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㊙️ 小布老師塔羅占卜：你的靈魂伴侶帶給你什麼樣的靈魂課題？

靜心閉眼深呼吸，依直覺選取一張牌，下好離手。接下來的答案為連結天使的牌義，並非完全遵照塔羅牌義。

#下期線上天使塔羅課預計8月
#報名登記中
#有興趣學習如何占卜解牌歡迎報名
#也提供一對一線上課程

1）你的靈魂伴侶是來讓你學會脫離幻象的。

你以為的自己，是建立在群體之中的；你以為的隱身於團體中，也是為了要活出獨特性。你與他人、個人舞台及眾人的利益、服務與受益、付出與接收間的平衡，是今生會透過靈魂伴侶來讓你學習的。當你害怕做自己時，你會依附於安全的團體；當你被團體隱身後，又會有渴望能活出光芒的雄心壯志。而這個課題會透過他人來替你演出，你要做的是看出「投射」。而覺察出這個投射，往往是最難的。它需要的是反芻力及反思力，在衝突自我的框架下尋找突破點，總是會讓一個人感到不舒服。而承認這個不舒服，就會是一個起始點。換句話說，你的靈魂伴侶不是來讓你感到受傷、憎恨或厭惡的，而是透過「討厭對方」來看透表象，進入更深層的自我覺察。讓陳舊的你褪去，挪出新的空間，才能容納展新的自己。

你就是自己的引領者。

2）你的靈魂伴侶是來激發你本就具有溫暖的愛的。

也許你常扮演救贖者，也或許你總是吸引需要協助的人到身邊，因為你總有那麼多的愛可以給予。如果你不認為你擁有愛可以給，那麼你大概是走向另一極端面向的路，感到匱乏需要被愛，渴望找到拯救自己的真命天子。而你的靈魂伴侶會來協助你發展這一類的劇情，讓你演出拯救他人的「拯救者」，或是等待被救贖的「受害者」，亦或是在拯救未果後而呈現的「迫害者」狀態。而這些劇情都是為了要讓你看見，你擁有的愛只能拯救自己，只有把自己愛好了之後，你才有能力去分享及給予。若是一昩地朝向犧牲奉獻的路，就會是逃避負起「愛自己」的責任，這時靈魂伴侶就會擔起重任，演出「你既然不把自己給愛好，那我就更讓你需要愛」的角色。善用你的正念及幽默，它會是在給予愛的過程中，也讓自己感到被滋養。

沒有人能夠把你愛好，除了你自己。

3）你的靈魂伴侶是來讓你重生的。

選到這張牌的，我先恭喜你，你今生帶有很重要的靈魂蛻變任務。多半你的靈魂會在今生覺醒，有點像是考了很多次的小考、期中考，現在來到壓軸的期末考了。今生你的靈魂伴侶會讓你進入冥王府，見過鬼魅魍魎後，才有工具進級去打怪，那個真正的大怪物是自己累世以來的心魔。因此今生你的人生應該挺精彩的，總會在一個極致之後，突破原有的狀態或形式，重新歸零再出發。因此你很有可能浴火重生，產生很多深度的洞見及覺察。除了你個人的轉世演化之外，你還有一個更深層的靈魂任務，就是在今生透過靈魂伴侶的演出（也許是遭受背叛、誤解、遺棄），來讓你明白你與他並沒有不同。你們只是角色扮演不同，靈魂進程不同，但本質是相同的。你們都是來地球體驗的靈魂，都有各自的課題及學習，也都會再次以更高的維度視角去體悟這一切的輪迴。因此，別鑽牛角尖，有時候邏輯是無法解釋你靈魂安排的一切的。試著去體驗及接納，看穿喪失的幻象，你會找到自由。而這一切的變動，讓你的生命得以流動。

