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區間測速遭爆用中國製造設備！行車蹤跡被監控 公路總局急要業者提證明
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2021年1月27日 星期三
．整個美國都在被監視……人臉監控在美國
The Surveillance Machine-America’s Surveillance State
如果台灣安控業者能共同推動，關於影像監視的隱私規範，並做最好適用的立法，相信全球都會對台灣安控業稱讚！
The Center on Privacy & Technology at Georgetown Law
介紹
「即時影像監視，似乎是供需的一個簡單問題。 隨著技術的進步，我們預計即時人臉辨識系統，將變得司空見慣。」
— Perpetual Line-Up，2016 年
貴陽當局到處可見。 多虧了覆蓋這座西南中國城市的龐大，精密的攝影系統，據稱警察能夠在幾分鐘之內，找到並辨識公開露面的任何人。他們可以追蹤你過去一週的去向。 如果你是公民，他們可以「將你的臉與你的汽車相匹配，將你與你的親戚和你聯繫的人相匹配，……你經常會見的人。」
這是透過即時臉部監視實現的現實。借助人臉辨識技術，當局可以進行生物特徵辨識監控 - 從人群中挑出你，進行辨識，透過網路攝影機捕捉你的臉部，跟蹤你在整個城市的活動 - 完全是秘密進行的。影像監控不再局限於記錄發生的事情；現在，它可以隨時隨地確定誰在做什麼事。
誘人的是，這對於美國來說是一個遙遠的未來關注點。但是，對於居住在底特律和芝加哥的數百萬人口而言，臉部監視可能迫在眉睫。底特律的百萬美元系統，使警察能夠從位於企業、診所、學校和公寓樓的攝影機，掃描即時影像。芝加哥警方堅稱，他們不使用臉部監視，但該市多年來已經支付了，獲得和維持這種能力的費用。
對於紐約市、奧蘭多和華盛頓特區的數百萬其他人來說，臉部監視也即將到來。對於美國其他地區，聯邦、州或地方執法部門，對人臉監視的佈署沒有實際限制。
對於居住在底特律和芝加哥的數百萬美國人而言，臉部監視可能迫在眉睫。
當前，基於影像的無處不在的臉部辨識技術，無法實現類似的警察監視。透過對警察或其他政府數據庫中，註冊的任何人進行秘密和大規模辨識，從根本上，改變了我們公共場所的性質具有風險。
言論自由。在公共聚會上使用臉部監視，可能會影響對我們的《第一修正案》權利：享有無限制的自由言論，與和平集會的。執法機構本身已經意識到這一點，並警告說：「公眾可以考慮在現場，使用臉部辨識作為監視的一種形式……。僅僅進行監視，就有可能使人們感到極度不自在，使人們改變其行為，並導致自我審查和抑制。」
隱私。最高法院首席法官 John Roberts 在 Carpenter 訴美國一案中寫道：「一個人不冒險進入公共領域，就不會放棄所有第四修正案的保護。」 指出，政府跨時間「秘密監視和記錄某人的每一個動作」，違憲地違背了社會對執法部門可以做，和應該做的事情的期望。
人臉監控技術可以精確地促進這種類型的跟蹤，透過捕獲該人臉的攝影機的位置，來定位某人的過去和過去。如果安裝在教堂、診所、社區中心和學校中，則面對面的監控攝影機可能會暴露出一個人的「家庭、政治、專業、宗教和性協會」，這是 Carpenter 最高法院建議，獲得的「生活特權」美國憲法的保護。
偏見。有色人種可能過多地承擔了，臉部監視的風險。同時，非裔美國人更有可能被錄入人臉辨識數據庫，並使用警察監視目標。除此之外，研究繼續顯示，人臉辨識的性能，取決於被搜索者的年齡、性別和種族。這帶來了非洲裔美國人，過度承受臉部辨識錯誤辨識的危害風險。
1. 底特律的「即時影像進階臉部辨識」
圖2：生殖和婦女健康中心 Summit 醫療中心，於 2016 年 12 月成為「綠燈計劃」的合作夥伴。（來源：Google，保留所有權利。）
頂峰醫療中心側面的看板，將其指定為底特律警察局（DPD）的綠燈夥伴。它告知公眾，這家婦女保健診所由攝影機監控，攝影機的影像，在 DPD 總部可以看到。
這個標誌以及在整個底特律 500 多個地方，都喜歡的標誌，目的在阻止犯罪，並讓居民感到安全，告知公眾該地區正在受到監視。
