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圖片來源：https://reurl.cc/1YAaEX

迎接終端AI新時代：讓運算更靠近資料所在

作者 : Andrew Brown，Strategy Analytics
2021-03-03

資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計，人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長，現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長，未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。

這包括種類繁多的不同裝置，像是智慧感測器與致動器，它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西，以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在，從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物，它們的數量將持續爆炸性成長。

資料爆量成長，讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質，在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點，但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行，來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料，需要從起始點經過網際網路或其他網路，來到集中式的資料中心(例如雲端)，然後在這裡處理與儲存，最後再傳回給用戶。

對於一些傳統的應用，這種方式雖然還可以接受，但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間，資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策，網路延遲要越小越好。基於這些原因，開始有人轉向終端運算；越來越多人轉而使用智慧終端，而去中心化的程度也越來越高。此外，在這些即時應用中產生的龐大資料量，意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。

與資料成長連袂而來的，是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動，並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊，需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML，是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料，唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作，在未來還將會直接在終端裝置上進行。

資料正在帶動從集中化到分散化的轉變

隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟，網路的設計以及在其運作的所有裝置，也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機，一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能，基礎架構持續重組與最佳化，以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存，以及資料處理的需求。

智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長，加上物聯網的快速成長，促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素，包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力，以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用，近來也已轉向使用分散式的運算模型。

從邊緣到終端：AI與ML改變終端典範

在成本、資源效率、彈性與便利性等方面，雲端有它的優點，裝置數量的急遽增加(如圖2)，將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的，這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸，而且從能源、頻寬與運算力角度來看，相當沒有效率。

在終端執行進階處理與分析的能力，可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴，並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。

終端AI：感測、推論與行動

在終端部署更多智慧的主要原因之一，是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方，可以更快與更準確地做出回應，同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險，可以節省費用。

處理能力與神經網路的重大進展，正協助帶動終端裝置的新能力，另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下，對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序：傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作)，以及採取行動(如物件是披薩，冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音，因此發出警告)。

感測

處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如，自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化，並且與以往相比，會搜集更多的資料。

它們搜集到的資料極具價值，但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端，數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行，就可以大幅提升效率。

推論

終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時，就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜，機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作，這對體積越來越小的裝置，極為關鍵。

例如，圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具，訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU)，以轉換成最佳化的程式碼，讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像，而且準確度相當高，而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣，轉移到在終端運作的MCU本身。

行動

資料一旦完成感測與推論後，結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉)，或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中，因此會針對穩定度而非音質進行最佳化)，或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習，輸送帶若發出聲音，顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧，因為這些能力提升後，運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後，一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能，將可以移到終端本身的內部進行。

終端 AI：千里之行始於足下

從智慧型手機到車輛，今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務，從最簡單到最複雜，並需要各式各樣的能力。例如，應用處理器是高階處理器，它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計；即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統，與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器，至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多，能源效率也高出很多，同時擁有特定的功能。

這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作，之前必須透過威力更強大的元件才能完成，但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能，例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。

隨著更多功能在較小型的終端進行，這將可以省下資源，包括資料傳輸費用與能源費用，同時也會產生極大的環境衝擊，特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置，以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。

TinyML、MCU與人工智慧

根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示：「令人相當興奮的是，我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置，特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人，我無法想像那些即將出現的全新應用。」

微型機器學習(TinyML)的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合，而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型，耗電量只有數毫瓦。

物聯網環境中有數十億個微型裝置，可以為各個產業提供更多的洞察與效率，包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持，可望改變我們處理物聯網資料的方式。

受惠於TinyML，微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別)，以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

儘管之前提到的雲端神經網路框架工具，是取用這個公用程式最常用的方法，但把AI函式庫整合進MCU，然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式，然後從中建立模型，例如預測性維護能力。

如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU)，利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要，原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。

AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能，我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域：語音(Voice，如自然語言處理)、視覺(Vision，如影像處理)以及震動(Vibration，如處理來自多種感測器的資料，包括從加速計到溫度感測器，或是來自馬達的電氣訊號)。

終端智慧對「3V」至關重要

多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何？)，以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。