你永遠會遇見，一個更新的自己。

4）你的靈魂伴侶是來讓你合一的。

你有一定程度追求穩定、安全、掌控的需求，你希望事情能在你掌握範圍之中，這樣你才能感受到自己的存在。或者是說，這樣你才感到有力量，因為可控，所以有力量，因為有力量，所以存在。然而，你的靈魂伴侶總會扮演那個讓你不斷失控的觸發器，也許是闖了什麼禍要你解決，也可能是你對他的信任建立在掌握他的程度，而他屢屢不受控，也或許是因為你的掌控而造成一定程度的責任感，而被迫去承擔對方試圖逃避的事務（比如欠債、人情、照護）。你的靈魂伴侶是來提醒你一件事，你若是在關係中需要行使掌控權，不論理由為何，它都可能剝奪另一方學習自主或獨立的可能性，也會使一段關係停滯在安全穩定的死水裡，一步都前進不了也後退不了。然而，世事無常，最終那個變動還是會到來，或許會透過你的靈魂伴侶來演出那個無常，最終還是再次回到不可控。因此你需要醒覺的是，你是整體的一部分，你無法控制整體，而是被整體影響著。換句話說就是，你愈渴望感到自己存在而去掌控時，會愈因為不可控的人事物而感受不到真正的內在力量。真正的力量來自於接納一切的發生。

你是參與命運的共同創造者，但不是獨權者。

✅ 天使塔羅諮詢師證書班

課程結束你會學習到：
• 如何和自己的能量氣場調頻
• 如何開啓超感官能力
• 如何接收天使訊息
• 如何得知身體病痛所傳達的訊息
• 西方神祕學元素及應用
• 色彩象徽符號及意義
• 數字代表意涵及象徵、靈性數字、古希伯來文數字
• 星座三態宮、四象宮及元素性質
• 78張塔羅牌牌義及相關神祕學及神話元素
• 牌陣解牌及應用
• 天使塔羅諮詢師結業證書

➡️課程時間：
預計八月（預計四個星期日早上10點到下午5點，正確時間等人數確定之後會再通知）
➡️地點：
線上（google meet)
➡️費用：
$30,000

完成匯款後通知我後五碼才算報名成功

戶名：邱俞璇
銀行：台北富邦（012)
帳號：757-168-003670

前言：

測試學習是個理論簡單，但實作起來會遇到很多疑問的學習過程。曾經跟Sean Ellis 一起工作的曲卉寫的這本書不但實用，而且還訪問了一大票測試專家。

他們對於測試主題的選擇（大題目還是小題目）、AARRR漏斗的重點，還有測試團隊在組織內的發展也都有不同的見解。

我覺得很值得多看看，所以做了筆記跟大家分享。

這次分3 part，先來一串九個人我印象最深的測試心得，再來九個人的訪談摘要，最後是九個人對於組織與人的看法。enjoy~

..........

《硅谷增長黑客實戰筆記》曲卉



#Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters
"不要只做優化，要做有高影響力的事情。不過，得先做優化累積影響力。"

#Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell
"不要把所有數字綁在一起看，用戶分群是有效優化的開始。"

# GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊
"限制供給可以透過奇怪的方式，製造FOMO(害怕錯過fear of missing out) 社交地位(social status)等，讓產品流行"


# Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree
"低垂果實摘完後，會陷入低潮與瓶頸。全公司（或跨團隊）的創新idea大匯集會讓大家一起幫忙，並且不要浪費對失敗案例的紀錄與策略學習。"


#Cerberus Interactive/Acorns (微型投資）, Sami Khan
"醜陋、原始的廣告更像是朋友在對用戶說話，有更高機率穿透用戶的防衛心"


#Camera360（修圖）, 陳思多
"漏斗的無限解構，原本以為是單純解決留存率問題，結果深究了四層（留存率—>推送更新覆蓋率—>推送更新展示率—>下載權限設定）才達到目的。"


#Square（支付）, 羅揚 James Luo
"增長與嚕羊毛黨的鬥智鬥勇，對獎勵的設計要有吸引力，又要養成使用習慣，還要善用推薦者的資訊讓新用戶感受到個性化的感覺。"

#探探（校園招聘）/ 美圖（修圖）, 韓知白
"要做增長先要備好基礎設施（行為數據後台，A/B測試框架），才能夠更快速迭代與勤能補拙。"

