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在寫作文時，常常會寫到『日新月異』的科技，雖然小編我是科技原住民，但是仍會不禁的感嘆，科技怎麼可以進步的如此飛速。從小時候見證到電腦的普及、手機的普及、智慧型手機出現、無線網路至今5G、區塊鏈、AI相繼問世，生長在一個資訊爆炸的時代，商業模式該如何因應呢？
首先，我們先討論身為人類在面對『日星月異』的科技，都花了多久時間去熟悉和使用他們呢？ |
由此真的可以見證人類真的是非常聰明的生物，能花越來越少時間來跟上趨勢，從剛開始接觸到手機需要花大把時間來摸清功能，到最後只需要幾天就可以迅速掌握了。尤其最後的Pokémon Go (噗哈哈哈) 學會只花了19天！
還有誰現在還會抓寶嗎？舉手舉手讓小編看看！！
其實不要小看Pokémon Go 他其中也是蘊含很多科技成分的，包括可以在遊戲時看見寶可夢出現在實景裡，這就是運用了AR（擴增實境）功能。
接下來小編要隆重的介紹一下，15個科技趨勢並配合時事一起來討論。這樣的資訊才會比較完整！
其實這些趨勢有些是新的，有些是商周已經討論過很多次了！但是呢，因為2020年遇到了新冠狀肺炎疫情，使得很多公司必須延緩發表或是讓其研發停擺。所以如果疫情在明年消停的話，這15個新趨勢將會在2021年火速的發展。
▌同場加映：企業逆風經營困境中的先蹲後跳 – 企業面臨疫情10大因應措施
目錄：13項新科技趨勢
- 5G
- 自動駕駛（Autonomous Driving）
- 強化邊緣運算（Edge computing）
- 科技民主化（Democratization）
- 數據導向監控（Data-Driven Policing）
- 增進人類賦能（Human Augmentation）
- 分散式雲端（Distributed Cloud）
- DARQ
- 個人分析（Personal Profiling）
- AI
- 瞬間市場（Momentary Markets）
- 自動化（Automation）
- 數位支付（Digital Debit）
哇！整個眼花撩亂的！不怕！！小編一一為您說明清楚～
▌1. 5G |
首先我們要先了解自己目前用在使用的是哪個科技階段，大家應該都是用4G，也有些先驅已經躍升至5G，目前各大電信也有新推出5G方案。
那從1G到5G到底改變了什麼呢？
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通訊技術 |
發展年代 |
功能 |
峰值速率 |
代表產業 |
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1G |
1980s |
通話 |
2Kbps |
Motorola |
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2G |
1990s |
通話、簡訊、MAIL (純文字) |
10Kbps |
Ericsson、Nokia |
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3G |
2000s |
通話、簡訊、網路、音樂串流 |
3.8Mbps |
iPhone |
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4G |
2010s |
通話、簡訊、網路、1080p音樂串流 |
0.1-1Gbps |
Intel |
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5G |
2020s |
通話、簡訊、網路、4k影片串流、VR直播、自駕車、遠距手術 |
1-10Gbps |
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從峰值速度來看，我們根據國際電信聯盟（ITU）的IMT-2020規範，5G的峰值資料傳輸速率預計可高達10Gbps以上，比4G高出10到100倍。 舉例來說． 下載2小時的4K影片，3G所需時間為3.4小時，4G需要7.3分鐘，5G則不到4.4秒，傳輸速度大幅提升，但仍須注意外在環境，可能會影響使用者實際體驗的速率。
小編以下表來比較4G和5G的差別
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4G |
5G |
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峰值速率 |
0.1-1Gbps |
1-10Gbps |
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延遲 |
0.02-0.03秒 |
0.001秒 |
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頻率 |
10 GHz 以下 |
30到300 GHz |
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優點 |
低頻覆蓋廣，無需大量基地台 |
網速為4G的100倍、低延遲、多連結、高頻能提升傳輸速率 |
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缺點 |
頻寬小易壅塞、低頻率負荷有限 |
基地台建置費用高、易被干擾、傳輸距離短、需更多基地台 |
2020科技現況
2020因為疫情，5G基地台建置被迫停擺，所以導致5G手機延後發布加上市面上高階款5G手機賣不動，反而中階手機的銷量大增（中國品牌拿下61%的2020 5G手機市佔率）。
這帶動聯發科的股票大漲，因為聯發科發展中低階5G晶片，只支援低頻率通訊頻段。高通等發展高階晶片的企業反而在2020年碰壁。
但是5G發展勢必會慢慢進步，在2021應該可以見證5G暴風式的成長。
▌2. 自動駕駛 |
自動駕駛運用了5G加上AI的技術，促自動駕駛能迅速發展，5G的低延遲比人類反應時間短，可以打造更安全的行車體驗。
