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亞洲動態

Pop Up Asia 300品牌搶攻億元商機

台灣首創、亞洲首個Pop Up Asia手創展19日在台開展,將有日、韓、泰等六國、十城、300個品牌聯合策展,並首度以工作室即展場線上線下同步開展。

亞洲手創展執委會主席顏瑋志表示,2020年將透過通路支援、市場鏈接、共同投資等方式,支援生態系品牌。

Pop Up Asia亞洲手創展自2016年開展以來,跨亞洲16國與30個城市,逾1,000位買家進場採購,交易額已累計破億元。

主辦的CAMPOBAG希嘉文化2020年4月將展會業務分拆出來成立豐亞創通公司,以投資人身份與小型品牌共同開發,同時與泰國百貨集團The Mall Group、日本百貨集團atre等實體通路合作,並攜手電商平台SHOPLINE衝刺跨境銷售,聯手開發亞洲手創百億市場。

亞洲手創展今年已邁入第 5 屆,是許多手創業者、專業職人發光發熱的舞台,更是品牌想要邁向海外銷售的重要展會,下半年疫情減緩,手創展仍吸引許多不想錯過台灣優質品牌的海外買家與採購參與!近年 「風格經濟」逐漸成為品牌是否能脫穎而出的重要關鍵,此次 SHOPLINE 展區也進駐多家以風格為名的知名品牌,期望透過展覽帶給消費者全新的面貌及體驗!

本次集結來自日本韓國、泰國、香港、澳門、馬來西亞等10個創意團隊共同策展,推薦具當地城市特色的品牌,將展覽作為載體,呈現出各自關注議題與策展觀點,歸納出5大展區。

線上線下同步開展 工作室就是創作展場

除了實體展區外,今年還新增線上主題館以及#HOMEWORK主題展,#HOMEWORK社群串連,邀請亞洲創作人將自己的工作室佈置成展場,分享最新創作計劃與生活中的點點滴滴,讓無法來到現場的品牌們,可以透過不同的方式彼此交流。

亞洲手創展自2016年首次舉辦,至今串連起來的手創品牌與平台累計已超過1000個、來自逾30個亞洲城市,進場人數則超過10萬人。主辦單位亞洲手創展執行委員會主席顏瑋志表示:「今年Pop Up Asia 亞洲手創展,會是一個串聯亞洲創意行動的開端,將透過通路支援、市場鏈接和共同投資等不同的方式去支援生態系的品牌夥伴們,共同面對接下來的變局與挑戰。」

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區塊鏈

金融、物流應用型態開始更多元,企業區塊鏈市場逐漸成熟了

勤業眾信亞太區塊鏈實驗室經理Kelvin Wong日前在一場活動上,分享了區塊鏈最新應用趨勢。他認為,許多企業對區塊鏈的印象還停留在比特幣引發的負面印象,但相較於三年前,現在的區塊鏈市場更加成熟了,已有越來越多企業導入相關應用。

例如,勤業眾信輔導一個香港區塊鏈應用是香港金管局,這個機構在去年底推出了「貿易聯動」(eTradeConnect)的服務,這是香港銀行業中,第一個應用區塊鏈技術的大型金融資訊共享平台,截至去年底就已經有12間銀行參與,來解決傳統貿易融資借貸的弊病。

一般來說,企業要向銀行融資借貸,最常見的就是拿現有訂單的收據,來向銀行證明自己將來具備還款的能力。不過,傳統的融資流程有兩個痛點,一是仰賴大量紙本證明文件,常耗費許多時間在人工核對上,還容易出現疏漏;另一點,同時也是銀行最大的顧慮,就是融資行為被不肖企業作為詐欺手段,利用同一張訂單收據同時向多間銀行申請貸款,再捲款逃跑。

為此,勤業眾信為香港金管局設計一套區塊鏈機制,針對上述的痛點,協助銀行將企業的所有文件數位化並上鏈,讓每間銀行擁有自己的獨立帳本,在徵求客戶同意的前提下,將融資企業的資料同步儲存到所有參與銀行的帳本中,一旦儲存就不可竄改。如此一來,企業申請融資時,能自動對帳來節省紙本消耗、降低人為出錯機會,銀行也不用再靠傳真或電郵來向其他銀行分享資訊,能以分散和受信任的方式,快速無延遲的交換資訊。