跡象並沒有說明，這些攝影機中的許多攝影機，也可能已連接到臉部監視系統，這使它們不僅可以記錄，在給定位置發生的事情，而且可以記錄在任何給定時刻，在那個位置的人。DPD 購買了使用安裝在整個城市的攝影機，即時定位和辨識擁有逮捕記錄的人的功能。
從快速解決不受「綠燈計劃」阻止的犯罪的角度來看，這聽起來像是一件好事。警察能夠更快地辨識重刑犯，並逮捕他們。
但是人臉監視，它可以辨識人，但並不能辨識犯罪。有了這樣的系統，所有在攝影機上抓到的人（路人、顧客或患者）都將被掃描，並將他們的臉與存檔的臉部辨識數據庫進行比較。對於前往 Summit 醫療中心，終止妊娠、接受 HIV 治療、諮詢，或其他服務的患者來說，這聽起來似乎不像是對安全的保證，而更像是對他們生命中深處，私人時刻的入侵。
A.昂貴的可擴展人臉監視系統
底特律於 2017 年 7 月購買了其臉部監控系統，這是與供應商 DataWorks Plus 簽訂的三年合同的一部分，總價為 1,045,843 美元。根據該合同，底特律授權使用 DataWorks Plus 的 「 FACE Watch Plus 即時影像監控」軟體，該系統「提供對實況影像串流的連續篩選和監視。」
假設該系統滿足底特律 2015 年，對建構系統的提案徵集中提出的要求，則該系統可在「不少於 100 個並發影像饋送」上運行。根據該提議，這些饋送來自作為一部分安裝的攝影機。於 2016 年啟動的公私合作項目 Green Light 項目。
「 DPD 可以將臉部辨識系統，連接到執行即時影像的任何接口，包括攝影機、無人機鏡頭和隨身攝影機。」
DPD 的臉部監視系統，也可能會擴展到「綠燈計劃」之外。 該部的臉部辨識政策，於 2018 年 7 月 1 日生效，指出 DPD 「可以將臉部辨識系統，連接到執行即時影像的任何接口，包括攝影機、無人機鏡頭和隨身佩戴的攝影機。」
除臉部監視外，2016 年 DataWorks Plus 合同，還包括調查性臉部辨識軟體和一個應用，該應用使無數 DPD 人員，能夠在其行動設備上，執行臉部辨識搜索。所有這三種臉部辨識功能均經過配置，可以將照片或影像中的未知臉部，與底特律的 500,000 張臉部照片數據庫進行比較。此外，DPD 的犯罪情報部還被授權，在密西根州的全州代理商照片網路（SNAP）上，進行人臉辨識搜索，該數據庫包含州駕駛執照的照片。
底特律的綠燈專案
人臉監控系統如何設計工作
底特律的即時臉部監控，目的在與名為「底特律綠燈計劃」的計劃一起運行，該計劃於 2016 年 1 月啟動，該計劃極大地擴展了該市的網路監視攝影機。該市已將該計劃作為遏制犯罪的一種方式，並提高警察對整個城市各地事件的響應時間。它最初的重點是在加油站、快餐店和酒類商店等深夜營業的公司。合作夥伴地點現在還包括教堂、酒店、診所、成癮治療中心，負擔得起的住房公寓和學校。
根據該項目的公私合營計劃，企業購買並安裝高清室內和室外攝影機，這些攝影機直接送入 DPD 的即時犯罪中心，作為交換。即時犯罪中心擁有專職人員和先進技術，來監視和分析影像源。這些企業還受到「警察的特別關注」，包括每週一次的警官現場訪問和「優先 1」狀態，以便警察響應 911 的電話。
截至 2019 年 4 月，已有 500 多家企業、教堂、公寓和其他地點參加了綠燈計劃。2018 年 4 月開始增加學校。2018 年末，DPD 正在與底特律住房委員會，進行討論將底特律市政府辦公室擴大到公共住房的位置。底特律市長辦公室還考慮，強制要求晚上 10 點以後營業的企業參加綠燈計劃。
B. 不受現有限制影響的監視風險
底特律人臉監控系統的設置方式，可能會帶來一些風險，而現行的使用該策略，可能無法充分解決這種風險。該政策認識到臉部辨識技術，帶來的一些風險。 例如，該政策規定使用該系統的官員和機構：
「……不會違反第一，第四和第十四修正案，也不會僅基於其宗教、政治或社會觀點或活動，對個人或組織進行或要求，進行臉部辨識搜索； 他們參與特定的非犯罪組織或合法事件；或他們的民族、種族、國籍、出身地點、年齡、殘障、性別、性別認同、性取向，或其他受法律保護的類別。」
但是，由於 DPD 的臉部監視系統與 Green Light Project 配對，因此存在這樣做的風險。
