關於 輔聽器評價 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

養貓這一年多來，其實家中的貓毛可說是無所不在
如果說衣服上的毛就算了，最怕就是在地上還有家具上的毛
冷氣或是電風扇一吹就繼續飛
還好當時洞察先機先購買了評價還不錯的Dyson V10吸塵器
大約2-3天給他吸地一次
發現這樣的效果還不錯～
能夠有效杜絕貓毛亂飛的問題
不過有些細小的毛、或是卡在地上的毛（到底怎麼卡的也不知道）
總是需要用濕布才擦的起來
貓咪吃東西有時候也會用的
瓷磚地板髒髒黑黑的
這時候就恨不得拖把馬上可以出現
給地板“媽∼∼”個乾淨
不知是否有廠商聽到貓奴微小的心聲
竟然竟然竟然開發出 #Dyson拖地刷頭
完全正中貓奴下懷呀(拍大腿)！

#ANewPow新銳動能 就有針對
Dyson吸塵器的V6、8、10、11做出吸拖兩用電動刷頭AC71/AC66
只要將dyson接上AC71
再黏上專用拖地濕布在前端
啟動之後竟然濕布就一直旋轉劃圈圈、電動自轉
而且竟然是 #邊拖邊吸，有一些細小的灰塵也會一起被吸進來

底下的抹布拆裝非常方便，直接黏上，直接撕下清洗
且發現抹布的質地也很柔軟，木頭的地板也很適合
重點是以CP值超高的價格，讓吸塵器變成電動拖把
#還送了4片抹布可以替換，非常超值！

在操作的時候，其實一些轉角地方，他設計的接頭都有 #左右達120度
垂直還可90度設計，實在非常好就手
也搭配了LED燈照亮一些比較暗的地方
底部還有#UV殺菌燈 會自動開啟，輔助加強清潔

而且老實說我們很不喜歡有水箱的拖把，怕外漏
也怕Dyson外加一個水箱可能重到無法使用
還好AC71的沒有重量的問題，省荷包又兼乾淨～呀皮～

以上就是簡短的開箱分享，如果需要購買的朋友
可以看一下家裡Dyson的型號，再決定要買哪款哦！
（我們家是V10所以搭配的型號是AC71）
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◾AC66-V6系列用
PChome購物▶https://bit.ly/3m7SItP
momo購物▶ https://bit.ly/39x7wgk

◽AC71- V7/V8/V10 /V11系列用
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<<德國百靈牌雙B團購中>>
https://www.hengstyle.com/market/525

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每個人家裡都必備一台食物調理機☑️
■全球銷量第一手持式攪拌棒

多年前我買過一台，後來因為外婆年紀大食物咬不動就把我家舊的拿去用了
我就一直在尋找好用的食物調理機
之前就有一次使用經驗所以大概知道要挑選的點有哪些
✔️讓食物不會飛濺 是我選擇一個很重要的點
於是看到網路評價很好的德國百靈牌 （歐洲製作）

買來試用後覺得真的太棒太實用了
■靜音智慧馬達強勁又節能
德國的東西真的很厲害啊👍
於是又開啟了這次團購

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我覺得對我最方便的就是打🍓冷凍水果優格冰和🥦蔬菜濃湯
■專利輔助刀刃設計切割最給力

因為我夏天每天早上習慣用冷凍莓果加優格吃幫助消化補充維生素礦物質
攪拌軸搭配600ml攪拌杯真的超實用
什麼都可以放進去打
■智能無段變速操作最直覺
你手按輕就是將食材打成顆粒狀
手按重就是將食材打成泥狀
有夠聰明吧