Kelvin Wong也說明,由於這些資料都經過加密,若有企業以重複的訂單向不同銀行申請融資,系統偵測到重複申請的情形就會觸發智能,來向該銀行發出重複借貸的通知,「雖然銀行不會知道這個企業在其他銀行借了多少錢,但一被通知重複借錢就可以回絕。」

此外,金融業區塊鏈也能應用在客戶到銀行開戶時,透過客戶過去在其他銀行的KYC資訊,分享給現正申請的銀行來認證,加快銀行進行信用評估的時間。

也就是說,客戶要向銀行B申請開戶,可以向開戶過的銀行A發送請求,運用個資與銀行帳戶資料來構成KYC,銀行將會在區塊鏈帳本中找到該筆資料的雜湊值並回傳給客戶。這筆資料理論上屬於客戶,但實質上以加密的形式保存在銀行A帳本中,也同時存在於區塊鏈各獨立實體的帳本中。接著,用戶就能提供雜湊值給銀行B,在讓銀行B到資料節點中取得資料,來加快信用的審核。

面臨的挑戰

對於服務業者來說,提供服務然後換取客戶手上的錢是最基本的價值,可是到了Internet時代,這樣的價值看起來是不夠的,所有的人都透過Google、Facebook、Amazon等等看到對於客戶的新想像,於是也開始思考起,除了過去的買受關係,跟使用者的關係可否更長久?我們的服務據點這麼多,是否可以產生更多價值?

上述的反思,其實套到許多產業都通,等於客戶開始思考自己在服務基礎上,可否建構出新的數位價值,也就是「數位轉型」。

但是,所有想到的可能性,若基於例如微信平台上來發想,那基本上使用者不是你的,是微信的,消費收錢可能是你的,但微信卻共享了你跟客戶服務後所帶來的資料價值,加上充電樁充電站的架設相當的燒資金,於是就找了我們探討起區塊鏈能帶來的可能性。

區塊鏈應用主要有兩大類需求

Kelvin Wong表示,區塊鏈功能可依需求分成兩類,一是作為集中式的帳本資料庫,利用區塊鏈不可竄改的特性詳實記錄下交易歷程,以利企業進行稽核與查詢,較適合單一企業內部管理資料時使用,每一項交易儲存至區塊後,無論中央擁有者或其他實體均無法刪除或修改。

二則是廣為人知的分散式帳本資料庫,這是當交易牽涉第三方實體時,比如跨國貿易的組成可能有買賣雙方、貨運商、銀行、保險業者等,分散式區塊鏈網路能保障每個組織擁有獨立帳本,且每一筆交易記錄都會儲存到所有實體的獨立帳本中,無法變更或刪除,加上去中心化的架構,讓各實體間不必互相信任也能進行交易。

從勤業眾信輔導過的企業案例來歸納,Kelvin Wong表示,大多金融業者更傾向建立集中式帳本資料庫,因為銀行文化強調穩定、安全性高,資料也多儲存在私有雲中,因此更偏好自己管理資料庫,來避免可能的資安風險,或誤觸法律灰色地帶。

不過,他也認為,分散式帳本更能發揮區塊鏈的特性,來串連起多個實體組成生態系。曾有運送貨櫃的海運物流業者,希望用區塊鏈來追蹤貨櫃運輸情形,勤業眾信了解需求後,提供了更大規模的解決方案,將保險公司、在地物流公司一同拉進區塊鏈。

如此一來,以貨櫃運輸過程的上鏈資料搭配智能合約,就能在貨櫃從A地送達B地時,即時通知B地物流業者來收貨,而且,若偵測到貨櫃在運送途中毀損,也能即時通知保險公司至B地檢查毀損情形並理賠,藉此來串起生態系,「這是傳統的資料庫做不到的,區塊鏈搭配智能合約可以有很多用途。」

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人工智慧

AI能聽咳嗽聲音辨識病毒及熱影像體溫偵測技術

美國的研究人員開發出一種智能演算法,只要聽到咳嗽的聲音就能知道這個人有沒有感染新冠病毒。

研究人員表示,在新冠病毒測試結果呈陽性的人當中,這個演算法的成功率達98.5%。在無症狀患者當中,凖確率達100%。

這個運用人工智能的演算法是美國麻省理工學院(MIT)實驗室開發出來的。研究人員在電氣電子工程學會(IEEE)的《醫療生物工程》(Engineering in Medicine and Biology)期刊上發表論文。

