福特宣布收購位在美國底特律市中心的密西根中央車站，雖然還沒有針對該車站的具體規畫，不過福特表示，該建物將成為福特科克敦市園區120萬平方英尺的中心，而該園區的願景是為自駕車領域的新創、投資者與其他合作夥伴，提供一個育成園區。

密西根中央車站在20世紀繁榮一時，但在1988年服務最後一班火車後，其美術館以及18層樓的辦公室大樓現在皆已年久失修。根據福特的說法，他們規劃的科克敦園區占地120萬平方英尺，除了企業園區中心為密西根中央車站外，範圍內還包括底特律公立學校圖書存放處、廢棄黃銅工廠，以及超過一個足球場大的空地，而有200個福特員工已經進駐被翻新的絲襪工廠。

雖然目前還沒有該車站或是園區的具體規畫，但是福特董事長William C. Ford表示，他希望看到該車站建築物重新充滿商店與餐廳等熱鬧的公共空間。福特近幾年將自己從汽車製造商重新定義為移動（Mobility）公司，更在2017年更換了執行長，試圖從眾多新興競爭者中，走出自己的一條路。

這位去年中才接任的福特執行長的James Hackett，過去擔任全球最大的辦公室家具公司Steelcase的執行長達20年，接任福特執行長位置前，在福特智慧移動部門擔任主席一年，並於2017年5月正式走馬上任。James Hackett提到，福特將在科克敦園區展示未來系統，他們自己生活在這裡，某種程度也是吃自家的狗糧的表現。

福特的電動與自動駕駛汽車的子公司將設立在科克敦園區，附近還有密西根大學的自駕車試驗場，James Hackett希望員工可以在園區與迪爾伯恩總部間頻繁往返，他提到，因為一個在總部的F-150的卡車工程師可能需要科克敦園區智慧軟體工程師的意見。

福特4月釋出的財報中揭露，智慧移動部門於2018年第一季，其在車輛專案以及城市解決方案虧損了1.02億美元，2017年全年度營業額下滑3億美元。雖然福特將在2020年停止大部分座車生產，把重心移到卡車以及電動汽車上期望增加獲利，其包含在城市解決方案內的新型F-150卡車卻遭到外界質疑，在承諾減少交通碳排放的情況下，福特竟然與其他主要車商共同要求美國政府放寬汽車排放標準。James Hackett則宣稱，這是企業戰略的一部分。

在去年曾被詐騙數十億韓元的南韓加密貨幣交易商Bithumb本周再傳出遭到駭客入侵，駭客盜走了價值350億韓元（約3,400萬美元）的加密貨幣，讓Bithumb不得不暫停交易，展開全面的安全性整頓。

Bithumb為全球第六大、南韓第一大加密貨幣交易商，是在本周二（6/19）晚上與周三（6/20）早上遭到駭客入侵，該公司並未說明駭客入侵的管道與手法，但專家猜測駭客是盜走了Bithumb存放於熱錢包（Hot Wallet）的加密貨幣。

大多數的加密貨幣交易中心都採用冷、熱錢包來儲存客戶的資產，熱錢包如同美國的支票帳戶，是連網且可隨時取用的，而冷錢包就像是以儲蓄為導向的存款帳戶，是離線儲存的，也較難被入侵。

在意外傳出後，Bithumb即宣布暫停交易，同時將所有的加密貨幣資產轉移到冷錢包（Cold Wallet），以重建該站的安全系統、升級資料庫，以及變更錢包系統。

去年中也有駭客入侵了Bithumb員工的電腦，在取得Bithumb客戶的個人資訊後，假冒Bithumb員工並致電給受害者，要求他們提供一次性的交易密碼，再將受害者帳號提領一空。雖然是兩起不同的手法，卻都彰顯出加密貨幣交易中心的安全風險。

專家認為，加密貨幣交易中心的安全性並未隨著加密貨幣的炙手可熱而提升，可能是因為這些交易中心並沒有足夠的時間、資金或技術來強化安全功能，也讓交易中心成為駭客下手的目標。

臉書開源內部用來加速大型應用程式的工具BOLT，由於提供複雜服務的應用程式，相對來說檔案容量就比較大，即便只編譯一種服務的機器語言，大小也可能介於10到100MB間，難以放入CPU指令快取中，硬體需要花費額外的時間處理，而臉書的程式最佳化工具BOLT藉由改進代碼布局，來加速程式載入效率。

由於臉書提供廣泛的服務，即便只編譯一種服務的機器語言，都會因容量太大而難以放進現代CPU指令快取，臉書研究，發現他們的應用程式，從記憶體獲取指令串流載進CPU的時間，需要多花30％的時間。

這個被稱為指令飢餓（Instruction Starvation）的問題，過去通常都以特性指引最佳化（Profile-guided Optimizations，PGO）來解決，最佳化輸出的檔案能讓硬體更輕易的高效使用快取架構，也能提供工程師手動標註進行配置的彈性。由於撰寫程式碼的人，最了解哪一區塊的程式碼最常被執行，由工程師進行手動標記可以獲得很好的效果，但是這種方法卻缺乏可擴展性，而且程式碼的行為也可能隨著時間改變。

在某些情況下，難以判斷程式碼的優先順序，也很難分辨哪些程式碼被執行的次數較多。而應對這問題，一般的解決辦法都是先使用PGO典型負載執行應用程式，藉由收集程式執行過程的資料，再將結果回饋到重新編譯的程式中。而當整個應用程式都使用PGO最佳化，編譯器能讀取所有的程式碼，便能從更全面的角度改進程式輸出布局，並允許編譯器在應用最佳化時做出更好的決策。

但PGO除了上述有擴展的限制外，只要沒有原始碼，PGO就無用武之地，編譯器沒辦法對組合語言或是第三方函式庫進行最佳化，而且也很難在編譯時取得或是應用配置檔案。臉書提到，AutoFDO是一個反饋最佳化來簡化真實世界部署的系統，或許能夠解決臉書遇到的問題，但是由於HHVM在臉書被大量使用，而AutoFDO剛好不適合處理大量使用HHVM中的C++例外機制。

臉書並沒有修改AutoFDO來符合自家需求，而是重新建構了BOLT，他們認為，臉書需要一個靈活的工具，可以與任何先進編譯器運作良好，不只與所有編譯器產生的代碼都能相容，也能混合來自不同編譯器的輸出。另外，這個工具還必須要能夠支援沒有原始碼的組件，像是廠商提供的函式庫，最後，這個最佳化系統需要能夠支援手動編寫的組合語言程式，以最佳化布局。

