3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
美國衛生部長阿薩爾
前往台大公衛學院發表演講
智慧車載交通
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工業 4.0 智慧工廠
2020年8月12日 星期三
．臉部辨識引發的隱私危機
Why police use of facial recognition technology raises privacy fears
【3S MARKET】臉部辨識對隱私權的侵犯，或許在技術層面，大家並不是那麼清楚。這篇分享的報導，描述了很多國際上在公共領域對臉部辨識的應用，做了很多面向的探討。雖然我對臉部辨識在商業上的應用，也實際接觸很多的案例，也覺得值得發展。
但是在「資安即國安」這個角度，如果政府沒有積極地去重視，特別是台灣監視攝影機，非常高比例的使用海思晶片，這是全球目前在監視應用上，海思 3519 是支援臉部辨識，最完整、裝置量最大的晶片。
加上商湯、曠視等臉部辨識這些人工智慧演算法，也都是海思緊密合作的 Third Party Partner。3S MARKET 也陸續分享過，中國透過一帶一路的佈署，已經置入在歐、非、亞的公共基礎建設上，也一一在國際上被證實。
想想，台灣高比例採用海思晶片的網路攝影機佈署，台灣的道路監控、城市人流車流移動，有很大的「風險疑慮」，這些資訊將曝露在中國的掌握中。
這些因中國從晶片、人工智慧臉部辨識、網路攝影機的「分進合擊」，只要一個系統整合商採用這些組合，國家安全、公共安全將蒙上陰影，開啟了資安缺口。
特別是包括這些人工智慧臉部辨識、車牌辨識等的演算法，所製作出來的應用軟體或平台，台灣很多標榜「自行開發」的解決方案，其實也是源自於中國這些 AI 公司的開發引擎。
這些都不是秘密，只是政府在推動「資安即國安」，是不是有「系統性的規劃作業」？來看看這篇探討怎麼說 ……
臉部辨識技術已經失控了 - 其實這個影響是很深遠的。監管機關必須立即採取行動，來減輕這個危害。
你的臉是什麼原因讓你可以與眾不同。它使您擁有獨特的外觀，可以表達自己的心情、情緒和反應，並可以進行交流。在過去的幾十年中，您的臉已成為做更多事情的工具。
它可以解鎖您的手機、允許您登機、越境並支付咖啡費。所有這些都是由於臉部辨識技術（FRT，Facial Recognition Technology）的興起，FRT 是一種人工智慧，它利用深度學習，來量化單一個臉孔的唯一標識符誌，然後將其分析並與照片資料庫進行比較。
雖然 FRT 具有明顯的優勢 - 諸如預防犯罪和詐欺，提高效率和便利性 - 但其廣泛的使用所伴隨而來的風險，預示著隱私權的終結。然而，世界各地的政府一直在緩慢地進行公開辯論，並頒布有關其使用的法規。
一直以來，FRT 在公共部門和私人部門中的應用都在激增，導致持續不變的監視正常化，這將使我們讓 FRT 未來成為默認的設置：在這種監視中，如果沒有政府的緊急行動，我們的生存能力不受監視，將不復存在。
臉部辨識技術是如何變得司空見慣
FRT 曾經是反烏托邦小說的主題，在過去十年中，已經滲透到全球各地的日常生活中。在中國，FRT 是全球的領導者，其目的範圍包括：戴上具有 AI 功能眼鏡裝飾的警察，微笑著付錢，並抓捕丟棄垃圾的人。
2019 年 9 月，印度全國性身份驗證機構 Aadhaar 強制要求電信服務商，使用 FRT 驗證其 10％ 的客戶。法國政府於 2019 年 10 月宣布，計劃在新的國家性身份驗證系統 Alicem 中使用它。俄羅斯已將該技術附加到莫斯科的 5,000 台 CCTV 攝影機上，並正在火車站，實施人臉辨識支付系統的試點。
在美國，以防盜為名，執法、邊境巡邏，以及越來越多的美國最大的商店（包括沃爾瑪和塔吉特）都使用了 FRT，有時甚至濫用了 FRT。克什米爾·希爾（Kashmir Hill）在《紐約時報》（New York Times）上，於 2020 年進行的一次曝光，揭露了 FRT 監視的另一家私人與公共部門的合作關係，這一次記錄了彼得·泰爾（Peter Thiel）資助的一家名為 Clearview AI 的公司，該公司將上傳到，包括 Facebook 在內的「數百萬」網站的圖像中的臉部進行比對， Venmo 和 YouTube，到大約 30 億張照片的私人資料庫。