#專訪 Keep（運動）/豆瓣（社群）, 張弦
"有些問題除了用數據作判斷外，直接問用戶可以達到更直接的效用，而且幫助增長團隊打開視野。"

---九篇專訪的摘要全文---

#9-1 Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters

-北極星指標是會變動的


-產品（也就是核心地帶）通常是增長的投資報酬率最高的測試，但很難直接說服公司其他成員直接拿產品動刀。


-增長團隊一開始成立時候，選擇三不管地帶，以證明自己；之後才進展到核心地帶


-核心地帶的創造新價值、改善原有價值，通常是產品團隊負責。傳遞已有價值給更多人則是增長團隊負責。


-增長團隊必須是全職的，不能跟人共用成員，否則優先順序會被影響


-做測試時候，如何在容易衡量但效果慢跟全新設計但不知哪個因素產生作用之間做取捨？優化測驗要一個個做，改變方向測驗則直接直搗黃龍。而改變方向的測試才能反應高影響力。


-當低垂果實摘完後，要做高影響力需要高資源的測試需求，而不是低資源但也只需要低影響力的需求

#9-2 Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell

-對行動應用來說，留存是所有指標中最重要的，因為客人離開沒有成本，但留存會對你有無限好處。留存指標包含以日、週、月計算。

-增長團隊大約7-8人，包含產品經理、分析師、設計師、程序員，最多的是程序員。產品經理需要對分析、UI/UX設計、程序都略懂，才能跟他們溝通。

-以每週的循環討論測試設計、結果與去留。

-SC的做法不是所有用戶綁在一起看留存率，是用戶分群後看留存率，包含新用戶、流失後重新造訪用戶、重複使用用戶。

-當移動應用要藉由更版推送提升客戶體驗的時候，如何達到最好的整體效果？衡量指標是RRF 覆蓋率(reach), 相關性(Relevance), 頻率(Frequency) 三個都達到高水準則影響力最大。但覆蓋率是這當中最重要的

#9-3 GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊


-我的前一間公司(Stolen)，每個增長流程與工具都做得很好，但就是產品不夠好。當我到Postmaster之後發現他們什麼成長技巧都沒有，但產品很符合市場需求。

-增長最令人喜歡的是，能量化你的影響力，當你實驗做得好，結合了創造力與分析能力得出很好的想法，就像寫程式一樣，你做了某件事就有某個結果。這是令人上癮的。


-增長最令人不喜歡的是，會讓你偏向那些容易衡量並且很快衡量的東西。但有時候最重要的事情，例如產品與市場的契合度，反而不是容易衡量的。

-K因子（referral 用戶轉介人數）持續大於1是不可能的，尤其當你的產品越做越大，群體越來越多。即使是社交軟體，要讓k因子大於1 也需要一些違反自然規律的設計。

-稀缺性可以透過奇怪的方式，讓產品更加流行。從Stolen 得到的認知是，限制供給，造成稀缺性。心理因素是害怕錯過(FOMO) 社交地位（social status）等

-即使在矽谷，增長團隊也不多見。Google就沒有。但是FB就有一大批增長團隊並且擴散到其他地方。增長就是技術驅動，易於衡量的行銷。增長團隊更像升級版的行銷團隊，有了程序員的支持可以把推薦系統做得更精準，未來增長團隊會和市場團隊在一起而不是產品。

-用少於10%的流量，可以做任何測試。

#9-4 Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree

-數學不會就是不會，增長沒效就是沒效。增長可以很快做出改變，並且追蹤哪些改變有效哪些無效。

-增長的低垂果實摘完後，會陷入疲乏，就需要大量idea。創新idea 兩種重要想法：每週五的全公司頭腦風暴 & 忠實紀錄失敗的測試並從中學到策略想法。

-增長團隊刷存在感兩種做法：(1) 在例會中說明有趣但違反直覺的實驗，已讓大家有印象(2) 把大象（重大影響力但耗資源）跟螞蟻（容易但效益有限）的實驗混合起來，避免人家覺得你沒貢獻或者只會做小事情