為了讓BOLT可以為應用程式執行新的代碼布局，BOLT必須重構程式碼的控制流程圖，這個任務類似反編譯，但是只需要找到像是原始碼與目標的分支與迴圈等高階結構，並不需要執行區域變數偵測等其他反編譯的工作。應用程式最後會被表示為一組函式運行一組資料的結構。

BOLT的輸入要求很低，臉書的目標是要支援Linux二元檔，他們從x86-64指令集開始，並增加支援AArch64，未來也還計畫擴展到其他架構上。最初HHVM被BOLT加速後，其效能比編譯器最佳化的結果提高3％，還能藉由連結期函式布局工具HFSort最佳化。經過一系列的改進與調整，目前HHVM在許多情況下能夠加速8％，整體來說，不同的CPU架構造成不同的結果，提升2％到15％的執行效能。

現在臉書將BOLT在GitHub上開源，開發者在解決遇到大量指令快取，或是轉譯後備緩衝區失誤的問題，BOLT可以提供有效的幫助。

前陣子GCP才正式推出GPU先占式服務，讓企業可以用便宜7成的價錢，使用GPU資源進行機器學習、人工智慧等高耗能運算服務。這一次Google又加強公有雲的深度學習功能，現在GCP平臺的雲端TPU（Tensor Processing Units）先占式使用模式已經上架，除了美國資料中心外（us-central1），現在歐洲（europe-west4為荷蘭資料中心）、亞洲（asia-east1為臺灣資料中心）的雲端營運中心也都可用。

這一次TPU服務推出的先占式模式，也跟日前GCP平臺的GPU服務一樣，比起隨需使用模式，便宜了7成。按照使用者部署服務的資料中心，亦有收費上差異。目前雲端TPU服務最便宜的使用區域為美國，計價以1小時為單位計算，隨需使用模式要價6.50美元，而先占模式則只需要1.950美元。次之為歐洲，一般使用是7.15美元，先占模式收取2.145美元。而現在最貴的區域則是亞洲區，隨需模式得花7.54美元，先占模式則為2.262美元。

而Google也引用最近使丹佛大學舉辦的效能基準測試比賽DAWNBench所釋出的資料，該計畫綜合評比各類深度學習模型，搭配不同硬體及深度學習框架，根據訓練時間、訓練成本進行排名。而在影像分類的測試中，以單一GCP n1-standard-2實例為訓練環境，搭配雲端TPU以及AmoebaNet模型，只需要49.30美元就能達到93％的準確率。而花最少時間達到93％以上準確率的冠軍，同樣也是使用TPU進行訓練，深度學習模型ResNet-50搭配半顆TPU，在30分鐘多就已經完成目標。

做為加速機器學習運算的TPU，是Google專為機器學習所設計的專用晶片，也是針對自家深度學習框架TensorFlow，所量身打造的客製化ASIC，近年開始部署在Google資料中心伺服器內，讓企業用於執行機器學習應用，「雲端TPU可讓企業使用機器學習技術，開始轉型自家商品、服務。」Google表示，訓練深度學習模型得消耗大量運算資源，連自家的Gmail、搜尋引擎、相片及智慧助理，也都仰賴這款客製化TPU。現在每一張TPU可以提供180TFLOPS的運算力，還搭配64GB的高頻寬記憶體。

每一張TPU可以提供180TFLOPS的運算力，還搭配64GB的高頻寬記憶體。Google表示，訓練深度學習模型得消耗大量運算資源，連自家的Gmail、搜尋引擎、相片及智慧助理，也都仰賴這款客製化TPU。圖片來源：Google

目前雲端TPU服務最便宜的使用區域為美國，計價以1小時為單位計算，隨需使用模式要價6.50美元，而先占模式則只需要1.950美元。次之為歐洲，一般使用是7.15美元，先占模式收取2.145美元。而現在最貴的區域則是亞洲區，隨需模式得花7.54美元，先占模式則為2.262美元。圖片來源：Google

在今年2月時，DigitalOcean前執行長Ben Uretsky在自家部落格突然宣布，現在他要開始退居幕後，擔任董事會主席。他表示，DigitalOcean從2012年成立至今6年，現在年營收已達2億美元，「在思量DigitalOcean下一階段策略，及該如何發揮我們的潛能後，我認為是時候開始找下一個CEO了。」而在近日，新任執行長已經出爐了，DigitalOcean找上Citrix前執行長Mark Templeton，作為Ben Uretsky的接班人。在今年7月1日起，Mark Templeton就會正式上任。

Ben Uretsky表示，未來Mark Templeton的目標，是協助DigitalOcean擴大營運規模，讓該公司提供企業最易用的雲端服務體驗，「現在DigitalOcean已是年營業額達2億美元的公司，而且社群規模有超過350萬名開發者。」

而過去Mark Templeton在IT業界也是戰功彪炳，從2001年至2015年間，他任職Citrix執行長及總裁。讓Citrix的營業規模，從1,500萬美元擴張至年營收超過30億美元的企業。有趣的是，像是Google先前也找了在虛擬化技術的重要人士，操刀自家雲端服務。在2015年，Google就找上VMware創辦人暨前執行長Diane Greene帶領GCP團隊。Diane Greene在1998年到2008年之間擔任VMware執行長，之後遭董事會解職。

微軟於本周三（6/20）發表了全新的Microsoft News服務，它不但將成為MSN.com的新聞引擎，也會是Microsoft Edge、Windows 10、Skype、Xbox與Outlook.com的新聞來源，並把支援Android與iOS平台的MSN程式直接更名為Microsoft News，打算與Google News及Apple News一較高下。

迄今微軟已與全球上千家出版商及逾3,000個新聞品牌展開合作，也在全球50個市場聘請了800名編輯，這些新聞品牌每天會送出超過10萬則新聞，先經人工智慧系統掃描並分類之後，再交由編輯負責策畫，也會特別注重報導與觀點的平衡，協助讀者了解新聞事件的脈絡。

Microsoft News同時提供網頁、手機與PC的新聞服務。過去的MSN.com是個入口網站，現在大多數的版面則是由Microsoft News的新聞佔據；它也會成為Microsoft Edge的起始頁面；而Windows 10、Skype、Xbox與Outlook.com的新聞程式或內容亦是來自Microsoft News；也把Android與iOS平台上的MSN程式名稱重新命名為Microsoft News。