研究團隊希望能將這個技術應用到手機程序App上讓更多的人使用,但是在那之前還需要得到主管機關的批准。

因應武漢肺炎疫情的爆發,為檢測民眾出入公共場所時的體溫,以達到防疫的目的,工研院 9 日發表「熱影像體溫異常偵測技術」,藉由非接觸式探測紅外線能量的方式,進行體溫的檢測。而該項技術也具備「AI 人工智慧辨識」、「室內外皆宜」、「多人動態測量」與「易於快速布建」等特點,目前已陸續導入台北市及離島澎湖的部分中小學內,以創新科技守護防疫的關鍵第一線。

細微差異

論文共同作者之一,麻省理工學院科學家蘇比拉納(Brian Subirana)對BBC表示,「感染新冠病毒疾病之後,就算是沒有出現任何症狀,你發出聲音的方式也會變得不一樣了。」

他表示,這就像是有些人無法從咳嗽的聲音分辨出男女或兒童或成人一樣,人工智能經過分析大量樣本,找出聲音的細微特別之處後,就能夠單憑咳嗽的聲音分辨出是否感染新冠病毒疾病。

他說,這個技術對檢測無症狀患者特別有用,因為人類的耳朵無法從無症狀患者咳嗽的聲音當中分辨細微的差異。

「隨著學校和大眾運輸工具重新開放,這項技術的實際用途可以包括學校、工作場所和公共場所,在這些地方做篩檢預警。」

熱影像體溫異常偵測技術」,除了辨識的精細度與準確性外,與坊間紅外線感測器主要的差異在於具備「AI 人工智慧辨識」,可直接鎖定人臉進行額溫偵測,不必擔心貓狗、公車、汽機車亂入,更不用擔心拿著熱食、熱咖啡卻被機器偵測到溫度過高發出警訊的不準確狀況。此外,我們以智慧化溫度補償技術,減少如光線、氣流或濕度等外在環境干擾,讓人員在戶外就可進行篩檢,「室內外皆宜」改進現有紅外線體溫感測儀大多須裝在室內的限制。

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人工智慧

邊緣人工智慧,記憶體內計算的初發

由於邊緣人工智慧,譬如卷積神經網路(CNN),所牽涉的指令相當單一,基本上是矩陣和向量的乘積,計算上屬於乘後累加運算(MAC;Multiply-Accumulate),以記憶體來做MAC單元有很高的可行性。

方法有二。一是在記憶體的週邊線路小幅度的修改,但不影響其單元結構,並且加入可重構(reconfigurable)線路的設計;另一是靠記憶體的輸入/輸出來操作邏輯運算。

雖然以前試過以SRAM與DRAM來當記憶體計算的載體,而且在速度與技術成熟度有相當優勢,但是在AIoT的應用中這兩種記憶體於功耗此一項目比較難以交待。

用非揮發性記憶體來做載體是目前考慮的方向,NOR的技術成熟、成本合理,是現在的先行選擇。NAND的密度高,對於較大資料量的運算有相當優勢,但是功耗較高、速度較慢。

新興記憶體中ReRAM和PCRAM是最先被討論的記憶體內計算載體。它們的優點除了速度快、功率較低之外,還有它們的記憶體單元可以是多值—這也是為什麼他們也可以用在神經形態晶片的原因。在計算的邏輯上,安排可以比較有彈性。

MRAM也是候選人之一,與SRAM都已先跨進近記憶體計算領域。它的速度與功耗均佳,可是它只具有二位元值,運算只能做按位(bitwise)的布爾邏輯。FeRAM現在是新興記憶體的當紅炸子雞,它的速度極快,功耗也低,結構也有機會像NAND一樣3D製造,所以一出現在新興記憶體的名單之後,記憶體內計算應用也馬上納入議程。只是FeRAM也只是二位元,受的限制與MRAM相似,他的成熟程度也遠不如其他的新興記憶體。

