2018年2月5日 星期一
．一個公司的發展，不去擁抱科技，就是等死！
The Future Of Sales : Artificial Intelligence (AI ) IN DIGITAL MARKETING
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日前拜訪代理美國 Netgear 品牌的瀚錸科技總經理許勝雄先生，請教有關在未來台灣的市場看法，以及一些行銷上的探討。許總經理在我們交談的最後，說到令我印象非常深刻，這樣的一句話：「Wells，如果一個公司的發展，不去擁抱科技，就是等死！」
瀚錸科技總經理許勝雄（左）
身為產業媒體從業者，每隔一段時間，或在年度交替，我總會拜訪企業經營者或高階主管，聊聊談談相關市場的變化，以及未來可能的做法。因為市場是變動的，必須經由這些交流，定期調整做法和作業。如何把 AI、大數據等科技，結合在線上媒體的傳播，以及線下實際的行銷運作，是這次我們主要交流的內容。這也是瀚錸科技與3S Market 三年來的合作，定期交換意見，Review做法，調整作業。
網路媒體與傳統媒體，最大的差異就在數據。傳統的媒體，一則資訊的發布，無法取得到底有多少人看等的數據。也因為沒有這樣的數據，往往只能等到最後的銷售數字出來，才能做下一階段的調整。
3S Market 定期都提供這些數據，而且是不經任何調整的數字。瀚錸的行銷專員提到，很多媒體不是不提供數據，不然就是灌了很多水。而為什麼 3S Market 不去做這樣的修飾動作？
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| 3S Market 前十大點閱率文章 |
事實上 3S Market 作為一個相關安全監控、物聯網、雲端應用的 B2B 產業媒體，3S Market 的讀者群在上述這些相關領域，已經貫穿製造、通路、系統整合，以及弱電、網通、機電的工程業者，每個月資訊點閱次數在 12-15 萬次。
在這樣的基礎上，3S Market 對於廣告主所提供的廣告、相關報導發布，每則報導在後台的真實數據，直接提供給廣告主，才能具體反映出，市場對這些資訊報導的接受度為何。
如果我們再做一些數據的調整，可能會誤導廠商，短期間內廣告主可能很高興，但長期下來反而變成殺雞取卵的作法。網路的世界，事實上就是個數據的世界，這些數據，讓很多現象變成了可量化的解讀，而且因為量化而透明化，所以修飾數據大可不必。
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| Netgear Orbi 在 Costco 開賣了 |
瀚錸科技所代理的美國 Netgear 網通系列產品，主要涵蓋商用、家用兩大領域，產品包括 PoE Switch、攝影機、路由器……。這類產品的銷售，必須透過線上線下的通路佈署，與各類系統整合商的溝通，甚至是使用端的意見評價。許總說，因為產品與產業的特性，必須透過許多線上與線下的運作，才能掌握與追蹤整個的銷售與市場的脈動。所以必須有媒體的數據，才能做到精準行銷。
三年來，3S Market 所提供給瀚錸的數據報表，目的就是要提供一個 B2B的客觀依據，如此才能做出理性的探討與分析。3S Market 只提供一種廣告服務，就是 Banner 廣告。但所有廣告客戶在合作期中，享有無限次數的公司產品報導、消息稿發布、技術文章、應用案例、影片播放等服務。而 3S Market 就是把發佈的這些報導服務，每篇的點閱次數等數據，定期提供給廣告主。
這些數據的背後，可以用來測試與了解，市場對產品或服務的反應，透過這些數據反映，可以用來作為實際銷售上的行銷策略擬定依據。因為有了數據，就可測定市場的一些動態變化，從銷售的立場上，必須「按需」提供銷售的配套策略。
瀚錸科技的行銷負責人也經常會跟 3S Market 反應，一些數據現象的探討。比如說，有幾次就反映有些時間，他們訊息發表的點閱率降低了，但閱讀的駐留時間拉長了。這些林林總總的數據在長時間下來，就可以看到一個常態規模，這就是大數據的應用功能了。
事實上，3S Market 從去年下半年，已經開始結合 AI 人工智慧的運用。未來，我們將在這些數據的基礎上，提供更多元與更精準的 B2B行銷服務。這些服務，將可在今年3月27日到30日起的智慧城市展，及後續ㄧ連串的展覽，在與3S Market的合作夥伴的展覽攤位上，實際體驗到。
．用深度學習設計圖像影像壓縮算法：更簡潔、更強大
什麼是卷積神經網絡 CNN (深度學習)? What is Convolutional Neural Networks (deep learning)?