-新產品開始獲取客人的三種方法：(1) 付費搜索廣告，可以找到真的需要產品並且非常有興趣的人 (2) 抄競爭對手的做法，可以找到他們已經開發過的市場(3) 根據產品特殊屬性的增長手法

#9-5 Cerberus Interactive/Acorns (微型投資與機器人投資）, Sami Khan

-靠創意的廣告狂人時代已經過去，excel 跟計算機才是你的好朋友。

-檢視總預算，跨通路預算調整（放大表現好的），通路內預算調整（用七天平均放大表現好的）

-2C新產品上線的建議是先在FB做小量A/B測試，找出好的再往其他通路擴散。測試前要設好追蹤，沒有追蹤，測試學習的迴路就不會成立。

-比起其他app，遊戲是最不需要擔心用戶獲取的，因為人們下載無成本；比較需要擔心的反而是用戶留存。因此要一小批一小批的獲取用戶後，關閉其他溝通通路，只針對這小群人做各種產品測試與改進，確定30 日留存率到達可用水準後才能繼續獲取用戶。

-臉書上，越醜的廣告表現越好。因為大家對電視已經疲乏，精美的廣告創意讓人想到電視會自動跳過，但粗糙的原始的則像是你朋友分享的。

#9-6 Camera360(Photo Editor), 陳思多

-漏斗的無限解構，以解決留存為例。原本想藉由app更新處理留存率低的問題，但發現更新覆蓋率不夠高，後來又發現問題是更新的展示率（被看到）低，而展示率低的原因又是app一開始下載時候的預設權限。所以回頭更改預設權限設定，在更改後次日留存率實現5%增長。（但如何在用戶已下載後調整權限啊）


-各地區的差異化溝通，以美國市場為例，經過逐一測試不同族群發現40+婦女喜歡此產品，於是將廣告視覺改為該族群會喜歡的可愛孩子展示功能，降低33%的獲客成本

-增長的成功要素是CEO的有意識支持。因為增長會用到很多資源，或是影響很多資源。若是沒有CEO的支持，無法成功。

-增長團隊需要的數據分析師，是對產品有深切了解的數據分析人，而不是純粹解讀數字。

#9-7Square(支付服務）, 羅揚 James Luo

-留存主要是產品決定的，但在早期留存（D14-D90)增長可以起到很大作用，只要透過各種管道（信件、推送、Retargeting 廣告）重新提醒用戶，就會對早期留存產生明顯效用。

-要做全產品用戶推薦的指標的先決條件，是內部有堅實的大數據團隊，足以做獲客通路歸因。

-通路關鍵三大指標(CPA, ROI, LTV）中，最難建模的是LTV。因為涉及對長期留存率與資本折現率的重要假設。

-好的推薦系統會牽涉到三大項目，獎勵、曝光、轉化。其中獎勵的設計是與嚕羊毛黨鬥智鬥勇的活動。獎勵內容要考慮『有吸引力的額度、合適的條件限制、養成使用習慣的限制，累進式獎勵、考慮對稱式獎勵（利己又利人）』

-即使是最忠誠的用戶，也不會時刻記得你的獎勵項目。

-新用戶進來後，可以用推薦人的資訊提醒他們使用獎勵，不僅給新用戶個性化的感覺，也提醒新用戶『我確實獲得了某人的推薦』

#9-8 探探（校園招聘）/ 美圖(Photo Editor), 韓知白

-美圖的用戶留存指標設在N張照片保存，一開始是基於通路管理的需要，因為有些通路留存數據會有回饋延遲以及作假的問題。

-探探的市場部與增長部的區別在，市場部負責花錢，增長部不負責花錢。

-增長不是先做ＫＰＩ管理，而是要有好的基礎設施（行為數據後台，A/B測試框架）才能開始觀測指標與迭代增長。

-快速迭代的價值在於，當你沒有人家的靈感，人家一次增長效果比你好3倍(+60% vs +20%）的時候，只要你迭代速度有三倍，還是可以得到一樣的成功增長效果。

-增長要避免的第一個坑就是局部優化，這裡改一點截圖，那裡改一點文案。其實也許改產品名字與圖標是最有效提升app商店轉化率的途徑。增長經理要能夠跳脫盒子思考（out of box thinking)

