月份: 2023 年 1 月

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（圖右）超級解析度比起（圖左）雙三次插值採樣法，可呈現更清晰的細節與線條

Adobe Camera Raw團隊開發的，利用機器學習技術提高照片的解析度，可將1,000萬畫素的照片提高為4,000萬畫素，同時還能保有照片豐富的細節。超級解析度功能目前先於Camera Raw 13.2中推出，官方預告很快會輪到Lightroom和Lightroom Classic。

超級解析度功能的開發，源自於2年前Adobe所開發的細節增強（Enhanced Details）功能，這個功能使用機器學習技術，以極高的保真度對原始檔案（Raw File）進行內插計算，進而產生幾乎沒有假影的清晰細節，藉此提高照片的品質。

而超級解析度是Adobe Camera Raw團隊的第2個畫素增強功能，透過提高照片的解析度，進而增加照片的品質。在一般情況來說，放大照片的解析度，通常會使得細節變得模糊，但是超級解析度功能卻能保持這些細節的清晰度，原因是使用了數百萬張照片，來訓練機器學習模型，使得模型能夠智慧地放大照片，同時保有清楚的邊緣，並留下重要的細節。

Adobe提到，並非所有相機都擁有高解析度，大部分手機相機解析度落在1,200萬畫素，而許多相機則是在1,600萬到2,400萬畫素之間，在許多情況下，像是線上發布或是發送給友人，這些畫素的照片已經足夠，但是如果是要大圖輸出，更大的解析度可以留下更多細節，也可以使得邊緣線條更加平滑。

舊照片也能透過超級解析度功能重新被利用，15年前800萬畫素數位相機所拍攝的照片，現在可以在提高解析度之後，重新被應用在大圖輸出上。此外，從照片中剪裁出來的部分圖像，也能因為超級解析度功能，變得更加清晰，官方表示，超級解析度可說是進階版的數位變焦功能。

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Adobe使用大量範例照片來訓練超級解析度機器學習模型，該模型的基礎架構為深度卷積神經網路，使用數百萬低解析度與高解析度圖像配對，來教模型如何放大低解析度照片，官方解釋，畫素的顏色取決於周圍的顏色，模型需要一些上下文，透過分析周圍的畫素來決定中間畫素的顏色。

超級解析度有3個特色，第1是Adobe使用了Bayer和X-Trans原始檔案訓練模型，因此當用戶在原始檔案應用超級解析度功能時，同時也會獲得細節增強功能加持。再來則是Adobe特別處理了一些具有挑戰性的範例，包括許多不同表面材質的圖片（下圖），超級解析度在處理這些區域時，便不會出現假影。最後，Adobe應用了CoreML和Windows ML平臺機器學習技術，因此用戶可以在電腦上，使用GPU來加速超級解析度計算。

超級解析度會使得照片的解析度線性加倍，也就是說，超級解析度產生的圖像，長度與寬度都會是原始照片的2倍，總畫素將會是4倍，目前圖片邊長限制為65,000畫素，總畫素限制為5億畫素。除了Bayer或X-Trans原始檔案之外，超級解析度也可以用在JPEG、PNG和TIFF等檔案格式，但是用在經高度壓縮的JPEG或HEIC檔案時，超級解析度會使部分假影更加明顯。

由於細節增強和超級解析度都需要非常密集的運算，官方建議，用戶可選用較快的GPU，並且使用支援CoreML和Windows ML機器學習技術的電腦，來執行超級解析度功能，否則運算時間可能需要數分鐘。另外，因為超級解析度會產生非常大的檔案，官方也建議用戶可以使用固態硬碟，以加速檔案讀取。

Adobe仍在改進超級解析度功能，突破目前的解析度限制，應用到更大的圖像上，並且試著將相同的技術，應用到銳利化和降噪等功能。

https://www.ithome.com.tw/news/143224

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雲林口湖漁類加工合作社，在今年1月取得全球僅2%頂尖養殖魚類業者才能拿到的BAP認證，未來，年外銷約3,000公噸的臺灣鯛，將有機會在Costco或Walmart上架了。

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圖/取自雲林口湖漁類加工合作社Youtube

想要將漁產品賣進Costco、Walmart，並不是件容易的事！必須取得全球前2%魚類養殖業者才拿得到的BAP認證（Best Aquaculture Practices，最佳水產養殖規範認證），才有機會成為跨國連鎖超市的供應商。但是雲林這家魚肉加工廠不只拿到了這張入場券，還首開先例，成為全球第一家，透過遠端稽核獲得BAP認證的業者，順利通過的關鍵技術就是區塊鏈和AI。

像養殖魚類的BAP認證，或農產品相關國際認證如GGAP（Global Good Agricultural，全球優良農業規範）的申請，對農、漁民來說，不只需要填寫全英文的認證文件，甚至要蒐集複雜的數據，導致整個流程繁瑣且執行不易。一旦資料填寫不完全，就得延長數據蒐集時間，有些業者甚至花費了一年多人工填表，還無法取得認證。再加上，國外稽核人員過去都會親赴生產地，查驗認證資料與現場狀況是否相符，但受到疫情影響，稽核人員難以來到臺灣，如何確保生產資料的真實性，也成為認證核發的一大考量。

為了降低農漁業者取的國際認證的門檻，工研院開發了一套結合AI與區塊鏈技術的預認證系統BeCert，先將各場域蒐集的生產、管理數據上鏈，並透過語意理解與知識圖譜的技術，自動分析生產數據，並填答到認證文件中，自動預審核後若發現仍有資料缺失，就能提早要求業者補齊或更正，確認無虞後，再向國際認證組織申請遠端稽核。

這套系統從去年啟用後，已經在今年初協助雲林口湖漁類加工合作社，取得全球第一張以遠端稽核形式核發的BAP認證；實際用於輔導國內最大的香蕉集銷中心藝隆農產後，也協助業者在半年內取得了GGAP認證，將原先認證稽核的準備時間縮短一半。

雲林口湖漁類加工合作社，今年1月取得全球第一張以遠端稽核形式核發的BAP認證，換句話說，年外銷約3,000公噸的臺灣鯛，將有機會在Costco或Walmart上架了。

靠AI分析認證文件與生產數據進行預認證，能將資料準備期縮短一半

要將過去需要人工填寫的繁複認證表單，透過自動化填答來進行預認證，工研院服科中心智慧物流與供應鏈整合服務組專案副組長羅國書解釋，核心技術就是透過AI來達成。

首先，工研院開發了BERT演算法，運用語意理解的技術，翻譯並分析國外認證文件的需求，再透過知識圖譜進行關聯性分析，將原先複雜的文件條文，透過類似樹狀圖的方式來呈現，同時，也將業者的生產數據，同樣運用知識圖譜進行關聯性分析，再自動比對並填入相對應的位置，最後再透過語意分析還原完整的文句，最後生成出英文認證文件。

羅國書舉例，假設認證文件有100個題目需要填答，AI會自動將題目分析成圖譜，並在取得客戶資料後，也將客戶資料資料變成圖譜，相互比對就能填入相應答案。假設有一個題目詢問：「在養殖的過程中，你是否擁有養殖土地的所有權？」就能把題目以知識圖譜拆解成，養殖要有土地、土地會有權狀；比對業者的資料後，就可以自動填入答案，說明是否具有土地權狀，權狀序號為多少，最後再將這些關聯性分析的結果，經語意處理還原回原本的文件格式。

AI會自動將題目進行關連性分析，以知識圖譜來呈現。

過程中，若有題目找不出相應答案，或是填答錯誤，系統即會回報，讓業者能重新針對不足之處備妥資料，「就像是先幫業者模擬考，讓業者知道哪邊有缺口，再進行補強。」藉由系統進行預認證，並輔以臺灣的顧問團隊協助審核與輔導，就能讓後續的國際認證稽核更順利，資料籌備時間更能縮短一半。