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| Nx 雲端影像平台解決方案 |
leiphone 作者：思颖
AI 科技評論按，本文為圖鴨科技投稿，正文內容如下：
說到圖像壓縮算法，最典型的就是 JPEG、JPEG2000 等。
圖 1：典型圖像壓縮算法 JPEG、JPEG2000
其中 JPEG 採用的是以離散餘弦轉換（Discrete Cosine Transform）為主的區塊編碼方式（如圖 2）。JPEG2000 則改用以小波轉換（Wavelet Transform）為主的多解析編碼方式，小波轉換的主要目的，是將圖像的頻率成分抽取出來。
图 2：JPEG 编码框图
在有損壓縮下，JPEG2000 的明顯優勢，在於其避免了 JPEG 壓縮中的馬賽克失真效果。
JPEG2000 的失真主要是模糊失真，而模糊失真的主要原因在於高頻量在編碼過程中，一定程度的衰減。在低壓縮比情形下（比如壓縮比小於 10：1），傳統的 JPEG 圖像品質有可能比 JPEG2000 好。JPEG2000 在高壓縮比的情形下，優勢才開始明顯。
整體來說，JPEG2000 相比於傳統 JPEG，仍有很大技術優勢，通常壓縮性能可提高 20% 以上。當壓縮比達到 100：1 時，JPEG 壓縮的圖像已經嚴重失真，並開始難以辨識了，而 JPEG2000 的圖像仍可辨識。
深度學習技術設計壓縮算法的目的
通過深度學習技術設計壓縮算法的目的之一，是學習一個比離散餘弦變換，或小波變換更優的變換，同時借助於深度學習技術，還可以設計更簡潔的端到端算法，因而能夠設計出，比 JPEG2000 等商用算法性能更優的算法。
在圖片、影像壓縮領域，使用最多的深度學習技術，就是卷積神經網路（CNN），下面會就卷積神經網絡進行簡單介紹。如圖 3 所顯示，像搭積木一樣，一個卷積神經網路由卷積、池化、非線性函數、歸一化層等模組組成。
最終的輸出根據應用而定，如在人臉辨識領域，我們可以用它來提取一串數字（專業術語稱為特徵），來表示一幅人臉圖片。然後透過比較特徵的異同，進行人臉辨識。
圖 3 ：卷積神經網路示意圖
（來源 http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463）
那如何利用卷積神經網路做壓縮？如圖 4 所示，完整的框架包括 CNN 編碼網路、量化、反量化、CNN 解碼、熵編碼等幾個模組。
編碼網路的作用，是將圖片轉換為壓縮特徵，解碼網路就是從壓縮特徵恢復出原始圖片。其中編碼網路和解碼網路，可以用卷積、池化、非線性等模組進行設計和搭建。
图 4：用深度学习进行图片压缩示意图
如何評判壓縮算法
在深入技術細節前，我們先來瞭解一下如何評判壓縮算法。評判一個壓縮算法好壞的重要指標有兩個：一個是每個像素佔據的比特位數（bit per pixel，BPP），一個是 PSNR。
我們知道，數據在電腦中以比特形式儲存，所需比特數越多則佔據的儲存空間越大。BPP 用於表示圖像中，每個像素所佔據的比特數，如一張 RGB 三通道圖，表示每個像素需要消耗 24 個比特。PSNR 用來評估解碼後，圖像的恢復品質，簡單理解就是 PSNR 越高，恢復品質越好。
我們舉個例子，假設長寬為 768*512 的圖片大小為 1M，利用深度學習技術對它編碼，透過編碼網路後，產生包括 96*64*192 個數據單元的壓縮特徵數據，如果表示每個數據單元，平均需要消耗 1 個比特，則編碼整張圖需要 96*64*192 個比特。
經過壓縮後，編碼每個像素需要的比特數為（96*64*192）/(768*512）=3，所以 BPP 值為 3bit/pixel，壓縮比為 24:3=8:1。這意味著一張 1M 的圖，透過壓縮後，只需要消耗 0.125M 的空間，換句話說，之前只能放 1 張照片的空間，現在可以放 8 張。
如何用深度學習做壓縮
談到如何用深度學習做壓縮，還是用剛才那個例子。將一張大小 768*512 的三通道圖片送入編碼網路，進行前向處理後，會得到佔據 96*64*192 個數據單元的壓縮特徵。
有電腦基礎的讀者可能會想到，這個數據單元中可放一個浮點數、整形數，或者是二進制數。那問題來了，到底應該放入什麼類型的數據？