Clearview AI 開發的人工智慧，還可以透過不完美的照片（例如來自監視攝影機的照片）來比對人臉，其中一名警長說：「一個人可以戴著帽子或眼鏡，或者可以是個人頭像，或是他們臉的局部視圖。」 Clearview AI 正在為近 600 個美國執法機構提供人臉辨識服務，並且擁有的圖像庫是 FBI 的七倍。
在英國，倫敦大都會警察局和南威爾士警察局，在體育比賽中進行了 FRT 審判，並監測和平抗議活動。儘管被激烈的反對和證明人臉辨識的不準確性，後一種情況在 2019 年 9 月被高等法院裁定為違憲。
在倫敦（僅次於北京的世界第二監視最多的城市，包括有 FRT 功能在內的約 420,000 台 CCTV 攝影機正在逐步升級），儘管現在這種做法已被取消，但房地產開發商使用它來監視，步行穿過英皇十字勳章的人員，並將其與警方提供的資料庫進行比對。
這項技術甚至被用來確定，在倫敦的一家酒吧的下一個服務對象，包括樂購（Tesco）和塞恩斯伯里（Sainsbury’s）在內的超市，正在加緊實施以驗證年齡。
FRT 隨處可見，從 Facebook「標記好友」的選項，到 Apple 的 iPhone 解鎖功能，無處不在。預計到 2020 年，將有 64％ 的智慧手機使用該技術。所有這些都構成了全球十億美元起跳計算的產業，該產業將從 2019 年的 32 億美元，成長到 2024 年的 70 億美元。
全球對 FRT 的跨行業需求，呈指數上升曲線。推動這種持續成長的因素有三方面。首先，除了美國少數幾個城市以外，FRT 目前受到的法規限制很少，並且沒有行業標準。
其次，FRT 跟蹤系統價格便宜（不到 100 美元），並且「對於擁有網路連接和信用卡的任何人」都可以輕鬆獲得，《紐約時報》在 2019 年 4 月進行的實驗證明了這一點。
第三，FRT 背後的人工智慧非常聰明，而且學習速度越來越快。 FRT 軟體能夠分析品質差的圖像（低至 1 百萬像素）的能力，這歸功於深度學習，深度學習是一種模仿人類大腦功能的 AI，可以透過人工神經網路處理大量數據。
FRT 算法的進步依賴於人臉照片的累積，這些照片在大量資料庫中累積。這些資料庫是根據各種來源建構的，這些來源取決於使用它們的人和用途。有些是根據警察監視列表，或已知的犯罪者彙編的。其他人則來自將照片上傳到平台，或使用 app 的人。
Facebook 的「標記朋友」功能，就是這種情況，該功能用於訓練公司自己的 FRT 算法，以及像 Ever 這樣的照片儲存應用。其他照片，例如「野外貼標籤的臉」或「 MegaFace」，是由未經許可甚至不知道所描繪的照片，從網路上抓取的照片組成的。
學術界和私人公司，都利用這些公開可用的資料庫，來訓練 FRT 背後的算法。幾乎每家大型科技公司都在開發自己的系統：Facebook 擁有 DeepFace，Google 擁有 FaceNet，而 Amazon 擁有 Rekognition。兩家公司都在微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）所謂的「底下競標」上投入巨資，以開發功能最強大的 FRT 系統，來出售給政府，政府再將其佈署用於廣泛的警務，和應用在監控目的上。
終極的隱私威脅
儘管許多社會已經習慣了監視機制，例如公共場所中的閉路電視和其他攝影機，車牌辨識自動閱讀器，配備攝影機的門鈴和無人機，但是由於其即時的不可變性，讓臉部辨識標誌著對個人隱私的嚴重侵犯。
辨識有關個人的獨特心理事實。伍德羅·哈佐格（Woodrow Hartzog）和埃文·塞林格（Evan Selinger）在《紐約客》專欄中寫道，透過大規模自動化監視，「克服了任何人都可以即時辨識多少個人的生物學限制」，從而剝奪了公民走上街頭的自由，跨城市、在超市附近，以及透過交通樞紐，而不受政府或公司的監視，而這正是他們不知道的目的。以這種速度，我們被「帶走了消除任何不被監視的地方的道路」，澳洲數位權利觀察組織的戴維·巴黎警告說。
與我們在網路上擁有個人數據的權力程度不同，「在步行或在商場中瀏覽時沒有隱私設置。而且您無法刪除自己的臉。」戴維·巴黎解釋道。
FRT 記錄了我們的臉孔這一事實，意味著其使用使守法的個人處於「永久陣容」，否定了無罪推定的基本民主原則，為了獲得監視令，以及隨之而來的對合理懷疑有罪的要求，而執法通常需要證明這一點。在這方面，FRT 正在改變民主的性質。
一直以來，在全球各政府所採取得行動，煽動有關倫理及其用途的辯論和討論，一直是零散的，並且支配著全球。缺乏公司自願暫停開發和銷售 FRT 的公司（稍後會詳細介紹），隨著技術的不斷發展，採取的任何措施，基本上都在追趕上。正如 ACLU 北加州指出的那樣，「建立和佈署這些 FRT，將很難消除它所帶來的危害。」