Strategy Analytics的研究顯示，許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用，仍然只需要相對簡單的指令，如基本的開/關，以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中，智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長，成為智慧家庭指令的中樞，包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴，以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能，可以依據地點與環境，在音質優先與穩定度優先之間自動切換。

如同我們檢視的結果，終端AI可以在「3V」核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及B2B與B2C的應用：

震動：包含來自多種感測器資料的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。
視覺：影像與影片辨識；分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音：包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力，以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景：

震動

可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展，有各式各樣的不同應用領域，對於成本與物聯網裝置與應用的效用，都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域，包括：

溫度監控；
壓力監控；
溼度監控；
物理動作，包括滑倒與跌倒偵測；
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ；
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ；
感測器融合(見圖7)；
電場變化。

一如我們將在使用場景單元中檢視的，這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。

語音

語音是進化的產物，也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令，也不令人意外；聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其他新的電器。

在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因，有離線語音處理的需求，因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作，並從機器手冊與工廠文件，立即取用資訊。

語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式，因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路，而雙手仍持續握著方向盤。

對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務，語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。

視覺

正如我們之前已經檢視過，終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。

曳引機裝上機器視覺攝影機後，我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後，AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草，並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用，並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。

使用場景

預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料，進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體，我們也可能做到遠端監控。

震動分析

這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡，相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如，把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處，就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動，可能顯示滾珠軸承出現鬆動，需要更換。

磁感測器融合

磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器，它與附近平面的磁鐵一起作動，與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。

聲學分析(聲音)

與震動分析相似，聲測方位分析也是供潤滑技師使用，主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損，否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時，承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障，可能造成整個生產流程的中斷。

聲學分析(超音波)

聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護，超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音，並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比，更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高，但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測，大幅降低部署的費用。

熱顯影

熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣，它們會觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

消費者與智慧家庭

將語音運用在消費者與智慧家庭，是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置，例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置，可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長，說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求，與日俱增。

消費者基於各種理由使用智慧音箱，最常見的使用場景為：

聽音樂；
控制如照明等智慧家庭裝置；
取得新聞與天氣預報的更新；
建立購物與待辦事項清單。

除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置，智慧家庭裝置語音的使用，也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購，它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器，裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時，可以發出語音警告。

終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會，而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如，增加姿態辨識來控制例如電視等家電，或是把語音控制嵌入白色家電，即是以最低成本強化功能性最直接的方式。

健康照護

用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用，將為病況的治療與診斷，提供更多的價值。這種資訊可能是資料，也可能是影像、影片以及說出的話，我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法，為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展，像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作，也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用，也可以把 AI 用在第一線的病人診斷，然後再由醫師接手提供諮詢。

其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件，這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件，並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app，方便使用者提出問題。

結論

由於連網的終端裝置數量越來越多，這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個，而微控制器的數量也超過 2,500 億，每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化，不過，把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用，意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景，可能無法開花結果。

解決這些挑戰的答案，並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助，但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。

儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行，TinyML 技術近來的提升，已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力，可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升，在源頭掌握情境化與具關聯性的資料，具有極大的價值，並將開啟全新的使用場景與營收機會。

終端裝置的機器學習，可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起，甚至跳過傳送大量資料的需求，因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲，並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界，其中還有很多我們現在想像不到的機會。

附圖：圖1：從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源：《The End of Cloud Computing》，by Peter Levine，Andreessen Horowitz)
圖2：全球上網裝置安裝量。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖3：深度學習流程。
圖4：MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源：意法半導體)
圖5：AI 工具集執行模型轉換，以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源：意法半導體)
圖6：物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖7：促成情境感知的感測器融合。
(資料來源：恩智浦半導體)