從圖像恢復角度和神經網路原理來講，如果壓縮特徵數據都是浮點數，恢復圖像品質是最高的。但一個浮點數佔據 32 個比特位，那之前講的比特數計算公式變為（96*64*192*32）/（768*512）=96，壓縮後反而每個像素，佔據比特從 24 變到 96，非但沒有壓縮，反而增加了，這是一個糟糕的結果，很顯然浮點數不是好的選擇。
所以為了設計可靠的算法，我們使用一種稱為量化的技術，它的目的是將浮點數，轉換為整數或二進制數，最簡單的操作是去掉浮點數後面的小數，浮點數變成整數後只佔據 8 比特，則表示每個像素要佔據 24 個比特位。
與之對應，在解碼端，可以使用反量化技術，將變換後的特徵數據恢復成浮點數，如給整數加上一個隨機小數，這樣可以一定程度上，降低量化對神經網路精度的影響，從而提高恢復圖像的品質。
即使壓縮特徵中，每個數據佔據 1 個比特位，可是 8:1 的壓縮比，在我們看來並不是一個很理想的結果。那如何進一步優化算法？再看下 BPP 的計算公式。
假設每個壓縮特徵數據單元佔據 1 個比特，則公式可寫成：（96*64*192*1）/(768*512）=3，計算結果是 3 bit/pixel，從壓縮的目的來看，BPP 越小越好。
在這個公式中，分母由圖像決定，可以調整的部分在分子，分子中 96、64、192 這三個數字與網路結構相關。很顯然，當我們設計出更優的網路結構，這三個數字就會變小。
那 1 與哪些模組相關？1 表示每個壓縮特徵數據單元，平均佔據 1 個比特位，量化會影響這個數字，但它不是唯一的影響因素，它還與碼率控制和熵編碼有關。
碼率控制的目的，是在保證圖像恢復品質的前提下，讓壓縮特徵數據單元中的數據，分布盡可能集中、出現數值範圍盡可能小，這樣我們就可以透過熵編碼技術，來進一步降低 1 這個數值，圖像壓縮率會進一步提升。
用深度學習做影像頻壓縮，可以看作是，在深度學習圖片壓縮基礎上的擴展，可結合影像序列幀間的光流等時空資訊，在單張壓縮的基礎上，進一步降低碼率。
圖 5：在 kodak24 標準數據集上測評結果，上圖為 PSNR 結果，下圖為 MS-SSIM 的結果
總結
總體而言，借助於深度學習設計影像圖像壓縮算法，是一項非常具有前景，但也非常具有挑戰性的技術。目前，其已經在人臉辨識等領域，證明瞭它的強大能力，有理由相信在不久的將來，深度學習技術將為圖像影像壓縮領域，帶來更大的突破。
圖 6：在同等壓縮率下壓縮視覺效果對比。上圖為圖鴨所提出的算法，下圖為 JPEG2000 算法。在紋理細節上，上圖的效果更好。
圖 7：在同等壓縮率下，對複雜圖像壓縮視覺效果對比。上圖為圖鴨所提出的算法，下圖為 JPEG2000 算法。在細節上，可以看到上圖的效果更好。
圖 8：圖鴨科技，BPG，JPEG2000，JPEG，CNN-google 算法的圖像亮度分量的 rate-distortion 曲線，上圖為感知質量，由多尺度結構相似性度量（MS-SSIM）。下圖為峰值信噪比。（完）
．NETGEAR 限期活動：買AP 送無線控制器
NETGEAR Prosafe Wireless - WAC740
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AP全機 3年保固，控制器全機 5年保固，故障一律換新品
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活動即日起至3月31日止 報價請洽 本活動以發票開立時間為準，專案活動時間至2018/03/31止 本活動NETGEAR台灣總代理 - 瀚錸科技股份有限公司，保有所有修改權利 | |
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．監控攝影機下的透明大時代：他們在看著你，以及這星球上的一切
China has been building what it calls "the world's biggest camera surveillance network" - BBC News
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| Nx 雲端影像平台解決方案 |
leiphone 作者：嫣然