在Microsoft News上，使用者可根據自己的喜好設定與追蹤新聞主題，而且只要登入微軟帳號就能在不同的裝置上同步自己的新聞設定，於行動程式上還能設定新聞通知功能。

臉書旗下的影像分享平台Instagram在周三（3/20）發表了全新的IGTV影片分享服務服務，有別於在Instagram只能上傳1分鐘的影片，IGTV允許創作者上傳最多1小時的影片，而且Instagram也特別替IGTV打造了獨立的程式，但現階段不管是透過Instagram或IGTV程式都能觀賞IGTV影片。

IGTV是個誕生於手機時代的影片分享服務，因此所有的設定都以手機為主，例如影片是直向且全螢幕的，且如同打開電視就開始播放節目一般，啟用IGTV程式就會立即播放影片，也能針對這些影片評論、按讚或傳送給友人，或是尋找其它影片。

每個人都可以成為IGTV的創作者，並建立自己的頻道。

不過，根據IGTV現有的規定，一般人所上傳的影片長度只能介於15秒到10分鐘，檔案上限為650MB，只有擴充型帳號與通過驗證的帳號才能上傳60分鐘的影片，此一長度的影片亦只能藉由電腦上傳，檔案上限為5.4GB。

外界預期IGTV將成為Instagram的另一個影片專用品牌，並與YouTube正面交鋒。Instagram亦於本周宣布該服務自2010年上線以來，全球用戶已正式突破10億人，而全新的IGTV程式則會在未來幾個月陸續登上全球的App Store與Google Play。

遠傳電信與中國業者Mobvoi聯手搶攻台灣智慧喇叭市場，雙方共同發表遠傳問問智慧音箱，內建中文語音助理「愛講」，能接受台式中文（國語），可查詢股價、天氣、行事曆提醒、收聽新聞，還能透過EQL的智慧家庭裝置，聲控燈泡、冷氣或電扇。

問問智慧音箱的硬體設計及中文語音助理「愛講」均來自中國的出門問問，由遠傳電信負責語音助理的本地化，建立符合國人需求的內容合作生態。該音箱共推出兩款，售價5990元的太空黑，以及採用加拿大櫸木材質設計的月球灰，售價7990元。

櫸木材質的月球灰(左)及太空黑(右)，兩款音箱均可搭配遠傳「愛講」電信資費專案購買，專案價最低0元，購買音箱內含１年的friDay Music音樂、兒童有聲書服務：

Amazon Echo、Google Home等智慧喇叭搭載的語音助理Alexa或Google Assistant礙於語言限制，並不支援中文語音，也沒有在台灣上市銷售，搭載中文語音助理的智慧喇叭則以中國市場為主，例如阿里巴巴推出的智慧喇叭「天貓精靈」，內建中文語音助理AliGenie，但這類中國的智慧音箱產品並未引進台灣，對岸所使用的中文用語也和台灣的國語不同。

此次推出的問問智慧音箱，內建中文語音助理「愛講」，是以出門問問的AI中文語音辨識技術為基礎，與遠傳電信內部智慧家庭團隊合作，結合遠傳內部員工完成本地化過程，使「愛講」可聽懂台灣慣用的國語，並以國語回應使用者。比較可惜的是，「愛講」現在無法辨識台語。

使用者對著智慧音箱說出「愛講、愛講」就能喚醒中文語音助理，除了播放警廣等黃播、新聞、KIZPAD的兒童有聲書，或是FriDay Music上的音樂外，還能查詢天氣預報、空氣品質、股價、換算匯算，設定提醒、鬧鐘、單位換算、計算機等等。

智慧音箱的上方和Amazon Echo相似，按下中央的圓形按鍵可以略過「愛講、愛講」，直接向語音助理發出聲控命令，其下方較小的圓鈕則是靜音鍵，關閉語音助理的聲控功能：

中文語音助理結合EQL智慧家庭產品，如智慧燈泡、智慧插座，使用者就能聲控家中的燈光開關、調整照明亮度及插座開關，若搭配EQL的智能小管家，能間接透過智能小管家的紅外線遙控功能，遙控冷氣、電視、機上盒、風扇。

使用音箱之前需先註冊一個帳號，內建的語音助理便能開始接受語音互動，但現在中文語音辨識並不支援聲紋比對，因此任何人都可以「愛講、愛講」喚醒語音助理，也無法針對個別的家人提供個人化的服務。

用戶可以帳號登入app，查詢過去的語音互動紀錄，但現在無法透過app向「愛講」發出語音。

遠傳電信表示，已計畫為語音助理「愛講」建立合作夥伴的生態系，目前已和宜優科技（EQL）、KIZPAD、friDay Music、警廣、Yahoo新聞等合作，未來將會擴大合作夥伴，讓「愛講」支援更 多的週邊商品、消費內容。

無獨有偶的，台灣大也預告已和一兩家開發AI語音助理技術的業者洽談合作，將在下半年推出智慧音箱，結合台灣大自家的音樂、影音等消費內容。

能幫應用程式快速換皮的UI框架Flutter，在3月Google I/O大會釋出測試版後，現在釋出預覽版第一版，就離正式版1.0不遠了。Flutter持續在工具上進行更新，並且獲得社群的強力支援，Google表示，在Google I/O之後活躍用戶成長50％，在中國也受到阿里巴巴與騰訊大規模的採用。

幫應用程式刻介面，對不少開發者來說是一件痛苦的事，尤其是行動裝置型號破碎化，螢幕大大小小解析度都不同，還有iOS與Android兩種作業系統，也難怪Flutter釋出後受歡迎的程度超乎想像。Flutter是一個行動應用程式的SDK，能幫助開發者快速開發iOS與Android應用程式高品質原生介面，其主打三大特色，第一、Flutter提供熱重載功能，開發者更改程式碼後，只要按下更新鍵，應用程式的介面就會在毫秒內刷新，而且框架提供的客製化小工具，也能幫開發者在幾分鐘內製作出各平臺的原生介面。

Flutter第二個特色，能讓開發者製作出極佳表現力與彈性的用戶介面，其分層的架構提供完全的客製化控制，不只渲染快速且兼顧靈活性。最後，Google一再強調，用Flutter製作的介面能具有原生效能，SDK內的每一個小組件都為不同平臺最佳化，無論是滾動、導航、圖標還是字體，都能符合不同平臺設計與要求。