Green Light 合作夥伴計劃，仍主要是加油站、酒品商店和其他深夜業務。但是，越來越多的社區中心和支持服務，也是該城市不斷發展的網路攝影機的一部分。截至 2019 年 4 月，「綠燈計劃」的合作夥伴，包括 11 家教堂、12 家獨立藥房、8 所學校和至少 15 家診所，為底特律的居民提供成癮治療，生殖健康和計劃生育服務，諮詢以及針對青少年的護理。目前有 30 多個居住地點，包括公寓樓、高級生活中心和酒店。其他教堂、學校和支持中心，不是「綠燈計劃」的一部分，而是與合作夥伴企業直接相鄰，並且可能在鄰居的攝影機範圍內。
圖4：金剛狼人類服務公司，是一家為兒童提供住院治療，藥物濫用護理，寄養和收養服務，以及其他針對弱勢兒童的計劃的組織，於 2017 年 11 月成為綠燈計劃合作夥伴。（資料來源：Google，保留所有權利保留。）
在這些地點中的許多地點，可以深入瞭解居民的「宗教、政治或社會觀點或活動」，或「參與特定的非犯罪組織或合法事件」的個人資訊。雖然這些活動可能在公共場所發生，但我們大多數人並不希望，與執法人員分享，我們在教堂服務或戒毒所的服務。我們不必為了尋求隱私，以選擇禮拜，尋求諮詢或治療或獲得墮胎，或其他醫療服務，而隱瞞非法活動。
在不限制佈署臉部監視的位置的情況下，Project Green Light 系統可能會無意中，違反了目的在保護居民，免受其潛在危害的政策。這些監控攝影機的目的，是使底特律的居民在日常生活中感到安全。將臉部監視功能添加到這些攝影機，可能會有相反的情況。
C. 儘管有保證，但從公眾的角度來看是不受歡迎的系統
在本報告發布之時（底特律購買了全市即時臉部監控系統近兩年之後），該系統從未受到應有的公眾審查。儘管有這樣一個事實，即在購買之時，DPD 助理首席執行長 James White 否認了任何有關公眾對臉部監視，視而不見的建議。他說：「這不是一項超級秘密的技術。」
但是致力於向公眾提供，有關底特律綠燈計劃資訊的網站，甚至沒有提到使用臉部辨識，即時臉部監控或任何類型的自動臉部分析技術。
甚至合作夥伴的位置，也沒有意識到，他們可能對大規模的臉部監控程序有所貢獻。提供給潛在合作夥伴的任何資訊，都不會告訴他們以下事實：臉部監視是「綠燈計劃」的一部分，可以在其攝影機供稿中使用。既不要求簽署地點的夥伴關係協議，也不要求參加申請的參與者，提及即時臉部監控的使用。雖然所有「綠燈計劃」合作夥伴企業的地點都是公開的，但沒有有關哪些攝影機要面對的資訊，啟用監視功能。
鑑於許多攝影機位置的敏感性，這是一個關鍵的遺漏。諸如 Summit 醫療中心之類的診所，可能會從參加一項目的在遏制犯罪，並確保警察對其業務中的任何事件，迅速做出反應的計劃中，受益匪淺。但是，當決定加入這種夥伴關係時，該中心應該意識到攝影機，也可能能夠辨識其患者。
2.「 ...在芝加哥的大型攝影機監控系統上的臉部辨識」
「如果像芝加哥這樣的城市，為其網路攝影機，完整的配備了人臉辨識功能，他們將能夠秘密地追溯，或即時跟蹤某人的運動，並使用現有州地理位置隱私權法的擔保，要求未涵蓋的技術。」
伊利諾伊州是賬面上，擁有最強的商業生物辨識隱私法的州，也是該國最先進的生物辨識監視系統之一。自此以來，芝加哥警察局（CPD）和芝加哥運輸管理局，擁有面對監視的能力，至少於 2016 年向芝加哥提供系統的供應商 DataWorks Plus 對其描述如下：
「…即時篩選系統（RTS）和臉部辨識系統（FRS）。 該項目的目標，包括在芝加哥龐大的攝影機監控系統上，使用「臉部辨識」進行即時篩選，該系統包括遍布全市的近 20,000 輛道路、公共交通運輸和其他攝影機。DataWorks Plus 將其 RTS 系統，與芝加哥的 Genetec Omincast 攝影機影像串流整合在一起，從而使芝加哥可以選擇使用臉部辨識，和特殊關注人群「監視列表」照片數據庫，來監視任何數量的攝影機。」
該系統配置為將影像監控錄影中，捕獲的臉部與芝加哥大約 700 萬個臉部照片的數據庫進行比較。
芝加哥試圖早在 2009 年，實施臉部監視系統。那一年，CPD 申請了國土安全部（DHS）超過 1300 萬美元的贈款，以支持建立「區域性過境恐怖主義預防和應對系統」「該提案包括一個臉部辨識系統，該系統最初將在現有的芝加哥運輸管理局（CTA）閉路電視系統上運行，首先要擴展為「合作夥伴攝影機供稿」，最後還要「包括芝加哥以外的其他攝影機」
