Photo Credit: 路透社

今天是太陽花運動的 2 週年之日。若從現今的政治局勢來看，這場歷經 23 天，堪稱戰後史上最大規模的街頭運動一舉扭轉了台灣政治的局勢，讓當時佔盡行政立法優勢的國民黨政府，接連大敗於 2014 九合一縣市長以及 2016 總統國會大選，並且產生了一連串的割闌尾運動、柯文哲效應，以及時代力量興起等後續政治效應。

其中「成就」太陽花運動的因素當然很多，從政治與社會層面來看，野草莓、反媒體壟斷、苗栗大埔事件以及洪仲丘事件等一連串的社會運動與抗爭，為太陽花累積了長久以來的社會運動動員能量；而當時在國會議長承諾不清場的前提下，也讓運動具有較長時間發展的結構，並讓立法院佔領端最後以「光榮退場」的方式劃下句點。不過，在眾多影響太陽花運動的因素裡，「網路」儼然成為一項極為關鍵，並讓許多學者、媒體以及大眾紛紛議論的一部分。像是佔領行動一開始的訊息傳播、PTT 爆卦、物資調動甚至到白狼來襲、大腸花現場直播，能迅速傳遞資訊與動員群眾可說是都靠了網路技術。稍微大膽一點的說，在這場運動的許多場合中，網路已是傳遞訊息最重要的管道。

Photo Credit: Voice of America

不過再細緻一點來看，網路在運動現場卻也有局限。在被國內情治單位高度監控的可能性下，「領導運動」的核心群事實上是完全無法使用電話、網路，只能透過口耳相傳傳遞訊息的。關於這點，筆者曾聽及一位外國人類學家，在運動現場繞了一圈驚呼：「從人類學的視角來看，這場運動簡直就像台灣廟會！」我們若借用屏東東港東隆宮每三年一科的「燒王船祭」作為對比，事實上可以發現確實結構上頗為類似。不同於外端群眾熱鬧、流動的氣氛，讀者應該可以回想在佔領完成後，除了演說、宣布事項以外，立法院內絕大多數時刻是相當安靜、守序的，只有核心決策群討論事項較為活絡。這與宮廟內主祭者以肅穆的氛圍認真進行儀式的氛圍是相當接近的。

從成員結構上來看也確實如此，核心團隊大多來自長年關心社會議題的社運成員或工作者，對於社運行動早有相當熟悉度，才能在有紀律的行動原則下一邊避過情治單位監控，一邊進行各項決策。不過，雖然他們確實主導了運動進程，但外面的群眾卻可能是更重要的部分，他們使用網路、媒體關心現場，並透過網路媒介，自願參與甚至是「保衛」現場。

接下來將簡單回顧，網路在運動各個階段所發生的作用與扮演的角色。

攻進立法院初期

2014 年 3 月 18 日下午，黑島青與許多社運團體就已討論佔領立法院的可能性，並在晚上舉辦「守護民主之夜」晚會。原本社運團體是計畫在隔日早上，以號召民眾早點名的方式包圍立院，但晚上九點前後，學生便與蔡丁貴教授談妥，藉由公投盟「佯攻」正門的方式吸引警察注意，而學生則由濟南路側門進入立法院。此時根據報導，陳為廷就在此時「要求大家拿出手機自拍，上傳網路打卡並號召更多公民參與」。

不僅如此，隨後學生即進入立法院議場內部，並使用會場內桌椅架設阻礙物避免警方進入清場，此時在主流媒體尚未能取得任何畫面的狀況下，已有人用拖鞋架起 iPad，透過 Ustream 網路直播議場現況給外界，觀看人數最高達 80 萬人次。到了 3 月 19 日凌晨，g0v 即刻使用 Hackfoldr 統合了各網站的散佈資訊，讓大眾用最快速度獲得即時訊息；並且在現場缺乏 3G 網路的狀況下，架設起 Wimax 行動無線網路基地台。而議場內的學生也透過 Facebook、PTT 等網站向外界募集需要的物資。

319 至 323 佔領行政院行動之前

3 月 19 日待情勢稍穩固後，有越來越多的群眾透過網路、媒體獲得訊息並到立法院外圍現場。而在頭兩天，當時現場一直盛傳警方將由林森南路八巷進入立法院內清場。現場群眾因此藉由網路，自發起 24 輪班守候的行為，最高紀錄曾在寬約 4 公尺的巷子中，一口氣擠進 300 人守候。

