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日職／又是滾地球 王柏融換打一滾
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記者王怡翔、蕭保祥／日本札幌-台北報導
日本職棒（NPB）日本火腿30日下午在札幌主場迎戰歐力士，王柏融打5棒左外野手先發，前兩個打席都是二壘滾地球出局，6局下面對側投比嘉幹貴，王柏融擊出一壘滾地球出局，兩天7打數沒有把球擊出內野。
面對歐力士先發投手東明大貴，王柏融2、3兩局都是二壘滾地球出局。
6局下面對側投比嘉幹貴，1好球後130公里外角變速球，王柏融硬拉成一壘軟弱滾地球出局。
▲日本火腿選手王柏融等待首安。（圖／記者王怡翔攝影）
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不怕農藥殘留 蔬果洗淨感測器告訴你有沒有洗乾淨
根據研調機構IDC預估，2019年AI的市場將達500億美元。工研院把AI結合物聯網，形成AIOT，應用在清洗蔬果上面，研發出家用的「蔬果洗淨感測器」，只要放進清洗好的蔬果中，就能測出是否還有農藥殘留。另外還有「智慧貨架」，除了縮短購物流程還能正確辨識商品。
記者呂蓓君：「食安找信用卡刷卡購買折扣風暴之下現代人愈來愈注重健康，因此有不少人也選擇會在家裡自己下廚，而下廚的過程之中，其實最重要的就是，把這些剛買回來的食材做一個清洗，而清洗的過程中就可以知道，這些東西裡面究竟有沒有殘留農藥，現在就要來準備洗蔬果了，最重要的事情就是知道說，裡面有沒有農藥的殘留，因此我們要利用，工研院這個蔬果農藥檢測儀放進水裡面，待會就知道究竟洗的乾不乾淨，裡面有沒有農藥殘留。」
只要按一個鍵，機器會自動抽吸水質，短短幾秒的時間，結果出爐，機器上面出現綠色的指示燈，代表清洗水裡面已經沒有農藥殘留，過去要檢查蔬果是否有農藥殘留，必須靠實驗室裡的裝備，前置作業還不少。打開農藥，用滴管取出需要的農藥原液，用震盪機混合均勻，接著抽取農藥混合液，放入試驗的小盒子。
工研院研發同仁：「進行光譜檢測，這個是一個穿透式的模組。」
先把水的樣本放進去，當作基準值做校正，再更換成農藥樣本，接著就會看到農藥吸收光譜，電腦上的波形會顯示出農藥的特徵，確定裡面含有農藥，透過工研院的技術，家用版本變得更輕巧。
工研院張家榮博士：「核心的技術我們可以把一些，檢測儀器縮小，那我們把它縮小整個流程簡化，讓使用者可以一件鍵就完成，很快就可以藉由紅綠(指示燈)來決定，它是不是清洗完成。」
這台蔬果清洗檢測儀，可以測出市面上大約50到60%的農藥種類，已經和科技大廠合作，很快就會量產。
工研院張家榮博士：「我手上拿的這一台，是我們最原型的原型機，它主要就是驗證我們剛剛所講特價活動優惠的這個，光譜我們從剛剛看到，這麼複雜的一個流程，把它縮小成一個小型化的可能性。」
歷經三年的研發過程，連外型都有好幾種版本，調整功能加上防水，最後出現的是最接近商品化的樣貌。像這樣人工智慧結合物聯網的應用，還有這個。
記者呂蓓君：「在我旁邊的零食櫃看起來普通，他其實是一個智慧貨架，像我現在挑選我想要吃的零本季限時折扣活動食，他除了可以知道我拿了哪一些品項之外，還有更厲害的地方，像我現在決定我不要這個巧克力球了，即使放在錯誤的位置，它依然可以正確的辨識商品名稱。」
用員工識別證或悠遊卡就能結帳，整個購物過程只需要幾秒鐘，同時手機裡的LINE還會跳出購物明細，相當的方便。究竟是什麼技術讓智慧貨架這麼厲害？
工研院連俊宏博士：「我們在這個AI的演算法之前，我們必須對這個商品做預先的建模，讓這個設備系統知道說，這個商品的外觀是什麼。」
貨架上每一層都有兩個攝影機，就像是人類的眼睛。用AI視覺辨識技術，經過深度學習辨識出各種不同的零食。連東西賣完了，都可以提醒工作人員補貨。
螢幕上顯示缺貨的商品，只要重新放上去之後，系統即時更新，螢幕上的數字就會歸零代表補貨完成。
工研院連俊宏博士：「AI加上IoT主要是，它可以讓整個服務的體驗變得更好，營運的這個主體他布建了，100台500台甚至1000台的貨架，每個貨架透過這個AI，它所節省下來的營運時間，事實上就可以節省大量的成本。」
根據研調機構IDC預估，2019年AI的市場將達500億美元，科技結合AI變成智慧製造、智慧商務、以及無人商店應用更多元，也成為新的商業趨勢。
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