CPD 在其 2013 年 DHS 贈款的最終進度報告中表示，它已經開發了各種影像監控應用程序，包括「已經能夠處理並提供通知功能（例如…人臉捕捉和匹配）和「能夠處理多個併發影像串流的軟體。」
A. 另一個不透明的監視系統
儘管具有潛在的 leviathanic size，但芝加哥監視系統中的臉部辨識組件，幾乎完全逃避了公眾的審查。如上所述，該系統的最完整描述，不是由運行該程序的公共機構提供的，而是由出售該程序的賣方公司提供的 — 競標向底特律提供類似功能的合同。
CPD 對公共記錄請求的響應，提供了 CPD 臉部監視功能狀態的矛盾圖片。CPD 在 2016 年 11 月 10 日致伊利諾州 ACLU 的信中表示，儘管它在 2013 年向 DHS 報告指出臉部監視功能，但它「並未在即時情況下，使用臉部辨識技術……」。當天，DataWorks Plus 簽訂了一項協議，為其根據先前的合同，向 CPD 提供的即時臉部監控軟體，提供維護和支持。對系統的持續維護和支持肯定，表示它是運行（如果尚未運行）。
CTA（賣方公司將其描述為訂約機構之一）和負責紐約市合同的辦公室芝加哥採購服務部的答覆，沒有那麼多幫助。CTA 找不到響應證實資訊請求的記錄；採購服務部「既不擁有也不維護任何響應文件。」
這些響應使得無法知道芝加哥的機構，在使用或計劃使用這種龐大的臉部監視功能時，是否遵循任何規則。似乎沒有公共政策。追溯到 2013 年的描述 CPD 的調查性臉部辨識能力的文件指出，「政策、培訓和協議，將由偵探局製定和維護。」 CPD 在 2016 年緻美國公民自由協會的信中類似地指出：「 ...為了幫助公眾更好地瞭解，我們對臉部辨識技術的使用，我們正在重新編寫指令，以反映我們如何使用該技術。」然而，截至本報告發布兩年多之後，尚未進行任何更新。提供以實現向公眾提供有關 CPD，如何使用和不使用臉部辨識的透明度的承諾。
B. 在公共利益的 ODDS
「這項技術已經在這裡，並且已經被警察部門使用。有一篇文章……來自中國，就在一場音樂會上，演唱會的參加者在幾分鐘之內被捕，並根據該音樂會上的臉部辨識數據被捕。是這裡。我們必須在公共安全與人民憲法權利之間取得平衡。那是我們的工作。但是我們的工作是維護憲法，伊利諾伊州憲法和美國憲法。我會提醒人們《美國憲法第一修正案》，因為人民享有和平集會的權利。」
— 代表蒂姆·巴特勒（R）
芝加哥廣泛的人臉監控功能，與州議會對保護公民生物特徵數據的強烈興趣背道而馳。伊利諾伊州在 2008 年通過了第一部，也是該國最具保護性的生物辨識隱私法。《生物辨識資訊隱私法》（BIPA）禁止州公民未經其明確的書面同意而收集，使用和傳播其生物辨識資訊，但只能通過商業實體。
諸如執法機構之類的公共機構，顯然不受 BIPA 的要求。但是，州議會最近關於警用無人機法案的辯論表示，立法者以及公眾對警察，進行生物特徵辨識監視的前景，可能同樣感到不適。眾議院成員多次對無人機，配備臉部辨識功能的前景，表示震驚。成員們將這種前景描述為「真正令人恐懼」和「某種奧威爾式的控制人群」 - 這種能力可能違反《憲法》第一和第四修正案。
儘管如此，芝加哥當局似乎有意與許多州議員，對生物辨識隱私表達的擔憂背道而馳。現有的有限資訊顯示，芝加哥擁有當今美國最廣泛的臉部監視系統。去年對芝加哥市法規提出的一項修正案，還試圖繞過 BIPA 對公民的保護。該修正案將使已經與警方簽署協議的商業實體，能夠使用臉部辨識系統，來滿足他們可能具有的任何「安全需求」。
這項提議以及 CPD 的秘密臉部監視系統，在針對芝加哥以外的伊利諾伊州居民，與內部的伊利諾伊州居民之間的隱私保護之間，形成了明顯的鴻溝。
3.華盛頓特區奧蘭多市和紐約市的人臉監視飛行員
芝加哥和底特律，並不是僅有的對人臉監視感興趣的轄區，儘管它們似乎是實現這一目標的最有效的方法。在我們的 2016 年報告中，隱私與技術中心發現，至少還有四個警察部門（洛杉磯警察局，西弗吉尼亞情報融合中心，西雅圖南桑德 911 和達拉斯地區快速公共交通）已經購買或宣佈了以下計劃：從那時起，當局就開始在奧蘭多、華盛頓特區和紐約市試用人臉監控系統。
A. 佛羅里達奧蘭多市中心
奧蘭多市於 2017 年 12 月開始在亞馬遜網路服務上，測試臉部監視計劃，該駕駛計劃運行至 2019 年 7 月。駕駛最初使用八台攝像機，將路人的臉孔與警察的「觀察名單」數據庫進行比較，如果奧蘭多警察局（OPD）認為成功，那麼該市將採取行動，使其成為更具永久性的監視功能。
