、光線造成的明暗對比等。

每一次的參數判斷，在機器學習中都是一層不同的過濾器（filter）。在每一次計算中，AI 會拿著這個過濾器，在相片上從左至右，從上至下，去找相片中是否有符合這個特徵；每一次的比對，就會給一個分數，總分越高，代表這附近有越高的機率符合過濾器想找的對象，就像玩踩地雷一樣，當這邊出現高分數的時候，就是找到目標了。

而這種方式被稱為卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN），為神經網路的一種，被大量使用在影像辨識中。除了能增進影像辨識的準確度外，透過改變過濾器的次數、移動時的快慢、共用的參數等，還可以減少矩陣的運算次數、加快神經網路的計算。

然而即便如此，工作量還是比傳統影像處理複雜多了。為應對龐大的矩陣運算，我們的主角 TPU（Tensor Processing Unit）張量處理單元就誕生了！

TPU 如何優化 AI 運算

既然 CNN 的關鍵就是矩陣運算，那就來做一個矩陣運算特別快的晶片吧！

TPU 在處理矩陣運算上採用脈動陣列（Systolic Array）的方式；比起 GPU 中每個 ALU 都各做各的，在 TPU 裡面的資料會在各個 ALU 之間穿梭，每個 ALU 專門負責一部分，共同完成任務。這麼做有兩個好處，一是每個人負擔的工作量更少，代表每個 ALU 的體積可以再縮小；二是半成品傳遞的過程可以直接在 ALU 之間進行，不再需要把半成品借放在暫存區再拿出來，大幅減少了儲存與讀取的時間。

在這樣的架構下，比起只能塞進約 4000 個核心的 GPU，TPU 可以塞進 128＊128 共 1.6 萬個核心，加上每個核心負擔的工作量更小，運算速度也就更快、耗電量更低。我們經常使用的 google 服務，許多也是用了 TPU 做優化，像是本身就是全球最大搜尋引擎的 google、google 翻譯、google map 上都大量使用了 TPU 和神經網路來加速。

2021 年，Google 更把 TPU 導入到自家手機產品中，也就是前面我們提到的 Google Tensor；今年更是在 Pixel 7 中放入升級後的 Google Tensor G2。

Google 表示新款人工智慧晶片可以加快 60% 的機器學習速度，也加快語音助理的處理速度與增加功能、在通話時去除雜音增進通話品質等，不過最有感的還是圖像處理，像是透過 AI 多了修復模糊處理，不僅可以修正手震，還能把舊相片也變得清晰。

現在新款的手機為凸顯不同，越來越強調自家晶片設計與效能的差異；除了 Google 的 TPU 外，其他公司也朝著 AI 晶片的方向前進，包括蘋果、高通、聯發科、中國的寒武紀等，也都發表了自行研發的神經網路處理器 NPU。

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