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下面附上一則新聞讓大家了解時事
東京港周邊大塞車 奧運.物流難兼顧！
距離2020東京奧運還有437天，現在東京都最頭痛的問題之一就是交通。東京港附近有選手村及14個奧運場館，但這裡也是東京物流一大據點，首都圈許多民生用品都從這裡進出，周邊慢性塞車早已成常態，到時候就怕加上大會車輛及出入的觀眾，塞爆周邊交通。東京都現在開始試行，拉長貨櫃碼頭作業時間，希望讓奧運和物流都能順暢。
早上七點半，東京港貨櫃碼頭這天比平常早1個小時開，因為東京都就怕明年東京奧運時大塞車，決定實驗性擴大作業時間4小時。
卡車司機：「幫助很大，因為後面還有工作，後面也還有。」
東京都大動作試行，因為東京港周邊慢性塞車早已是一大問題。
NHK記者 深川仁志：「卡車已經綿延數百公尺，看看路上，都是一般的卡車，還有貨櫃卡車，很有壓迫感。」
早上或傍晚的交通尖峰時刻，貨櫃卡車常陷在車陣中動彈不得。
卡車司機：「長的話，嗯... 要等上六七個小時。時間拉長的話，我們也很辛苦，如果能順暢通行的話，我們也能趕快結束工作。」
大塞車的原因之一就是東京港口設施，並沒有隨著貨物量增加擴大或升級。去年從東京省錢達人港進出口的貨櫃達457萬個，是日本國內港口中最多，東京港是日本最大消費地──東京首都圈的門戶，貨櫃量早已超過碼頭能容納的兩成，沒地方放只能往上堆，貨物裝卸也就更費時；另一個原因則是貨車取貨時間集中，大部分的商家都是早上交貨，因此卡車多在前一天傍晚集中取貨，塞爆港口周邊交通。
商社貿易部門負責人：「我們必須嚴格遵守交貨的約定，貨物在港口停滯的話，對我們是非常大的打擊。」
現在已有貨主深受其害，這家販賣企業制服的商家，從東京港進口在中國等地製造的商品，但因貨櫃無法及時裝卸，來不及交貨的情況越來越多。運輸公司也一樣，司機在港口長時間待命變家常便飯，但等待時間無法算成運費，加重人事費和燃料費的負擔。
東新拖車快遞營業部長 高取祐介：「我們必須以堵車為前提來調度車輛，訂單也必須來得及，我們自己無法控制的地方，卻對我們造成實質損害。」
業者擔心2020東京奧運期間，影響只會更加擴大。
東新拖車快遞營業部長 高取祐介：「現在已經是很緊的狀態了，不管怎麼想，貨物都可能無法從港口出來，真的光想就覺得很可怕。」
東京港附近除了選手村外，還有排球、游泳等14個奧運場館，一天約6千輛大會車輛進出，再加上觀眾和物流貨櫃卡車，恐怕會讓當地塞車狀況雪上加霜。東京都試著拉長貨櫃碼頭作業時間外，今年度也將完成新貨櫃碼頭，另外設置24小時的臨時儲運場，務必要兼顧物流和奧運！
流通經濟大學教授 矢野裕兒：「人流至今已有許多討論，但物流的應對卻非常慢，現狀恐怕是無法應付。奧運期間貨物量恐怕得盡量減少，反過來說，可錯開到其他時間，或使用其他港灣。」
據估計，如果要同時兼顧奧運和物流順暢，東京得減少約15%的交通量，相當假日的車流；但根據東京商工會議所調查，僅11%的東京都企業，開始研擬物流相關對策，讓主辦單位有些急了。東京奧運已進入倒數430多天，到時如果不採取任何對策，高速公路塞車將會惡化近兩倍，日本政府預定今年七月和八月，試行遠距和彈性上下班，同時對16個重點區域進行交管。