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI

【龔成問答信箱】（Q19341-Q19360）

Q19341：

老師，我見0006電能嘅流動資產減少約2成，反而流動負債增加左9成，流動資產淨值呈現負數，往年均為正數，呢個係唔係一個嘅危險訊號呢？

另外，係報讀老師你嘅倍升股進階課程之前，有咩書可以睇去作準備？我已經上左基礎班。

龔成老師：

風險度略略有增加，但又不用太過擔心。

睇翻佢最新的中期業績，如果你睇佢資產負債表同埋附註15，就會見到具體情況。

佢流動資產淨值呈現負數，如要是流動負債增加左，睇翻原因，是一筆$33億的負債，由之前的長期負債變成了流動負債，即是差不多開始到期。

但以佢本身的資產與現金流情況，以一間業務很穩定的企業來說，要延長或再進行借貸，無問題的，始終整體的負債水平不高，因此問題不大。

你上進階班前，可以睇《選股勝經》《年報勝經》。

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Q19342：

你好啊 成哥，好耐冇問你問題 最近諗緊兩條問題 想請教下你

1. 作為一個投資新手 因為手上冇乜股票 係咪應該喺合理區中部或者合理區下部就應該入手 而唔係一直等到佢到便宜區？

因為冇人可以預測未來 都冇人知道心水股票是否會喺股災來臨時跌到便宜區

2. 當有股災既時候購入既策略應該係點？係咪都係應該分注入？

因為當跌到便宜區就大手買入 如果再跌到更加多手上資金可能就唔夠 但如果唔大手買又驚錯失良機

龔成老師：

1）其實最重要是平衡，如果你本身完全無貨，在配置中已變成了「不平衡」（集中在現金），因此，都要適當地買入優質股，只要合理價就可以。

當然，不會用盡你的現金，只會部分入貨，餘下現金會等平先買入。

2）要睇股災的情況。

在正常的市況（合理區），會一邊買入，一邊留現金，而所留的現金，就是等大跌市（便宜區），即股災時買入。

但動動用的程度是一次過買入，還是分注入，要睇情況，但都是動用儲備。

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Q19343：

老師你好呀 想問問港元債券 港股 美股 歐洲股 日本股 嘅發展分析為何？

龔成老師：

我地進行理財，可以建立一個平衡的組合，因此，只要有質素，都可以考慮。

港元債券是防守性產品，若你好低風險，好想收息，就可考慮，但以增長角度，未必適合。

至於歐洲股、日本股，本身經濟不太好，加上疫情，回勇時間要更耐，所以長遠的發展只是一般。

至於港股與美股，長遠的發展理想，中國與美國在長遠，將會是全球兩個最大的經濟體，因此相關企業往往有一定的投資價值，同時投資這兩個市場可以的。

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Q19344：

你好老師
想問！一隻股票目標價係點定斷？

龔成老師：

所謂的目標價，通常是一些大行分析，計算出這股的企業價值，然後認為這股現時股價與這價值有距離，之後就會去翻目標價。

要計企業的價值，過程比較複雜，好難三言兩語就講到，就算在我的股票班，都要講5小時，裡面會講3種估值方法，有難有易，但同學都用到的。

簡單來說，你要考慮企業的生意、盈利、現金流、資產、負債等財務數據，同時要比較行業，考慮這企業的經營情況，之後的環境又會如何。這都是計算的基礎。

如果要深入計算，基本上要好仔細的研究企業，要分析好多財務數據用比率，先至有較完整的答案。

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Q19345：

老師你好，想問下如果每月扣除供樓開支後的餘錢，應該用作股票投資還是盡快還清貸款？謝謝

龔成老師：

現時處於低息環境，還錢並不一定有著數，其實最重要是計算「按揭利息」及「回報」之間的差別。

例如你有$100萬，如果投資收息股能取得6%股息，你就得到$60000一年，如果你想這$100萬作還錢，就可以慳利息，如果按揭利息3%，你就慳到$30000。

比較之下，你唔還錢，將錢作投資，得到$60000去支付$30000按息，會更著數。

當然，投資收息股有價格上的波動，而減少負債能令你減少風險，因此，各種選擇相會有利弊，但你先要明白，並不一定「盡快還錢」就是最好。

在低息環境，你拖長還錢反而有利，而高息環境，就應該盡快還錢。

如果你有基本投資知識，就應該將資金投資。但如果無信心，就還錢。

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Q19346：

你好，1088相比起1310同2638係唔係風險大啲？

龔成老師：

雖然3隻都是收息類股，但中國神華（1088）的風險度，的確會比另外兩隻較大。

最主要是業務因素，一間企業要有穩定業務，先可以有穩定的盈利，先有條件去進行持續派息。中國神華（1088）質素中等，過往較有質素，近年有減弱情況。

佢始終有一定規模，但政策不是好支持行業，的確會對佢有影響，但已經在股價反映左。

所賣出的是商品，當中沒有差異性，令佢地處於被動狀態，只能睇市場價，沒有價格自主的能力，如果商品價格大升，佢會好賺，但如果大跌，佢就可能會蝕錢，而這方面好難控制的。