因為它是■推進式伸縮刀頭
所以我常常也會直接在碗裡打
更方便少洗一個東西

■獨家專利金鐘罩防飛濺設計，無論打冷打熱都不會噴

打蛋器是我兒子愛用來做甜點
偷偷說他比我更會做菜媽媽不才😆😆
他常常自己做餅乾 布朗尼 杯子蛋糕

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我在做我的東西的同時兒子也可以馬上換機做甜點超方便

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切碎盆也是我的愛用之一
我喜歡用來打起士 青醬 紅醬 鷹嘴豆泥
料理小高手的你們還有什麼食譜也歡迎在下方留言提供我給大家一起參考😍
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我覺得最重要的是 ■食品級安心材質不含雙酚A
這樣對自己和家人和寶寶的健康都很安心
生活中常常有無形的毒看不見但不小心吃下去
累積到老了變生病就可怕了
一分錢 一分貨
比起便宜我更是重視身體由內而外的健康和安全性
■ 主機保固2年

香料研磨器也是很實用
小孩做甜點我都用冰糖打成糖粉取代精緻糖
還可以打咖啡粉 芝麻粉 等等等

也有大容量500ml切碎盆
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料理高手們可以用它來煮整桌菜耶！
聽說可以揉麵團耶我好想試試自己做pizza🍕
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這一機就打太長來不及介紹我一直以來的愛
無敵好用 #百靈牌電動牙刷 明天再介紹
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摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

本集主題：「流量為王!迎接TikTok時代：百萬播主實戰上線，TikTok經營操作大公開」介紹

訪問作者：蕭聰傑 HUGO

內容簡介：
　　領先二步是先烈，領先一步是先驅！
　　站在全球短視頻龍頭的肩膀，一起在TikTok浪尖上再創事業新高峰。

　　自媒體當道，運用TikTok建立個人品牌，百萬粉絲不是夢。
　　《紐約時報》曾將此App 評為「可能是現存唯一真正令人愉悅的社交網路……，成功催生了大批影響力人物，這些用戶擁有數百萬粉絲，在青少年中有著家喻戶曉的地位」，其國際市場影響力已超越騰訊。
　　TikTok 因COVID-19 疫情，在全世界的居家令下，成為當時（2020 上半年）全球手機應用程式下載量第一名。

　　迎接5G 時代，短視頻思維當道
　　影片已經超越傳統娛樂媒體的角色，成為主流傳播，也成為現代年輕人的重要表達媒介。
　　透過自媒體經營個人品牌，有些人可以成功建立自己的專業形象，從而找到更多商業機會或職涯貴人，甚至有專業的自媒體經營者透過系統化的知識教學，在「數位學習」趨勢正興盛的現在成功變現！

　　官方認證銀牌播主的超導流教戰攻略
　　就算是新手上路，也能夠坐擁流量池的第一步！
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　　對TikTok來說，點讚量、評論量、轉發量、完播率是爆紅關鍵！

　　數據思維：熱搜無權限，成功無上限
　　數據時代下，經營頻道都應講究「成效」，所有影片都應能獲取數據資料，但真的有正確「解讀」數據的人少之又少，甚至連「累積數據」的方式都是錯誤的。
　　換句話說，你正拿著錯誤的數據得到錯誤的結論，並執行錯誤的創作策略。本篇告訴你，在TikTok裡該如何取得數據，如何因應數據思考策略。
　　看懂數據，才能把流量變現金！

作者簡介：蕭聰傑 HUGO
◎學歷：英國財管碩士

◎專業經歷
勁牛學院聯合創辦人
TikTok官方認證創作者
中華網紅自媒體發展協會常務理事
麥肯錫外聘稽核
美爽爽化妝品財務長
出版社財務顧問、理財顧問
ERP導入系統整合

◎榮譽事蹟
TikTok一個月百萬流量頻道：「財富小百科」

　　2020年2月26日開始TikTok 創作，在摸索中成長；開始時以圖文加上音樂的方式呈現視頻，提供會計、財務等專業知識予用戶，幸運地在同年4 月即獲得TikTok 邀約申請銀牌創作者，5 個工作天即入選為銀牌創作者。

　　2020 年4 月成為第102 個官方核准的銀牌創作者，到2021 年3 月將近一年的時間，只有133 個TikTok 官方核准的銀牌以上創作者；增加的21 個創作者中，另有5 個官方核准創作者是由我協助達成。