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若有不足之處，系統會通知業者補充資料或改進。

工研院研發的這套AI引擎，也能在針對個別認證文件重新訓練AI模型後，適用於不同產業，「核心技術是一致的，根據不同場景請專家微調就能適用。」未來，工研院預計要提供給保健食品、化妝品、電子業等業者，取得各類國際認證時使用。

將生產數據上鏈，首次說服國際認證組織採取遠端稽核

除了運用AI，工研院也協助業者將生產數據上鏈，透過區塊鏈不可篡改的特性，來取信於國際認證組織，願意在疫情期間改採遠端稽核的形式來核發認證，「我們跟BAP組織溝通，前後花了四個月的時間，才說服他們第一次進行遠端稽核。」

羅國書舉例，採用區塊鏈後，一旦從感測器蒐集到生產數據，比如每日的水質記錄，上鏈後數據就無法更改，除了在第一次稽核時能取信於認證方，透過系統持續蒐集不可篡改的生產數據，後續要通過年度稽核時也更容易，「因為原本就已經合規了，後續每年不用請顧問重新協助蒐集資料，只要檢查系統資料、生產環境有沒有改變，通過認證會更簡單。」

不過，羅國書也指出，工研院目前是採用私有鏈的形式，協助業者將數據上鏈。雖然私有鏈帳本也具有不可竄改的特性，但可信度仍不如聯盟鏈、公有鏈來得高，還是有機會發生數據造假的可能，因此，工研院也在考慮，未來由多個業者共組聯盟鏈的可行性，或是直接採用公有鏈為基礎架構。

AI與區塊鏈的應用基礎：生產數據與管理記錄數位化

無論是要將生產數據匯入系統進行預認證，或是將數據上鏈確保真實性，要導入這些技術的前提，是要將生產數據與管理記錄數位化。身為第三代臺灣鯛養殖戶，同時是口湖漁類加工合作社（以下簡稱合作社）的總經理王益豐，早在兩年前，開始意識到數位記錄的重要性。

他回憶，過去，傳統漁場的養殖過程完全沒有記錄，若要蒐集這些BAP認證所需的資料，就得靠品管人員定期去要資料，「傳統上漁民會有點排斥，因為他早期不需要做這些事情，」不僅數據取得耗時費力，也因為過去採用人工填表的方式，導致這些數據後續與工廠管理資料串接時，時常有誤差，比如時間填錯，資料就會無法串接整合。

為此，合作社自行尋找資服業者，建置起生產數據管理系統。除了建置田間管理的IoT的感測裝置，蒐集包括飼料量、溶氧量、PH值、氨氮含量、死魚量等數據，也串連起工廠管理的記錄，比如環境管理、員工管理、社會責任管理、勞安規範等記錄，來數位化臺灣鯛的生產加工過程。過程中，工研院也從去年開始協助開發系統，來完整串連生產數據。

王益豐也指出，導入系統後，由於平時就能更全面的將生產週期管理、水質管理、魚苗管理以及分魚紀錄等數據，都記錄下來，後續若要進行認證，只需要彙整這些日常管理的紀錄，就能準備好認證資料，不需再透過顧問協助進行長達半年的資料搜集。

開發了生產數據管理系統，業者平時就能將生產週期管理、水質管理、魚苗管理以及分魚紀錄等相關數據數位化。

不過，由於合作社的系統，並非依據BAP所需的認證資料來進行開發，工研院另外建置了一套在BAP框架下的生產數據管理系統，同時也透過這套系統的數據來進行預認證。

因此，當合作社要取得認證時，目前採取的做法，是將自家系統的生產管理數據，匯入或輸入工研院新系統中，來進行預認證。王益豐也在考量，因工研院的系統是根據國際認證所需的資料來設計，未來可能直接採用工研院的系統，來作為合作社管理生產流程的依據，讓後續的認證稽核更便利。

工研院開發的生產數據管理系統。

https://www.ithome.com.tw/news/143219

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MIT研究人員以深度學習技術，開發了，只需要使用不到1 MB的記憶體，就能在智慧型手機和筆記型電腦，以數毫秒時間製作出全像投影圖像。這個新方法能用來改進3D全像投影，在虛擬實境、顯微成像和3D列印的應用。

研究人員提到，之所以目前虛擬實境頭戴裝置尚未取代電視或是電腦，成為主要的影片觀看裝置，重要的原因之一，就是虛擬實境容易讓用戶感到不適，透過觀看2D顯示器，以產生錯覺的方式，讓用戶以為自己正在觀看3D內容，會使得眼睛疲勞或是頭暈，而3D全像投影可能是更好的解決方法。

全像投影圖像可以良好地呈現現實世界，根據觀看者的位置變化觀看視角，並且可讓眼睛調整焦深，對焦在前景或是背景上。在傳統上，生成全像投影圖像需要超級電腦進行物理模擬運算，不僅耗時，而且產生的效果也無法非常真實，而現在MIT研究人員採用深度學習技術，能以毫秒級的時間完成運算，因此全像投影應用，也就能擴展到筆記型電腦和智慧型手機等裝置。

使用相機拍攝的照片，會對每個光波的亮度進行編碼，因此可以忠實地呈現場景顏色，但是最終只會產生2D的圖像，而全像投影圖像不僅編碼每個光波的亮度，同時還會編碼光波相位（Phase），這樣的組合可以更真實地描述場景的視差和深度。

早期的全像投影是以光學的方式紀錄，必須要使用雷射光掃描，並且分離雷射光束，使一半的光束照亮物體，一半的光束用作光波相位參照，以產生全像投影特殊的深度感，但用這種方法產生的圖像是靜態的，無法捕捉動作，而且也難以複製和共享。

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而由電腦生成的全像投影圖像，透過模擬光學配置，來改善傳統方法的缺點，但是因為場景中每個點都有不同的深度，因此無法對所有的點都應用相同的操作，這樣的限制增加了運算複雜度，超級計算機叢集可能要花費數秒甚至數分鐘，才能算出單張全像投影圖，而且現有演算法，無法以逼真的精度計算遮蔽效果（Occlusion），因此也就限制了結果的真實度。

MIT研究人員透過讓模型自學物理計算，來提高電腦產生全像投影圖的速度。研究人員設計了卷積神經網路，並且自定義了圖像資料集，其中包含4,000組電腦生成的照片和全像投影圖像配對，照片中每個畫素都包含顏色和深度資訊，並且和對應的全像投影圖像配對，同時使用了一組新的物理運算來處理遮蔽問題。

透過從每個圖像配對中學習，張量網路調整自身計算參數，逐漸強化創建全像投影圖像的能力，經最佳化的網路，其運算速度比物理模擬快了2個數量級，在數毫秒的時間，就可以從電腦生成或是LiDAR感測器所獲得具有深度資訊的圖像，創建出全像投影圖像，由於壓縮的張量網路只要617 KB的記憶體，在目前智慧型手機動輒內建數十甚至數百GB的記憶體，其使用的資源可說是非常低。

研究人員提到，即時3D全像投影圖像可以強化虛擬實境和3D列印等應用，不只可以提供觀看者虛擬實境體驗，但是又能消除當前頭戴裝置所帶來的疲勞感，在3D列印方面，則能加速3D列印的精確度和速度。

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紐約州立大學水牛城分校的科學家發現，在一張照片或一段影片中，兩個眼睛內的圖案通常是相同的形狀或顏色，但在利用人工智慧創造的影像中，包括生成對抗網路（GAN）影像在內，都未能準確地執行此一操作，可能是因為它們多半是以許多照片合併成假照片所致。（圖片來源／Shu Hu, Yuezun Li, and Siwei Lyu, Computer Science and Engineering, University at Buffalo, USA）

紐約州立大學水牛城分校的科學家近日公布一項，他們利用眼角膜上的光線反射圖像來辨識影像的真實性，且辦識的有效率高達94%。

已被IEEE接受，論文的第一作者、亦為該校教授的Siwei Lyu解釋，角膜就像是一個會反射的球面，因此，任何藉由光源進入眼睛的事物都會在角膜上留下圖案，由於眼睛是看著同樣的事物，因此在兩眼上應該會留下非常類似的反射圖案。