所以整體來講，這股不算差，但又不算非常好，唔好對股價有太大的期望。如果是收息的，都可以，但就唔建議太大注。

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Q19347：

想指敎一下，現在入車位投資值得嗎？ (平過市價一成) 本身有一層自住加一層收租, 有股票基金債券佔一半！ 謝謝

龔成老師：

現時的車位租金回報率唔高，以投資的價值計，其實唔算吸引。但如果你找到平過市價一成的，就可考慮。

可以視車位為你的財富配置一部分。

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Q19348：

龔Sir，我follow了你的fb 專頁已有一段時間，亦是你書籍的讀者，從你的文字可感受到你對教授投資知識嘅熱誠同價值觀，使我獲益良多。

我想報讀老師的課程，但礙於居住地點及作為兩個年幼子女的父親，還是希望放工後盡量將寶貴的時間留給他們。請問老師有否考慮製作網上課程呢？

即使以相同課程費用，我也願意報讀。因現時科技發達，我相信成年學生即使在網上平台與老師溝通互動，也可做到課堂實體上課效果。還望老師日後可作考慮。

龔成老師：

明白，我遲d，會開一個有關於資產配置的網上課程。

至於股票班，由於內容太重要，暫時唔會。

因為之前實體股票班試過比人偷拍，之後放左上網賣，最後要搞到報海關先處理到，好煩。所以，網上類的教學，都好擔心有偷拍問題，風險太高，因為好多課堂內容，都唔想太公開，只想自己學生知，所以暫時都唔會搞。

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Q19349：

成兄 想請教一下網上醫療 阿里健康財報 半年約純利4億，但現時市值3000億以上，係咪已經被高估，還是一個新領域嘅開始，將來會有爆發式增長？

龔成老師：

當我地進行估值時，佢上年度的盈利只是其中一個推算點，特點是潛力股時，所考慮的因素會著重「將來」。由於市場預期佢每年盈利會高速增長，因此市場比佢好高估值。佢有潛力，但現價略貴。

阿里健康（0241）這是潛力股，佢營運醫藥電商、互聯網醫療等業務。

「醫藥電商業務」，這業務主要有兩種業務模式，由自營電商和天貓代運營，涉及非處方藥品、醫療器械、計生用品等。

另外，就是「互聯網醫療業務」，阿里健康與國內多家二三級醫院建立合作關係，患者可以通過阿裡健康、支付寶等平台，做到線上掛號、問診、諮詢用藥等等的服務。

阿里健康利用醫療AI系統「DoctorYou」去進行營運，該系統包括臨床醫學科研診斷平臺、醫療輔助檢測引擎、醫師能力培訓系統等，輔助醫生睇病。

業務上，有好大的潛力，不過，本質波動，股價上落大，消息多，市場炒作多，這類股風險都不少。最大問題是無人能正確估值，市場現時只是估估下，推將唔到佢將來的價值。

這類股只建議小注持有，但你預佢股價上落大。

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Q19350：

龔老師你好!
想問1177及1071！

龔成老師︰

在未來人口老化、政府對行業資源的投入、人民生活和收入質素提升等因素下，都令人們對醫療需求增加。

中生製藥（1177）本身己有一套完善的營運系統，集團己擁有多個賺錢的藥品類別。在高毛利支持下，可以不斷將錢再投資在新藥裡。這種經營模式下，相信長線發展可維持正面。