Google持續改進Flutter的工具，像是Visual Studio Code的Flutter擴充套件，增加了概要視圖、語法完成以及從Visual Studio Code直接啟用模擬器的功能。而來自社群的貢獻也非常龐大，在Flutter預覽版中外部貢獻的功能，包括硬體鍵盤、條碼掃描器、影像錄製以及圖像字體資源等。另外，社群也開發了一些有用的套件，例如Flutter Platform Widgets、mlkit以及Sequence Animation等。

而在Flutter硬體支援方面，Google稍微改變了策略以適用更多的情境，Flutter改進了影片播放器的套件，提升可靠性並支援更多的格式，另外也增加支援ARMv7晶片32位元的iOS裝置，使得Flutter應用程式可以在iPad Mini和iPhone 5c這類舊裝置上執行。

Google提到，Google I/O之後Flutter生態系快速成長，活躍的Flutter使用者增加了50％，而在GitHub上，Flutter也成了前100專案。除了他們在Google I/O上提到的阿里巴巴、Groupon和Google AdWords使用Flutter外，也已經有一些另外的早期採用者，將使用Flutter框架開發的應用程式，上架到了Apple和Google商店。阿里巴巴已經將採用Flutter的應用程式，部署到數百萬台裝置上，而騰訊也推出基於Flutter的NOW應用程式。

在3月時，微軟Azure推出了網路流量分析（Traffic Analytics）預覽版功能，讓使用者可以掌握部署於公有雲環境應用程式的流量，該功能可以分析網路安全性群組 （NSG）Log紀錄，藉此改善網路工作負載的效能表現。 而在近日該功能正式上線，微軟表示，網路流量分析工具的應用範圍，橫跨了虛擬子網路、虛擬網路、Azure資料中心以及VPN等，企業可以將這些分析結果，應用於許多情境。像是根除公司內部影子IT、不合內規的網路連線，藉以加強資料中心的安全性，或者提高網路資源使用效率，刪除多餘部署的網路基礎架構，讓營運成本符合企業當前規模。

而微軟也有加強Azure網路流量分析的視覺化呈現，使用者可以在選單中，一次觀察流出、流入基礎架構內網路流量的屬性，無論是被阻擋被允許進入、正常、惡意或者被封鎖的網路，系統會使用相異顏色呈現在清單中，藉此企業可以及早發現網路環境是否出現異常狀況。

除加強掌握網路運作狀況，該功能也可以讓使用者規畫網路架構，系統可以偵測VPN Gateway使用效率，觀察哪些Gateway負載過高或者使用率不佳。提高資訊透明度後，企業就可以規畫、分散網路工作負載，避免資源閒置，提高網路資源的使用效益。

使用Azure網路流量分析功能，企業可以觀察整體Azure環境，檢視虛擬網路、虛擬子網路等環境的運作情形。或者利用此功能，偵測是否有惡意網路流量在各環境間流動。圖片來源：微軟

而微軟也有加強Azure網路流量分析的視覺化呈現，使用者可以在選單中，一次觀察流出、流入基礎架構內網路流量的屬性，無論是被阻擋被允許進入、正常、惡意或者被封鎖，直接使用相異顏色在表單上呈現，企業也可以及早發現網路環境是否有異常狀況。圖片來源：微軟

除了整體環境監控，使用者也可以往下單獨觀察主機、子網路或虛擬網路的運作狀況。系統可以針對個別情境，列出整體網路流量、惡意流量、被封鎖流量等資訊。使用此功能，管理員可以分辨哪些應用程式正消耗大量流量、觀察各虛擬間的連線等，如果發現惡意流量，使用者還可以辨別是哪個port開啟，導致惡意流量進入基礎架構。圖片來源：微軟

除加強掌握網路運作狀況，該功能也可以讓使用者規畫網路架構，系統可以偵測VPN Gateway使用效率，觀察哪些Gateway負載過高或者使用率不佳。提高資訊透明度後，企業就可以規畫、分散網路工作負載，避免資源閒置，提高網路資源的使用效益。圖片來源：微軟

Azure網路流量分析功能現在也能支援應用程式閘道及負載平衡器了，使用者可以觀察Traffic Pattern，或者偵測是否有流經應用程式閘道、子網路的惡意流量。圖片來源：微軟

Azure網路流量分析功能也可以拿來分析網路安全性群組（NSG）。系統可以列出惡意IP、流出流入流量統計等資訊並且進行排名，藉此表單，使用者可以審視NSG所制定的網路管理規則是否有改善空間。圖片來源：微軟

06/16-06/22

 R3區塊鏈聯盟   破產傳聞  
R3聯盟執行長出面澄清破產傳聞，保證R3財務沒問題 
R3區塊鏈聯盟執行長David E. Rutter於6月11日在R3官方部落格回應R3正在虧損，並將於2019年年初走向破產的傳言。David表示，R3的財務狀況很好，已經從超過45家公司融資籌得超過1.2億美元的資金，並帶來了超過2,000萬美元的收入。

雖然摩根大通、桑坦德、高盛、摩根史丹利、美國合眾等銀行紛紛退出R3聯盟，但David表示，R3的全球合作夥伴，還有Microsoft、HPE、Accenture等200多家公司，他們也將繼續投資人力與技術在區塊鏈平臺Corda。David還聲稱，R3自從成立之後，都是以高經濟效益的方式經營，每年的營運費用都在下降，他們也持續監控、評估與削減支出，為股東創造最大效益。

 食品供應   區塊鏈  
南印度喀拉拉邦將採用區塊鏈與IoT提高食品供應效率與品質 
南印度喀拉拉邦（Kerala）將利用區塊鏈與物聯網(IoT)技術，讓牛奶、蔬菜、魚類供應鏈更有效率。此專案由喀拉拉邦發展和創新戰略委員會（K-DISC）所主導，K-DISC表示，透過區塊鏈上的電子分類帳本，能監控食品從生產、採購到配銷的過程，確保能夠快速提供新鮮食材。而在供應鏈中每個部分，都擁有單獨的ID記錄在區塊鏈上，可監控每一環節產品的來源與質量。

為了保障農作物損害賠償，K-DISC也將採用區塊鏈技術，進行農作物保險，讓農民在向保險公司申請理賠到結算索賠的流程更加有效率。此外，K-DISC也採用IoT技術，以RFID標籤與行動裝置監控卡車和冷藏設備，以確保產品的溫度、濕度等因素在穩定狀況。