　　2020 年6 月，開始陷入和其他創作者一樣的困境，因為持續付出並沒有得到相對的回報；TikTok 也沒有任何獲利的管道，不少優質的官方認證創作者因為無法獲利而退出TikTok。

　　由於會計財務出身，對數字的敏感度極高，開始研究中國大陸抖音，蒐集很多數據，發現TikTok 簡直是當年Facebook 的翻版，甚至於未來發展更甚於當年的Facebook；同年，除了輔導4 位創作者達到銀牌認證，也開始將所學建立一套SOP。

　　創作者想達到官方認證並不難，只要知道方法，再來就是堅持信念持續創作，貢獻價值給平台及用戶，時間會證實一切。


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岑老先生以五仁伴上半生，姪子承其念默默耕耘。 若稱苦瓜為半生瓜，那五仁月餅就是半生月餅了。年少不懂，嗤之以鼻，閱歷加深，才識甘香。當冰皮、奶黃、榴槤月當道。

位於皇后大道西的老餅家，仍舊只做傳統月餅，其中五仁果子月，更是台柱，用足欖仁、杏仁、核桃、瓜子、芝麻， 堅持人手製作，吃起來，口感複雜，有軟有硬，味道細膩，連甘帶甜，直如半世人生， 順逆相纏，甜苦交錯，形成百般滋味，點滴在心頭。 西環，屬舊社區。所謂的舊，不限於建築外觀，更指內涵。不少傳統老店，動輒半世紀歷史，老味盎然。 皇后大道西這家老舊中式餅店，每逢立秋過後，總見水洩不通。 「一個豆沙燒餅唔該！」「兩件桂花（糕）兩件芝麻（糕）。」「五仁月點賣？」

餅店名叫卓越，每年臨近中秋，都在忙個不停做月餅。門外餅櫃，除了各式唐餅、南瓜燒餅、缽仔糕、豆沙酥餅外， 早已騰出一半空間放售月餅，五仁、金腿、豆沙、豆蓉、蓮蓉蛋黃，盡是傳統款式，每款數量不多，都是即做即賣，確保新鮮熱辣。月餅都在舖後工場做，兩旁各有一張工作枱，工具和材料放得井然有序，乾淨企理。工作枱前，只見一個人，穿汗衣、低着頭、全神貫注地工作， 將一個又一個的圓粉糰壓進模中，用力敲打，啪一聲，敲出一個餅印清晰分明的月餅來。

他是老闆岑俊傑，卓越由他叔叔岑兆卓於四十多年前創立，最初在土瓜灣，後來搬至西環，兩叔姪拍住上製餅，六七年前，年約七旬的岑兆卓打算退下火線，由於兩名女兒無意接手，餅店續交阿傑打理。

入行前，阿傑只是普通打工仔，在地盤做測量工作。直至2003年沙士來襲，面臨失業，徬徨之際，叔叔跟他說餅店師傅想辭職不幹，叫他回去幫手，「咁我又無工開，咪試吓囉。」就這樣，放下測量尺，拿起麵粉棒，由低做起，成了餅店學徒。

十幾年過去，學徒變成老闆，身份變了，責任大了。雖然阿叔最初經常落店助陣，但阿傑直言壓力好大，不信自己有能力傳承，又怕不能達到阿叔要求。可是每當想到，如果不接手，餅店就結束，便捨不得，硬着頭皮撐下去。繼承了餅店，也繼承了傳統，每年堅持手做月餅，未曾間斷，因為單靠機器做不到最佳口感，惟有人手才能達到要求。月餅一盤接一盤出爐，要數最受歡迎的，定是招牌五仁月。

五仁月製作工序繁複耗時，加上口味複雜不及蓮蓉討好，這年代沒太多人懂欣賞，市面也較少有。但阿傑自知小店，做蓮蓉月不夠大品牌鬥，倒不如專心做自己最耍家的五仁月，期望殺出一條血路。