現價算係回到合理區中上部，可以開始分注投資。

華電國際電力股份（1071）主要從事發電及供熱業務。

本身賺錢能力唔算話太高，盈利過去幾年都幾波動，而且負債唔輕。

整體質素，只屬一般。

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Q19351：

你好 我留意左你個page好耐 獲益良多 知你好忙 我長話短說

我媽媽已經67，有10萬元想買股票。我miss左個銀髮ibond, 請問除了盈富外仲有咩可買呢？謝謝你

龔成老師︰

以你媽媽年紀，投資上應該以保守項目和現金流為主。

佢可以建立一個收息股的組合，目標是5%、6%的股息率的收息股，例如港燈（2638）、深高速（0548）、香港電訊（6823）、工行（1398）、恆生（0011）、置富（0778）、陽光（0435）都可以。

上述股票都在合理區，你可以先用5萬分注入貨。餘下一半，就等大跌市出現，才進行入市。

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Q19352：

成哥,你好!本人近兩個月已讀了你6本著作,獲益良多,正安排時間打算參加你的課堂。

最近讀了你的書才開始檢視自己和家人的財政狀況,發現頗為混亂,整個人都處於迷惘中,還望成哥指點迷津:

1. 本人14年前在澳門和家人以$170萬合資購買了一個複式唐樓單位,

每層實用面積約900呎,共1800呎,一直放租,已供滿,現時租金$12000。由於樓齡已超過30年

唐樓升值能力有限,打算以約$600萬之價出售,雖呎價平但因LUMP SUM太大故一直無人問津,

請問我們應減價出售還是應該繼續放租呢?

2. 現和家人同住屯門居屋,3年半前老公單名以$417萬買入屯市實呎317兩房單位放租,

尚欠300萬,租金回報約4厘,由於樓齡也超過30年,且面積太小,請問應否放售後再換大一點及樓齡細一點的單位嗎?

3. 我暫時無業,老公月入約$55000,中年無子女,有約港幣$130萬在高息戶口,

人民幣$150萬,分批放入定期,年利率約2厘左右,因人民幣定存利率愈來愈低,最近人民幣也升值不少,
所以打算分段兌回港幣,請問這做法是否正確?所持現金,我應再投資樓市還是買股票收息好呢?

4. 以前太無知,人雲亦雲買股票,所以股本已損失約30%,現在價值約$28萬,實是慘痛教訓!以下為本人持倉:

股票 股數 買入價
0778置富 8000 8.812
0823領展 500 67.85
0005匯豐控股 800 38.7
0939建行 6000 8.46
3988中國銀行25000 3.014
3311中國建築 6000 12.52
3337安東油田 10000 3.95
8198樂透互娛 2000 12.8

由於一直用澳門銀行戶口買股票,費用貴,且現在已常居香港,是否應沽出手上股票,轉在香港劵商繼續投資?
另外,3337及8198已損失近9成,應該沽出還是繼續放著算了?

5. 閱讀你的書籍後,深知資產的重要,近期已在香港開了劵商的投資戶口,

希望能幫老公建立較優質的投資組合,由於我投資知識仍有限,故只是從盈富開始,打算大約1個月入1-2手,
若PE較低時會多入1手,現在已儲了4手,請問這做法是否可行?另外,我也可始留意置富、領展、金沙、港燈等收息股,

但仍未能掌握買入價位,因之前的慘痛經驗,現在投資都比較保守,但若以我現時情況,盈富+收息股這個組合又是否恰當呢?

知道問題太多,但還望成哥賜教!