過去的危害，未來的威脅
除了侵犯隱私權和破壞民主原則之外，FRT 的實際和潛在危害是多方面的：從偏見和歧視，到政府和不良行為者的虐待。用 AI Now 聯合總監 Kate Crawford 的話來說，「這些工具在發生故障時是很危險的，而在運作時是很有害的。」
關於算法偏差的危險，許多研究證明，儘管 FRT 在辨識白人時非常準確（根據 MIT 研究，誤識率為 1％），但已經發現 Microsoft、IBM 和 Face ++ 更有可能誤認跨性別者，和非二元人口，以及有色人種，尤其特別是有色人種。
在 2018 年，美國公民自由聯盟使用 Amazon Rekognition，將國會議員與 25,000 個犯罪臉部照片的資料庫進行比較，證明了這一問題。儘管有色人種僅佔國會的 20％，但該實驗導致有色人種的錯誤比對率，高達 40％。正如算法正義聯盟的創始人喬伊·布拉姆維尼（Joy Buolamwini）所寫的那樣：「無論誰編寫代碼，系統都會嵌入她的觀點。」
根據喬治敦法學院的項目「永久排隊」，這與「逮捕率過高，依靠搶劫資料庫的系統，可能包括不成比例的非裔美國人」這一事實更加複雜。與許多其他形式的人工智慧一樣，隨著對技術的採用，以最小的責任追趕，該技術對非裔美國人和其他有色人種的極大負面影響，只會更加根深蒂固。
在美國，執法部門具有收集，來自犯罪嫌疑人的生物特徵資料（例如指紋和DNA）的悠久傳統，並被普遍接受。但是臉部辨識讓警察們可以訪問成千上萬，非犯罪嫌疑人的生物特徵資料，而這些資料全都沒有國會或司法監督。
2019 年 7 月，《華盛頓郵報》透露，聯邦調查局和移民與海關執法局（ICE）一直在掃描駕駛執照，以創建廣泛的資料庫，然後將其用於搜索輕度盜竊等低級犯罪嫌疑人。濫用這些系統的可能性很高，並且都證明已被高度的利用。
據喬治敦法律隱私和技術中心的一份報告發現，紐約警察局已廣氾濫用其 FRT 系統，包括更改圖像，並將名人的肖像上傳到他們的照片數據庫中，以逮捕被描述的一名男子，這男子是像那個名人的人，他的罪行是偷啤酒。
正如美國公民自由聯盟（ACLU）所說，FRT「對當前政治環境中，早已成為不公正目標的社區構成了特殊威脅。」由爭議性的 Palantir Technologies 開發的臉部辨識系統，已被美國警察們用做事川普總統的反移民戰爭中，有力的監控工具，用於為驅逐出境和進行訴訟，而對無證件移民進行身份辨識。
這是我們現在對龐大的圖像資料庫，以及 Clearview AI 令人難以置信的功能，及其與美國執法部門的合作關係所知的補充。
在中國，FRT 資料庫中幾乎囊括了該國所有 14 億公民，中國共產黨使用該技術，來追蹤那些認為對其統治構成威脅的人。特別是，它已被用來對新疆地區的維吾爾族穆斯林人口進行監視。中國的 FRT 技術製造商，正在向更遠的地方出口他們的開發成果。
2018 年，總部位於廣州的新創企業 CloudWalk（雲從科技），從其政府獲得了 3.01 億美元的資金，以解決社會保障問題為名，在辛巴威建立了大規模的 FRT 計劃。
FRT 系統自身俱有安全性問題 - 涉及嚴重問題，因為與密碼不同，如果不採取整形手術就無法更改臉部。 2019 年初，安全研究員 Victor Gevers 發現，中國政府一直在追蹤一個由 SenseNets 公司擁有的維吾爾人的數據庫之一，已經在網路上開放了幾個月。
傑弗斯說：「該資料庫包含超過 2,565,724 條具有個人資訊的人的記錄，例如身份證號的發放和到期日期、性別、國籍、地址、生日、護照照片、雇主，以及過去的 24 小時，哪些人經過了追蹤器，而被留下記錄。」
幾個月後，美國海關邊防總署洩露了他們的資料庫，其中包含旅行者和車牌的照片，而照片由分包商 Perceptics 管理。電子先進基金會的大衛·馬斯（David Maass）在就此事向 Fast Company 講話時評論說，美國政府應該能夠預見到這次駭客攻擊，「考慮到印度的生物辨識系統是在一年前被破壞的。」
根據 Maass 的說法，這次駭客攻擊突顯了人們對 FRT 資料庫的安全性，沒有得到充分監管的擔憂。他說：「我們還看到執法機構錯估了對供應商的信任，對他們而言，公共安全和網路安全可能不是主要問題。」
監管機構在哪裡？