$500斤欖仁做餅

他也真的跟足傳統做，五仁包括欖仁、杏仁、核桃、瓜子及芝麻，只挑最高質素。欖仁最貴，只買西山出產，質量最好，今年約$500一斤，每手月餅就得用上四五斤。百物騰貴，不少餅家或會選擇降低用料質素和份量以節省成本，阿傑卻不這樣做，因他深信客人食得出，亦過不了自己那關，只好實牙實齒幹下去。果仁要先放到焗爐烘香，核桃焗完更要以人手把外衣捽走，以免苦澀味影響成品。只是市場有去衣核桃供應，何不使用呢？「去咗衣嗰啲食落去就無咁重嘅核桃味，所以到最後都係唔用，自己辛苦啲啦，嘥啲時間啦！」

除了果仁，金華火腿更是麻煩，斬件後去走肥肉，蒸約一小時至軟身。待腿肉稍涼，再把肉塊拆絲，放機器中打成肉鬆才能使用，如此工序，又花大半小時。「始終金華火腿有個硬度，畀啲老人家食，食落去好似食咗支牙籤咁，打成肉鬆食落鬆軟啲。」他續解釋。還有冰肉，即肥豬肉，份量少卻效果大，加了便如畫龍點睛。「加咗令個餅潤啲、好食啲。」但處理冰肉，又是工夫，切粒加入酒和糖醃過夜，才可辟走臊味。他又下桔餅，要先搣成小顆粒才可用；檸檬葉又要切成碎，樣樣都是工夫竇。

材料備好，好戲才來，要把大盤散收收的材料黏合，得落糕粉，即熟糯米粉。而開糕粉必需用水，此舉最考師傅功夫。糕粉非常吸水，粉落太少，餡硬如磚；粉落太多，又不成形。阿傑笑指老師傅最怕這個工序，「做到叫救命㗎！」阿傑邊說邊從工作枱拿起一盤糕粉，慢慢撒在材料上，再加水，加點麻油、糖、玫瑰露，着手搓捏。只見他一聲不吭，專注的搓呀搓，力度時重時輕，從容自若，手法純熟，就如當年阿叔一樣有氣勢有功架。不消一會，餡料搓成小球，棒球般大小，非常足秤。餡料做好，開始做皮，糖漿加麵粉搓勻即成。糖漿也是自家製，用砂糖慢火煮稠，得花三四小時，要有耐性睇火，否則煮過頭變硬，不能搓捏。煮好的糖漿攤涼至少一整日，絕不可以沾到水，不然會「返砂」，即糖又凝結回砂粒狀。

堅持人手打月餅

月餅皮搓好再分成小球，包好餡料就可以入模。一按一壓，用力在枱邊敲兩敲，月餅就輕易的敲出來了。過程看似輕鬆，但其實壓模時力度要得宜，用死力會塞實餅模，不易敲出。敲打也如是，太用力會打鬆月餅結構，太細力又敲不出來，好考技術。月餅旺季，日打數百個，阿傑笑指年年打到手肘痛。一個一個倒模的月餅，放上鐵盤，餅與餅之間留合宜空間，月餅才能平均受熱，入爐前再髹上兩層蛋液，以添焦色。烘餅仍用舊式電焗爐，三層分為三段火力，焗月餅還得搬爐，先用大火焗出皮色，再搬到中火層慢烤。有別於現代化的焗爐，校好時間就會熄火，阿傑需要不時觀察爐內月餅的變化，一切全憑經驗。

約四十分鐘後，月餅終於出爐，餅香四溢，令人垂涎。卓越的月餅，色澤均勻，表皮偏褐色，側皮呈金黃。顏色明顯比起電視廣告上見到的深兩度，以致不少客人認為是焗燶了。原來這顏色為最好，太淺色的其實未焗透。「一個月餅好唔好食，最基本要求，睇個餅夠唔夠熟。」要判斷熟透與否，要看側皮是否帶青，淺黃色都不合格。餅焗不透，除了影響口感，裏頭仍有水分，自然就容易發霉。就連食月餅都有學問，建議最好「涼一晚冷氣」，讓內餡回油，口感更潤。