於是，在一張照片或一段影片中，兩個眼睛內的圖案通常是相同的形狀或顏色，但在利用人工智慧創造的影像中，包括生成對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN）影像在內，都未能準確地執行此一操作，可能是因為它們多半是以許多照片合併成假照片所致。

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這群科學家即打造了一個工具來檢查兩隻眼睛所呈現的圖案是否一致，比較了角膜上所呈現的圖案形狀，光的強度，以及反射光的其它特性，並展現出94%的有效率。

不過，這種方法其實仍有不少限制，例如需要有光的反射來源，或者是有心人士也能夠藉由後製來調整兩眼的反射圖案，而且它必須比對兩隻眼睛，若只能看到一隻眼睛，該技術就無用武之地了。

Lyu說，現在有大量的Deepfake是基於色情目的，對受害者帶來了很大的心理創傷，也有Deepfake含有惡意的政治目的，讓政治人物說出或做出根本不是他們說或做的事，而使得如何辨識Deepfake變得愈來愈重要。

臉書在去年舉辦的吸引了全球2,000名AI專家，這些參賽者上傳了逾3.5萬個模型來辨識20萬則的假影片，其中有10萬則是由臉書錄製且先行開放參賽者存取的公開資料集，另外10萬則是未曾曝光過的「黑盒子」資料集，結果公開資料集的Deepfake最高辨識率為82.56%，而「黑盒子」資料集的Deepfake最高辨識率則僅有65.18%。

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臺北市的數位轉型戰略，在去年成立大數據中心、資料治理委員會之後，啟動科技驅動、資料驅動雙引擎戰略，分別就創新科技、資料治理帶動城市發展。右半邊的資料治理委員會負責資料匯流、個資保護及整合應用的政策督導角色。（圖片來源／臺北市政府資訊局）

「臺北的智慧城市策略，不僅以科技驅動，現在更變成資料驅動的城市，來加速市府的數位轉型」，臺北市長柯文哲說。去年疫情期間，調度抗疫人力最重要的決策工具COVID-19疫情儀表板，就是資料驅動市政最好的例子。

臺北市雙引擎轉型發展策略

在臺北市政府新的數位轉型發展藍圖中，建立起雙引擎驅動策略，其中一具引擎是臺北市一直以來推動的科技驅動（IT Driven Innovation），由智慧城市委員會在智慧交通、安防、健康、教育、經濟、環境、建築、政府1+7領域，和智慧城市辦公室相輔相乘帶動城市的科技創新，媒合業者以實際城市中的場景作為實驗場域，例如在臺北市推動的智慧停車、自駕巴士、智慧路燈、空氣盒子等專案。

另一具引擎則是資料驅動（Data Driven Governance），在資料驅動的策略中，資料治理委員會如同智慧城市委員會，扮演政策擬定督導的角色，擬定資料使用及保護的結構化規範，搭配大數據中心推動資料匯整應用，輔助市政決策。

柯文哲解釋這個臺北市政府數位轉型的雙引擎策略。智慧城市委員會將和1+7工作小組，在智慧政府、智慧交通、智慧健康、智慧安防等8大領域，媒合業者，導入創新技術促進城市發展，而資料治理委員會重點則是隱私權保護、資料安全、制定資料標準，讓智慧城市委員會能有效使用。

臺北市政府去年8月所成立的大數據中心，就是智慧引擎的關鍵推手，也是打造出COVID-19疫情儀表板的團隊。

這支團隊因應市府防疫決策需要的首個任務，目的整合各局處相關的資訊，建立北市疫情資訊聯合儀表板，或是針對特定的議題深度分析，輔助府級的市政決策參考。

編制上，大數據中心為北市資訊局底下一個任務工作小組，由資訊局專門委員林芃君擔任該中心主任，並自外招聘3名員工，核心成員背景均來自城市設計，分別為數據分析師、數據策略管理師，另有外部顧問提供相關的協助。大數據中心計畫擴大團隊，去年他們公開招募人才，準備再招攬數據分析師、系統工程師及前端工程師。

過去各局處各自整理資料，決策視野有侷限

「市政管理問題日趨複雜，需要有組織及制度化收整各局處資訊，大數據中心成立的目的為整合跨局處、跨領域資料，以綜觀全市角度透過視覺化儀表板及數據分析輔助決策」，呂新科說。

呂新科表示，在大數據中心成立之前，市府內部各局處沒有結構性的管道，交換資料並不容易，各單位以本身業務資料建立的視野往往有侷限。過去市府很多決策判斷是在資料不夠完備、視野不清楚之下，依照經驗及片面資訊所做的決定。成立大數據中心後，建立更廣的資料分析視野，未來逐漸朝向以整體觀、跨局處、跨地域、時間軸度收整的資料，來進行市政判斷、決策。

「希望透過這個方式，讓臺北市轉型為以資料驅動的城市治理模式」，呂新科說。

臺北市資訊局長呂新科表示，大數據中心成立的目的為整合跨局處、跨領域資料，以綜觀全市角度透過視覺化儀表板及數據分析輔助決策。（攝影／洪政偉）

第一步先建立跨單位資料匯流的基礎工程

以往臺北市政府下的各局處單位進行業務資料分析，當有跨領域的市政決策或議題研究需要，和其他城市一樣，會成立個別專案處理。然而，衍生出的資料處理需求，向不同局處發文取得資料，經過統整、統合分析、資料近用等，產生大量資料工程負擔，每次成立新的專案，需要重新建立資料工程，耗費許多時間，也影響專案進行。

臺北市大數據中心成立後，不僅整合跨局處、領域資料，建立城市儀表板或深度分析，更重要的是建立資料匯流的公共基礎。

呂新科指出，大數據中心將跨局處間資料統整，並建立法規、資料統整、匯流或分析等基礎結構，跨單位的資料流，從快速匯流、分析到產生儀表板或是深度分析，透過結構化的方式產生資料流，和過去一筆一筆的資料取得，「兩者在資料治理的深度和力量完完全全無法比較」。

他以喝水舉例，以前喝水要從取水、煮水、淨化處理才能喝到，現在打開水龍頭就能很快取用。大數據中心另一任務是建立資料流的渠道、匯流、分析等基礎工程，按照已建立的基礎建設，就能有條不紊、源源不絕運作。

過去缺乏結構化做法，每次新專案需要不斷重覆相同的資料工程，「這是相當昂貴的工作負擔」，呂新科說。

臺北市大數據中心主任林芃君舉例說明擴大資料視野的重要性，大數據中心團隊先前曾談各局處需求，衛生局提供臺北市重大傷病患者預約復康巴士，病患可搭乘復康巴士從家中前往醫院，而在社會局訪談後也發現，老人福利也有類似的需求。以往衛生局、社會局兩局處各自推動服務，未來若能整合兩方的資料，甚至加上交通局的公共運輸資料，便能找出復康巴士的最佳繞行路線，更有效率載送多位患者就醫。

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示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號

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滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位，提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面；次要功能是為了美觀，上面可印有精美、個性化的圖案；還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

在以前，A局處基於政策研究需要，發文向B局處希望取得相關資料，B局處花時間撈取資料，卻可能因為資料提供的格式不符合，A和B局處之間需要再行文往返，往往耗費許多時間。未來，大數據中心團隊能發揮居中協助的角色，在同一個議題之下，以統一資料交換格式及協定向兩個局處取得資料，再透過模型進行深度分析，提供政策建議。

過去各個局處礙於人力不足，可能委托外部業者進行資料分析，這些委外可能隨專案結束而終止，相關的知識經驗也因而中斷。林芃君表示，成立大數據中心，市府有自己的資料分析團隊，累積資料分析的知識經驗。

建立中樞骨幹串接各處資料

目前大數據中心有兩大類工作，一類是自各個局處單位的IOC運管中心匯整即時資訊，以及從VIOC取得的城市物聯網資料，加上政府的開放資料，強調整合各類型的即時資訊，建立不同主題的城市運行儀表板，規畫建立1+7共8個主題的城市儀表板，涵蓋交通、安防、健康、教育、經濟、環境、建築及政府，這8個主題的儀表板之外，像COVID-19疫情儀表板則是針對特殊市政需要所設計的儀表板。