-剛開始做測試的人，要忘記喬布斯張小龍等產品的大神，他們是靠直覺也很少看數據：正常人要靠數據與即時反饋，勤能補拙。


#9-9 Keep(運動）/豆瓣(社群), 張弦

-全景漏斗，關心橫向的產品功能交互關係。當一個產品不只是工具，還有社交，內容等多種功能。可以根據不同功能設計指標，再看看功能
之間的交互拉提作用，決定整個產品後續的發展。而不是只看單一指標。

-量化與質化的兩腳思維，曾經做測試時候只看指標，以為是Ａ與Ｂ的相關性，但從未想過中間還有個Ｃ。學到後就會在產品中安插小問卷直接問用戶，但要把握3個題目之內的精簡原則，不可以打擾用戶。

-加法與乘法，做增長後了解了加法與乘法的關係。增加一條溝通管道是加法，優化轉化率是乘法。一般來說，乘法的好處更大一些，但這也是基於加法已經帶來足夠的初始流量，否則盤子太小的乘法也沒啥意義。

-做產品像開船，動力與方向最重要。產品小的時候，著重動力，加速度要夠。產品體量大了後，動力已經比較足了，著重方向，往哪兒發展就更重要。

---以下是關於團隊的摘要---

#Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters
"增長團隊必須是全職的，不能跟人共用成員，否則優先順序會被影響"

#Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell
"增長團隊大約7-8人，包含產品經理、分析師、設計師、程序員，最多的是程序員。產品經理需要對分析、UI/UX設計、程序都略懂，才能跟他們溝通。以每週迭代的循環討論測試設計、結果與去留。"

# GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊
"增長最令人不喜歡的是，會讓你偏向那些容易衡量並且很快衡量的東西。但有時候最重要的事情，例如產品與市場的契合度，反而不是容易衡量的。"


#Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree
"增長團隊刷存在感兩種做法：(1) 在例會中說明有趣但違反直覺的實驗，已讓大家有印象(2) 把大事（重大影響力但耗資源）跟小事（容易但效益有限）的實驗混合起來，避免人家覺得你沒貢獻或者只會做小事情"


#Cerberus Interactive/Acorns (微型投資與機器人投資） , Sami Khan
"靠創意的廣告狂人時代已經過去，excel 跟計算機才是你的好朋友。"


# Camera360（修圖）, 陳思多
“增長的成功要素是CEO的有意識支持。因為增長會用到很多資源，或是影響很多資源。若是沒有CEO的支持，無法成功。”


#Square（支付）, 羅揚 James Luo
“通路關鍵三大指標(CPA, ROI, LTV）中，最難建模的是LTV。因為涉及對長期留存率與資本折現率的重要假設。”

# 探探（校園招聘）/ 美圖（修圖）, 韓知白
“快速迭代的價值在於，當你沒有人家的靈感，人家一次增長效果比你好3倍(+60% vs +20%）的時候，只要你迭代速度有三倍，還是可以得到一樣的成功增長效果。”

# Keep（運動）/豆瓣（社群）, 張弦
“做產品像開船，動力與方向最重要。產品小的時候，著重動力，加速度要夠。產品體量大了後，動力已經比較足了，著重方向，往哪兒發展就更重要。”

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

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以下為本段內容文稿：

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，我們結合心理跟生活的真實運用，期盼能夠陪伴你每天進步一點點。

如果你也想要每天都有所進步，那就歡迎訂閱我們的頻道，YouTube的朋友，別忘了要打開小鈴鐺哦！

我們來模擬一個情境哦，雖然這個情境有一點不太吉利；但是呢，邀請你感受一下，我相信會帶給你一些體會哦！

這情境就是，假如不幸你得了癌症，而這個癌症的死亡率是1/3、33％，當醫生告訴你，一旦罹患這樣的癌症，每300個人當中會有100個人死掉，你聽完之後會有什麼感覺？應該會感覺到非常的絕望吧！