在缺乏聯邦，國家或超國家政府法規的情況下，上述偏見，濫用和安全漏洞的問題激增了，這使 FRT 不受透明、相稱或民主問責機制的約束。這意味著對技術及其處理的照片資料庫的監管，很大程度上留給了私人公司（亞馬遜正在提出自己的監管框架，例如，公司希望立法者希望其採用），這是由商業激勵措施，或警察推動的沒有獨立監督的部門。
隱私權倡導組織《大哥大觀察》（Big Brother Watch）的西莉卡洛（Silkie Carlo）對《紐約時報》表示：「我們在辯論中跳過了一些真正的基本步驟。 政策制定者在討論中來得太晚了，還沒有完全理解其含義和大局。」
在世界各地，對此事的輿論各不相同。皮尤研究中心（Pew Research Center）的數據顯示，在中國，根據中國科學院的數據，有 83％ 的人口認可「適當使用」政府主導的臉部辨識技術；而在美國，這一比例下降到 56％。
2019 年在英國，由 Ada Lovelace Institute 進行的調查發現，有 76％ 的人反對公司將其用於商業目的，例如在購物中心中使用 FRT，還有 55％ 的英國人希望政府規範警察對 FRT 的使用。過去幾年中，英國警察一直在試用該技術，其目的包括監測和平抗議活動。
倫敦高等法院於 2019 年 9 月批准了該用例，該用例符合人權法和個資保護法。正如倫敦警務道德小組的《 2019 年臉部表情辨識報告》所強調的那樣，FRT 對集會權和言論權產生了令人不寒而慄的影響。18-24 歲的年輕人中有 38％ 的人表示，他們更有可能遠離，警方使用 FRT 監視的事件。
Ada Lovelace Institute 的奧利維亞·瓦利·溫特（Olivia Varley-Winter）表示：「人們擔心監視的正常化，但是當他們看到公共利益時，他們更有可能接受。」
她說，「如果存在明確的安全風險，人們會更願意接受它的使用。這是關於選擇用或不用的機會抉擇。對該技術真正知情的意識真的很低。尚未開展主動的外展活動 - 我們現在才剛剛開始在媒體上進行辯論。我們需要對話，不僅要由希望使用 FRT 的人，也包括所有不想用 FRT 的人。」
在世界對話和行動的需求日益成長：公眾、隱私權活動家，和民權組織、學者、政界人士，甚至一些警察們，都表示反對將 FRT 毫無限制地用於警務和商業目的。
美國的一些地方政府，正在引起注意。加利福尼亞州和麻薩諸塞州的發展情勢越來越大。在本文發布之時，舊金山、奧克蘭和伯克萊，以及薩默維爾、布魯克林和劍橋，都禁止包括警察在內的當地政府部門使用 FRT。
數據和社會 AI 政策顧問 Mutale Nkonde，期望地方政府層面的辯論和行動，可以繼續成長。在許多州，市議會正在通過社區控制我們的警察監視（CCOPS）立法，要求警察對使用該技術負責。包括波特蘭和劍橋在內的美國城市，都在辯論禁止私人部門使用 FRT。世界上最大的 40 個音樂節活動，已承諾不使用 FRT。歐洲聯盟正在整個大西洋範圍內起草立法，以對 FRT 施加「清掃規定」。
面對人工智慧：呼籲必須採取行動
在國家層面對 FRT 的立法進行嚴格辯論和起草之前，呼籲停止使用 FRT 的呼聲越來越高。根據 2020 年白皮書草案，歐盟委員會正在考慮，禁止在公共場所進行臉部辨識，已討論長達五年。在美國，代表 1500 萬會員的 30 個民間社會組織組成的聯盟，正在呼籲全國禁止執法人員使用 FRT。
然而，Varley-Winter 認為「採取反制徹底禁止，只是權宜之計。為了防止這種情況的發生，Ada Lovelace Institute 呼籲暫停執行，作為一種更具前瞻性的監管方法，是允許按比例考慮和審議。」
她說，「如果有方法使臉部辨識技術，為人們和社會服務，那麼我們必須弄清楚它們是什麼，但是產業、政策制定者和更廣泛的社會需要時間，以一種包容的、深思熟慮的方式來做到這一點。」
Varley-Winter 指出，蘇格蘭於 2017 年 5 月，成立了一個使用生物辨識數據的獨立諮詢小組，這是政府對此事採取行動的積極例證。她於 2019 年 5 月向蘇格蘭議會提交了《生物辨識資料法案》，目的在「確保在蘇格蘭刑事司法範圍內，對現有、新興和未來生物辨識資料的獲取、保留、使用和處置，進行獨立監督。」
「該法案將創建一個新的蘇格蘭生物辨識技術專案，特別關注使用生物辨識資料引起的倫理和人權方面的考慮，以及最大程度地利用生物辨識技術的利益。」 Varley-Winter 補充說，建立以人權為中心的獨立審查程序的方法，是「其他政府有希望可以考慮的模式」。