龔成老師︰

1） 你現時租金算唔錯。但由於樓齡開始大，如果佢無特別大升值潛力，你可以慢慢找機會放，但唔需要急。

至於要否減價，你可以參考同區類似單位，看會否定價過高。

2） 如果有實際生活需要（如居住面積不足），換屋都可以。只要整體負債唔會因此變得過高，同埋堅守"供得起"原則就可以。

若無迫切性，可以先用優質股一邊增值，一邊等換樓機會都可以。

3） 除非你有明確需要，否則轉回港幣去做投資較好，不論高息戶口、定期也好，這些產品都不是理想的財富增值功具。

由於你手上已有2間物業，再投資物業會太集中（當然你成功沽出唐樓，則另作論。），所以你而家應該去投資股票，令成個財富組合更平衡。

4） 你要時持股，大部份都有質素。但過份集中在銀行股，佢佔你組合近一半。個別行業唔好高於組合30%，否則會有過度集中風險。

樂透互娛（8198）和安東油田（3337）質素好一般，建議沽出。

由於優質股係長線持有為主，唔會經常做交易，所以你放在澳門銀行先都可以。

5） 你現時儲盈富（2800）架方法係可以，但由於你無乜投資經驗，"其他股票"若都想自行定平貴去入市，會有點危險。

建議你用月供，或者"定時定額"咁去直接入貨。例如每個月1號，不論當時股價多少，都入1手。咁樣就可以平衡倒價格波動架風險。

但這個動作和月供，都必需長期進行，最少供3年和持有5年，才會有理想效果。

組合上，你可以用盈富（2800）主導，再配以一些"平穏增長股"和"收息股"。如果你較近退休之年，"收息股"比重上可以多一點。以下都是合適股票，給你參觀。

平穩增值股︰盈富（2800）、金沙（1928）、長建（1038）、中銀（2388）、港鐵（0066）、恆基（0012）、港交所（0388）。

收息股︰港燈（2638）、深高速（0548）、香港電訊（6823）、工行（1398）、恆生（0011）、置富（0778）、陽光（0435）。

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Q19353：

龔先生你好請教一下：

1） 何為細價股和大價股？ 用股價區分對嗎？ 如港燈（02638）, 股價7.71和陽光房產（0435）
都屬細價股嗎？ 細價和大價股有什麼優點和缺點呢？

2）本人是新手, 層低風險一族, 以上提到的兩樣股票以下股價值得入手嗎？ 息率應有5%對嗎？

港燈02638： 7.71
陽光房產0435： 3.81
謝謝！
補充, 我不是月供股票, 是每手買入

龔成老師︰

1） 細價股無一個明確定義，一般都係講一些股價或市值好低的股票。

細價股也有好壞之分，如果該公司的業務本質穩定，市值不算太細，而且穩健發展業務，這類股票就仍有投資價值。但如果市值低於10億元，生意既不穩健，賺錢能力又弱，過往更從沒派息，股價波動大。

不但是市場上的炒賣股，連帶公司內部也加入炒賣，所以這類股絕對不宜沾手。

你明白投資股票，我地係睇企業本質，去評定佢有否價值。所以，大定細價股，其實唔算主要考慮因素。

2） 港燈（2638）和陽光房地產（0435）都係有質素架收息股，這2隻坊間都唔會視為細價股。

佢地都有投資價值，前者等佢息率到5%才分注入市，咁會較理想。

而陽光房地產已在合理區，可以開始分注入市。

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Q19354：

你好丫sir，我有關於債券嘅問題想問你。

雖然你本書話買咗最好係持有至到期日，不過我有另一種方法唔知可唔可行。

股票我會一手一手買，如果冇比較平嘅股票我就會儲現金，但不過覺得現金儲得太多，但係又未有股票合適買

所以想買債券令啲錢唔好就咁放喺度毫無增長，然後如果中途站嘅話就會攞出嚟，冇賺嘅話就直到到期日，
咁樣可唔可行？

龔成老師︰

你做法雖然可以令資金保持一定增值，但長遠計有機會得不償失。

我地假設中途出現買平貨機會，而債券又跌低過你買入價。若你因為怕債券蝕價而唔放，咁就會失去儲平貨時機。相反，若你選擇照放債券去入平貨，債券會出現虧損。

由於長線計，優質股的增長力，一定優於債券這類投資產品，所以2個情況都會令你長線回報被拉低。當然你會話，咁債券升就雙嬴。無錯，但我地唔會去咁估，投資要用一個理性和平衡架策略。