可是，如果醫生對你說，就算罹患這樣的癌症，每300人當中有200人能夠活下來，這個時候你的感覺又會是如何？你會不會因為這樣的說法，感覺好一點，甚至開始朝向樂觀的方向？

然而事實上，你思考一下，300個人當中有100個人死亡，跟300個人當中有200個人能夠存活，這是在講同樣一件事啊！

可是隨著說法的不同，你的主觀感受會有很大的差異，然而這樣的主觀感受引導出，你接下來的應對行為也會是截然不同的哦！

所以呢，客觀來看同樣的內容，如果我們是正面表述，或者是負面表述，給人的印象就會有很大的落差；這樣的狀態，就是心理學當中所謂的「框架效應」。

我們一般直接的感受，是我們跟別人對話的時候，最重要是選擇用比較積極、正面看待事物的正面框架，會是比較好的選擇。

但是如果你總是選擇「正面框架」，也不一定是全然的好事哦！

在美國的密西根大學，市場行銷系的副教授～大衛伍頓，他就指出哦，每個人的個性不一樣，喜好的的框架就會不一樣；所以呢，正面框架不一定是最好的。

伍頓博士他就找了140個大學生作為對象，去調查「為了讓口氣清新」的正面框架，這樣的標語，跟「口臭會讓人討厭」這樣的負面框架的標語，哪一種標語，會比較受歡迎？

結果呢，他發現了那種對於周遭的期待，配合度比較高，總是很在意他人眼光的人，他們比較容易接受負面框架的看法。

也就是說「口臭會讓人討厭」這樣的訴求，對於那種比較願意配合別人的人，是比較強力的訴求。

可是對於那些自尊心比較強，不太介意別人怎麼看自己的那些人，他們會比較偏好正面框架的觀點。

也就是這樣的人，你要告訴他為了讓口氣清新，你呢可以吃口香糖，你可以使用漱口水，類似這樣的訴求。

所以，按照對方的個性選擇不同的說話方式，這才是真正的好的表達，所以呢，在表達的層面，就如同我的線上課程【自信表達力】裡面所談的。

我們要讓自己的訊息，是別人聽得進，而且會去做的，那麼你就必須要有意識的培養自己「語言框架」的能力，而這樣的培養，表面上是拓展詞彙庫。

然而它更深刻的想法就是，你能不能理解在人性上面，我們都必須要把追求快樂，跟逃避痛苦這兩種訴求交錯運用啊！

因為儘管一樣米養百樣人，但是只要他是人，他一定就會對於「追求快樂」或「逃避痛苦」，這樣子的2選1當中，有一個是他比較受用，比較願意接受的。

如果延伸來看，回到我的事業經營，我就發現一個很有趣的現象，就是如果我訴求的是負面訴求，通常會比較容易吸引注意力。

比如說，如果我憂鬱了怎麼辦？比如說，我說如果我失戀了，該怎麼自我調整？

像這樣的負面訴求，往往會得到很大的關注跟聲量，可是如果進一步的研究這麼大的聲量代表什麼呢？代表很多人對這件事有興趣！

所以就等於這些有興趣的人，如果你訴求他一個「怎麼樣讓自己不憂鬱」的產品，或者是「怎麼樣讓自己度過失戀，找到下一段緣分」的產品，他就會買單嗎？

我必須很真實，也很遺憾的告訴你，並不會！

這就像是我常說在網路上哦，這些網紅、這些聲量很大的人，他們最大的困境，就是他要辦一個實體的活動，或者是要賣一個具體的商品，往往就是萬人響應，但卻無人到場！

他的聲量沒有辦法轉換成，對他有實質好處，或者是具體買他的商品，跟服務這樣的行為，那這中間到底發生了什麼事？

其實，回到今天的討論，負面的訴求往往能夠吸引注意，但是如果你要促成對方的行為的話，往往你比較需要，有意識的運用正面的訴求！

「正面的訴求」才會引發行動，為什麼呢？如果以今天的例子，我們說「為了讓口氣清新」或者是「口臭會讓人討厭」這兩種不同的訴求方式。

如果要賣口香糖的話，你想想看，不管你的個性如何，如果今天我用「口臭會讓人討厭」，做出一系列的文案，跟行銷的材料，我相信關注度一定很高。