 鹿特丹港   區塊鏈 
歐洲第一大海港鹿特丹採用區塊鏈追蹤航運物流 
荷蘭鹿特丹港口（Port of Rotterdam）作為歐洲第一大海港，也是亞洲貨物航運到歐洲的重要轉運站，繼今年初宣布以IoT、AI技術改造成智慧港口之後，鹿特丹港務局在6月11日對外公開，與區塊鏈新創CargoLedger簽署合作協議，要透過區塊鏈技術追蹤貨物航運流程，並將港口供應鏈文件無紙化，貿易商更能透過此技術即時支付港口費用，讓航運物流更加透明、安全、節省時間與人力成本。此區塊鏈系統將記錄和處理標有船舶載貨量的數據，這些數據可由鹿特丹港口的接收者進行掃描，以便及時了解負載狀況，例如船舶中的溫度和濕度。

 區塊鏈   身分驗證 
韓國銀行聯合會將於7月啟動區塊鏈身分驗證系統 
代表著韓國商業銀行的韓國銀行聯合會（KFB）宣布，將於今年7月正式啟動區塊鏈身分驗證系統BankSign。KFB表示，他們是採用Samsung SDS所創建的區塊鏈平臺Nexledger，並已經在今年4月開始在內部進行測試。KFB也提到，BankSign將為韓國本地銀行提供一個選擇，取代掉韓國銀行多年來的身份驗證系統，也是首次將區塊鏈服務應用在消費者身上。未來，韓國民眾可在網路銀行與行動銀行使用BankSign身分驗證系統。

 打擊仿冒   區塊鏈 
Linfinity與香菸製造商阿里山集團合作採用區塊鏈杜絕假貨 
仿冒猖獗，為解決假貨橫行市場，區塊鏈應用系統商Linfinity與臺灣香菸製造商阿里山集團在6月13日宣布合作，要運用區塊鏈技術追蹤商品供應鏈，讓每一件商品的產銷履歷透明化，打擊假貨在市場流通，維護企業商譽與消費者權益。

Linfinity提供區塊鏈商品防偽追溯平臺，讓阿里山集團的每一項商品都擁有數位憑證，從源頭的製造商開始，透過數位憑證將商品資訊登錄到系統，而後續的物流廠商、經銷商都將各自處理商品資訊，並登錄到系統中。消費者購買商品時，也能查詢到完整的產銷履歷，確認商品真偽。此外，阿里山集團商品供應鏈中的所有貨款清算，也能透過區塊鏈平臺結算，進而節省人力成本。

 沃爾瑪   區塊鏈能源網路 
零售巨頭沃爾瑪成功申請區塊鏈能源網路專利 
美國專利商標局（USPTO）在6月14日宣布，零售巨頭沃爾瑪（Walmart）成功申請到區塊鏈能源網路的專利，將允許企業或組織使用加密貨幣，作為購買電力的支付方式，讓企業更好去管理能源消耗。Walmart預計把區塊鏈部署在各大企業、組織的電力系統，讓整個能源網路在分散式帳本上記錄供電傳輸。

此系統會為每個電器設備發放加密貨幣以利供電，而每單位的加密貨幣，可能代表一個能量單位。例如，1個加密貨幣單位，等於1kWh的電量。此區塊鏈能源網路除了可避免電力供應不足，而發生停電情形，企業或組織平時也可以依照用電量適時購買能源，避免能源浪費。

 健康醫療   區塊鏈 
新創智抗糖採用區塊鏈，讓糖尿病患者握有健康數據所有權 
新創Health2Sync智抗糖，讓糖尿病患者將每日血糖上傳至系統，並結合相關醫療單位進行追蹤與照護。智抗糖在6月13日推出「健康護照」個人健康數據（PHR）平臺，要採用區塊鏈技術，讓糖尿病患者能自主管理健康數據，也全然擁有健康數據的所有權。

智抗糖表示，臺灣醫療系統因尚未整合所有醫療數據，而導致醫病雙方資訊不全，造成重複就醫與檢查等問題，浪費醫療成本。而透過此區塊鏈平臺，病患將可決定是否把個人私密數據授權給醫療單位，讓醫師在看診時，可以有效率統整病患歷史數據，為病人做出更精準的診斷及決策。

 Adents   微軟 
Adents與微軟合作釋出區塊鏈供應鏈追蹤平臺NovaTrack 
供應鏈平臺供應商Adents推出，結合區塊鏈以及人工智慧技術的供應鏈追蹤平臺Ardents NovaTrack，與微軟進行策略聯盟，使用Azure機器學習與商業智慧服務，分析供應鏈中產生的資料。該平臺除了透明化產業供應鏈外，也增加稽核的方便性，最先會被使用在藥品追蹤上，來打擊全球居高不下的偽藥比例。經濟合作與發展組織（OECD）表示，全球銷售的醫藥產品中約有10％是偽藥。Adents認為，在供應鏈上進行嚴格的控制，並公開透明每一個環節，將能夠有效解決仿冒品的問題。

責任編輯／李靜宜
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Nvidia     慢動作影片  

Nvidia用AI將常速影片轉換為高畫質慢動作影片

Nvidia研究員日前在美國鹽湖城舉行的電腦視覺和模式識別（CVPR）年會上，介紹他們開發的一套深度學習系統，可將原本每秒30幀的常速影片，轉換為高畫質的慢動作影片（約每秒240幀）。研究員表示，他們使用Nvidia Tesla V100 GPU和以cuDNN加速的PyTorch深度學習框架來訓練系統，而訓練資料則包括11,000多個日常和體育相關的慢動作影片（每秒240幀）。一旦訓練完畢，卷積神經網絡就可以預測常速影片放慢時，額外的幀會是什麼樣子。結果顯示，以這項技術產生的慢動作影片，比一般技術生成的要流暢、清晰。（詳全文）