在此次GTC 2019期間，富士康 (Foxconn)實際展示旗下將電腦視覺技術應用在產線，讓產品生產檢測更具效率，同時也能提昇產品整體生產速度的解決方案，強調整體檢驗精準度可達98%以上，同時更可讓檢測所需人力從原本400人左右精簡至2-3人即可完成。富士康目前應用在武漢產線的人工智慧檢測系統 分享 facebook 富士康這套檢驗系統目前主要應用在中國境內武漢生產線，主要希望改善傳統必須透過大量人力進行檢驗，同時透過人工檢驗往往在一段時間後，可能因為視覺疲勞等因素造成檢驗精度下降，反而讓產品生產良率下降。而另一方面，則自然包含人力成本、資源最佳化利用，以及提生產線效能等考量，因此希望藉由人工智慧技術導入提昇生產效率。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 此次在GTC 2019期間展示的解決方案主要用於產品外觀等細節檢測，富士康表示在其他生產過程其實也會有不同技術應用導入，甚至可以藉由自動化應用串接不同生產流程，讓整體產線可以實現透過少數人力管理即可全自動化運作，並且讓產線系統可依照檢測結果自動校正生產誤差情況。而在檢測系統設計中，富士康說明依照不同檢測需求，在一般簡單外觀判斷其實使用Jetson系統效能就能實現，但在此次展示的主機殼側板檢測流程因為包含外觀瑕疵、金屬板邊緣凹折弧度是否符合要求等項目，因此採用的是Tesla T4 GPU組成系統，搭配多組鏡頭進行電腦視覺辨識，藉此實現辨識精度可達98%以上，並且超越人眼視覺所及檢視細節，讓整個檢測系統可以完成過往必須花費400人左右進行檢測的工作流程，甚至目標希望能使單次可完成800組物件檢測數量提高至1200組。在學習訓練方面，富士康會預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行前期訓練，爾後套用在新零件的辨識學習所需時間基本上只需花費3天即可完成，同時隨著持續學習累積經驗，理論上也能讓相似零件的辨識學習時間縮減，但為了維持一定辨識精度，基本上還是會以3天學習訓練時間長度為主。此項辨識系統除了應用在富士康武漢生產線，未來也有可能應用在其他產線，甚至可能應用在零件相對簡單、複雜度比較不高的生產零件檢測。這樣的情況，其實也說明雖然電腦視覺等人工智慧技術應用，似乎已經可以取代部分傳統人力需求，但諸如手機等相對複雜的零件檢測，現階段可能還是會仰賴人工檢測居多，其中因素可能包含現行檢測系統辨識精度，以及整體建置成本與傳統人力成本比較。不過，依照富士康未來發展目標希望走向全自動化產線運作模式，顯然接下來也會持續藉由電腦視覺等人工智慧技術導入，讓產線運作成本能更進一步精簡。除了富士康，其實現在已經有越來越多產線、工廠、農場都已經開始導入電腦視覺應用等人工智慧技術，例如亞馬遜很早之前就已經開始導入機器人協助揀貨、分貨，而不少現代化農場也開始透過電腦視覺技術判斷農作物良率，意味傳統單純僅以人力完成的工作，逐漸可由電腦系統取代，但在需要人腦做進一步判斷，以及更精準操作的工作方面，傳統人力依然會有其不可取代性。傳統產線檢測需要透過大量人力，以肉眼方式進行檢測，但可能會有疲勞等因素影響檢測精度 分享 facebook 精簡地來說，富士康此套檢測系統就是藉由多組鏡頭捕捉影像資訊，並且透過Jetson AGX或Tesla T4進行電腦視覺學習加速，讓系統能針對實際拍攝影像比對生產零件是否符合規定 分享 facebook 檢測系統內部結構 分享 facebook 預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行深度學習 分享 facebook 透過多組鏡頭進行拍攝 分享 facebook 實際運作流程 分享 facebook 通常單一零件會針對外觀塗裝瑕疵、外型凹折弧度等是否符合規範，並且透過前期學習讓系統建立基礎判斷模型 分享 facebook 電腦檢測系統會透過鏡頭、GPU元件協助學習加速 分享 facebook 《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�
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