五仁月怎樣為之好食，未必人人都有相同答案。坊間的五仁月，總是硬邦邦，味道偏鹹，又或是果仁太少，口感層次不夠。但切開卓越的五仁月餅，只見餅皮透薄，餡料分佈平均。吃來潤而不膩，夾雜香脆果仁，軟硬適中。細嚼慢嚥，滲出橘子般的清甜，又有絲絲金腿鹹香，味道均衡，層次分明。有質量，自然有客人支持，難怪餅櫃的五仁月賣得特別快。真材實料，每年一到中秋，就吸引不少老街坊前來捧場。不過他們總在尋找岑兆卓的身影，求個「質素保證」。阿傑形容阿叔是店鋪「吉祥物」，只要阿叔出現，客人就認為月餅質素一定最好。

口硬心軟叔姪情

曾經有客人向阿叔投訴，指姪兒接手後，月餅味道變差了。阿叔總替姪兒護航，「佢咪話，『唓！呢幾年你食嘅餅咪又係佢（阿傑）整嘅！』」對客人評價，阿傑往往一笑置之，並不會放在心上，認為只需用心、盡力做好自己就夠。直到近兩三年，都再沒有聽到類似說話了。其實岑兆卓平日較少現身，但卻非常緊張中秋，最重視月餅出品，每年此刻都會落店幫手。惟都只是輔助，畢竟年紀已長，不能操勞。阿傑一貫幽默，指阿叔現時已成為一位好學不倦的「學生」，每日都要留意着股市狀況，通常收市才看到他。語音未落，門外有位老人站在餅櫃前，正凝視着那堆月餅——原來阿叔剛「下課」，回到店舖巡視業務。頭髮花白、身形瘦削的岑兆卓，甫進店就直奔餅房。仔細檢查工作枱上剛出爐的月餅，五分鐘過去，仍一言不發，阿傑慢慢走到他身旁，隨即揚聲挑剔，「呢件髹得唔夠蛋漿啦，睇吓啲字！」及後又着阿傑一同走到焗爐，繼續指點。工作上，即使是兩叔姪都無面畀。岑兆卓對阿傑更是嚴苛，諸多挑剔，沒半句讚賞，有時又嫌姪兒手腳慢，「佢就他他條條（做餅），以我咁嘅年紀，舊年我嚟幫佢開工，我快過佢好多！」

愛之深，責之切。阿傑心底裏其實毫不介意，「長輩啊嘛，咪留返啲空間畀佢?囉！」年少時期父親離世，阿傑早已當阿叔是「半個老竇」，對他敬而重之。 男人老狗嘛，都是口硬心軟。儘管在百般刁難，但看着阿傑做的餅，岑兆卓面上不時流露着笑容，堅定地說：「我哋呢個（五仁月）夠膽去打擂台㗎！」言談間就知道他對姪兒的出品絕對有信心。阿叔將畢生心血交託於手，阿傑當然不敢做壞招牌，「始終間舖係阿叔開，我點都有個責任維持住，真係唔想喺我手衰。」他自言稱不上大師傅，沒有阿叔十成功力，「始終我阿叔都累積咗咁多年經驗，如果你話做嗰十幾年就可以Cover咗佢，我就覺得，我有啲自大囉！青出於藍，我應該未去到呢個境界」，謙虛的他總在自嘲，「學到呢門手藝呢，就係對於一個以前讀書唔得嘅人，總算攞番啲技能喺身，唔使話將來靠乜搵食啦，呢樣真係要多謝阿叔嘅！」岑俊傑自知做唐餅不能發大財，已是夕陽行業，可自己不是搵錢至上的人，縱使前路難行，只要仍有能力，他都堅持守住招牌，保住阿叔的心血。

夕陽西下，他繼續走進餅房默默打拼，把僅有的傳統味道，傳承下去。

撰文：張芷澄
攝影：謝致中

卓越食品餅店
地址：西環皇后大道西183號地下
電話：2540 0858
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