  DeepMind      GQN   

Google新3D建模演算法，可從2D平面圖自動生成3D模型

Google位於倫敦的AI研究院DeepMind，最近開發一套深度學習演算法，可從2D平面圖構建3D模型，《科學雜誌》也刊登該研究論文。Google的這項AI技術叫做生成查詢網路（GQN），適用於機器人視覺和VR模擬等領域。研究指出，就算只有少量2D平面圖，GQN依然能從任何角度和成與渲染物件或場景，比如渲染物件看不到的面，然後從不同角度生成一個3D視圖，而且在這過程中，還不需要人工監督、標記圖像。《科學雜誌》也評論，GQN網路以用不同角度拍攝的圖像，來產生對場景的抽象描述，然後學習當中的基本要素。接著根據表現形式，GQN會預測從新的角度來看，該場景會是什麼樣子。（詳全文）

  MIT    智慧電源插座 

MIT開發智慧電源插座，可偵測插座用電異常示警

MIT機械工程系的研究團隊，日前開發智慧電源插座，透過分析單個或多個插座的電流使用狀況，來分辨有害或無害的電弧（也就是瞬間火花），更準確偵測是否用電異常，來避免意外發生。這項設計，分為硬體和軟體，硬體負責即時處理電流數據，軟體則是用來分析數據的神經網路，由機器學習演算法構成。這套演算法，會將捕捉到的信號，與系統訓練時所用的信號相比，來判定是否有害。研究人員表示，神經網路接觸到的數據越多，就越能夠準確學習數據好壞的特徵，甚至能區分插座上的電器為何。（詳全文）

  PSA   保釋金決策   

猶他州用AI工具來幫法官決定適當的保釋金

美國猶他州政府日前啟用一個新AI工具：Public Safety Assessment（PSA），目的是希望在法官決定被告的保釋金額前，來提供法官更多關於被告訊息，包括被告逃跑或對社區造成危險的可能性。法官只要輸入被告的犯罪紀錄、年齡和之前未到法庭的數據，PSA的演算法就會計算被告未來再犯或法庭缺席的可能性。而法官可以根據這些訊息，來決定被告的保釋金額要多少。這套工具由德州一家非營利基金會開發，目前已有數州採用。（詳全文）

  Google    死亡預測 

Google醫療AI新應用，能預測病人入院後會不會死

Google近日開發一套可預測病人入院24小時的死亡率AI系統。Google宣稱，這套系統所用的深度學習模型準確度高達95%，比傳統預測模型好上10%左右。Google這款AI系統，使用了患者的種族、年齡、性別、病歷、健檢化驗結果和生命跡象等數據來訓練，不過它的特別之處在於，這套模型也採用了過去人們認為不可用的數據，比如醫師所寫的筆記，或是病例圖表上的手寫筆跡。而這套AI除了能預測死亡，還可以預測病人在未來30天內是否會再住院，以及住院時間的長短。不過，這款AI還處於初級階段，但Google認為，它有一天能夠用來預測一個正常人何時會死。（詳全文）

Deepbird    TensorFlow  

推特內部機器學習平臺Deepbird底層框架改用TensorFlow

有鑑於原本使用的機器學習框架Lua Torch社群支援度降低，推特機器學習團隊Cortex決定，把內部深度學習平臺Deepbird，其底層機器學習框架從Lua Torch轉移到TensorFlow上。而框架的改變帶來許多正向影響，Cortex表示，透過使用Tensorboard或是像Model Repo這樣的內部視覺化工具，工程師可以簡單的觀察模型收斂情況，以調整出更好的結果。此外，改用TensorFlow，也可加快在64位元的x86系統架構上執行深度學習訓練的速度。（詳全文）

HPE    超級電腦Astra  

美國能源部又出招，聯手HPE推全球最大Arm架構超級電腦Astra

前陣子美國能源部才與IBM聯手打造超級電腦Summit，近日又再出招，能源部旗下的桑迪亞國家實驗室與HPE聯手，使用64位元ARMv8處理器 Cavium ThunderX2，並且搭配使用HPE高效能運算平臺HPE Apollo 70，推出了超級電腦Astra。HPE表示：「這是目前世界上最大的Arm架構超級電腦」，其運算力達到2.322PFLOPS，根據TOP500超級電腦的2017年11月釋出的排名，按照目前Astra的運算實力，大約可擠進排名前60的超級電腦。（詳全文）

臉書     ExGAN   

老是拍到閉眼照嗎？臉書用AI解決拍照失敗問題

臉書AI研究院近日發表一項研究成果，可運用AI技術，來修正照片中閉眼或紅眼的現象。臉書擁有龐大的相片資料，包括閉眼照片，可用作AI訓練。臉書AI研究院在條件式生成對抗網路（cGAN）基礎上，發展出樣本式生成對抗網路（ExGAN）技術，訓練過程包括將輸入相片的眼睛部位以遮住；以輸入相片與繪製相片間的內容／重構損失計算出生成器參數的梯度；以繪製相片、參考相片或程式碼及另一張真實相片來計算鑑別器參數的梯度；最後透過生成器反向傳播鑑別器的錯誤。研究人員表示，從結果來看，ExGAN產出的相片比Adobe PhotoShop Elements演算法製作的圖來得自然，和相片中人物原始面目也十分接近。（詳全文）

MIT      RF-Pose  

小心隔牆有眼！MIT成功以無線訊號隔牆畫出人體動作

MIT最近研究出能穿牆精準估測人體2D骨架的技術。研究團隊以深度學習分析射頻（Radio Frequency）訊號，MIT團隊提出的RF-Pose方法，不只能在人體未受遮蔽的情況下、抓取人的姿勢，連人體完全受到遮蔽的情境，也可以良好運作，無論是一個人或是多個人都沒問題，RF-Pose甚至可以同時對場景中100個人抓取每個人的骨架，而這正是傳統基於電腦視覺做不到的事，因為人們在畫面中會互相遮蔽，而使用無線電波當作輸入，則完全沒有這個問題。（詳全文）

  Amazon     DeepLens   

Amazon AI相機DeepLens在美開賣

Amazon日前宣布DeepLens正式在美國市場開賣，售價和Google Clips同樣為249美元，之後將陸續推向其他地區。DeepLens具備可拍攝1080P影片的400萬畫素鏡頭、2D麥克風陣列，Intel Atom處理器、雙頻Wi-Fi、USB、micro HDMI傳輸埠，內建8GB的記憶體空間以供用戶預載模型與程式碼。在軟體上則搭載Ubuntu 16.04、AWS Greengrass Core、為裝置最佳化的MXNet深度學習框架及Intel clDNN函式庫，能直接於硬體上跑深度學習模型。此外，DeepLens現在也支援第三方框架，像是TensorFlow 、Caffe2和MXNet提供的多層環境，以及Amazon的串流服務Kinesis Video Stream。（詳全文）