另一類工作則是針對情境問題作深度分析的大數據研究，包括由府級主管指示或各個局處的分析需要，針對特定議題研究需要，和各局處共同討論，經過深度分析找出洞察，提供建議給府級主管或各局處判斷、決策時的參考依據，例如北市民眾如何使用3倍券、北市長輩每月如何使用敬老愛心卡的480點、計程車路邊招呼站如何優化等等。

為了匯整各方面的資料，包括各局處功能性運管中心，以及城市物聯網資料，還有來自外部的政府開放資料，他們規畫打造一個專供資料匯流的中樞骨幹(Hub bone)，連接各局處IOC運管中心，還有散布在城市中各處的物聯網所產生的資料。

目前臺北市政府底下各個局處，如交通局、消防局、工務局、社會局等，各自基於業務需要設有不同運管中心（Intelligence Operations Center, IOC），這些功能導向的運管中心蒐集各自領域資料，進行資料分析、視覺化呈現，供局處內部決策、運管使用。例如工務局的道路管線暨資訊中心，對臺北市區所有道路及共同管線基礎建設，建立深度儀表板及資料分析，交通局則有交管中心，解析交通管理面向資料，消防局也有災害應變中心等等。在各局處功能性運管中心之外，臺北市的12個行政區有各自的行政運管中心。

臺北市先前推動智慧城市，和不同的廠商合作建立城市物聯網，例如智慧停車、空氣盒子、智慧垃圾桶等等，這些物聯網散布在城市的不同地方，回傳大量資料，有的資料回到各局處運管中心，有的資料沒有回到實質的運管中心，而是由合作業者蒐集資料，再產出報告供市府參考。

建立中樞骨幹的目的是統整多層級資料，介接各局處的功能性IOC運管中心，以及北市12個行政區的區域運管中心，還有臺北市政府在智慧城市專案裡，和外部廠商合作，在城市中所建立的物聯網，也會透過中樞骨幹匯整各物聯網資料，送到臺北大數據中心。

林芃君指出，中樞骨幹就像一個神經系統，因各單位使用的資料庫不一，有的使用SQL、MySQL或是NoSQL，因此大數據中心需要定出資料格式及傳輸協定的統一規範，和各單位的資料庫承作廠商協商，在資料流進來之前，先作資料的清洗及處理，再透過中樞骨幹送到大數據中心的資料湖，並非將各局處的所有資料都倒進來。另外，為了不影響各單位IOC中心的正常運作，大數據中心和各個IOC中心廠商協商，從備份資料庫取得資料。

因此，大數據中心先擬定中樞骨幹中樞資料協定、建立資料交換機制、資料開放機制，具體涵蓋資料項目、資料架構、資料格式、傳輸頻率、傳輸方式、傳輸協定。中樞骨幹內的資料流則分為3級，1級資料是城市物聯網或功能性運管中心中未經整理的即時性資料，2級資料則是經過功能性運管中心、行政區域運管中心整理過資料，3級資料是經過大數據中心整理分析後的資料，回到各功能性運管中心、行政運算中心作為參考。

中樞骨幹的目前是以API和各個資料庫介接，因此他們建立了API Gateway，以管理可接取、不可接取資料的單位，強化資料安全管理。除了API，API Gateway也能支援Webhooks介接。

大數據中心的核心基礎就是中樞骨幹，如同神經網路串接各單位取得資料，包括功能性IOC運行中心、區域性運行中心、IoT　Cloud，以及大數據中心，其中的資料流分為3級。（圖片來源／臺北市政府資訊局）

建立數據分析工作流

建立中樞骨幹打造資料流管道之後，大數據中心接著建立內部資料分析工作流程，從數據獲取、數據處理及分析，到視覺化的圖資圖表設計、綜合互動展示四個階段。

首先在數據取得部分，目前中樞骨幹在設計主要是以API介接，GIS、IOC運管中心或是民間的資料，這些資料通過中樞骨幹進入大數據中心資料庫(TUIC DB)。另外，部份資料可能因為特殊情形，例如COVID-19疫情儀表板的中央疾病管制署疫情資料，沒有提供地方政府介接，就得工蒐集，或是早期系統在設計時沒有考量API介接，也需要仰賴人工梳理資料類型後才能串接。

進入到數據處理及分析階段，大數據中心資料庫中的資料經過自動處理或人工判斷形成預處理資料集。其中數據資料會依類型、分析運用等目的，可用多種語言進行資料建模與深度分析；而空間資料會經由QGIS或ArcGIS地理空間處理之後，再送到圖資處理模組進行展示。整體儀表板會再經由視覺設計師整合數據資料與空間資料進行儀表板之視覺化與綜合互動展設計，再送到前端網站，透過TUIC Web Viewer套疊多種圖資在地圖上呈現。

由於成立還不久，目前大數據中心團隊在中樞骨幹方面，仍在建設之中，預計今年內完成。而該團隊兩大工作之一，建立城市運行儀表板部分，規畫在今年底前將會完成1+7領域，以智慧政府為主題，包括智慧安防、建築、交通、教育、健康、環境、經濟7領域的市政儀表板。

資料分析工作流，數據取得經過處理及分析後，到圖資地圖的視覺化呈現。（圖片來源／臺北市政府資訊局）

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Google重新設計用來處理音訊分類任務的方法，發表了可學習的音訊前端，用來取代過去預處理音訊的方法梅爾濾波器組（Mel Filterbanks），以更好地處理像是分類鯨魚叫聲等音訊分類任務。

過去幾年，語音理解機器學習模型有了巨大的進展，透過從資料中學習參數的能力，該領域已經逐漸從過去複合手刻的系統，轉變成為深層神經分類器，用於語音辨識、音樂理解以及動物聲音分類等任務。但Google提到，用於音訊分類的深度神經網路跟電腦視覺模型不同，電腦視覺模型可以從原始畫素中學習，但是音訊分類深度神經網路很少使用原始音訊波型訓練。

音訊分類深度神經網路仰賴梅爾濾波器組預處理資料，這些濾波器使用經特別設計的梅爾縮放頻譜，目的是要複製人類聽覺回應的某些部分，雖然對梅爾濾波器組建模，過去的機器學習應用都很成功，使用固定梅爾縮放和對數壓縮，在一般情況也都效果良好，但是Google認為，沒有辦法保證這些也可以被良好應用到其他的任務上。

在與人類感知相對應的應用領域，像是語音辨識和音樂理解，目前標準梅爾濾波器組都提供了良好的歸納偏差，但是這些偏差可能對不需要模仿人耳的領域，像是辨識鯨魚叫聲這類的任務造成負面影響，所以為了獲得最佳的效能，需要為特定任務量身訂做梅爾濾波器組，但這是一個繁瑣的過程，不只需要專家知識，還需要許多迭代工作，因此在多數的音訊分類任務，開發者還是偏好使用標準的梅爾濾波器組，即便可能無法產生最佳的結果。

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為了解決這個問題，Google提出梅爾濾波器組的替代方法LEarnable Audio Frontend（LEAF），這是一個神經網路，可以初始化逼近梅爾濾波器組，並且與任何音訊分類器一起訓練，以適應特定任務。

Google將LEAF應用在各種音訊分類任務上，包括語音辨識、說話者辨識、樂器辨識和鳥聲辨識，LEAF的平均效能比起梅爾濾波器組，以及其他可學習前端，如Time-Domain Filterbanks、SincNet和Wavegram都還要好，在不同的任務上，LEAF的平均準確率達76.9％，而梅爾濾波器組的平均準確率則為73.9％。Google使用TensorFlow 2實作LEAF，現在已經在GitHub儲存庫開源。

https://www.ithome.com.tw/news/143255

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臺北市大數據中心團隊是臺北市政分析的專屬資料科學團隊，包括數據分析師岑崇恩（左一）、策略管理師曾筱雲（右二）、機要專員林書正（右一）。他們就是臺北市長柯文哲日後用數據面對市政問題的關鍵幫手。　（攝影／洪政偉）