奧蘭多警察局局長 John Mina，在 2018 年 5 月的新聞發表會上表示：「我們絕不會使用這種技術，來追蹤隨機的公民、移民、政治活動家，甚至肯定是有色人種。」然而，OPD 計劃如何最終使用該技術的確切方法尚未確定，也尚無任何規則。根據該市的網站，OPD 將「制訂圍繞該技術的政策和治理」，但前提是在 2019 年 7 月試驗結束後。
B.華盛頓特區白宮周圍
美國特勤局（USSS）於 2018 年 11 月在白宮附近，發起了臉部監視試驗。該試驗的目的是確定該技術，是否可用於「辨識已知個人，並確定生物辨識技術是否可用於該技術中」。在白宮綜合大樓內不斷發展的安全計劃。」像奧蘭多駕駛一樣，初始測試將嘗試使用即時監控攝影機，來辨識志願者機構的員工，這些攝影機目前「捕獲來自大樓周圍人行道，和街道上的人的影像」 。
USSS 已發布了「隱私影響評估」（PIA），用於評估有限的試點計劃所引發的隱私風險，但並未考慮該計劃上線可能引起的擔憂。它預料會給公眾帶來一些風險，例如該系統將不斷掃描那些無法選擇退出的人的臉孔，或者某個人可能被錯誤地匹配「監視列表」中的身份。 」
但是，它設想這些風險和其他風險，將主要透過試點計劃的限制來減輕，例如，監視列表數據庫由員工志願者組成，並且除了測試系統功能之外，不將臉部辨識匹配項用於其他任何目的。這對於評估最終運行系統上的風險（以及降低風險的步驟）沒有太大幫助。如果 USSS 選擇採用該技術，觀察名單數據庫幾乎肯定不會由特勤局人員組成。
C. 紐約曼哈頓周圍的橋樑和隧道
2016 年末，紐約州州長 Andrew Cuomo 宣佈，人臉監視將是對紐約市周圍主要橋樑和隧道的安全，收費系統和基礎設施進行檢修的一部分。該項目由大都會運輸局（MTA）領導），設想並透過位於曼哈頓高速公路上方的攝影機，能夠透過擋風玻璃捕捉和辨識駕駛員臉部的能力。
飛行員的初始階段始於 2018 年中期，據報導是一次徹底的失敗，無法檢測到一張臉。儘管失敗，歸因於該技術尚無法完成這項任務，但駕駛仍在繼續。當被問及臉部監視是否可以透過行駛中的汽車的擋風玻璃工作時，甚至是向 MTA 提供技術的公司 IDEMIA 的發言人，據說也說「我想找到一種表達方式，“不 ”。」
儘管存在廣泛的隱私問題，完全缺乏透明度，並且沒有明顯的規則來控制系統的使用方式，但駕駛員也向前邁進了一步。甚至還不清楚人臉監控程序的最終目標是什麼。MTA官員相互矛盾的報告斷言，該系統將用於辨識逃稅者，或甄別更嚴重的犯罪分子，例如潛在的恐怖分子。這些系統顯然是不同的，承擔著不同的風險，並且需要非常不同的規則。到目前為止，還沒有任何一個提供給公眾。
4. 建議
2016 年，隱私與技術中心發布了一份有關美國警察使用臉部辨識技術的報告。在該報告中，我們建議各州立法機關採用常識性立法，以全面規範執法部門對人臉辨識的使用。
從那以後，大量的濫用和偏見浮出水面。巴爾的摩縣警察使用該技術來辨識和逮捕，抗議房地美死亡的人。一名布朗大學的學生被錯誤地認定為，可能對斯里蘭卡的襲擊負責的恐怖嫌疑人。喬伊·布拉姆維尼，蒂姆尼特·格布魯和美國公民自由協會的研究北加州大學的研究人員證實，該技術仍然表現出種族和性別偏見。
因此，我們現在認為，州、地方和聯邦政府應暫停使用警察的臉部辨識功能。我們還認為，完全禁止使用該技術的司法管轄區有充分理由這樣做。
一旦實施了禁令或禁令，社區就可以停止思考是否應在其街道和附近地區進行臉部監視。
中心在兩年前發出警告：如果廣泛佈署即時影像監控，將有可能創造一個世界，一旦您踏出屋外，政府就可以追蹤您的一舉一動。對於居住在底特律和芝加哥的 330 萬美國人，可能已經成為現實。
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．2021 機器人與人工智慧趨勢
Top 10 Artificial Intelligence Technologies In 2021 - Top AI Technology In 2021
要投資技術？ 以下是 2021 年值得關注的機器人技術，和 AI 的主要趨勢。