而被許多媒體津津樂道的「物資補給」，也是青島街、濟南路的物資組人員開出即時清單，再由網友依清單認購 Pchome 或 ASAP，使用快速到貨寄送至青島街 7-11 到達現場。

▲群眾運用網路共筆，透過網路購物補給物資，Photo Credit: Wu DarKuen

攻佔行政院

323 攻佔行政院行動中，不少人也是透過網路接受第一手的攻佔消息與警方暴力清場畫面。而在後續的法律起訴過程中，也是因有人提供魏揚在 Facebook 發文時間點，證實與號召群眾聚集的時間不符判決裁定請回。另外有記者在 Facebook 發文有趁勢踢學生之行為，被網友肉搜而出面道歉。

張安樂示威與大腸花論壇

而在運動後期即使熱度稍減，但網路視訊同樣扮演重要角色。例如 4 月 1 日現場群眾就擔心中華統一促進黨總裁張安樂會利用外圍示威的機會，向支持運動群眾施予暴力而自主全程轉播。而別於立法院內核心領導群出現的「大腸花」論壇，一連在 4/7-4/10 透過網路直播連續舉辦四天，成為不少運動群眾情緒發洩的主要舞台。

▲群眾透過大腸花論壇表達心聲兼宣洩情緒，Photo Credit: 大帝音地

330 反服貿遊行

在攻佔行政院行動後，3/27 立法院核心領導群即宣布，將在 3/30 號召民眾在於凱達格蘭大道，身穿黑衣示威遊行。在下午 3 點半左右，林飛帆宣布參與人數有高達 50 萬人之數，而台灣有不少人是藉由空拍 50 萬人的畫面，進而認識空拍無人機這項科技。此外後續在人數估算上，另外有人運用 Google Earth、AutoCAD 再透過面積推算遊行人數約為 44.1 萬人。

▲不少台灣民眾透過運動空拍照，認識無人機這項科技，Photo Credit: 天行見

網路協同工具，讓「分散組織」實現統合

跟立法院內小規模，面對面討論決策的核心組織相比，這場運動的外圍成員，如像物資組、糾察隊、垃圾回收、醫療團隊與國際組、新聞組等卻也皆表現了高度有序的協同分工。而以刊載廣告至紐約時報頭版成立的 4am.tw，更是 FlyingV 在背後支持下，由著名設計師「吳姓網友」與其工作團隊在短短一天內讓其上線，順利達其任務。李建興曾在 iThome 撰文，認為正是有 Google Docs 與 Hackpad 的共筆軟體，讓分散式組織得以即時互相傳遞訊息，實現極有效率的協同分工。

▲共筆軟體讓分散式組織得以實現高度協同分工。Photo Credit: Wu DarKuen

太陽花運動是「後網路時代」的催化劑？

有許多人認為是網路成就了這場運動。的確就如同《遙遠的目擊者：阿拉伯之春紀事》作者 Andy Carvin 所闡述，大眾其實很容易就將社群媒體與平台作為一種嶄新的現象。但是實際上，這現象並非成就於一夕之間，而是反映人們長期以來使用與接受網際網路工具的習慣演變。在使用於抗爭活動之前，這些工具已經確切改善人們的生活；人們使用 Facebook 與 Twitter 分享社交生活，用 Youtbe 分享畫面與影片。

可是反過來說從結果看，太陽花運動同樣也在台灣人面前證明了網路的力量，並在公共事務的層面上，進而更加深入每個人的生活之中。大多數的即時新聞資訊與畫面，並不是首見於電視而是網路；PTT 也儼然成為台灣民意的最大集散地之一。

但網路帶來的更大公共影響力也正在發生中。在台灣不但促使政黨積極重視網路意見，更讓執政黨「被迫」向網路學習，促使毛治國上台以後的政府進而開啟像「vTaiwan」、「vMaker」甚至到「閉鎖型股份有限公司」等政策。國會本身也在民意的期待之下，為避免「半分忠」事件再現而全程公開會議與質詢影音資料。或許，大眾會擔心網路有很大一部分是被 Google、Facebook 這樣的大公司所引領，進而讓每個人變成演算法所「觀測」的對象；但歷經太陽花運動，甚至是茉莉花、雨傘革命之後，網路正在政治、社會層面，發揮它「改變世界」可能性的另一面。

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有鑑於有超過八成的觀眾在廣告聯播網觀看影片時，手機是拿直的，但通常這些廣告影片的尺寸是橫屏螢幕的規格。為此，Google 宣布將在數周內推出名為 Portrait Video Ads 的直式影片廣告，讓手機用戶在觀看全屏影片時，不必再翻轉手機。