臺北市其實很早便開始推動資料治理，隨著政府推動開放政府，臺北市在2011年推出資料開放平臺，開放市府公部門資料，供外界運用開放資料，2019年改為臺北市資料大平臺，納入付費性資料、測試API，提升開放資料的價值，讓資料更容易被取得。

過去各局處以單純的統計資料供外界瀏覽使用，現在以比較視覺化方式呈現市政發展情形，例如都發局設立社會住宅興建計畫及戰情中心，以儀表板的方式呈現臺北市正在興建及未來規畫的各項社會住宅計畫，透過圖像化，可以看到興建中的社宅工程進度、出工數、預算執行進度等；擁有大量統計資料的臺北市主計處也用圖像化呈現臺北市人口、土地、公共建設、交通、財政、治安各方面的樣貌。

除了推動開放政府，公開政府資料供外界了解及使用，引進公私協力的機制推動城市創新；臺北市政府內部也不斷精進大數據運用，而在柯文哲擔任市長之後，或許是醫生的背景使然，許多地方都能見到他講求以科學數據驅動市政的想法。

柯文哲去年11月底參加2020臺北數據展論壇，他說，做數據統計是為了找出問題，做數據分析是為了找出原因，進一步處理問題，他的執政態度是，面對問題是解決問題的第一步，看到數字，知道市府哪裡做得不對，如外科手術對傷口作清創處理。

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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臺北市政府過去曾效法其他國家，釋出犯罪地點資料，讓民眾能夠查詢住宅竊盜、汽車竊盜、自行車竊盜的犯罪熱點，這類犯罪高風險的數據分析結果，原本用於警力巡邏部署上，儘管這類資料公布引來導致房價下跌、被標籤化的批評，市府仍公布供民眾參考。

為了更進一步了解市民需求，臺北市從2008年便提供市民1999熱線，供民眾反應市政相關問題。多年下來已累積大量民眾陳情電話，臺北市政府研考會2017年做了一個決定，要透過大數據分析建立市政預警系統，例如當A類的陳情案件增加時，後續可能伴隨B類陳情跟著增加，透過預警系統，在B類陳情案件增加之前，交由相關局處預先處理。

目前上述的城市數據應用，大多是以市政資料為主，但在未來的智慧城市中，將看到城市中出現愈來愈多的城市物聯網，這些物聯網如同城市的神經系統，每日蒐集城市運作的大量數據，更貼近城市現實的樣貌。

隨著市政議題愈來愈複雜，僅靠單一片面的資料分析，可能無法兼顧不同層面，需要跨局處、領域的資料整合分析，用更宏觀的資料視野去看問題，因此，市府去年強化城市的資料治理，成立大數據中心，建立資訊流的統合架構，府級資料治理委員會擬定資料流通、運用規範，並確保個資保護、資訊安全。

大數據中心可說就是臺北市政分析的資料科學團隊，柯文哲未來面對市政問題時，就可以有一個專責分析團隊，深入且更大視野了解數據背後的市政現象。

https://www.ithome.com.tw/news/143179

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馬克思在《哲學的貧困》一文中曾指出“手推磨產生的是封建主為首的社會，蒸汽磨產生的是以工業資本家為主的社會。”

套用馬克思的邏輯：互聯網產生的是以平台企業家為首的社會。

這個邏輯推斷從以往的視角來看似乎無懈可擊，但在Web3興起的今天看，這個推斷便僅局限於Web2時代。

經過2021年的蓄勢狂奔，元宇宙從此前的“玩概念”到現在的項目落地，逐漸“脫虛向實”。

比如在2022互聯網大會上，騰訊開始疏通產業鏈，着手解決真實場景中的問題；阿里除去投資了國內知名AR眼鏡製造商Nreal外，還宣布計劃在2023年推出用於虛擬會議的增強現實眼鏡。

當然，這些都是基於產業角度。

對個人來說，在創作者經濟日益增長中，個體參與web3的門檻不斷降低，以Web3為底色的創作者經濟開始替代Web2。

隨着Web3、NFT、DAO和加密技術的發展以及新冠疫情的爆發，創作者經濟也迎來一個新的轉折點：從受制於平台的Web2轉向個人佔據主觀能動性的Web3。

01 Web2與Web3，從注意力向生產力突圍

創作者經濟並非新概念，而是與Web的迭代息息相關。

Web1隻有少量創作者，且價值只流向以企業為主的開發者。

Web2則創作者經濟井噴的時代。由於像抖音、快手、B站等互動型平台的活躍，Web2的創作者經濟得以快速發展，另一方面，由於疫情改變了大家線下的購物渠道和方式，內容創作進程加速。

YouTube去年十月發布的一份研究報告稱，由大規模視頻服務帶動的“創作者經濟”在美國支持了相當於39.4萬個全職工作。這裏的創作者經濟就主要依靠Web2模式，其中一大部分依靠於TikTok。

不過，Web2的創作者經濟已在當前出現各類問題，如利益分配不均，受平台算法機制影響較大，在區塊鏈、AI等技術的發展下，Web3的創作者經濟應運而生，解決了其中一部分問題。

那麼，Web2的創作者經濟和Web3的創作者經濟有何不同？

博客、微博、微信等平台的出現，可以使創作者從支持的粉絲上或者廣告商拿錢，如公眾號內容付費，微博廣告，包括直播等互動形式。在此過程中，體現的是web2創作者經濟。

Web2 奉行着亞馬遜創始人傑夫·貝索斯提出的 “Get Big Fast” 口號，以流量為王。

其中為代表的就是通過Roblox製作的遊戲和TikTok上的短視頻。這兩大平台均是由用戶生產內容，而非平台生產。

在Web2時代，Roblox、Tiktok和其他UGC平台都是完全擁有內容的所有權的，如果平台突然改變收益分配方案，那麼用戶對於自己創作的內容就沒有轉讓權、銷售權、追索權。簡單來說就是，Web2的創作者沒有內容所有權。

Web3是基於區塊鏈基礎設施的新一代互聯網，與此前最大的不同在於，除消費、創作外，用戶還能自由使用自身創建的數據內容，不受平台的限制。

Web3的本質是先進的生產力，作者可以通過代幣直接變現，通過数字媒體的確權，不僅保護了創作者的版權收益，還提高了創作者對其內容的掌控度。

當前，Web3創作者經濟應用場景涵蓋內容創作、社區建設、粉絲激勵、資產管理、NFT發行和交易，已形成相對完整的價值鏈條，有變現路徑。 

同時，創作者的收入也不再取決於發行平台，對創作來說平台的收入也許主要來自廣告，比如在抖音上發布視頻，所有內容都是受制於抖音的平台機制，包括流量算法，內容機制等，無論是內容還是操作權限，用戶的一切產出都在平台的操控之中。

且Web3將貨幣化轉變為了所有權，像去年大熱的NFT就是一個很好的例子，NFT能夠將內容所有權及其控制權還給創作者。

其次，創作者的作品、內容在Web3中能夠實現產權化。產權化並非是判斷作品價值幾何，而是用於界定所有權的歸屬，比如知識產權的保護，抄襲的界定，原創內容的認證。

02 創作者工具乘勢而起

當前的Web3創作者平台也逐漸走入資本視野，Web3影片、直播平台Stacked獲1290萬美元融資，Web3創作者經濟平台Darkblock已在去年宣布完成170萬美元種子輪融資。

目前也有各類創作者平台開始，比如Unite.io透過區塊鏈技術發展新形態的創作者經濟，讓創作者的收入不受平台限制，像身兼主持、歌手、Youtuber等多元身份的阿達也正式入駐了Unite.io。通過提供資金、技術、運營支持來投資於創業者的CreatorDAO。