如果 2020 年對我們所有人證明了一件事，那就是沒人能預測未來。 我經常承認自己沒有水晶球，但是儘管我缺乏心理能力，但過去 12 個月的經歷讓我感到驚訝。當武漢肺炎大流行首次浮出水面時，供應鏈中斷、商業關閉和全球的停工，將經濟帶入了旋風。但是即使如此，也沒有達到預期的效果。
在我們一生中對社會和經濟造成的最大衝擊之一中，股市持續上漲，每個主要指數都在年底創下新高。儘管一兩個或兩個以上（包括我自己在內）的人會猜到，專注於機器人技術、自動化和人工智慧的公司，在面對長達一年的危機時會遭受打擊，但事實恰恰真正相反。
相反的是，今年的限制是加速。電子商務超出所有先前的成長，預測兩位數甚至三位數。多年來一直在努力獲得吸引力的醫療保健技術已成為熱點，遠端醫療、藥物開發和遠端監控功能的重要性日益提高。
機器人技術看到了巨大的需求，因為各個領域的公司，都在尋求與世隔絕的世界中，勞動力創新的新方法。雲端運算和 5G 的採用，並未被迫退縮，而是已被迫將企業一夜之間，轉變為支持在家工作模式的企業的優先考慮事項 - 許多公司已經表示，這種轉變將繼續存在。
展望新的一年，我再興奮不過了。COVID-19 疫苗問世，世界已經準備好進入一個新的大流行後時代。在這種「新常態」下，機器人技術、自動化和 AI 各個領域的公司，都處於前所未有的繁榮發展中。以下是投資者在 2021 年值得關注的一些激動人心的趨勢：
涵蓋的主要技術趨勢：
– 電子商務零售商將採用客戶沉浸技術。
– 加密/數據隱私服務將成為強制性且有利可圖的。
– 自動化和機器人技術將滲透到供應鏈的所有階段。
– 我們僅涉及了虛擬護理的表面。
– 來自Cobots＆Beyond：工廠自動化將蓬勃發展。
– 零售商將採用客戶沉浸技術。
電子商務零售商將採用客戶沉浸技術。
電子商務比以往任何時候都熱，2020 年在 1 月和 6 月之間，與 2019 年相比，線上購物躍升了 30％ 以上，僅在美國，消費者在 1H20 的消費就超過 $ 347B。儘管實現了驚人的成長，但電子商務零售商仍然難以建立傳統的實體店，所達到的客戶忠誠度水準，在購買之前，客戶可以看到，感覺和體驗產品。
對於許多人來說，購物體驗不僅僅是選擇最好的產品；麻省理工學院斯隆管理評論雜誌（MIT Sloan Management Review）最近發布的一項研究顯示，「有經驗的」購物者，也高度重視購物的社交性和驚喜。
考慮到所有的這些，電子商務零售商將尋求快速採用和應用，能夠提供真正身臨其境的，購物體驗的新技術的方法。目標是：即使在可以安全地返回實體商店的情況下，也能使購物者回頭。技術已經準備就緒，可以實現它。
AR 增強實境、360° 影像、3D 內容和 VR 虛擬現實境，都比以往任何時候，都更加經濟實惠且易於訪問，並且這些創新已經得到很好的利用。杜拜的阿聯酋航空公司，正在使用 VR，在購買機票時，為旅客提供飛機的 3D 影像，甚至是實際座位。Ralph Lauren、Gap 和其他許多大型零售商，都在開發「虛擬商店」，以模仿店內購物體驗，允許網路購物者瀏覽實體店的數位版本，使用 VR 試穿服裝，即時與銷售人員聊天，甚至在 Zoom 上諮詢個人購物者。
加密/數據隱私服務，將成為強制性且是有利可圖的。
自 Internet 誕生以來，數據私有化一直是一個令人關注的問題，但是數據洩露的氾濫，和武肺大流行驅動的遠端業務營運的結合，使數據隱私和加密服務，成為各種規模企業的頭等大事，監管措施也在推動這一趨勢。
新制訂的《加利福尼亞隱私權法案》（CPRA）可能會增加，圍繞隱私問題的監管和法律活動，該法案的前身《加利福尼亞消費者隱私法案》（CCPA），可能會在全國得到遵守。蘋果已經宣布計劃在 2021 年初，禁止所有應用 app 和設備上的廣告商標識符（IDFA），這將使廣告商無法自定義消息，傳遞並衡量 iOS 應用 app 中的使用者行為。
結果是：對於尋求採用新方法，來投放有針對性的廣告的品牌來說，各種客戶數據將變得極為寶貴。
在新的一年中，嵌入了機器學習功能的下一代網路和數據安全平台，將有助於阻止威脅，保護 IoT 設備，並啟用建議的安全策略。Arista 的 AI 驅動的網路軟體堆棧，是用於支持下一代數據中心佈署的基礎架構，該佈署將支持許多企業驅動的數位轉換。