然而一直以來，直式影片就充滿爭議，因為在反對者眼中，人的兩顆眼睛是橫向的，且不論電視、電影，還是電腦螢幕也從來都是橫向設計，沒有直向設計。不過這樣的堅持，卻在 Snapchat、Periscope、Facebook 等掀起的行動直播浪潮下，開始出現了不一樣的討論空間。

一位 Snapchat 負責 Discover 頻道的內容合作夥伴就曾向媒體表示，直式廣告影片的完整觀看率比起橫式廣告影片整整高出九倍，畢竟多數人還是習慣以單手、直立的方式拿握手上的裝置。

而這個月初，華盛頓郵報特別為了 2016 美國總統大選的超級星期二推出一段「Here's who won where on Super Tuesday」短片，而此前則針對總統大選拍過「What to expect in the New Hampshire primary」，又或者去年所拍攝的「How tall is Jeb Bush?」、「What is Donald Trump’s net worth?」，都不難讓人看出其在直立影片上的野心和用心。

直立影片對華盛頓郵報來說，是一個佔比雖小，卻正在成為其影片操作策略核心的一塊。目前在他們每個月拍攝超過數百支的影片中，都會有六支是直立影片。該報的影片編輯主管 Micah Gelman 表示，他們正嘗試在特定的平台上說故事，而不是等到拍出一支影片以後，再期待它在每一個地方都能播放運行。畢竟，讀者的行為模式正在轉變，報社自然也必須跟上讀者。

然而除了從直式視角去構思影片的拍攝，紐約廣告代理商 Barton F. Graf 9000 在去年更發揮有別以往的創意，打造出有趣的披薩品牌廣告。

Barton F. Graf 9000 創辦人 Gerry Graf 表示，想要拍出一支好的直立影片，最關鍵的就是得從影片最初的發想開始思考，且直立式的影片拍攝，尤其有利於拍攝單一的物件或物品。

當然最終我們可能仍舊不知直立影片是否能在接下來成為普遍受歡迎的影片拍攝格式，但橫式影片本來就非萬年不變的拍攝格式，未來的影片可能還會有 3D、VR、360 度全景影片等形式，所以你還真的要繼續死守橫式影片不放嗎？

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(Photo Credit:  Rog01)

原文刊載於 Cherubic Ventures 心元資本，作者為心元資本創辦人鄭博仁，Inside 獲授權轉載。

2010 年我創辦心元資本以來，在矽谷、中國與亞洲之間觀察跨國的科技發展，見證了網頁到 App 的行為改變。現在，人們過去談論的大數據、機器學習與人工智慧等技術，正透過新的應用方式呈現給使用者 — — software bots（軟體機器人）是繼網頁和 App 之後的新一代介面，成為了眾人湧入開發的平台。

沒有介面才是好介面

發現 「Penny」 時，我很興奮地向同事展示，它是一款個人的財務管理 App，連結使用者的銀行帳戶後，能夠記錄收入和支出，甚至追踪消費目的。 Penny 沒有華麗的軟體介面，它模擬了通訊軟體的文字溝通，讓使用者感覺像與虛擬助理互傳訊息一般，以既定的指令語句，例如 「My spending graph」（我的支出圖表）來呼喚結果。限制使用者的輸入內容正是 bots 成功之處，在過去，硬體公司的載體聯網後，期望蒐集與分析資料能夠協助使用者做出更好的決策，但機器學習分析後的結果與呈現，往往包含太多的選項，使用者不知道該查看收支圖表、還是了解消費分佈，無法解決即時的資訊需求，打不到痛點，最後又淪為無用的龐大資料。又例如，Siri 等個人虛擬助理推出時，眾人一陣瘋狂，但無邊無際的問題造成一來一往的效率低落，有多少人得以藉此管理日常生活呢？而 bots 整合資料後，在框架指令的前提下，直覺地提供使用者真正在乎、真正重要的資訊。

▲個人財務管理 Penny 的介面

如果你有配戴運動手環，例如 Fitbit，在 App 上會看見你一天走了多少步、燃燒了多少脂肪，但你是否能夠想像，一個軟體機器人直接向你說：

「你這週只運動了三小時，但應該再運動五小時，以下這些是可以運動的空閒時段，以及附近的健身房位置」

這樣直接呼應需求的推播提醒，才是資料透過機器學習後，對使用者而言具有價值的應用。

平台的 Bots 生態系

除了 Penny，新聞媒體 Quartz 也推出原生機器人訊息 App，透過互動問答了解讀者的閱讀習慣與愛好，這些獨立運作的 bots 不受平台限制，終止服務的風險較低。