記憶體內計算的概念迄今已過半世紀,現在於應用場域與載體技術同時出現了窗口交疊,有機會先從邊緣人工智慧此一特殊應用在半導體市場先撕開一個口子,一步一步切入計算的廣衾世界。

公平對待使用者的問題

這個問題看來是與人工智慧設計者的價值觀有著不可分割的關系。一個人所接受的信仰會影響他(她)的價值觀與道德態度,由此會影響他(她)能否公平公正地對待使用者,所設計的產品能夠體現出尊重人權、尊重人尊嚴的特點。 反之,不良動機的設計者所設計的人工智慧產品有可能產生不公平或反人權的現象。我們可以從一些恐怖主義與獨裁的國家最近幾年使用高科技來對付國際社會或對付本國的人民可以看到其恐怖的一面。

人工智慧產品在面對不同文化習慣的國際用戶,將來會遇到更復雜的應用或操作方面的挑戰。人工智慧如機器人能否在不同文化環境提供相對安全與公平的服務嗎?需要大家拭目以待了。

基於馮諾依曼架構的計算於半導體技術發展過程中早已屢屢撞牆(memory wall),許多技術上的發展先後著手於此問題。從最早的高速介面、高頻寬記憶體(HBM;High Bandwidth Memory)、增加CPU的cache(譬如Zen 2)、到異構整合CPU與多個記憶體晶片(near-memory computing)、發展中的用光子互聯記憶體與CPU等,這是一個產業整體的總動員,從設計、CPU、記憶體、代工、封裝各環節無不戮力以赴。

這個問題的克服最終只能是記憶體內計算(in-memory computing),中國大陸叫「存算一體」。記憶體與CPU中間的藩牆撤了之後,傳輸的功耗省下,總功耗省了近200倍,資料傳輸的時間也可以略去,表現自然大幅改善。這個想法在1969年由Stanford的Kautz等人提出,但卻不能算是純然的「新概念」,因為人的腦細胞與現在新興起的量子位元,本來就是記憶體內計算。

概念雖好,但是過去的計算偏向於通用型CPU應用,記憶體技術也不夠成熟,所以沒有實踐的場域。

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人工智慧

人工智慧在更少資料量情況下 完成高精度訓練學習:NVIDIA

針對研究資料不足情況,NVIDIA提出能以少量資料生成更龐大資料量的動態識別增強技術 (adaptive discriminator augmentation,ADA),讓更多人工智慧技術應用能以少數資料量即可順利運作。此外,NVIDIA也宣布推出應用研究加速器計畫 (Applied Research Accelerator Program),讓更多學術研究人工智慧技術應用成果,可以更快藉由以NVIDIA旗下GPU建置平台投入商業或政府應用環境。

依照NVIDIA說明,人工智慧運作基礎多半在於足夠的資料量,但在部分人工智慧分析研究時,往往卻因為資料量不足導致學習成果不佳。

因此,在NVIDIA提出的動態識別增強技術裡,則是讓人工智慧能藉由既有資料量進行一定程度調整,進而產生更多可供學習資料數量。

例如在一般影像識別應用裡,通常需要使用5萬至10萬張影像才能順利訓練高品質的生成對抗網路。藉由動態識別增強技術,則可將幾千張的影片內容透過裁剪、翻轉、變形,以及調整對比、色調、光亮等細節,讓可供人工智慧學習訓練使用影像數量大幅增加,進而提升人工智慧學習精度表現。

專業技術領域的人工智慧只能當作輔助

弗蘭克•帕斯誇里認為,有了新的機器人法規之後人工智慧可以更完善地為人類服務,而不是被矽谷工程師封閉起來再決定該用它做什麼,而他對於新機器人法規的建議是,第一作為人工智慧技術人員應該要好好的待在補充專業人士知識的位置上,而不是取代專業人士,第二人工智慧和機器人系統不允許假冒人類,第三我們應該阻止人工智慧參與任何軍事任務,而且機器人和人工智慧系統需要強制地公開自己的身份。

不過可以發現這些法則也有針對到開發或使用人工智慧的人來進行規範,而不僅只有機器人本身,因為這些雇用或開發人工智慧的人才是真正掌握權力的。弗蘭克•帕斯誇里補充說:「在我看來,許多專業技術領域或許需要人工智慧但是人工智慧最恰當的角色是輔助這些專業人士,而不是取代他們。」