人工智慧算法是實現保護各種數據，所需的隱私牆，以及收集、分析和分發「零方數據」（客戶有意並主動共享的數據）品牌的關鍵。有效地市場。這意味著公司可以使用強大的 AI 算法來有效地殺死兩隻鳥，使用強大的 AI 算法來支持關鍵的隱私要求，並透過已經擁有或能夠在這種新的透明環境中，收集的消費者數據獲利。
自動化和機器人技術將滲透到供應鏈的所有階段。
武肺大流行改變了全球供應鏈，改變了物流服務購買者的期望和要求。在 2021 年及以後，這些公司將要求其供應商提供更大的靈活性、財務穩定性、透明度和速度。許多公司正在認真考慮，將其物流業務的至少一部分納入其中。
正在佈署技術，以提高倉庫和配送中心的營運效率。武肺大流行驅動的電子商務，有望增加倉庫自動化解決方案的採用，以幫助控製成本和操作複雜性。到 2025 年，自主移動機器人的銷售額，估計將增加一倍，達到 270 億美元。該解決方案和其他技術解決方案，為產業的蓬勃發展奠定了良好的基礎。
除倉庫外，交付機器人（也稱為個人交付設備（PPD））在武肺大流行前已經在上升。但是，人類距離的需求和全球對送貨上門需求的成長，共同推動了機器人本身的推出，以及政府規定，使他們可以以 5 到 5 的速度自由漫遊我們的人行道和街道每小時 25 英里，以支持「最後一英里的交付」。從概念上講，一輛大型卡車將駛向特定的社區，並釋放一小群機器人，每個機器人都前往分配的地址來運送貨物。
這種情況聽起來可能是未來派，但今天有送貨機器人，到 2021 年還會有更多。在美國，有 12 個州已經使自動送貨機器人合法化，賓夕法尼亞州去年 12 月，才通過了最新法案。亞馬遜於 2017 年在舊金山推出了首批機器人，並於 2019 年將服務擴展到加利福尼亞州歐文市，和華盛頓州的斯諾霍米甚縣。
最近，它開始在亞特蘭大、喬治亞州和田納西州進行試驗。在英國，雜貨零售商 Co-Op 於 2017 年推出了首款配送機器人，併計劃在 2021 年底之前，使用多達 300 台配送機器人。隨著需求的持續成長，機器人製造商也有望成長。
我們只是刮擦了虛擬護理的表面。
儘管遠端醫療在 2020 年為自己家喻戶曉，但許多投資者仍未意識到，遠端醫療只是更大的投資機會：虛擬醫療中的一小部分。虛擬護理不僅包括，將患者與隨機醫生聯繫起來，以提供快速緊急護理需求的服務，還包括更廣泛的平台，該平台可將患者與自己的醫生、設備與醫生、設備與患者，甚至設備與設備連接到任何地方。
Teladoc 不僅推動了虛擬護理的採用，而且開創了先河。透過擴大服務範圍，並收購 InTouch 和 Livongo 等公司，Teladoc 在過去五年中，將其總潛在市場從 $ 350 億增加到 $ 1210 億。隨著行業創新和採用的不斷發展，我們預計虛擬護理將在未來 5-10 年內，成為醫療保健各個方面的基礎。
來自 Cobots 及以後的內容：工廠自動化將蓬勃發展。
2019 年全球資本支出下滑的殘酷組合，緊接著是 2020 年武肺大流行的衝擊波，嚴重打擊了汽車和電子產品，這兩個最大的行業，它們依賴機器人和自動化。進入新的一年，我們預計工廠機器人市場，將在 2021 年強勁成長。
我們預計，到 2021 年底，工廠機器人的安裝量將超過 320 萬台，是 2015 年的兩倍，仍然僅佔製造業 3.6 億勞動力的一小部分。隨著這種持續的復甦，我們預計在未來五年中，由於技術進步，生產系統的數位化，工人短缺的增加，以及 COVID-19 後調整帶來的顯著推動，我們將看到顯著的翻轉和兩位數成長。
全球頂級工業機器人供應商包括 Fanuc、Yaskawa、ABB 和 Kuka（Medea 的子公司），它們共同佔據了全球市場的近 75％。快速發展的協作機器人，或協作機器人專家也是主要參與者，包括 Teradyne 及其通用機器人和 MiR 部門。
Cobots 可以與人類一起工作，並逐漸穩定地成為工廠勞動力的重要組成部分。但是，到目前為止，它們仍被認為是一項長期投資，最終將獲得回報。在 202 年，相信協作機器人的公司將開始看到非常真實的 ROI。
這一現實與即將準備好在黃金時間，準備就緒的與 Cobot 相關的創新的長清單相結合，將標誌著 Cobot 市場的轉折點，該市場現在預計到 2027 年將達到 $ 56 億美元。
我不認識誰，誰也不想在 2020 年說出「好騎手」。從很多方面來說，距離地獄不遠就是一年。然而，仍然有一線希望。對於機器人技術的投資者而言，顯而易見的是，從武肺大流行中獲得的最好的好處之一，就是開發的迅速加速，更重要的是，機器人技術、自動化和 AI 的採用。