在美國，AI Now Institutes 的 Kate Crawford 還呼籲，自願暫停使用 FRT，敦促其製造商效仿 Axon 的足跡，Axon 是「全球領先的警用攝影機供應商」，該公司於 2019 年停止向警察部門出售支持 FRT 的攝影機，因為它可能「加劇例如在懲罰黑人，或 LGBTQ 社區方面的治安不公」的風險。她在《自然》雜誌的社論中，引用了 AI Now Institute 為潛在框架開發的四項原則：
（1）禁止 FRT 系統的資金或佈署，直到其經過審查並建立了強有力的法律保護為止；
（2）立法要求使用前徵詢公眾意見，並對 FRT 進行嚴格審查，以解決偏見，隱私和民權問題；
（3）政府放棄對 FRT 系統研究或監督的限制；
（4）為科技公司員工提供更好的舉報保護。
在英國，英國上議院人工智慧專責委員會，於 2019 年底草擬了《自動臉部辨識技術法案》，該法案在發佈時正在國會通過。
在上述建議的基礎上，並考慮到歐盟關於人工智慧，對可信賴 AI 的七個關鍵，高級專家組織《隱私問題》要求：
1.各國政府就使用 FRT 進行廣泛的公眾諮詢和辯論，確保有廣泛的聲音，有機會被聽取並得到考慮；
2.在這次公眾諮詢過程的基礎上，立法者們優先通過規範私人和公共部門 FRT 使用的立法，包括：
．嚴格追究警察對 FRT 的使用，應遵守透明度和相稱性原則；
．FRT 的使用應由獨立的專員或監督委員會定期審核；
．個人在接受 FRT 之前已收到清晰且充分的通知，因此能夠給予肯定的同意，或者能夠給予肯定的同意（或撤回）；
．對算法偏差及其對脆弱社區的影響，進行獨立研究；
3.參與開發和使用 FRT 的公司，自願中止 FRT 的銷售，直到該法規通過為止 - 這是麻薩諸塞州 ACLU ，和其他民間社會參與者所要求的。
艾達·洛夫雷斯（Ada Lovelace）研究所所長卡莉·金（Carly Kind）在《金融時報》上發表文章，列舉了一個成功的禁令，如何防止英國保險業受到歧視和剝削的例子。
1998 年，英國保險公司自願實施了一項為期兩年的禁止，將基因檢測用於健康或人壽保險單的禁令，準房主需要在英國獲得抵押權。由於法律上的空白，保險公司強迫客戶分享基因測試結果是合法的，然後他們可以利用基因測試結果，來提高保費或拒絕承保。
取而代之的是，英國保險業者協會通過了一項暫停措施，這一暫停措施得到了延長，並最終在與政府達成的正式協議中，正式確定下來，對 97％ 的保險業具有約束力。
儘管公眾辯論和立法的步伐，可能總是落後於新技術發展的內在速度，但英國保險公司自願暫停執行的例子表示，可以有效實施徹底的行業變革，以防止對權利的侵犯，和限制潛在危害。
鑑於 FRT 的全球規模和發展速度，行動號召是一項大膽的行動。 然而，面對迅速擴散的技術，它不僅在侵蝕民主和公民自由，而且還經常被用作針對高危社區的武器，因此只需要大膽地採取監管行動即可。
．中國的「一帶一路」倡議正在破裂！ 是什麼阻礙了中國通往全球主導地位的道路？ 檢查一下
The Economics of China’s Enormous
Belt＆Road Initiative
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2013 年，中國國家主席習近平宣佈了「一帶一路」倡議，這是一條經濟和海上絲綢之路。
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| 在「一帶一路」倡議下，估計 1.2 - 1.3 萬億美元的投資缺口中，中國已經花費了2000億美元用於基礎設施建設。 |
中國是極權主義、人口過多、製造業擴張主義和專利侵權的代名詞。 但是，除了維吾爾人的集中營外，最近新增的還有「一帶一路」倡議（BRI），以前稱為「一帶一路」（OBOR）。
2013 年，中國國家主席習近平宣佈了「一帶一路」倡議，這是一條經濟和海上絲綢之路。 這個多方面的項目促進了亞洲、歐洲、非洲和拉丁美洲之間的基礎設施連通性，投資和貿易合作、金融整合、文化交流以及區域合作。 BRI 的規模體現在 44 億人（佔世界人口的 70％）和計劃達到的 21 萬億美元左右的累計國內生產總值。
正如摩根史丹利（Morgan Stanley）預測的那樣，到 2027 年，BRI 的預計成本可能達到 1.2 萬至 1.3 萬億美元，這使 BRI 成為有史以來最昂貴、規模最大的國際基礎設施項目。
現代 BRI 的前身，可以追溯到古老的絲綢之路；貿易商用來在東西方文明之間，運送貨物的龐大航線網路。相比之下，現代的「絲綢之路」是一整套基礎設施開發項目，橫跨包括中國在內的140個國家。前所未有的影響力使「一帶一路」成為中國外交政策不可或缺的工具。幫助中國在多邊論壇上獲得支持。