然而平台內的 bots 則享有使用者介面統一、平台的推廣力量與平台的資料爬梳等優勢。通訊軟體 Telegram、企業溝通平台 Slack、Facebook Messenger 與微信公眾號都正在打造自家的 bots 生態系。 Telegram 內的 bots 目前大多是輕巧的小工具，例如圖片搜尋、查看天氣和匯率換算。但相較嚴謹的企業平台 Slack 上有許多商務服務 bots，例如檢核團隊績效的 Nikabot、掃描收據後自動彙整差旅支出的 birdly、整合 Google Anaylytics 等數據分析軟體的Statsbot。微信內的公眾號則是真人與 bots 參半，提供即時的客戶服務，快速訂機票、訂餐等等。Facebook Messenger 的野心自去年 F8 年會揭開序幕，宣布支援訊息內的第三方服務，除了我自己很愛用的 GIPHY 這類趣味的內容工具，隨著 Facebook 出現愈來愈多商家頁面，Facebook Messenger 也串接商家與客戶的訂單細節、物流追蹤等工具。

▲差旅支出軟體機器人 Birdly

由於介面類似，自然而然文字型的 bots 圍繞著通訊軟體，但隨著開發教學工具與社群的出現降低了門檻，相信將看見多元模式的軟體機器人出現，解決特定需求，機會也將拓展至物聯網和車聯網等新平台。

另一個 bots 出現時機的重點則是，年輕一代的使用行為完全虛擬化，他們在社群媒體上的互動就代表了「社交」，未來虛擬實境成熟，可能根本沉浸在另一個世界，軟體介面不該再是指令，而需要「互動」才能滿足需求。

亞洲的硬體優勢讓物聯網公司風湧而起，許多公司也體悟到軟體為主、硬體為輔，期望替使用者記錄生活細節、創造價值。過去我們掛心每一個裝置都各自擁有獨立 App，難以整合，其實更需要思考蒐集來的資料如何和使用者產生長遠連結。當獨立 App 開發者、平台的生態系與使用者行為都已成熟，bots 絕對是現在與未來，提供有價值資訊的趨勢。

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(Photo Credit: the OTT lab)

科學家用幹細胞培養出了一顆活生生、會跳動的心臟。在美國，4000 人中只有 2500 人能排到心臟移植，就算幸運等到了，也常發生排斥問題，為了同時解決器官短缺和免疫排斥的問題，科學家開始研究利用病人自身的細胞來合成器官。美國麻省總醫院及哈佛醫學院的研究人員，近期在 Circulation Research 期刊發表了一篇研究，成功地用成人的皮膚細胞製造了能夠運作的心臟組織。

理想狀況是，只要用病人自己的細胞組織，就能培養出一顆全新的心臟，不過問題是，器官並不是這樣長的，它們需要有基本的骨架，就像蓋房子需要鷹架一樣。

研究人員更早之前使用了清潔劑溶液，清除了捐贈器官中容易引發免疫反應的細胞，做成骨架，這個做法在之前只有用在老鼠身上，但這次，他們用在了人類器官上。接著科學家用 mRNA 把皮膚細胞變成了可以長成人體中各種細胞、多用途的幹細胞，然後將之培養成兩種不同的心血管細胞。

接著他們確認剩下的細胞做成的骨架沒問題後，便導入了處理過的幹細胞，在營養液和模擬人體的環境中培養了兩個禮拜，兩個禮拜過後，它就看起來像一顆尚未發育完全的心臟，科學家們一通電，它就開始跳動。

儘管這並非第一次在實驗室中培養出心臟組織，但卻是最接近從無到有長出能運作的心臟的一次。不過研究人員也承認這次尚未完全成功，他們的下一步將是提升幹細胞的產量，並縮短製造時間、改良模擬人體的培養環境。根據研究人員在 EurekAlert 報導上所說，一顆完整的心臟需要上百億的幹細胞。他們的目標是希望最終能創造出一顆獨立的心臟，讓心臟移植病患不用再擔心排斥的副作用。