攝影機監控自誕生以來，一直不為公眾所注意的蔓延著，到今天已經無處不在無孔不入，是社會基礎設施中，不可忽視的存在。
同時，以人工智慧、臉部辨識為首的先進科技的發展，讓監控攝影機的力度，得到了飛躍性提升。它們是國家安全的保障，同時對那些隱私倡導者、異見人士，和任何其他政府眼中的威脅來說，則是惡夢般的存在。
除了政府之外，更多來自公共設備、他人、企業、乃至外太空的「眼睛」，正無時無刻的看著我們的一切。
監控技術的發展和蔓延，勢必對人類隱私造成巨大威脅。在並不遙遠的未來，《1984》中「老大哥在看著你」的預言是否會成為現實？日前外媒發表長文對這一情況，進行了深刻的反思，你會發現，情況也許比你想像中更嚴重、更複雜、更刻不容緩。在不改變原意的情況下為您做如下編譯：
1 科技催發下的監控領域
1949年，在歐洲獨裁主義的陰影下，英國小說家喬治·奧威爾（George Orwell）發表了他的反烏托邦傑作《1984》，其中發出嚴厲警告：「老大哥正在看著你。」
雖然這個概念令人不安，但「監控」在當時還是被客觀環境，主要是技術所限制的。就在那一年，也就是1949年，一家美國公司發佈了第一個商用閉路電視（CCTV）系統。兩年後的1951年，柯達推出了布朗尼便攜式電影攝影機，引起了公眾震驚。
今天，每年在互聯網上共享或儲存的圖像超過2.5萬億，更不用說人們保留給自己看的，數十億以上的照片和影片。
一家電信公司估計，到2020年，將有61億人擁有具備拍照功能的手機。同時，每年估計有一億零六百萬台新的監控攝影機被售出。全球有三百多萬台自動取款機盯著使用者。成千上萬的攝影機以自動車牌辨識設備（ANPR）的名義，懸掛在公路上，為了抓住超速駕車者或違規停車者，或者說像在英國和中國那樣，追蹤疑似犯罪分子的出入。
現在，身上攜帶攝影機的人越來越多，而且還在不斷成長，不僅包括警察，還包括醫院工作人員和非執法人員。同時增加的還有個人監控設備——安裝在摩托車、自行車頭盔上的記錄碰撞的攝影機，配備鏡頭以便抓捕盜賊的門鈴——這些正快速成為城市居民日常武器的一部分。
更難以量化，但也更令人煩惱的是，臉部辨識技術獲取了，數以百萬計的，毫無戒心的公民的圖像，並儲存在執法和私營部門數據庫中，而我們對此幾乎毫無控制。
這些僅僅是我們能夠看到的「監控」設備。天空布滿了無人機，其中250萬是由美國的業餘愛好者和企業，在2016年購買的。這個數字還不包括美國政府使用的無人機，它們不僅在也門幫助炸死恐怖分子，阻止從墨西哥進入的非法移民，監控得克薩斯州的颶風洪水，並在北達科他州幫忙抓盜賊。
也不包括其他國家使用的，數以千計的空中偵察設備，其中包括俄羅斯，中國，伊朗和北韓。
我們還受到來自宇宙的監控。超過1700顆衛星，監測著我們的星球。從約300英里以外的距離之外。它們中的一些可以監測到一群水牛或森林火災的的發生。只需從外太空點擊一下攝影機，一個陌生人都可以獲得我們工作區域的詳細圖像。
同樣的一個地點，我們可能會在不同的距離被拍攝幾十次，透過那些我們永遠也看不到的鏡頭，為了那些我們可能永遠也無法瞭解的目的。我們的圖像被儲存在數據庫裡。智慧手機、互聯網搜索和社交媒體賬戶，也在洩露我們的秘密。
Privacy International（國際隱私組織）執行董事Gus Hosein指出：「如果十九世紀警方想知道你頭腦中有什麼，他們將不得不折磨你。現在他們可以從您的設備中找到答案。」
這就是我們的美麗新世界，我們將親眼見到它一步步來臨。卡內基梅隆大學資訊技術教授Alessandro Acquisti說：「在隱私保護的貓鼠遊戲中，數據主體一直是遊戲中較弱的一方。」
直接向遊戲屈服是令人沮喪的。但若積極尋求保護自己的隱私，則可能導致士氣更加低落。德克薩斯大學美國研究教授蘭多夫·劉易斯（Randolph Lewis）在他的新書Under Surveillance: Being Watched in Modern America中寫道，對於那些真正感受到這件事的人來說，想要抵抗會令人筋疲力盡：它是壓倒性的、持續不斷的、無所不在、無孔不入，它有各種方式各種途徑。」
Acquisti說，對隱私的渴望是人類跨文化、跨時代的普遍特徵。這可以在古羅馬、古希臘、聖經、古蘭經中找到證據。令人擔憂的是，即使我們每個個體，都在遭受隱私喪的損失，但社會整體可能只有在，我們已經永遠失去了隱私之後，才會意識到它（隱私）的價值。