「一帶一路」倡議的廣泛接受，是由於它的多維性質為中國提供了在數位、太空、北極、海上和陸上連接方面的合作。這個關鍵領域的連通項目聯盟，為中國在全球貿易中的主導地位創造了肥沃的環境，使其不受控制的影響力和槓桿水準。
在「一帶一路」倡議下，估計 1.2-1.3 萬億美元的投資缺口中，中國已經花費了 2000 億美元用於基礎設施建設。由於中國金融機構透過四個不同的管道開展業務，「一帶一路」項目的慷慨資助成為可能。
政策性銀行，國有銀行，國際金融機構，以及主權財富基金，包括市值 400 億美元的絲路基金。這種龐大的借貸能力，使美國對「一帶一路」建設法案的抵制相形見。該公司將美國政府發展融資機構 Overseas Private Investment Corporation（OPIC）與美國國際開發署（USAID）的組成部分，合併為一個擁有 600 億美元投資組合的獨立機構。
但是，與「一帶一路」倡議相比，這顯得蒼白無力。 BRI 正在進行的最大項目；僅中巴經濟走廊（CPEC）一項就耗資 600 億美元，這是將中國與巴基斯坦阿拉伯海瓜達爾港相連的一系列項目。
「所有人類計劃都將受到自然，命運或任何喜歡稱呼宇宙背後力量的殘酷修改。」？ 亞瑟·克拉克（Arthur C. Clarke），2010年：《奧德賽二》。
COVID-19病毒在全球範圍內的傳播，已導致 BRI 項目陷入停頓。 我們現在正朝著大流行後的社會前進，因為在世界範圍內，Covid之前的規則被認為是無關緊要的，因此關於國際合作的新規則手冊尚未編寫。 封鎖一直是人民和國家的反思期。
最後是修改國內和國際政策。 印度已開始實行自立政策，許多其他國家也降低了與中國的關係。 然而，在南亞，儘管國際社會批評中國在大流行中的作用，但在危機期間，巴基斯坦、斯里蘭卡、尼泊爾、孟加拉國和馬爾代夫仍然是中國援助的主要接受國。
作為回應，中國重新振興了「一帶一路」倡議的「健康」層面。 這為中國提供了機會來改變或控制全球敘事，並推動其自己的官方路線，即在應對這種流行病時它是透明，開放和全面的，「為此付出了寶貴的時間來應對全球變化。」 2017 年初，中國在「一帶一路」健康合作論壇上獲得了世衛組織的支持，參與了公共衛生工作。
然而，由於該病毒的起源是在中國，而且世衛組織在該病毒的早期處理不當，各國已對世衛組織和中國產生了不滿情緒。 因此，各國一直在尋找替代中國檢測試劑盒，專業知識和藥物的藥物來對抗 COVID-19。
武漢肺炎大流行已經停止了中巴經濟走廊（CPEC）、柬埔寨的西哈努克經濟特區、孟加拉國南部的 Payra 電廠，以及斯里蘭卡西部的港口城市發展項目。甚至在 Covid-19 對供應鏈造成嚴重破壞，對中國工人實行旅行禁令之前，中國的許多 BRI 項目（尤其是在非洲）都受到了審查。
非洲國家已經呼籲，提供 1000 億美元的救助和債務減免，以幫助他們應對武漢肺炎大流行的毀滅性影響。約翰·霍普金斯學校的「中國非洲研究計劃」提供的數據顯示，中國在 2000 年至 2017 年之間，向非洲國家提供了 1430 億美元的貸款。
在南亞，馬爾代夫尋求重新談判對華債務，而孟加拉國則要求中國考慮推遲付款。儘管中國此前已同意核銷債務，但它已以單方面，不透明的方式進行了核銷，沒有國際監督。隨著全球範圍內的停業解除，基礎設施項目將恢復營運，但是，用於建設的資金卻很少。
2020 年第一季，中國經濟萎縮了 6.8％，而且已經開始放緩，北京方面對新投資保持謹慎。它可能會優先考慮減輕病毒的財務影響，並解決與美國的貿易戰，而不是推出新的海外基礎設施項目。雖然「一帶一路」倡議項目可能不會被擱置，但它們無疑將受到拖延的困擾。
．到 2026 年，汽車照明市場將達到 287.7 億美元
How To - Vehicle Light Tactics
With Green Beret Mike Glover
根據該報告，預計發展中國家的人口成長，和消費者購買力的提高，將在這一領域帶來豐厚的機會
新德里：人們對汽車安全性的日益關注，以及政府的嚴格法規，已刺激了汽車照明市場的技術創新。此外，據最新報告稱，發展中國家人口的成長和，消費者購買力的提高，有望在這一領域帶來豐厚的機會。
根據最新的估值報告，2018 年全球汽車照明市場規模為 180 億美元，預計到 2026 年將達到 287.7 億美元，從 2019 年到 2026 年的複合年成長率為 6.7％。