圖片來源／Nvidia、MIT、Facebook

 AI趨勢近期新聞 

1. Amazon股東、公民團體要求AWS停止開發與行銷Rekognition人臉辨識服務

2. IBM展示全球首個AI辯論系統Project Debater

3. 臺灣微軟陸續和亞大、交大、中華大學等校合作，培訓AI人才

資料來源：iThome整理，2018年6月

不同於之前的說法，微軟高層近日表示，PC才是執行VR最好的平台，因此沒有計畫在Xbox上支援VR或MR頭戴裝置。

微軟行銷長Mike Nichols上周在接受遊戲媒體《Gameindustry.biz》訪問時，談到Xbox對VR/AR的支援計畫。他說，微軟「並沒有特別對Xbox遊戲機制訂虛擬／混合實境（virtual/mixed reality）的計畫」。微軟對VR/MR的看法是PC可能是沈浸式VR和MR最好的平台，未來也會持續這個觀點。

Nichols表示，PC作為一個開放平台，允許更快、更靈活的整合，已經有許多公司投資在PC版VR應用的硬體及內容。在手機上擴增實境（AR）顯然是很好的應用，未來也會持續擴大，但是就Xbox來說則非如此。他說Xbox的目標是讓用戶在電視上打遊戲，最後會讓遊戲體驗更廣泛。

這項說法顯然有違微軟早先的計畫和承諾。2016年微軟Xbox主管Phil Spencer曾表示代號為Xbox主機天蠍專案（Project Scorpio）的下一代產品將和Windows PC一樣支援高階VR。2015年Oculus和微軟簽定合作，使Xbox控制器支援Oculus Rift頭戴裝置，這也使市場期待Xbox也將會支援Rift。此外，微軟2017年偕同合作夥伴宣佈開發的VR裝置時，也曾明確指出Xbox One 家族產品，包括天蠍專案會在2018年支援MR。

中國浙江省警方在本月中破獲一起由16人組成的駭客集團，該集團利用維修電腦的名義，入侵中國多個省份、逾30個城市的網咖，並於數十萬台網咖電腦中植入挖礦程式，不法獲利高達500萬元人民幣。

中國的網咖通常是為了遊戲玩家所設計，除了供應大量的頻寬之外，也都採用高階電腦，但去年位於浙江瑞安的網咖業者卻發現店裡的電腦效能莫名地變差，在多名網咖負責人聯手向警方報案之後，警方才發現他們都是由同一家IT服務商負責維修。

根據中國媒體的報導，該集團有個負責設計挖礦程式的首腦，同夥還有兩名網咖負責人與IT服務供應商，利用替網咖維修電腦的機會於電腦上植入挖礦程式，以替該集團挖取雲儲幣（Siacoin），再進行拆帳，估計涉案的IT服務供應商可能多達上百家。目前一枚雲儲幣的價格為0.012388美元。

駭客集團利用各種管道來開採他人的電腦資源，包括於網站上植入挖礦程式、於瀏覽器擴充程式中嵌入挖礦功能，或是入侵公開網路上的伺服器，而趁職務之便展開挖礦任務的事件亦時有所聞，例如去年一名美聯儲員工在組織伺服器上擅自安裝了比特幣的挖礦程式，還有一名俄羅斯核子實驗室的科學家於實驗室的超級電腦上安裝了挖礦程式。

近日Google雲端服務加強許多深度學習、機器學習應用相關的功能，先是擴充虛擬主機硬體規格，推出主打大記憶體容量的ultramem規格VM，讓使用者能進行高效能運算，同時，公有雲平台的先占式GPU、TPU也在近日陸續上線，企業可以花費比隨需服務更便宜的價格，使用GPU、TPU資源。而這一次Google則是宣布，公有雲GPU服務現在正式與Kubernetes引擎（GKE）整合。

目前GCP旗下的GPU硬體共有3種選擇，從價格較入門等級的K80，至中階P100及高階V100，讓使用者可以按需選擇。想要使用新功能的使用者，現在Google也有提供300美元免費試用額度。

這次發布後，企業在GKE環境中運作的容器應用程式，便可以搭配GPU服務，執行CUDA工作負載，「可以借力GPU大量處理能力，同時免去管理VM的工作」，Google表示，此服務也可以搭配日前正式上線的先占式GPU服務使用，降低企業進行機器學習運算的成本。現在此功能，也已經和Google雲端監控服務Stackdriver整合，使用者可以觀察，現在GPU資源的存取頻率、GPU資源的可用量，或者GPU的配置狀況。

此外，在Kubernetes環境中使用GPU服務的企業，也可以一併使用Google Kubernetes引擎的一些現有功能。像是搭配Node資源池功能，讓現有Kubernetes叢集上的應用程式可以存取GPU資源。當企業應用規模彈性改變時，則可以選用叢集擴充功能，系統可以自動擴充內建GPU的節點，當基礎架構中沒有任何Pod需要存取GPU資源時，系統就會自動關閉這些擴充節點，GKE也會確保節點上的Pod，都是需要存取GPU資源的Pod，避免沒有GPU需求的Pod被部署至這些節點運作。而系統管理員可以利用資源配額功能，當多個團隊共用大規模叢集時，限制各使用者能存取的GPU資源。

現在此功能，也已經和Google雲端監控服務Stackdriver整合，使用者可以觀察，現在GPU資源的存取頻率、GPU資源的可用量，或者GPU的配置狀況。圖片來源：Google

美國最高法院在本周四（6/21）推翻高等法院在1992年的判例，允許美國州政府要求線上零售業者向消費者課徵消費稅（sales tax），這意味著消費者在網路上購物的成本將會變高，也讓線上零售業者失去了先前的競爭優勢。

在1992年時，美國高等法院曾經判決，若電子商務業者把消費者所購買的商品運送到沒有實體店面或辦公室的州別，業者就不必替該州向消費者課徵消費稅。

然而，美國南達科他州在2016年頒布一項法令，要求那些每年銷售金額達到10萬美元或200次交易的中、大型電子商務業者必須替該政府徵收消費稅，多家電子商務業者聯袂挑戰了該法令，但最高法院於本周指出，1992年的裁決是有缺陷的，該規定讓州政府損失了大量的稅收，限制州政府追求繁榮的能力，還影響了市場上的公平競爭。例如南達科他州便估計每年因此而短收了5,000萬美元的消費稅。