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Photo Credit: Lawrence Monk

程式開發討論網站 Stack Overflow 公佈今年的軟體開發者調查結果，發現 JavaScript 仍是最流行的開發語言，約有 55.4％ 開發者使用！

每年 Stack Overflow 都會針對軟體開發者進行一系列的產業調查，今年則向來自全世界 173 國家，總數 56,033 名開發者詢問 45 道題目，收集資料統計出本項報告。不過 Stack Overflow 也說明，由於問題使用英語撰寫，仍免不了因語言所產生的調查偏差。以下是幾個較重要的數據：

1.全世界專業軟體開發者約有 1500 萬人。

2.有 28% 的開發者為「全棧工程師」（Full-Stack Developer），第二名為「後端工程師」（Back-End Web Developer），佔比 12.2%。

3.JavaScript 仍是最多人使用的程式語言，全體佔比約 55.4％，其中「全棧工程師」採用 JavaScript 甚至可高達 85.3%！

▲JavaScript 仍是最廣泛的程式語言，Photo Credit: Stack Overflow

4.相關職稱最廣泛的是「開發者」（Developer）佔 71.6%，其次是「程式設計師」（Programmer）60.3%，而工程師（Engineer）有 41.8%。

5.有 46% 開發者非電腦科學等相關本科系出身，另外有 69.1% 的人認為自己的專業是透過自學所獲得。

6.在各國開發者有五年工作經歷人員的薪資水準上，美國最高，平均年薪為美金 106,120 元；而第二高國家為瑞士 101,449 元，第三為丹麥 81,778 元。

▲各國開發者薪資水準以美國最高，其次是瑞士與丹麥，Photo Credit: Stack Overflow

7.不意外但相當嚴重的一個問題：受訪者 92％ 以上為男性。

這項報告還提供了很多其他關於開發者的有用數據，若讀者想參閱請點此處。

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▲AlphaGo 的主要開發者黃士傑

DeepMind AlphaGo 團隊最大功臣之一，便是來自台灣的黃士傑，台師大資工系博士班畢業的他，本身也對圍棋有興趣，為業餘六段棋士，在學期間便開發了以妻子為名的圍棋人工智慧 Erica，曾打敗當時最強的圍棋人工智慧 Zen，為 AlphaGo 的前身。

今天黃士傑來到台灣 Google 總部，向大家分享 AlphaGo 背後的運作，以及這次人機世紀大戰的心得。

工程師正在抓第四戰的 Bug

針對這次的賽事，黃士傑表示相當尊敬李世乭九段，「不敢說看過全部，但至少也看過大部分的棋譜。」先前賽後訪問時，李世乭曾提到黃士傑非常有禮，比賽途中都盡量保持面無表情，怕影響到對手的心情，因為對上 AlphaGo 的壓力，也讓李世乭將負責落子的黃士傑代入了對手的角色，甚至連做夢都會夢到他。

黃士傑補充道，避免中途上廁所是怕浪費 AlphaGo 的時間額度，因為這也是要列入時間計算的。第四戰李世乭大勝後，黃士傑也相當開心，不過目前團隊成員正在趕工抓 bug，希望找出第四戰李世乭「神之一手」讓 AlphaGo 徹底潰敗的原因。

會有下一場人機大戰嗎？

黃士傑表示，AlphaGo 並沒有針對李世乭過去的棋譜或風格做調整，比賽時雖然能即時看到勝率分析，但都是開始棋局之後邊下邊判斷的，無法在賽前做預測，他本人代替 AlphaGo 落子時也看不到相關數據。

至於 DeepMind 的 AlphaGo 團隊接下會不會挑戰世界圍棋冠軍柯潔，黃世傑則表示團隊還沒決定，他自己本身的下一步，也有可能會將這項演算法成果貢獻於 DeepMind 內部的醫療或機器人團隊，例如用病例判斷最佳療法等方面。

人工智慧能走多遠？會打線上遊戲嗎？

此次圍棋比賽，AlphaGo 代表了的人工智慧戰勝了人類圍棋好手，也傳出 DeepMind 未來有挑戰不同類型遊戲，甚至是星海爭霸等即時戰略遊戲的打算，黃士傑則表示由於星海爭霸這種線上遊戲和圍棋類型差異太大，遊戲中涉及許多不確定資訊的判讀，雖然也不排除公司往這方面發展的可能，不過這不是自己的 AlphaGo 團隊能決定的。而他也補充，簡單策略類型的遊戲如撲克牌等，去年就已經有人破解了。

至於人工智慧離自主思考還有多遠？黃世傑認為，現在的 AplphaGo 只是根據演算法做判斷，在計算策略上有優異的成績而已，距離到能獨立思考，甚至有自我意識的未來還相當遙遠，不過他也無法預測到底人工智慧何時能達到這樣的程度。