報告說：「車輛照明起著非常重要的作用，特別是在人流密集的道路上行駛時。道路傷害對世界各國政府來說，都是一個嚴重的問題。因此，有必要改善駕駛條件，這可以透過改善照明系統來部分實現。」
它著重指出，嚴格的照明法規，已為歐洲和北美已開發國家的汽車照明行業提供了動力。
該報告進一步補充說，先進技術在汽車零組件中的採用正在增加，而對整體汽車性能的需求也在不斷成長，從而使 OEM 的重點轉向汽車照明。預計該趨勢將在預測期內擴大汽車照明市場規模。
報告強調，車後燈市場是市場的最大貢獻，2018 年為 56.1 億美元，預計到 2026 年將達到 88.7 億美元，複合年成長率為 6.5％。
COVID-19 的影響
根據該報告，COVID-19 的爆發已在全球破壞了汽車供應鏈，從而反過來影響了汽車照明市場。
報告稱，汽車照明零組件的生產，受到製造工廠關閉和新車銷售的影響。 「在2020年，傳統和混合動力汽車的需求預計將呈下降趨勢，這將進一步影響汽車照明市場」 Valuates強調。
．5G 將成為實現車聯網的重要條件
5G and the Future of Connected Cars
來源：IOT周刊
2019 被稱為 5G 元年，它實打實的來了，5G 網路相比較 4G 網路來說，具有更快的速度、更低的延時、更穩定的網路品質，以及可以解決很多的車聯網應用場景的技術痛點，那 5G 網路普及後，對促進車聯網會產生哪些變化呢？
車聯網是產業發展趨勢
說到車聯網就必須說到 LTE-V2X 在車聯網中的作用，以及車聯網基本的通訊方式有哪些。V2X 是未來交通運輸系統下的關鍵技術，主要包含 V2V（車-車）、V2I（車-基礎設施），V2N（車-網路）、V2P（車-行人）。
作為一種無線資訊交互技術，可以實現車和其他一切實體之間的資訊交互，從而獲取即時路況、道路資訊、行人資訊等一系列交通資訊，提高駕駛安全性和交通效率。
為了滿足車輛 V2X 的通信需求，業內通常有兩套方案：DSRC（Dedicated Short Range Communications專用短程通信技術）和 LTE-V2X（融合 4G LTE 網路的車輛通信解決方案）。而後者 LTE-V2X 是基於 4G 技術實現車與車的通訊，以 LTE 蜂窩網路為 V2X 基礎的車聯網專有協議。
車聯網可以實現，車與人/車/路/服務平台的全方位網路連接，彌補了汽車單一無法對外通訊的缺陷，二者融合可以提升自動駕駛的可靠性，並降低成本，是產業發展趨勢。車聯網對人類生活方式的改變，一點都不亞於網路對人類生活方式的改變。
車聯網應用場景主要分為安全類、資訊類和交通效率類。
資訊類的應用場景，主要包括緊急呼叫業務等，提高車主駕車體驗的應用；比如呼叫車隊、即時直播、資訊集群推送，車輛這個空間將會成為一個資訊源和資訊轉發中心。
交通效率類的應用場景，包含紅綠燈車速引導、交通事故提醒、潮汐車道提醒、交通擁堵提醒、限速提醒、緊急車輛通行提醒等應用；
安全類的應用主要有人車避撞提醒、電單車出沒提醒、緊急制動提醒、交叉路口避撞提醒、前向碰撞預警等。
可以說，有了車聯網，出行會更加智慧。而且用過了就回不來，是一個不可逆的革命。
5G 帶給車聯網的突破
在很多人的印象中，5G 可能只是下載速率上的提升，連接時延的下降，但實際上，5G 是一個更為豐富的連接系統，它涉及了三個方面，首先是增強型行動寬頻，其次是為關鍵業務型服務提供支持，最後是海量物聯網（含車聯網）的支持。
與 4G 主要側重人與人之間的通信不同，5G 形成了端到端的生態系統。它增強了行動寬頻，峰值速率可達 20Gb/s，支持更低的延時（≦10ms），更高的可靠性（＞99.99%）以及更大的頻寬（每平方公里可連接100萬個終端）。
而這些數據都意味著更高的安全性，畢竟毫秒級的延時對於一場事故的發現和處理，是有截然不同的意義的。過去多年自動駕駛和車聯網即使有政府政策的支持，也因為許多客觀原因而難以快速發展。主要是在於基礎技術仍存在瓶頸，而 5G 網路的商用，勢必為自動駕駛和車聯網的融合提供更合適的契機。
而這些數據都意味著更高的安全性，畢竟毫秒級的延時對於一場事故的發現和處理，是有截然不同的意義的。過去多年自動駕駛和車聯網即使有政府政策的支持，也因為許多客觀原因而難以快速發展。主要是在於基礎技術仍存在瓶頸，而 5G 網路的商用，勢必為自動駕駛和車聯網的融合提供更合適的契機。