因為所有人，不管他是不是聯想到，自己有沒有口臭的問題，但是他一定遇過口臭的人，所以他就會好奇，就會來看一下！

可是如果你要他買口香糖的話，當你的訴求是「口臭會讓人討厭」，而他因為這個訴求，決定要買你的口香糖的那一刻，不就等於承認了，他有口臭的毛病嗎？那誰會承認自己有口臭的毛病？

就像是很多戀愛失敗的人，他失敗已經痛苦一次了，他還要承認自己在戀愛上面是很糟糕的，他不就還要痛苦第二次嗎？誰會做這種事呢？

可是如果在賣口香糖的時候，我訴求的是「可以讓你口氣清新」。

那麼好消息是哦，不管你有沒有口臭，你有口臭的人讓口氣清新，本來就是你想完成的目標，你沒有口臭的人，讓口氣變得更清新，有什麼不好的，

雖然它在情緒的投射，跟感受不會這麼強烈，也就是關注度、眼球跟聲量不會那麼的高，但是回到具體的商業行為上面，它才會有具體的轉換率啊！

因為人，他會為了能夠「讓自己更好」而付出代價，但是同樣的代價他可能不會花錢，然後先去承認自己不夠好。

所以呢，這也蠻呼應啟點文化的經營喔，你看我們所推出的產品跟服務，我們都用一個「讓你更好」的角度，幫助你EMPOWER、賦能給你呀！

因為我相信，雖然人都不完美，但是我們都希望讓自己更好、更完整，並且為此付出學習的代價；然而如此代價的回收，將會是無比甜美的！

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，我們在Podcast上面也有頻道。

你只要在Podcast的應用裡面搜尋，「啟點文化一天聽一點」，記得除了訂閱我們之外，也給我們5顆星的評價，我們需要你的支持。

然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話，如同今天內容提到的【自信表達力】。

這一門線上課程，從推出到現在受到很多朋友的歡迎，很多人回饋給我，告訴我，在還沒有參與執行表達力之前，他們對於表達都有一些迷思。

比如說，他們都覺得好像要把自己的口才練得非常好，才能夠有說服力，別人才會相信他。

而透過【自信表達力】的學習之後，他才發現，其實「表達」關鍵不在於說話，關鍵在於思考。

你只要能夠學會思考的方法，並且知道怎麼去組織自己的訊息，那麼無論是今天提到的正面表述，還是負面表述，你都能夠運用自如。

讓你心中所想的，能夠正確的被別人理解；這就是我在【自信表達力】希望帶給你的，你加入了嗎？如果還沒加入的話，歡迎你加入我們！

詳細的資訊，在我們的影片說明裡都有連結，期待我能夠跟你一起學習，一起前進，那麼今天就跟你聊這邊了，謝謝你的收聽，我們再會。

今天要開箱的這支手機可以說是本頻道最後一隻2019年的旗艦開箱，也是在安卓陣營討論度很高但爭議也不小的華為Mate 30 Pro，但為什麼會拖到今天才上片呢？主要是之前台灣華為官方一度有要上市這支手機的計畫，我們為了能保有完整的售後服務，本來準備買台灣代理的版本，結果後來由於這支手機被封殺而不能使用GMS(Google行動服務)，但我又真的很想見識看看被DXO評價全世界最強拍照的手機到底長怎樣，決定自行從京東買一台回來，也因此拖到了現在才發現，先講簡單心得，Mate 30 Pro在硬體的打造上絕對是旗艦的水準，尤其是其拍照跟續航，毫無疑問是世界頂尖，但是，沒有Google服務真的太麻煩，即便要自行安裝Google框架不算很難，但考慮到後續每次app跟作業系統更新可能都會出現一些小bug，建議沒有強烈的愛，不要購買，但如果有強烈的愛的人，應該也早就已經買了。

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