奧威爾式的沮喪，已經成為了既成事實嗎？還是有一個更有希望的前景，譬如說，一個普遍「監視」的世界可能會更好？
試想一下，在中國，世界野生動物基金會（World Wildlife Fund）使用463紅外線相機陷阱，來監測受威脅的大熊貓的運動。還有在肯尼亞馬賽馬拉國家保護區，巡邏隊在夜間佈署的熱像儀，能探測偷獵者。
還有由加利福尼亞州聖地亞哥研究人員，開發的水下相機聲控系統，可追蹤科爾特斯海（Cortez）海域，幾乎絕跡的金剛鸚鵡（vaquita）海豚。還有安裝在斯里蘭卡的「森林觀察員」攝影機，幫助保護斯里蘭卡萎縮的林地。
「如果你想要知道未來的圖景，」奧威爾在他的經典著作中警告，「想像一下一隻永遠踩在人臉上的靴子」。這種比喻，顯然是不相信政府使用監控工具，只是為了使街道更安全。
但是回想一下，安控攝影機曾幫助破獲了2005年倫敦地鐵案，和2013年波士頓馬拉松爆炸案。在波士頓港，國土安全部測試了由兩位麻省理工學院物理學家羅伯特·勒杜（Robert Ledoux）和威廉·貝托齊（William Bertozzi）發明的貨物可視化技術。
使用被稱為核共振螢光的技術（其中元素透過激發其核，而變得可辨識），篩選裝置可以在不打開貨運集裝箱的情況下，辨別其內容物的元素指紋。
與典型的僅顯示形狀和密度的X射線掃描不同，它可以區分蘇打水和低糖蘇打水，天然鑽石和人造鑽石，塑料和高能爆炸物，以及非核材料和核材料。
有沒有人懷疑過，如果過去一百五十年我們有更嚴密的監控，世界可能會更安全？
我們可能知道開膛手傑克的身份，刺殺甘迺迪的兇手是否有同伙，以及殺妻案的主角辛普森是否在演戲。當然，在奧威爾時代之前和之後，公共安全一直是監視的藉口。
但是今天，這樣的技術可以被看作是一個「包括萬象」的救星星。有了衛星攝影機提供的圖像，救濟組織才能在摩蘇爾附近找到難民。有了太空探測器，科學家才能證明世界的氣候，正在發生巨大的變化。
偉大的奧威爾的想像力是否失敗了？老大哥是否在拯救人性，而不是奴役人性？或者兩種情況可能同時出現？
2 銅牆鐵壁般的城市監控
過去我們認為，監控與其說像眼睛，其實更像窗戶：只有人們看著它的時候它才有用。「大多數監控攝影機起威懾作用，譬如在你的車被盜的時候，給你查找的線索。平時它們只是孤獨地，自幾杵在那裡。
但現在情況已經變了，人工智慧使監控攝影機，能與數位大腦相匹配，它們自動分析現場影像，而不需要人類。這對於公共安全來說可能是個好消息，能幫助警方和急救人員，更容易發現犯罪和事故，並有一系列的科學和工業應用。但是這也給隱私的未來，提出了嚴重的問題，給社會正義帶來了新的風險。
波特是一名前警務人員和反恐專家，四年前被英國女王內政部聘用，英國監控攝影領域的安全工作：對國家不斷成長的監控現狀進行監督。
波特和他的三名員工的年度預算為32萬美元，他們的工作是堅持不懈地，敦促使用監控攝影機的政府和商業用戶，遵守相關規範和指導方針。但波特辦公室沒有強制權，最多只能向國會提交一份不遵守規範的人員名單。
波特認為，英國是世界上最輕易接受監控技術的國家。倫敦的監控攝影機網路，最初產生於在九十年代初，是由愛爾蘭共和軍在該市金融區發生的兩起爆炸事件之後，構思出來的。隨之而來的是監控技術的狂熱發展。
正如蘇格蘭斯特林大學公共政策教授兼監督專家William Webster所回憶的那樣，當時公眾安全的輿論是：「如果你沒有藏起來什麼，那你就沒什麼好害怕的。」 事後看來，這一口號其實源自納粹德國。但是當時這句話被廣泛使用，壓制了那些針對監控的抵觸情緒。
這座城市原有的安全基礎設施，有「銅牆鐵壁般的保護網」之稱呼，後來在主要通道上，又用ANPR技術擴大和強化了。現在有9000個這樣的攝影機遍布全英國，每天拍攝和儲存3000萬到4000萬單次掃描通行證的圖像，不僅僅針對那些違章駕駛者或已知的罪犯。
正如前蘇格蘭警察反恐協調員Allan Burnett所說的那樣：「今天要穿越蘇格蘭，而不被ANPR相機拍到是很困難的。」
「我敢肯定，我們現在擁有的人均閉路電視，比地球上任何其他城市都多。」英國前副首相尼克·克萊格告訴我。「基本上，沒有任何有意義的公共或政治辯論，討論過這件事。
部分原因可能是因為，英國沒有法西斯主義和非民主政權的歷史，而其他國家經歷過這種階段，對政權的懷疑埋下了種子。這裡現在感覺一切良好。正如我們從歷史上所知道的，這種情況會一直持續，直到事實證明並非如此。」