AlphaGo 的演算原理

黃士傑解釋，圍棋是目前棋類遊戲中最難挑戰的，因爲可能的結果太多，「用窮舉法算完可能要幾億年。」

這次 AlphaGo 利用的是負責縮減結果廣度的值網路，可以在一開始就利用歷史棋譜篩出最合理的選擇，配合縮減結果深度的策略網路，可以往下推論幾步，判斷會不會輸，並刪去勝率小的結果。

詳細的演算法原理已經出版在《Nature》雜誌上，相關數據公佈地非常詳細，黃士傑也樂見各方發展電腦圍棋的工程師能直接利用此成果，造出更棒的人工智慧。

《延伸閱讀》

AlphaGo 首敗後正式成為世界第四，工程師向柯潔下戰帖

AlphaGo 對李世乭「放水」？棋手說不可能！

人機圍棋第四戰，李世乭「神之一手」戰勝人工智慧 AlphaGo！

南韓專家：AlphaGo 非真人工智慧，Google 設局須向圍棋界道歉

人工智慧有多恐怖？聽聽「天才」Demis Hassabis 怎麼說！

李開復：人工智慧對人類真正的威脅是什麼？

【系列戰直播專文】人機大戰首盤 Google Alpha GO 勝出！李世乭投降

【系列戰直播專文】就在今天！Google AI「AlphaGo」大戰李世乭 Youtube 現場直播！

【系列戰直播專文】人機大戰第二戰中午登場，AlphaGo 將先攻

Google AlphaGo 對決李世乭前夕，9 位圍棋世界冠軍分析勝負

「捍衛人類智力」，Google 人工智慧對決人類棋王大戰在即！

 

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Facebook Messenger 更新新增了一個隱藏版小遊戲，只要用手機
輸入籃球符號 「」(注意不要輸入空格或其它字元)，送出後點擊該圖案就能開啟投籃遊戲，似乎是為了美國 NCAA 三月份的籃球比賽所做的更新小彩蛋。

首先，找到你手機鍵盤上的籃球符號，傳送出去並點擊該圖案就能開始遊戲。你的螢幕上會在不同的地方出現籃球，你要滑動並設法將它投進籃框，目標是和朋友比賽誰能連續投進最多球。

而且遊戲還會愈來愈難，就像投籃機一樣，投進超過 10 分之後，籃板就會開始移動，得到 20 分後，它還會動得更快。

記得要更新至最新版 Facebook Messenger，才會出現遊戲，更新順序可能依手機機型有所不同。

這不是 Facebook 第一次在 Messenger 加入小遊戲，去年他們就新增了下棋功能，@FBChess 就能和朋友下棋。如果你不喜歡玩遊戲，也可以輸入 @Dailycute，就會收到許多可愛的動物圖片。

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Google 的母公司 Alphabet 傳出可能出售旗下機器人公司波士頓動力 (Boston Dynamics)，這家公司前陣子才剛發表了可以自己保持平衡，協調能力驚人的雙足機器人 Atlas。根據彭博報導，Alphabet 的主管認為波士頓動力在接下來的幾年內無法立即產生實質的利益，開發難度又高。推測豐田汽車或 Amazon 可能會有興趣買下波士頓動力，用於製造或倉儲管理。

有趣的是，TechCrunch 報導提到，外傳 Google 也有可能是被最近發表的 Atlas 優異性能嚇到了，它靈活的運動能力看起來讓人聯想到電影「魔鬼終結者」的機器人，可能對人類造成威脅。

2013 年 Google 買下了波士頓動力後，原本想要在內部建立一隻機器人團隊與其合作，要在短時間內開發出可行的機器人產品。但隨後 Google 的領導階層變動，加上 Google 內部機械工程人員與波士頓動力工程師之間的衝突，導致最後計畫無法順利執行。

這項消息來自 Google 在內部論壇公布的信件內容，原本交流於團隊間的信件大量向員工公開，彭博也由此得知消息。

「科技媒體對成果很興奮，不過也有一些負面回應，像是（這些機器人）很可怕，是取代人類工作的威脅。」Google X 通訊主管 Courtney Hohne 在信中寫道。

Google 機器人主管 Aaron Edsinger 則形容和波士頓動力工作時，中間「總是隔著一堵牆」。報導指出 Google 這項內部機器人計畫團隊已在去年 12 月關閉，波士頓動力則在尋找新主人。

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