在NVIDIA的StyleGAN2模型示範中,便是利用數千張的藝術畫作作品,讓人工智慧能以有限資料量完成高精度的分析識別效果,同時也不會出現將相似影像判斷為相同內容的誤判結果。就整體結果來看,藉由動態識別增強技術提高學習精度的表現,實際上與透過足夠影像數量的學習結果幾乎相同。

雖然過去研究中也應用類似作法,但當時並未增加生成對抗網路模式,使得人工智慧後續開始模仿調整後的影像內容,導致產生全新不同影像學習結果,造成學習分析精度受到影響。在後來提出的動態識別增強技術,則是透過動態調整方式避免此類問題,並且讓學習精度可以大幅提升。

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區塊鏈

區塊鏈社群聚落Block²自帶凝聚力

此訊息由Block Square提供

Block Squared 共享空間的首間辦公室-東門館,於2019年誕生,座落在繁忙的信義路上五層樓獨棟透天厝,位置近捷運東門站,緊鄰熱鬧永康觀光商圈。進入空間後,映入眼簾的是空間一大特色,一家販賣台灣精釀啤酒的啤酒吧-Learn Bar 學吧!他們同為進駐在B2的新創團隊,以台灣當地精釀啤酒傳播台灣的文化與故事,學吧同時也是空間舉辦各種節慶活動的場地。

接著,從櫃檯旁邊上樓,會看見空間特別為團隊們準備的手繪logo招牌,空間二到五樓為提供獨立辦公室及共享辦公空間,當然還有必備的附設設施,包含簡便廚房、會員免費會議室及頂樓露天大陽台!獨立辦公室提供小至四人大至十人的座位空間,無論是初萌芽的創業團隊或是已步步紮根的新創公司,都能找到適當的位置!除此之外,B2也為個人工作者提供開放式工作空間,與獨立辦公室區隔於不同樓層,夥伴們閒暇之餘可以到露台吹吹風或是到一樓酒吧一解煩憂!

2020年,我們持續推進,建立了第二間共享辦公空間;地點位於捷運中山國中站周邊,附近美食、商號、銀行環繞,在商辦大樓裡的其中一層,三面有窗景觀環繞,空間規劃有獨立辦公室、開放式座位、公共休憩區、會議室及茶水間等一應俱全。

優越位置陽光灑落為進駐團隊增添不少生氣,辦公室外即是溫馨舒適的沙發休憩空間,茶水間則有簡便廚房設備、咖啡機、販賣機、冰箱等等必備設施。B2二館在2020年9月正式開幕,團隊成員在籌備期間有許多創新的點子,過程中更是付出許多心血,並汲取東門管的經驗,為的是希望提供給進駐夥伴們更完善更舒適的辦公空間!新創公司往往經過一段時間就會面臨擴張問題,這也是我們決定擴點,增加空間彈性的其中一個原因。

總結來說,有別於其他共享辦公空間,B2是一間以區塊鏈社群為主軸,但同時希望提供多元產業的新創團隊們一個與他人交流、激盪出不同想法的場所。

區塊鏈研究中心由交大科技管理硏究所所長林亭汝教授創辦並擔任主任一職,未來將協同副校長陳俊勳推動成立「區塊鏈校際聯盟」,同步建置數位行銷社群平台,結合校友、園區廠商,創造更多產學合作機會。

林亭汝表示,中心營運項目為研發主鏈以協助區塊鏈技術應用於政府公部門或企業機關組織,並推廣各類區塊鏈技術之跨領域整合應用,促成區塊鏈互聯網及產業生態系聯盟。

她指出,區塊鏈研究中心定位為產官學及企業端欲實現策略聯盟及國際化的節點,期待能夠協助台灣強健國際經濟體系,真正落實區塊鏈應用實力。中心設立的具體目標為:執行區塊鏈機制環境影響因素及相關法規的持續性研究,初期將透過區塊鏈新創團隊的支持,建立數位行銷社群平台以加值區塊鏈技術之各項產業應用,進而建立區塊鏈節點以促成區塊鏈互聯網及產業生態系聯盟;未來也將打造物聯網醫療及農業區塊鏈行銷與驗證平台,讓企業一導入就能實際應用,落實區塊鏈研究中心的開創領先性。

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