如果淺談自動駕駛，可以將它分成5級
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等級0 無自動化 |
等級1 輔助駕駛 |
等級2 部分自動 |
等級3 有條件自動 |
等級4 高度自動 |
等級5 完全自動 |
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駕駛人做些什麼？ |
必須處於駕駛狀態，即使腳離開踏板、手沒有操控方向盤 |
無需駕駛汽車，即使坐在駕駛座上 |
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必須監督『輔助駕駛』運作 須主動煞車、加速、轉向 |
系統請求接管，需駕駛汽車 |
無需駕駛接管 |
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功能 |
僅提供警示和短暫協助 |
能夠煞車、加速或轉向 |
能夠煞車、加速和轉向 |
有限制條件下自駕 |
任何條件可自駕 |
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舉例 |
自動緊急煞車 盲區警示 偏離警示 |
車道偏離修正或自適應巡航 |
車道偏離修正和自適應巡航 |
交通壅塞下可以自動駕駛 |
可能無需安裝方向盤、踏板 |
可以在任何條件下自動駕駛 |
資料來源：SAE International（2018）
2020科技現況
全球電動車先驅『特斯拉』前陣子股票大漲能為全球市值最高汽車產業，一直以來以『自動駕駛』來宣傳自家的車子。
但其實特斯拉目前技術只能算是輔助駕駛（LV2.），也因為這樣被德國法院要求特斯拉不能透過任何形式宣傳或暗示車款具備自動駕駛功能或潛力。
特斯拉也公布將在明年推出全自動駕駛汽車。
許多車廠都在發展全自動駕駛車輛，但因為疫情影響，原訂2021年要上市的車輛將推遲至2022年。但相信在2021年能讓技術更加純熟。
▌3. 強化邊緣運算 |
邊緣運算能將資訊的處理、內容的收集與傳送都保留在靠近該資訊來源處，目的是縮短延遲時間，並發揮邊緣功能。
而這個技術應用在『遊戲』來有『即時影像處理』。例如：遊戲畫面的流暢度和無人商店可以在運算中心即時、低延遲的運算分析，讓無人商店的購物流程變得更順利。
目前亞太地區在2019年到2024年的邊緣運算市場推模將達58億美元，成為僅次美國的市場。預估到了2023年，邊緣運算式的智慧裝置數量，將比傳統IT裝置多上20倍。
2020科技現況
鴻海與Intel合作，積極開發邊緣解決方案，第 2 代的 Local 5G 邊緣解決方案，鎖定 5G 企業專網。
Intel選擇退出5G網路行動裝置端競爭，但對於5G網路應用布局策略依然沒有改變，其中包含針對邊緣運算、AI應用，以及雲端架構佈署都仍準備以旗下產品對應建置需求。
Intel在去年宣佈推出代號「Snow Ridge」的5G網路系統晶片，可在網路數據封包處理效率提昇3.7倍 (相比一般軟體處理方式)，另外比起以軟體運算的加密處理方式，更可提昇5.6倍處理效率。
因為和Ericsson、Nokia與中興通訊合作，因此Intel更將原本預期在2022年才會普及應用的時間，提前至2021年。
▌4. 數據導向監控 |
2002年的科幻電影“關鍵報告”中描述一個能夠預測犯罪並在罪犯犯案以前逮捕他們的未來世界。而在18年後的今天，透過大數據和AI演算法分析的應用實現了電影虛構劇情。
| 「超過60%的美國員警是透過預防犯罪監控系統來指引他們的每日勤務」 |
-“The Rise of Big Data Policing”作者 Andrew Ferguson
而這種科技監測的方法和應用就包括了大家熟知的『人臉辨識』，其中將其發揮到淋漓盡致的國家就是“中國” 。全球目前已經有7.7億個監視器在運作中，其中54%在中國。
他們發展出『步態追蹤』可辨識身形與舉動，彌補蒙面或臉部難以辨識的缺點。
有BBC記者實際測試過，如果他是通緝犯，系統多久可以找到他。
以下開放舉手回答！
答案是...............7分鐘！！
是不是非常驚人呀！這讓中國在犯罪方面可以有嚇阻效果，但隨之而來的就是資安、隱私方面的疑慮。
冷知識時間：全世界哪個城市監視器密度最高的？？
大家的答案可能是北京、上海等一線大城市。但事實並非如此！！
第1名-中國太原（46萬5255台監視器密切監控389萬1127人）
第2名-中國無錫（每1000人由92台監視器監控）
第3名-英國倫敦
第4名-中國長沙
第5名-中國北京（結果！！北京竟然只排第5！！！）
根據倫敦 IHS Markit報告，中國約有4億1580萬餘個監視器，估計明年增加到5.4億個，以該國14億人口計算，意味著每2個人就有1台監視器。非常驚人！
2020科技現況
以前大家會說：「老天有眼不會看錯⋯⋯」這句俗語應該要修改為：「AI有眼不會看錯⋯⋯」因為據新北市警局統計，有40%刑事案件，是由有AI功能的『天眼』幫助破案的。
這個神奇『天眼』是中華電信跟新北市合作的項目。這個項目叫做『e化天眼』，其中導入AI擴充「物件辨識及分群」、「影像清晰化」等功能可以清楚的辨識汽機車和人。
透過「e化天眼」計畫，使用雲端、大數據、AI等智慧科技輔助員警執勤和辦案。中華電信表示，該公司與新北市警察局合作於一○二年推出的「e化天眼」計劃，但在2019年將AI深度學習技術並結合多類型辨識技術、雲龍軌跡、巨量檢索等智慧功能導入『e化天眼」。
▌5. 科技民主化 |
也可以說是『全民化』，指透過徹底簡化的方式，並且無須接受密集又昂貴培訓課程，協助人類取得專業技術知識（機器學習、應用程式開發）。
非IT專業人員透過工具和專家系統，應用超出自身專業能力及訓練的專業技能。
2020科技現況
2020/6/17 DeepLearning.ai 的 NLP（自然語言處理）課程在 Coursera 上線了。這堂課包含4個部分，11週的課程共110部影片，只需要花３個月就能學完。一部影片都只有三四分鐘，一點負擔都沒有！！
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