在創作者經濟的發展上呈現出“整體向前，局部多元”的發展路徑。

從整體發展來看，InfluencerMarktingHub的報告显示，創作者經濟的規模已達到1042億美元。同時一項研究還指出，未來五年內將有10億人自我認定為創作者，僅在2021年就有創紀錄的13億美元投入到了創作者經濟領域。

國外也不乏創作者經濟領域的獨角獸，在2021年，就有11家公司躋身於“獨角獸俱樂部”，2022年也有三家新創作者公司成為獨角獸。

2020—2022創作者經濟獨角獸企業

其中，北美是最大的創作者經濟體，在144家創作者經濟公司中，多數處於美國，其中歐洲僅18家企業。

從局部發展來看，海外市場已經呈現出更加分散的競爭格局，各細分領域持續誕生諸多創業型公司為創作者提供各類服務。

當前僅支持直接變現的Web3平台就劃分為6大類。

社區代幣：支持創作者以加密原生方式將參與行為變現的平台，如

COllab.Land,Bonfire,Buildspace等平台。

NFT市場：幫助創作者通過数字資產變現的市場，如ArtWallStreet，Async Art，Autograph，DeFine等。

邊玩邊賺：Admix，BAYZ，Carry1st，Clytie等

內容創作：Glass，Glowstick，Livepeer，Mirror等

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元宇宙：Bullieverse，Decentraland，Genies，Hyaliko等

音樂：Afterparty，Audius，Beatoven，CurrentsFM，Dequency等

在Web2時代中，像抖音、B站等視頻平台只向創作者支付其視頻在瀏覽量基礎上產生的部分廣告收入。Web3視頻平台Glass，旨在改造互聯網視頻，允許創作者將其“視頻內容貨幣化”。

Glass的模式允許關注根據視頻的質量來決定其貨幣價值，可以用戶通過購買NFT來解鎖視頻，或粉絲可以收集免費觀看的視頻來添加到他們的NFT合集。

不過，當前Web3正處於夯實地基的階段，離實現Web3的龐大願景還較遠，其工具還處於探索階段，現有的Web3工具多數集中在Web3郵箱、財庫管理、文件簽署等。

Web3工具的主要應用

無論是Web2還是Web3的創作者經濟，都離不開創作者工具的發展。目前創作者的主要工具依舊源自Web2時期，其Web3創作工具使用者多為Web3從業人士。

當前的創作者逐漸呈現出大眾化、低門檻的創作者趨勢，從較專業的3D、虛擬內容向音視頻、直播內容轉向，包括創作更為簡單的靜態圖片及文字內容。

Web3的去中心化特徵，保障了其創作者的內容質量不受流量裹挾，由此Web3的創作者工具發展呈現出多元化、專業化的趨勢。據艾瑞諮詢發布的《2022年互聯網創作者經濟白皮書》显示，近八成核心創作者對未來嘗試新的創作模式和工具（如使用虛擬形象、創作3D、VR內容等）持積極態度。

按照此邏輯看，專業的第三方工具將重新站入風口，吃到時代紅利。

Adobe是全球最知名的專業化第三方工具之一，其專業是公司的代名詞，包括音視頻編輯、排版設計、網頁設計、矢量設計等產品，旗下的PS、AE、AU等產品風靡全球。Web3創作者經濟的到來，或將為Adobe帶來又一春。

國內市場也有發力於数字創意軟件領域的萬興科技，它旗下產品覆蓋視頻創意、繪圖創意、文檔創意等多個領域。

2021年部分典型数字創意軟件及工具全球下載量

與Adobe不同，萬興的機會在於在除了擁有品類豐富的專業級軟件，還擁有適合低門檻創作者的短視頻創意軟件，比如萬興喵影手機版、Videap等。

03 去中心化，仍是美好願景

說到創作者經濟，就不得不談到DAO。

DAO（去中心化自治組織）的發展催生了Web3的創作者經濟，它將來自世界各地不同領域的創作者匯聚一堂進行創作。在 DAO 中，治理系統是由成員決定的，沒有外部股東要求榨取利潤的壓力，所有者也即參與者：創作內容、分發內容、消費和重視內容的人。

DAO是當下最適合Web3創作者經濟的組織架構。

DAO好比一個公司，但卻比公司好很多，甚至可能在我們有生之年取代公司，所有的DAO都有一些共同特徵。如去中心化非正式職位，沒有等級制度，無邊界組織。

或許有人好奇，創作者為何要建立或加入DAO？

通俗易懂的說法就是賺錢。DAO具有強大的飛輪效應，加入的創作者越多，流入DAO的資金就越多，創作者也能在追求自己創作的路上，得到更多的經濟回報。

不過，當前DAO的發展更多是以網絡社區為主，也面臨與傳統組織同樣的困境，如投票率低、長遠戰略無人思考、提案難以通過等。

如何在 DAO 中建立新的生產關係？是 DAO 目前的核心問題。

具體來講，就是如何有效地產出公共服務，如何有效地分配公共資源？這是所有的DAO都在面對的問題。

當前DAO主要採用Code is law（代碼即法則）為原生法律與治理協議，雖然Code is law 本質上是為DAO構建一種極度理想的去中心化狀態，人人依據代碼規則行事，無人享有特權，無需鏈下協商和任何額外權力。

經濟學中的一個基本假定就是“人是自私的”。在經濟活動中，人的目標總是追求自身利益的最大化。如果放任人們自由行動的話，那危害系統的行為很快就會出現。

當DAO 規模較小時，信息比較容易被所有成員獲取，這種辦法是管用的，一旦人多了，很快面臨信息不暢、效率低下的問題。

如何能在保持DAO規模擴大的情況下，依舊保持DAO的共識、信息充分流轉、協作效率不減是許多DAO正在努力嘗試的方向。

此外，DAO並不完全去中心化。

今年九月，國內最大的DAO組織之一PandaDAO宣布解散，其Panda創始人對此表示：“PandaDAO在後期越來越像一个中心化組織，或者更像一個Web2公司，很多人都在問我意見、想法，希望我做出決定。”

“同時一個 DAO 應該是允許任何人自由退出和進入的，但我發現 PandaDAO 已經不是這樣了。比如要進入 Core 成員或者其他小組，會有一系列的審批程序，比較麻煩，沒有辦法自由地做貢獻，整個 DAO 非常的閉塞。所以我覺得解散對於它來說是最好的，也是目前我能夠做到的一個”。

DAO的本質是技術。在目前全球的完全分佈式網絡技術，都只是原始初期情況下。技術高手們，都難以寫出“支持各類複雜管理事務，全自動運行”的系統。

當前Web3的創作者經濟，實際上從機制而言，並不如Web2完善。路漫漫其修遠兮，Web3還將不斷探索。

所以DAO的出現，更像是Web2與Web3兩者的“連接點”。

還有一個大家都會規避的問題，也是老生常談的一個問題，那就是理想中的Web3從政策監管角度而言，是近幾十年內難以實現的。

公鏈作為不可篡改，永久可追溯的公共網絡，不可能由某個國家或機構主宰。所以底層網絡上的生態實現不了去中心化，因為每個國家的Web3都要符合各國的監管制度。

這也並不意味着失去了機會，當前也有部分平台採用節點託管方式上鏈，能夠永久記錄在區塊鏈上。

即使Web3的創作者經濟仍在發展中，或許也會遇到許多問題，但Web創作者經濟的悄然升起，也昭示着“以人為本”的經濟時代不遠了。

https://www.tmtpost.com/6363140.html

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作為新一輪電改的標誌性產物，售電公司2022年以來正在經歷“生死劫”。

近日，山西電力交易中心發布公告，對92家不滿足市場存續條件，且未在規定期限內完成整改的售電公司，啟動強制退出山西售電市場程序。

山西僅是售電公司清退潮的一個最新案例。華夏能源網（公眾號hxny3060）不完全統計，2022年以來，各地已有逾千家殭屍售電公司被強制退市。而2021年，因虧損等原因就有5000餘家售電公司退出了歷史舞台。