機器人技術、人工智慧和醫療保健創新技術，推動了不久前被認為是，不可能甚至不可能的創新。這些創新曾經被稱為「未來技術」，已成為當今的基石。2021 年，這個主題將朝著更高的水準發展。
．2021 年將改變汽車行業的五大技術趨勢
Top 5 Tech Creations From CES 2021
隨著世界數位化的加速發展，汽車行業正在為 2021 年的巨大變化做準備。
長期以來，汽車行業一直是工業和科技行業中斷，以提供創新解決方案的地方。該行業正在採用，已經存在一段時間的人工智慧（AI）和大數據與分析等技術，而諸如物聯網（IoT）和區塊鏈之類的較新技術，也正在汽車領域找到眾多應用。
隨著世界數位化的加速發展，汽車行業正在加速迎接 2021 年的巨大變化。在過去十年中，汽車行業出現了前所未有的曲折。他們變得更時尚、更安全、速度更高。最終，就像麥肯錫（McKinsey）在 2016 年的報導一樣，汽車行業正在逐步走向未來時代，在這個時代，汽車製造商將發現自己產生更多的收入，而使用者將發現，自己享受創新的駕駛解決方案。
但是 2020 年是緩慢的一年，在 Covid-19 大流行期間，沒有多少人購買汽車。但是，該行業正在開始復甦，並給每個人帶來了希望。此後，Analytics Insight 為你提供了一系列，將在 2021 年主導汽車行業的技術趨勢。
基於 AI 的自動駕駛汽車
基於 AI 的自動駕駛汽車，是汽車行業的領跑者。人工智慧已經透過自動駕駛汽車，實現了智慧旅行方法。這些汽車不需要駕駛員，而是依靠感測器和軟體進行導航和控制。自動駕駛汽車目的，在減少對人類駕駛員的需求，並使日常運輸變得容易。研究顯示，當今美國的道路上大約有 1,400 輛自動駕駛汽車。即使人數不多，人們尋求或信任自動駕駛汽車的心態也急劇增加。特斯拉（Tesla）、谷歌（Google）和優步（Uber）等大型公司，正在大力推動自動駕駛汽車的極限，使其更加可靠。但是，Covid-19 流行病大受打擊，暫時使自動駕駛汽車的改進陷入困境。到 2026 年，自動駕駛汽車產業的價值，估計將達到 5.56 億美元，投資可能會繼續湧入，尤其是隨著更多應用的探索。
數位行銷與交易
在冠狀病毒大流行期間，網路銷售汽車的未來派觀點開始生效。即使當親自去經銷商商店和試駕，是購買汽車的必不可少的部分時，限制此舉的鎖定協議，仍將其路線轉向了網路媒體。並非全部，但至少一小部分人，對此變化感到滿意。購車者可以比較不同的車型，而不像經銷商的建議那樣。現代經銷商試圖透過提供，從虛擬旅行開始的規定，以確保結賬，線上財務選擇和退貨政策來規範網路購車。到目前為止，有 81％ 的購買者，不贊成網路上購買新車或舊車。但是，預計這種情況將在 2021 年改變。
電氣化
化石燃料使用率的提高，以及使用化石燃料對環境造成的危害，已將汽車行業的前景轉變為電動汽車（EV）。汽車的碳排放量佔 15％，這將消耗寶貴的石化燃料，並可能對環境造成不可逆轉的破壞。另一方面，電動汽車透過利用更高水準的能源效率，和減少燃料消耗來應對挑戰。
到 2020 年 8 月，美國道路上有超過 160 萬輛電動汽車，這比到 2024 年的預期 140 萬輛成指數成長。但是，為了獲得更大的普及率和人們的接受度，電動汽車需要提出高價，差價的解決方案。電池、充電基礎設施的不足，車隊電氣化以及基於可再生能源的充電電網。
區塊鏈
區塊鏈已被比喻為第二代網路，它具有改變組織流程的能力。這包括透過安全網路共享車輛數據，以實現連通性和共享出行解決方案，例如乘車、城市交通和送貨。驗證過程中使用了區塊鏈，以提高整個供應鏈和後台工作的效率。它可用於管理和激勵措施，以改善整個行業的車輛資訊和使用情況數據。汽車中區塊鏈的破壞，預計將在來年增加。
3D 列印
汽車工業一直面臨著，對新車和備用產品的需求。對更新、性能更好的車輛的需求，以及對優化生產，精簡供應鏈和物流的需求也越來越強烈。 3D 列印是幫助應對這些挑戰的一項技術。 3D 列印技術正在汽車生產的所有領域中探索。除了廣泛用於快速成型之外，該技術還被用於生產工具和終端零件。
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