此一判決對全球電子商務龍頭Amazon的影響並不大，因為Amazon自家的線上購物服務早就自願替各州政府徵收了消費稅，只可能衝擊Amazon開店平台上的商家。

在美國50個州中，有45個州向消費者徵收消費稅，但有5個州是免稅的，那些有消費稅法令的州別也正準備向南達科他州看齊。

老牌資料分析供應商Teradata在6月20日，到北加州地方法院控告ERP供應商SAP，盜用商業機密、侵犯版權以及違反反托拉斯法。Teradata宣稱，SAP盜取其商業機密開發出記憶體內資料運算平臺HANA，並將客戶綁定在自己的系統中。

兩家公司於2008年簽署了一份聯合開發協議，目的是讓SAP的ERP系統能介接Teradata的平行處理架構。Teradata在文件中提到，SAP引誘Teradata共同成立一家合資公司，用來獲得Teradata的知識財產權，Teradata直指，SAP要成立合資公司的目的就是為了竊取商業機密，來開發HANA平臺，並且在釋出HANA平臺後立即與Teradata中斷合作，並說服客戶僅使用HANA平臺排除Teradata的產品。

Teradata還提到，HANA開發人員使用了當時兩間公司合作開發的解決方案，該解決方案是由Teradata的工程師和合作期間的開發人員，共同以Teradata的商業機密技術開發，能最佳化分析查詢、資料儲存的速度與大規模資料搜尋。而且開發HANA的負責人為2014年已辭去SAP執行董事職務的Vishal Sikka，Teradata表示，Vishal Sikka知情且支持竊取機密。

此外，Teradata也聲稱SAP在盜取其智慧財產權後，試圖阻止客戶使用SAP以外的資料倉儲技術。也由於企業更換ERP供應商的成本極高，一旦客戶選用了SAP，便會被綁在ERP的應用程式中，且不得不使用HANA平臺。

在2014年Vishal Sikka要辭職時還曾引起話題。SAP監督董事會主席Hasso Plattner在當時就曾提到，沒有一家企業可以做到像HANA平臺一樣的地步。而SAP合作夥伴Bluefin Solutions負責全球HANA推廣的John Appleby也曾表示，他很驚訝SAP用了5年的時間就打造出HANA資料庫，而且無論是在雲端或是企業內部部署，HANA的功能強大豐富，客戶可能要使用20種以上的競爭產品才能與之匹敵。

網紅近來成為新興行業，這些網紅藉由在YouTube設立頻道與拍攝影片而成為網路上的明星，Google將他們稱為YouTube創作者（YouTube Creators），外界則賦予他們一個更直覺的稱號—YouTuber，迄今YouTuber的主要收入來源為廣告及業配，不過，Google本周針對YouTuber提供了兩項新的營收來源，分別是「頻道會員訂閱」服務（Channel Memberships）與個人化商品銷售（Merchandise）。

Channel Memberships的前身為Sponsorships，是YouTube在今年初針對少數YouTuber展開的實驗，例如專門拍攝搞笑影片的Mike Falzone，或是旅遊達人雙人組Simon and Martina，會員們只要每月支付4.99美元的訂閱費用，就能取得會員標章、擁有新的表情符號，以及會員獨享的內容。

其中，自今年1月加入會員實驗之後，Mike Falzone在YouTube上的收入成長了3倍。

此外，其實早就有YouTuber在YouTube上銷售商品，為了協助開拓相關業務，Google與客製化商品業者Teespring合作，可替YouTuber量身打造T恤或馬克杯等逾20項客製化商品，並直接在YouTuber的頻道上銷售。

個人化商品銷售即日起適用於在美國設立頻道的YouTuber，符合資格的門檻為要有1萬名訂閱用戶，Channel Memberships的門檻較高，必須至少要有10萬名訂閱用戶的YouTuber才能申請，預計於未來幾個月部署於全球市場。

第三方支付業者PayPal本周宣布將以1.2億美元的現金買下詐騙與風險管理業者Simility，雙方預計於今年第三季完成交易。

作為第三方支付業者，PayPal支援許多付款方式與貨幣，買賣雙方的交易由收款方支付手續費，當買家藉由PayPal付款之後，若針對商品或賣家投訴，PayPal即會凍結或退回款項，最遭人詬病之處為對收款人的限制較多，容易被詐騙的買家利用，而且手續費也相對高昂。

Simility的機制即可用來協助賣家對抗詐騙行為。Simility宣稱自家所開發的機制是帶有人類直覺的機器學習系統，它能將人類的見解輸入機器學習的模型中，藉由機器學習、手動規定、行為分析與裝置指紋等方式即時且精確地偵測詐騙，辨識良好的買家，而且能持續強化對異常模式的檢測，事先找出詐騙者。

PayPal對Simility的收購案即是為了減少詐騙案的發生，同時向賣家招手。PayPal營運長Bill Ready表示，未來Bill Ready的商家將能使用Simility所開發的反詐騙工具，這些工具可動態調整，並隨著交易次數的增加而進步，改善商家與顧客之間的交易經驗，減少詐騙支付行為，還能驗證那些可能失敗的交易。

當看見一個無法以言語形容的景象時，「一張圖勝過千言萬語」的諺語就會浮上腦海，微軟本周宣布在Bing行動程式中整合了視覺搜尋功能，可直接以手機所拍下的畫面進行搜尋，不過該功能目前只支援美國市場。

不管是Bing程式或是整合Bing的微軟行動程式都將支援視覺搜尋，包含Android與iOS上的Bing程式、Microsoft Edge程式，以及Android上的 Microsoft Launcher。

此一視覺搜尋功能奠基於微軟的電腦視覺演算法，這些演算法經過了含有大量圖片的資料集的訓練。因此，當使用者在郊遊時看到的不知名的花草、昆蟲或是果樹都能藉由視覺搜尋找出相關資訊，或是看到一組中意卻昂貴的長椅時，也能拍下照片以搜尋風格類似卻更經濟實惠的商品。

儘管有人將Bing視覺搜尋與Google Lens相提並論，但Google甫於今年釋出的Google Lens其實更為強大，除了能夠辨識動植物或搜尋所拍攝照片的資訊之外，還可辨識並複製畫面中的文字，或是進行即時翻譯，不過，Google Lens現階段似乎仍不太穩定，在Google Play上平均只得到2.6顆星。