恐懼和浪漫的元素，可能能夠解釋英國監視的如此之多的原因。畢竟，這是一個間諜活動拯救過的國家。
正如收集大量數據的英國情報機構之一的，政府通訊總部的前主任大衛·奧曼（David Omand）所說：「總歸來說，我們認為我們的政府是有效而溫和的。所以當我們談到政府監督時，這裡的回應是不一樣的。「
但這絕不意味著像美國，這樣對強有力的政府持懷疑態度的國家，就會對監控蔓延免疫。現在美國大多數警察部門，正在使用或考慮使用身體攝影機——作為遏制執法濫用的一種手段，這一發展迄今為止，受到公民自由團體的歡呼。
ANPR相機在美國的許多主要城市，被用作交通和停車執法工具。在「9·11」襲擊之後，紐約市加大了閉路電視網路監控力度，目前僅僅在曼哈頓就有2萬多台正式運行的攝影機。與此同時，芝加哥還投入巨資投入了32,000台閉路電視設備，以幫助打擊內城的謀殺案。
但美國其他沒有恐怖襲擊史、暴力犯罪率較低的城市，也同樣採用了監控技術。
我檢查了在整個德克薩斯州休斯頓市中心，悄悄蔓延的閉路電視網路。就在2005年，這個城市還沒有一個這樣的攝影機。但隨後，市長公共安全和國土安全辦公室主任丹尼斯·巴克斯姆斯基（Dennis Storemski）開始巡視其他城市。他回憶說：「我在倫敦看到了這些，讓我對這項技術很感興趣。」
今天，得益於聯邦政府的資助，休斯敦有900台閉路電視攝影機，還將再安裝400台。與倫敦一樣，官員不會每分鐘都監視每台攝影機，因此，Storemski說：「我們不希望人們覺得自己在被監視。」
同樣，英國人對於攝影機的擴散的默許也令人震驚。閉路電視系統和ANPR攝影機，以及諸如此類的設備與城市的其他基礎設施融為一體。
在南約克郡的郊區，我訪問了巴恩斯利醫院，那裡有一些保全人員配備了身體攝影機，以防止病人或訪客不守規矩的行為。據我所知，教師正在測試安裝類似的照相機。
鑒於已經有15萬名英國警察配備了這樣的設備，或許下一步就會考慮其他權威人物，如教育工作者和護士，這是一個不費吹灰之力的。然而，接下來呢，誰是下一個？乘務員？郵政工作者？心理學家？人力資源總監？
監視攝影機專員波特對我說：「一些地方當局，正在設法迫使出租車司機使用監控。」我想問的是：我們想要生活在一個什麼樣的社會？我們所有人都可以合情合理地拍攝彼此，就是以防有人對我們犯錯嗎？
在我們頭頂上有超過1700顆衛星，有的遠在10萬英里之外。它們收集圖像和其他數據、廣播資訊，定位我們的位置，甚至聽我們的談話。
美國公共機構和公司運作了其中大多數衛星，商業發射數量已經遠遠超過了政府。
3 沒有秘密的世界
我信步走到了泰晤士河上著名的Westminster大橋上，發現自己淹沒在來自世界各國的遊客當中。他們手持智慧手機，試圖打造終極倫敦自拍照。
我一邊道歉一邊退出人群躲避鏡頭，但我意識到，這一切是徒勞的。這些只是我眼前注意到的相機而已。我的所有行動都這樣被人隨便記錄了嗎？如果每個人其實都在「看著」別人，老大哥有沒有在「看著」真的有什麼區別嗎？
大家似乎有一個執念，就是「只有拍下來，才算真正發生過。」青少年們對於被拍照和拍攝都表現出了極其的漠不關心。你可以在一個人的手機上，觀看他的整個生活紀錄片。每一天，我們的眼前充斥著大量影像：可愛的嬰兒，小貓和大象——還有ISIS成員被斬首，性名人，兩面三刀的政治家，警察槍擊手無寸鐵的平民；與此同時，我們近距離的、緊密的被以下人物「觀看著」：機場安檢人員，根據我們的外貌，為我們訂製廣告的「智慧」廣告牌，以及每個認識我們的人，每個鏡頭拍到我們的人，即使當天我們發誓自己沒和任何人打交道。
我們生活在一個越來越沒有秘密的世界裡。最終隱私可能成為真正的財富和權力的標誌之一，只有那些有大量金錢購買的人才能擁有。對於其他人來說，整個世界真的會成為一個舞台，所有的人都自覺地扮演自己的角色。
2000年堪薩斯大學社會學家William Staples曾提出著名的「終結點」——他稱之為「永久可見性狀態」—— 我們是否已經處在這個節點上？只是這種情況是出於我們自己的默認，而不是政府強迫？
我問托尼·波特（Tony Porter）：我的這種對「老大哥」的恐懼，現在看起來是不是相當古老而過時？