自動駕駛除了車身具備的各種感知設備（雷達、攝影機、IMU、GPS等）以外，也需要依賴真實行車環境中的各種 V2X 設施。道路的環境異常複雜，雷達、攝影機和雷射雷達等本地感測系統，受限於視距、環境等因素影響，為了更高的行車安全性，自動駕駛需要彌補本地感測器所欠缺的感知能力，完善了車身感知設備所不能探測的各種即時道路情況，將來的交通燈、基站、甚至行人都是車聯網V2X的一員，整個城市的街道和車輛都會被編織成一張數位地圖，讓自動駕駛算法的決策更加科學和智慧。
從人工智慧的角度來看，機器無法完全替代人類的決策，在一些偶發的複雜場景需要人類參與決策，即「man in the loop」。但是對於自動駕駛車輛來講，車內的乘員可能並不會駕駛汽車，也無法參加決策。
但有了 5G 技術，我們就可以讓遠端服務中心的人員參與到決策中來。比如在一些特殊的場景，機器無法完成駕駛而造成脫離（disgagement），就像今天車輛發生故障時我們呼叫救援中心一樣，車輛可以利用 5G 網路呼叫遠端的服務中心，利用 5G 的低時延大頻寬，將現場的即時圖像和感測器資訊傳送給服務中心的專業人員，由專業人員在虛擬現實的場景下，遠端控制車輛駛離複雜路況，直到駕駛系統能夠再次接管車輛。
從人工智慧的角度來看，機器無法完全替代人類的決策，在一些偶發的複雜場景需要人類參與決策，即「man in the loop」。但是對於自動駕駛車輛來講，車內的乘員可能並不會駕駛汽車，也無法參加決策。
但有了 5G 技術，我們就可以讓遠端服務中心的人員參與到決策中來。比如在一些特殊的場景，機器無法完成駕駛而造成脫離（disgagement），就像今天車輛發生故障時我們呼叫救援中心一樣，車輛可以利用 5G 網路呼叫遠端的服務中心，利用 5G 的低時延大頻寬，將現場的即時圖像和感測器資訊傳送給服務中心的專業人員，由專業人員在虛擬現實的場景下，遠端控制車輛駛離複雜路況，直到駕駛系統能夠再次接管車輛。
利用 5G 技術低時延、高可靠、高速率和大容量的能力，車聯網不僅可以幫助車輛間進行位置、速度、行駛方向，和行駛意圖的溝通，更可以利用路邊設施輔助車輛，對環境進行感知。比如車輛利用自身的攝影機，可能無法保證對交通信號燈進行準確的判斷，進而可能會發生闖紅燈的違規行為，但是利用車聯網的 V2I 技術，交通信號燈把燈光信號，以無線信號的方式發給周邊的車輛，確保自動駕駛汽車準確瞭解交通信號燈的狀態。
不僅如此，交通信號燈還可以廣播下次信號改變的時間，甚至其他相鄰路口未來一段時間內的信號狀態，自動駕駛車輛可以據此精確的優化行進速度和路線，選擇一條紅燈最少、行駛最快的路線，即優化了交通，又可以減少碳排放。
另一個例子是交叉路口的通行優化和橫穿行人告警。今天道路上經常發生橫穿路口的行人/自行車與車輛間的碰撞事故，尤其是左轉車輛，由於視線受阻，司機和車載感測器，經常無法觀察到路口內橫穿的行人，一個解決辦法就是透過在路口上安裝雷達和攝影機，對路口內行人進行監視，如果檢測到斑馬線上和路口內有行人，並且行人在車輛的行進路線上，路邊設施（RSU）可以將檢測到的情況，即時通知即將轉彎或直行的車輛注意避讓，規避事故的發生。
現階段的自動駕駛技術，所依賴自身的感知設備，往往是非常昂貴的，而且技術變革很快，但汽車本身的硬體升級不太容易，這很容易導致當前的汽車感知設備很快落伍。
而 5G 物聯網普及之後，街上的路燈、廣告牌、行人身上的手機、手錶等等，都可以助力自動駕駛。從汽車的第一人稱視角，轉化成第三人稱視角，達到旁觀者清的效果。而且這些設備成本更低，技術更新更快，可以為自動駕駛的落地，提供有效的基礎設施能力支持。
資訊安全和隱私問題亟待解決
對於大眾消費者來講，除了關注車聯網帶給我們的諸多便利和道路安全，也更加關心車聯網所設計的資訊安全和隱私問題。
為保護車主的隱私，提高網路的安全系數，C-V2X 設計了匿名密鑰體制，週期性變更標識和資訊簽名，為此需要在車輛中安裝幾百甚至幾千個證書。由於涉及到資訊安全問題，迫切需要國家多個相關部門的相互協作，制訂出題套適合我國國情的證書管理和分發體制。
基於 3GPP R14 版本的 C-V2X 可以增強自動駕駛車輛對環境的感知，為低級別自動駕駛提供更加準確的駕駛輔助資訊。L4/L5 高級自動駕駛所需的協作式決策，將對 V2X 通信提出更高的要求，需要 V2X 提高更高的頻寬，更短的時延，最重要的是需要提供更高的可靠性（99%）。
小結
車聯網市場是一個比較成熟的物聯網應用領域，曾有業界預測，2020 年全球車聯網有望突破 1000 億歐元規模。而 5G 將成為實現車聯網的重要條件，5G 技術將是加速或完全實現自動駕駛汽車效益的核心。