我建議你用現金去等機會，雖然中間會有段時間係白白放左係度，但用長線財富增值效果計算，都會對你較有利。

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Q19355：

老師你好， 我想請教聽聞一間企業分拆子公司上市會令母公司股價上升的，但我買了京東集團（9618）後，分拆了京東健康出來上市後，京東集團沒有因此有令其股價上升

反而下跌，這令我費解想不明白，請老師有空回答吧，謝謝。

龔成老師︰

這個唔係一定，其實我地投資，著眼點應該放係企業本身架質素和長線行業發展上。這些跟企業質素無關的事情，我地唔應該考慮。

京東（9618）業務有質素，發展仍是正面，不過現價就唔算平。

佢係一間電子商業銷售平台，佢定位為「以供應鏈為基礎的技術與服務企業」，現時是中國第二大電商，有一定的品牌。

過往的財務數據，收入每年都是20%左右增長，2019年收入為5700億人民幣，已經有實質的盈利，用佢2019年盈利為120億作初步推算，現價唔平。

從質素上，這股不差的，但估值上就不算平。如果佢佔你組合唔多，現貨長線持有就可以。

如果市場認為佢分柝出來後，反而無左一些優質資產，就會令股價跌。但如果認為佢得到資金後有更好的發展，就會升。

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Q19356：

今年32歲。穩定月入六萬

我由今年2,3月開始積極入貨（可惜初初未認識龔sir, 有少少亂買）。

現有既貨：

762 , $4.76 ~ 22000 股
9988, $263.8~ 300股
005 , $43.15 ~ 1200股
1177, $7.4 ~ 7000股
285, $22.72~ 1000股
1810, $22.5 ~ 600股
788 , $1.32 ~ 26000股
1833, $100.5 ~ 200股
1038, $37.5 ~ 500股
2382, $ 152.1~ 39股

有10 萬現金。打算如果762, 1177, 788 同1833 再keep 住跌的話，會用埋黎加注。

當日心諗恆指昇我都會跟住有相應既回報。但到左今時今日，帳面仲係蝕（未計939, 我真係蝕住走左蝕$8000）。

其實有d 心灰，想聽下龔sir 意見

龔成老師︰

恆指升，唔代表所有股票都會一齊升。

我地投資增值會運用「先增值，後現金流」作方法，初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票，為自已創造穏定現金流。

以你年紀計，應以增長為主。匯控（0005）只是收息股，增長力唔高，唔適合你。

組合中，除了中國聯通（0762）和長建（1038）係較平穏外，其他都波動性較高的潛力股。佢地雖然有質素，但波動性略高，不宜持有過高比重。

未來時間，你應該加大"平穏增長股"的比重，咁你個組合先會較平衡。

平穏增長股︰盈富（2800）、金沙（1928）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、煤氣（0003）、長建（1038）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）

另外，平安好醫生（1833）有質素，但業務不確定性較高，暫時唔建議心急加注。

雖然現時帳面係虧損，但只要調整翻好個組合，長線相信都會有理想回報。

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Q19357：

龔sir, 你好，最近終於跟先生買了第一層物業，看了樓都差不多成年，見疫情下樓價依然看似穩定而本身租樓有需求便入市。

可惜未能如你教導般找到低市價一成的荀盤，只是低2-3%便入了...現在向銀行申請按揭中，想請教：

方案1：申請85%按揭，剩餘約30萬元資金作股市投資，如盈富、領展等（不擅投資，求建議），
希望2年後轉按時回報能高於按揭息率

方案2：申請80%按揭，裝修後剩餘無幾，每月供樓後有1-2萬收入餘額作儲蓄，再作股市投資

龔sir未知哪個方案較好呢？謝謝!

龔成老師︰

現時按揭息率依然係有個較低水平，我建議你用方案1，盡量留多一點資金在手。

現時大市只是合理區，30萬資金可以先投入一半，用"分注"形式，慢慢買入以下平穏增長股。餘下一半就等大跌市出現，才大力掃貨。

用盈富（2800）計，長線都會有8-10%回報（連股息再投資），足以跑嬴按息。但留意2年而個時間唔長，回報會相對波動。但只要你係長線持有，咁就無問題。

平穏增長股︰盈富（2800）、金沙（1928）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、煤氣（0003）、長建（1038）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）。

不過，你唔好太心急入市買股，等完成整個按揭過程先，因為你要買過6成要買按保，不確定性較高，所以要預留多d資金。等完成過程先。

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Q19358：

龔老師，去年看了你多本書後，叫細佬入1211比阿迪同阿里巴巴，佢存款不多但也賺了十萬蚊。

我代他感激你！你的分析及眼光均非常精準。

佢四十歲人才開始發奮工作，在順豐速運工作，現終於積存了十八萬，謝謝你。

另我逼佢每月5000蚊月供煤氣、盈富儲錢，請問現有資金有什麽其他選擇？我只叫他抽了一手萬國數據。另外你最近出了的新書是什麼名稱？感謝!!