「我現在在演講中也開始用這個詞了，」這位監控攝影機專員笑著對我說我。然後他變得嚴肅起來。波特最近訪問了阿拉伯聯合酋長國，這是一個壓制不同意見的君主國聯合會，對監控技術有著極大的興趣。這讓波特感到不安。
「我明白了你的恐懼來自哪裡，」他說。「國家的監視是侵入性的，它是強大的，它能夠超越人們最瘋狂的想像。這與自拍照完全不同。
「看，」他繼續說道，「真正的威脅是我們走向綜合監控。」
大型零售商正花費數百萬英鎊，來獲取所有可能的資料。比如說，現在我是一個中年胖子，我走進一家超市，角落裡的內部通話裝置，立刻開始給我推銷羊角麵包。
我陰謀論一下，如果它變得更險惡，如果它甚至從我的Facebook資料中，找到我的女兒，並調查她在哪裡購物呢？誰來規範管理這些呢？還是不需要管制？木已成舟了嗎？這種想法已經太「古老」了嗎？
監控技術似乎每分鐘都在進步，對一些公民自由主義者來說，這就像一架即將失控的列車。正如劍橋大學安全工程教授羅斯·安德森（Ross Anderson）所警告的那樣：「我們需要提前20年思考未來。因為那時我們將擁有AR技術，一個Oculus Rift 2.0，每英吋至少8000像素。所以，坐在講堂後面，你可以閱讀講師手機上的文字。同時，演講廳裡的一百個閉路電視，都能夠看到你輸入手機的密碼。」
這樣一個連我們的終極隱私，都無法守護的世界，到底意味著什麼呢？一方面，它讓人們情不自禁想要壓制這種技術。
倫敦大律師大衛·安德森（David Anderson）曾擔任政府反恐立法的獨立評論員六年時間，他說，「有人認為技術給了人們強大的權力，政府應該使用同樣強有力的措施保障它；也有人認為這項技術太可怕了，所以假裝它不存在，忽視它。我堅定地屬於第一類人——不是因為我覺得政府值得信賴，而是因為在我們這樣一個成熟的民主國家裡，我們應該能夠構建強有力的保障，來保證最終利大於弊。」
另一方面，讓這樣的技術進步，進入一個基本上不受管制的市場，似乎同樣不合情理。
哥倫比亞大學騎士第一修正院創始人賈米爾·賈弗爾（Jameel Jaffer）說：「我認為，我們確實越來越多地，記錄和追蹤了人們。我也認為，我們才剛開始著手解決這個問題。所以在我們採用新技術之前，或者在我們使用新的監控形式，鞏固社會之前，我們應該考慮這些監控技術的長期影響，將是什麼。」
4 來自太空的眼睛
可是如何做這樣的判斷呢？尤其是每當新的技術突破發生，社會激動不已，人們看待世界的概念再一次被顛覆，努力做到這一點尤其困難。事實上，改變整個遊戲的人已經出現了。
還在受到質疑的技術，正每天每天的監測著整個地球大陸。
這是一家名為Planet的舊金山公司的創意，由三位理想主義的前美國太空總署科學家威爾·馬歇爾（Will Marshall），羅賓·斯切勒（Robbie Schingler）和克里斯·博斯伊森（Chris Boshuizen）創立。
在美國太空總署工作的時候，他們被從太空給地球拍攝照片的想法所吸引。兩人都是39歲，前一天晚上他們剛在一起聚餐，慶祝在Planet工作的五週年。
他們開始用普通的智慧手機，證實了相對便宜的攝影機，也可以在外空間運行。 「我們想，我們可以用這些圖像做什麼呢？」Schingler說。
「怎樣才能利用這些東西造福人類呢？看看世界上這些問題：貧窮，住房，營養不良，過度砍伐森林。如果你有更多有關地球的最新資訊，所有這些問題，都可以得到解決。譬如說你在幾年後醒來，你發現亞馬遜森林里出現了大片空地。但如果我們能夠很早就向巴西政府，提供有關這方面的資訊呢？」
就像故事裡一樣，馬歇爾和Schingler在矽谷的一個車庫，開發了他們的第一個模型。最初想法是設計一個成本相對較低的、鞋盒大小的衛星，以最大限度地減少設計這種技術，所需的預算規模。接著就是人類史上最大規模的衛星發射。透過佈署許多這樣的設備，該公司將能夠看到整個地球表面的日常變化。
2013年，他們發射了第一批衛星，並收到了第一批照片，這些照片比以前的全球測繪圖像，提供了更加活躍的地球生命圖景。馬歇爾說：「最讓我們驚訝的是，幾乎所有的圖片都顯示了地球正在變化。田地被重新改造。河流移動。樹木被砍倒。建築物升起。」
這一切，完全改變了「我們這個星球是靜止的」的概念。而且不是只有一個國家砍伐了多少森林這種數字，現在人們可以透過照片，看到森林被砍伐正在發生，造成更強的刺激。
今天Planet公司有200多顆在軌衛星，大約有150顆衛星被叫做Dove，每天在條件成熟的時候，它們可以拍攝到每一塊土地。Planet的客戶也多種多樣。