從新電改的“寵兒”，到大批倒閉和強制退市，售電公司的興衰有着深層次的體制機制原因。而生死輪迴過後，售電市場亦將重新建章立制、生態革新，售電公司也將獲得新生。

售電改革初起

2015年3月15日，國務院發布《關於進一步深化電力體制改革的若干意見》，標志著新一輪電力體制改革拉開序幕。

被視為新電改方向之一的售電側改革率先落地。《關於推進售電側改革的實施意見》提出，向社會資本開放售電業務，進一步引入競爭，讓更多的用戶擁有選擇權，提升售電服務質量和用戶用能水平。

售電被市場認為是一個價值萬億元的“蛋糕”，各路資本紛紛入場。在2016年售電側改革之初，經過電力交易中心公示的售電公司不足300家，但工商註冊的有3000餘家之多。到了2018年，總規模超過上萬家。

市場對售電公司的期待，是作為發電企業和電力用戶的媒介進入市場，一方面掌握電價波動規律，指導用戶用電；另一方面，代表用戶向電廠批發電量，通過議價倒逼電廠提高運行效率，降低成本。但實際上，售電公司的基本盈利模式是“賺價差”，即從電廠低買、向用戶側高賣，賺取二者之間的價差。

以廣東為例，2016年3至5月，大約10%比例的電量被放入電力市場進行月度競價交易，在三次月度競價中，發電企業較政府核定電價降價0.125元—0.148元/千瓦時，降價幅度達到30%—35%，三個月累計讓利超過5億元，但售電側給用戶降價僅0.01元/千瓦時，中間差價多數進入了售電公司的“腰包”。

面對並未實現“發現市場價格，讓利於民”的售電側改革，各地相繼推出了“供需比”政策，即控制進入電力市場月度競價交易的發電企業和電力用戶，進而控制市場價格，限制售電側價差利潤空間。隨着各省售電價差不斷縮小，售電公司的利潤空間被明顯壓縮。

除了盈利模式的單一，售電公司本身亦魚龍混雜，存在大量“皮包公司”，且業務能力良莠不齊，甚至有違法獲利等行為。

例如，2021年2月，內蒙古東部電力交易中心一則警示通報刷屏，某售電公司代替電力用戶在交易平台進行月度預購電量申報時出現錯誤，導致電力用戶出現14億巨額偏差費用。廣東電力交易中心也披露了多起售電公司欺騙、誤導用戶簽訂零售合同、擅自修改與用戶之間合同分成比例等行為。

以上種種，反映出售電公司運營不規範、內部管理不嚴格、從業人員業務能力不足等問題。

2021年3月1日，國家發改委向社會公開徵求《售電公司管理辦法（修訂稿）》，稱要持續深化售電側改革，進一步規範售電公司運營。現在回頭看來，這也成了此後大批售電公司倒閉和清退的轉折點。

六千家退市

幾經修改，2021年11月，國家發改委印發《售電公司管理辦法》，文件明確了多項針對售電公司退市的門檻要求，除了連續3年未在任一行政區域開展售電業務外，如果售電公司未持續滿足註冊條件，且未在規定時間內整改到位，或者出現違反交易規則、擾亂市場秩序、詐騙等行為，也會被強制退市。

這份文件，成為了各地整頓售電公司的依據。

2021年，電力供需局面發生逆轉，局地出現用電緊張，大批售電公司開始虧損。僅2021年一年之間，就有超過5000家售電公司退出了市場。

進入2022年，售電市場持續在動蕩中深度調整。全國多地密集清退“殭屍”售電公司，強化對售電市場管理。

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比如，2022年二季度以來，山東電力交易中心頻頻披露售電公司註銷信息，5月31日，當地電力交易中心一次性披露北京國達售電有限公司等35家售電公司註銷生效；5月26日，河北中盟智誠售電等39家售電公司也從河北電力市場註銷退出；5月10日，北京電力交易中心稱，山東卓迅電力有限公司等46家售電公司已經處於工商註銷狀態。

6月15日，廣東電力交易中心披露，對廣州昌瀚能源科技有限公司等266家售電公司啟動強制退出程序；7月，昆明電力交易中心公告，轄下33家售電公司，4家整改，29家退市；10月，廣西電力交易中心發布通知，對73家連續3年未開展售電業務的售電公司強制退市。

11月4日，廣東電力交易中心再度發布公告，對50家連續12個月未進行實際交易的售電公司暫停交易資格，對39家近12個月內有進行實際交易但經核查確認“未持續滿足註冊准入條件”的售電公司，限制新增零售合同交易，完成整改並審核通過後，恢復新增零售合同交易資格。

華夏能源網（公眾號hxny3060）注意到，截至2021年底，廣東共有507家售電公司，以此計算，今年以來廣東先後兩次清退的售電公司已逾300餘家，五去其三，可見對售電公司整頓的力度之大。

以上種種，是今年以來對售電公司整頓的“冰山一角”。在大量售電公司退出市場之後，人們不禁要問，尚存企業未來的出路又在何方？

售電未來出路

新電改的核心是“放開兩頭，管住中間”，即放開發售電價、管住輸配電價，而獨立的售電公司在這一過程中有着“發現價格、溝通用戶”的市場功能。

這幾年來推進的售電側改革，僅是針對“電量”的零售市場，誰能拿到便宜的電量誰賺錢。但完整的電力市場中，應該既有電量、又有電力（即發電能力儲備）。售電側改革要體現電力的存儲及實時平衡的物理特性，這都需要售電公司從中發揮作用。

從這兩方面來講，售電公司是有存在的價值和意義的。

另外，電力市場應該是先有電力批發市場，再有零售市場。先把批發市場建起來，售電公司適應批發市場后，再做零售市場，順序很重要。因此，售電公司不能簡單地清退了之，而是需要通過一系列的建章立制，讓售電公司實現良性發展。

例如，與廣東等其他較早且大規模放開售電電量、依靠價差傳導模式的省份不同，浙江起步較晚，直到現貨市場啟動后，才讓售電公司入場，沒有採用電力中長期交易中的價差傳導模式，而是採用輸配電價下的順價模式，將批發市場與零售市場獨立開來，售電公司在批發市場買電和零售市場賣電兩部分分別記賬、結算，售電公司與零售用戶之間的結算依據也不再由電力交易機構提供。

浙江模式，為售電公司生存發展趟出了新路。在傳統的價差模式下，售電公司驅動力來自獲取更大電量與更高價差；而順價模式下，用戶側電價包括髮電側交易價、電網輸配電價、政府基金及附加，還原電網公司作為管道企業的屬性，只收取過網費。

在未來的順價模式下，售電公司不再是僅賺取價差的“中介”角色，而是相當於小的調度中心，不再僅盯着電量，而是需要考慮電力曲線，這也對售電公司能力提出了更高要求。

下一步隨着售電側改革深入，上游批發市場不僅要有電量的概念，還要考慮電力。也就是說，售電公司要考慮分時價格與自己的遠期合約如何結合。

新電改及配套文件也已經給出了方向：鼓勵售電公司整合互聯網、分佈式發電、智能電網等新興技術，提供合同能源管理、綜合節能和用電諮詢等增值服務，促進電力生產者和消費者互動，提高服務質量和水平。

在成熟電力市場中，售電公司對接的是用戶，售電公司的盈利空間應是為用戶創造規避現貨市場價格波動風險的價值，而不是在批發市場中倒賣拿“便宜的電量”，需要管理、預測負荷與風險。

未來的售電公司除了上述交易類型，另一類是服務型售電公司，比如開展綜合能源服務、節能、分佈式光伏、多能互補等。這些新的方向和業務類型，為存活下來的售電公司提供了生存土壤，也留下了更大發展的可能。

六千家售電公司退出市場，雖然壯烈，但是淘汰更新之後，將迎來一個健康成熟的售電市場。能夠適應市場變化，儘快調整定位、革新模式的售電公司，將有望重獲新生。

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12月29日上午，，阿里巴巴幾乎在每年雙十一之後，會宣布當年最大的人事變動，今年變化尤為劇烈，也說明阿里巴巴所處內外環境遭遇巨大挑戰。