龔成老師：

能夠幫倒你細佬就好了，除了月供外，佢可以先動用9萬去"分注"買入以下平穏增長股。餘下9萬，就等大跌市才出手，入平貨。

平穏增長股︰盈富（2800）、金沙（1928）、恆基（0012）、平安（2318）、中銀（2388）、港鐵（0066）、煤氣（0003）、長建（1038）、領展（0823）、粵海（0270）。

盈富（2800）可以長期月供，煤氣（0003）都可供，但金額應較盈富少。

萬國數據（9698）主要通過可變利益實體在中國內地及香港從事運營數據中心，以提供託管服務、管理、諮詢等服務。

初步睇佢都有投資價值，但係此股則上市，可參考數據唔多。而且集團過往一直在燒銀紙狀態，未有盈利。而是市值郤去到過千億，當中主要都係"估"佢將來發展。

當將來發展不似預期，就會出現較大回調，你要明這個風險。此股可持有，只是不宜太大注。

我最近的新書《5年買樓4部曲》。

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Q19359：

成哥
想問有無聽過銀行同保險公司合作

借一球 去買一隻有保值回報的基金
借一球 息H+0.8%+0.25%

大概1.2-1.5%
但基金保證回報 3.2%
所以offset利息後

有19尼回報
有風險嗎？

本要出10萬（90萬借銀行）
total 100萬買基金

龔成老師：

兩個風險，第一，H如果上升，你的資金成本會增加，令你回報減少，甚至出現虧損。

第二，該基金的回報是否保證，你一定要問得好清楚，基本背後有那些風險。又或如果你中途賣出有那些問題。

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Q19360：

龔sir,有事請教，之前投左1M係股市，現在眼見樓市下調，本來打算樓換樓,但彈藥未夠，想轉投買細價樓收租，計過如果買3、4百萬的樓加其他雜費，用首置約花80萬左右，計過收租回報約3%.

正在考慮到底keep住留優質股或買樓？

矛盾因素：老公現供樓貸款2百萬，我倆收入穩定，兩人月入五萬多，月供萬七，買左樓儲錢能力或現金流大減

未來一年會生小朋友，支出大增，但疫情過後樓價又升怕更難買到樓.我應該點揀？點部署長期計劃？

我最近對澳門樓市吾太樂觀，樓價升幅太大，有泡沫的危機感，普遍澳門人兩萬元的收支，唐樓約3M起、十幾年樓5百幾約5、6M，8百呎以上8M以上，而租金6千至萬鬆

用嚟投資回報率吾高，賣樓扣除成本價格上升有1M先叫有賺，新樓推出好快有出租盤，投資客多，現時買入估計要捱一年，疫情過後外僱回流，租客先會多，我要去博嗎？謝謝

龔成老師：

我相信澳門樓，有自住的價值，始終澳門都是一個地少人多的地方。但以現時的回報水平，以投資的角度，只是一般。

如果你資金不是好多，就唔好心急買樓，反正你現時都有物業自住，買樓有一個好重要的原則，就是「供得起」。

比起樓價升跌，你是否供得起會更重要。如果計過數，支出太大，就等多幾年先。

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若你有問題想向本人發問，可在龔成的fb專頁中（www.facebook.com/80shing）inbox龔成，但要注意如無特別聲明，有可能將問答放上網，當然，會將發問者的身份，以及有關個人資料的部分刪去。

另外，我所給予的各種意見，只是供大家參考，當中無任何銷售及推介，不涉及任何利益，其實大家應該要有獨立分析的能力，我只是給予一些方向及純參考模式。

由於提問人數眾多，見諒無法即日回覆，如果是普通的提問，預起碼要7天以上才能回覆，若然是較複雜的提問，起碼要10天才能回覆，希望各位能諒解。