他們與亞馬遜保護協會合作，追蹤秘魯的森林砍伐情況。向國際特赦組織提供了圖像，記錄了緬甸安全部隊，襲擊羅興亞村莊的情況。在米德爾伯里研究所的不擴散研究中心，它們的全球影像幫助了智庫觀察伊朗或朝鮮的導彈試驗場。去年四月美軍轟炸了前敘利亞的空中軍事基地時，《US TODAY》或者其他刊物的新聞機構，才知道該給誰打電話。
以上那些是免費的客戶。其付費客戶包括基於矽谷的地理空間分析公司Orbital Insight，該公司可以解讀衛星圖像的數據。有了這些資訊，它們可以追蹤南美洲道路或建築物建設的發展，非洲非法棕櫚油種植園的擴張，以及亞洲的作物產量。
該公司也出於慈善目的雇傭Planet，例如，在墨西哥為世界銀行做貧困調查，使用建築物高度和車輛密度來預估經濟發展。
與此同時，Planet的行銷團隊常常凝視著那些照片，尋找外面可能對它感興趣的人。一家保險公司希望知道，中西部地區房屋被洪水損壞的情況。挪威研究人員尋求冰川被侵蝕的證據。但是，一個希望追捕逃亡的異己軍隊的獨裁者呢？
這時候就要靠Planet自己的道德標準，發揮作用了。它可以拒絕與有惡意動機的客戶合作，也不允許客戶對自己購買的圖像有唯一的專利權。
另一個重要的限制是技術。Planet以10英尺的解析度，對世界進行監控，甚至足以辨別單個卡車的輪廓，但它們不能分辨人的輪廓。這方面的現有技術，由另一個衛星成像公司DigitalGlobe提供。但是現在只有Planet以其強大的衛星佈署，能夠提供地球整個陸地的日常圖像。馬歇爾說：「僅僅瞭解了其中的可能性，並不會讓事情變得很容易。」
儘管如此，Planet還是開闢了一條小路。總有一天會有人跟隨。屆時他們將如何利用這種，每天都能夠監控這個世界的權利？他們的目標是否還會像Planet一樣善良？他們是否會試圖完善分辨率較高的衛星攝影，從而變得更具有侵襲性？
馬歇爾認為這不大可能。他說：「要從300英里拍清楚一個人，你需要一輛公共汽車的大小的攝影機。」 他補充說，無論如何，一家美國公司想要尋求實現這種目標，將遭遇強有力的聯邦監管障礙。
當然，法規可以改變。技術限制也是如此。就在一兩年前，在軌運行衛星的擁有者數量，最多的還是美國政府，大約有170個。現在，Planet公司所擁有的衛星數量，比這個地球上最強大的國家還多。
誰將是下一個「老大哥」？
在舊金山的一個秋天的傍晚，我來到Planet公司，透過它包羅萬象的鏡頭，看了看這個世界。十幾個員工將在那裡，展示他們如何使用衛星圖像，監控這個變化著的世界。
我在全神貫注盯著，顯示器的技術人員之間穿梭。目之所及，世界盡在眼前。在巴西帕拉州，我看到亞馬遜叢林深綠色的一片紅光，觸發了一封發給該區域的所有者的自動郵件：警告，有人正在砍伐你的森林！
我看到新加坡港口航運活動活躍。我看到了加拿大艾伯塔省南部的農田處於一種不健康的狀態。我看到在頗遭受戰爭蹂躪的阿拉伯敘利亞，形成了一整個新的道路網。在其中一條道路上出現了新的障礙，可能是炸彈襲擊的一個彈坑。
我在西伯利亞看到了油井，比前一年增加了17％，這是一個令人驚訝的跡象，可能會促使全球石油和天然氣市場，掀起新一輪瘋狂重新定價。
一位年輕女性，向我展示了她筆電上的東西。她的名字叫安妮·內利（Annie Neligh），是一名空軍退伍軍人，現在領導Planet客戶解決方案工程部門。
內利需要提供解決方案的客戶之一，是德克薩斯州的一家保險公司。該公司懷疑，它為沒有透露已安裝了游泳池的房主，續訂了保險政策——對於該公司的每項政策，都可能帶來40％的損失。所以它要求Planet，提供德克薩斯州普萊諾市的家庭衛星圖像。
Neligh向我展示了她找到的東西。看著1500個家庭的衛星圖像，我們可以清楚地看到520個小水域的波光粼粼的形狀，遠遠超出了保險公司客戶所宣稱的比例。內利聳了聳肩，微微一笑。「人們會說謊，你知道的。」她說。
她的客戶現在得到了這個事實，會用這個資訊來做什麼？對普萊諾進行突擊搜查？抬高保費？進一步訂購能顯示房主安裝的新浴缸，和西班牙瓦屋頂的衛星圖像？
未來就在這裡：真相不僅僅是一位善良的教育家。它是一項武器，可以用來對付森林偷獵者、盜賊、瘋狂的轟炸機和天災，同時也可以對付人性中不那麼天使的一面。人們會說謊，你知道的。
透明的時代已經到來。