此次變動中，阿里巴巴CEO張勇直接兼任阿里雲智能總裁；張建鋒不再擔任阿里雲智能總裁，繼續擔任達摩院院長，專註前沿科技探索；程立不再擔任阿里巴巴CTO，吳澤明將接棒阿里巴巴CTO職位；周靖人擔任阿里雲智能CTO，並同時繼續兼任達摩院副院長；蔣芳接替童文紅擔任阿里巴巴CPO（首席人力官）。

根據阿里巴巴截至9月30日的最新一季度財報，在抵消跨分部交易的影響前，阿里雲總收入(包括來自為其他阿里巴巴業務提供服務的收入)為人民幣267.60億元，在抵消跨分部交易的影響后，阿里雲總收入同比增長4%至人民幣207.57億元。

阿里雲近一年多來的收入增速下滑趨勢明顯，從超過30%降至個位數，既有宏觀環境的影響，也有自身戰略調整不到位的因素。

張勇在最新一次財報電話會議上表示，像雲計算這樣的to B業務，非常重要的一點就是所有的企業都看到了，也希望積極參與到這個前景，但是企業未來經營是否能夠實現增長，會極大決定他們對於数字化投入的程度，所有企業都會量入為出。整體上來講，如果更多的企業在疫情緩解后能夠經營更正常，更有發展，那對於数字化的投入和雲計算也會是一個好消息。

“無論從公共服務領域，到城市管理，到各個企業、各個產業的数字化競爭，都體現了實體經濟走向数字化的未來，我們堅持以雲計算為載體，服務於實體經濟，服務於產業数字化的進程。”張勇說。

張勇不止一次為阿里雲業務站台，阿里巴巴目前的三大戰略是消費、雲計算和全球化，雲計算扮演着技術基底角色，張勇此前也談到，希望將雲計算的基礎設施與大數據、人工智能等充分結合，深入每個具體行業之中，並形成獨特的解決方案。

此次調動證明阿里雲的重要性進一步提高，由集團CEO直接帶隊，印證了張勇所言“雲計算將成為阿里巴巴主營業務”的說法。

從王堅，到胡曉明，再到張建鋒，阿里雲三代總裁背負着不同階段的重要使命，梳理三任負責人的時間線，可以看出本次調動屬於正常範圍：

2009年9月到2013年9月，王堅擔任阿里雲總裁，王堅帶領阿里雲實現了從0到1的突破。（後由當時的阿里巴巴集團副CTO姜鵬負責了一段時間阿里雲）

2014年11月到2018年11月，胡曉明帶領阿里雲獲得商業成功，並開啟全球化征程，阿里雲由此成長為亞太第一、全球第三的雲計算公司。

2018年11月到2022年12月，張建鋒帶領阿里雲發布自研CPU芯片、發布雲基礎設施處理器CIPU、並完成雲釘一體布局，讓阿里雲年收入突破1000億大關，並成為中國首家實現持續盈利的雲服務商。

三任總裁的任職周期均為四年，並且卸任後繼續在阿里巴巴內部發揮重要作用，如此推斷，張建鋒的卸任屬於正常調動。

有業內人士表示，阿里雲新一輪的組織調動為其獨立上市做好了準備。

阿里雲獨立上市傳聞已久，但始終未有行動，此前有消息指出阿里雲可能併入螞蟻集團，類似京東雲併入京東科技，不過隨着螞蟻上市流產而告吹。

在鈦媒體APP看來，目前上市的時機不佳，2022年以來美股雲服務廠商市值大幅下滑，A股和港股相關板塊表現也談不上好，阿里雲就算要上市也可以謀定而後動，另覓良機。

從王堅、胡曉明，再到張建鋒、張勇，是兩個技術-商業的循環，每位負責人都有不同的側重，也有助於阿里雲螺旋向上生長，同時不囿於一種思考方式。

由張勇親自兼任阿里雲智能總裁，雖在意料之外，仔細想想也是情理之中。

阿里雲智能目前已經是一個成熟且成規模的業務，需要重量級人物壓陣，目前阿里巴巴內部沒有絕對適合的人選，此前蔡英華空降坐鎮阿里雲銷售老大，已經是最高級別的空降，阿里雲智能此時正缺少自己的商業操盤人。

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其他調動方面，周靖人擔任阿里雲CTO，繼續兼任達摩院副院長。

吳澤明（范禹）接替程立擔任阿里巴巴CTO，這是阿里巴巴的首位80后CTO，他同時是阿里巴巴天貓事業部產品技術部研究員、零售技術事業群總裁。上述任命即時生效。

此外，蔣芳接替童文紅擔任阿里巴巴CPO（首席人力官），她是阿里巴巴創始員工之一，此前為張勇的國際業務特別助理兼阿里巴巴集團副首席人力官，該項任命明年4月1日生效。（本文首發鈦媒體APP 作者｜張帥）

附：張勇內部信全文：

以奮進之心 迎接全新一年

各位阿里人，

過去一年非常不易，新的一年即將開啟。特別在當前疫情快速蔓延的階段，很多很多同學在和病毒抗爭的過程中，還心繫工作，努力保障着集團各項業務穩定運行，用各種可行的方式繼續着對客戶的服務。在這裏，我衷心地感謝大家，也非常地牽掛大家，希望我們都能平穩渡過，順利進入到一個工作、生活的嶄新階段。

在今年年初做全年展望的時候，我寫下的關鍵字是‘定’；在2023年即將開始的時候，我希望新的一年中這個關鍵字是‘進’。隨着社會進入到和疫情共處的新階段，隨着國家對平台經濟指明了未來發展方向，我們更加確信，唯有發展才是硬道理，才能解決今天碰到的很多問題。打鐵還需自身硬，阿里發展的核心是做‘好’自己，做‘好’企業。只有在一點一滴的行動上保障好客戶利益，創造好客戶價值，才能承擔好引領發展、創造就業、參與國際競爭的大使命。

我希望在新年即將開始之際，和大家分享關於集團組織變化的系列決定：

張建鋒（行癲）不再擔任阿里雲智能總裁，繼續擔任達摩院院長，專註前沿科技探索，並將繼續分管平頭哥和智能互聯。我將acting阿里雲智能總裁，並直接分管釘釘。周靖人（靖人）將擔任阿里雲智能CTO，並同時繼續兼任達摩院副院長。

過去四年，行癲帶領全體阿里雲小二在技術創新和行業影響上取得了顯著成績，對阿里雲的發展做出了重要貢獻。希望行癲帶領達摩院在科技領域繼續勇攀高峰。對雲計算而言，穩定和安全是對客戶最基本的責任，我們要始終秉持敬畏之心，不辜負客戶的信任和依託。

程立（魯肅）將不再擔任集團CTO和達摩院常務副院長，由吳澤明（范禹）擔任集團CTO和達摩院副院長。進入阿里巴巴幾年間，魯肅為阿里技術發展特別是技術人才培養做出重要努力和貢獻，未來他將以技術顧問的身份繼續協助我的工作。吳澤明（范禹）同時繼續兼任本地生活業務的CTO。

上述任命即日起生效。

童文紅（Judy）將於2023年4月1日起不再擔任阿里巴巴集團CPO。童文紅從初創時期就進入公司，伴隨公司成長，歷經多個重要崗位，建設了我們美麗的西溪園區，參與創建了菜鳥物流，在擔任集團CPO期間，全面推動了集團的組織體系建設。未來她將繼續以阿里巴巴合伙人的身份參與集團文化運營。集團CPO的崗位將由蔣芳（蔣方）接任。

再次特別感謝行癲、魯肅和童文紅三位，他們把最好的時光給了阿里，多年來承擔了重大責任，為阿里的成長做出了巨大貢獻。

2023年馬上就要到來了，對新的一年我們都有很多憧憬。2023年對阿里巴巴是非常關鍵的一年，希望所有阿里人一起用進取之心、集奮進之力，來迎接這全新一年。我們攜手並進！

阿里巴巴集團

董事會主席兼CEO

張勇（逍遙子）

2022.12.29

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