把AI導入邊緣裝置就對了!
作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks,Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04
邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...
德勤(Deloitte)預測,2020年,邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆,銷售金額將達到26億美元,而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場,估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆,代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%,是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。
這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場,但成長速度可能會較慢,預計2020年至2024年之間,其CAGR為18%;企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快,同期CAGR預計為50%。
儘管如此,無論從出貨量還是銷售金額來看,今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機,佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年,在未來幾年,AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中,超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。
由於對處理器的要求非常高,AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行,而不是在終端裝置本地執行;現在,邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少,因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。
邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算,減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求,因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看,在邊緣裝置處理資料顯然更安全;個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時,即使未連結網路,它也可以完成所有處理。
當然,並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用,例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時,將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上,在大多數情況下,AI將以混合模式完成:一部分在裝置端實現,一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式,要看需要完成的AI處理類型。
智慧型手機邊緣AI經濟學
並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片;其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內,其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多,原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦),就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響;例如,2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片,因此其普及率已經很高。
目前,只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是,帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。
我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性,因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如,三星Exynos 9820晶片的照片顯示,其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器,整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元,僅次於顯示器,是手機中第二昂貴的元件,約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣,即與所佔裸片面積成正比,那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%,相當於每個NPU約3.50美元。
相同的,在蘋果的A12仿生晶片上,專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元,邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元,其中2.1%用於NPU,則這部分成本應為1.10美元(當然,裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示,麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體,佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%;按這樣計算,NPU的成本較高,約1.42美元)。
儘管這裡所提到的成本差別很大,但可以合理假設,NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高,但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置),這仍然是一個很大的市場。
製造商的平均成本為3.50美元,最低可能僅1美元,因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度,製造成本增加1美元,對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機,也可以享受NPU及其帶來的好處,如更好的攝影機、離線語音助理等,而價格漲幅不到1%。
AI晶片來源:自家生產還是找外部供應商?
生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同,這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片,這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC;儘管並非都包含邊緣AI晶片,高階型號通常都會有,例如高通的Snapdragon 845和855,以及聯發科的Helio P60。
在另一方面,蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片,而是設計並使用自己的處理器SoC,如A11、A12和A13 仿生晶片,所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略,也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC,其餘則使用自家研發的晶片,例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。
兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場
如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多,那為何不將之導入企業應用呢?事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了,例如某些自主無人機;配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機,能完全在裝置端執行即時導航和避障,無需連結網路。
但是,針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述,智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%,在總成本中佔據約3.50美元,功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能,例如記憶體)的晶片,它的成本會更低、功耗更少且體積更小,豈不更好?
事實上,已經有這樣的晶片了。據說,有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師,單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產,裝置製造商的採購成本會大幅降低,有些甚至可低至1美元(或是更少),而有些則需要幾十美元。現在,我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準,假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。
除了相對便宜之外,獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢,功耗也相對較低,僅為1W到10W之間。相比之下,一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集,雖然性能非常強大,成本將高達40萬美元,而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。
利用這類已經問世的晶片,邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性,尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片,企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動,從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括:
資料安全和隱私
無論企業如何謹慎小心地保護資料,只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端,都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅;隨著時間推移,因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規,消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料,而有80%的消費者表示,他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用,這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。
邊緣AI晶片可在本地處理大量資料,降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如,具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關,並只將這部分視訊傳送至雲端,從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令,從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」,以避免聽到不相關的對話。
連網困難
裝置必須連網才能在雲端處理資料,但是在某些情況下,裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子,其運作位置可能使得維持其連網很困難,而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘,確保泳客安全;這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客,或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。
(太)大數據
物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說,一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器,每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內,保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜,將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如,可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU),也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片,裝置可以即時分析資料,只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸,這可大幅降低儲存和頻寬成本。
功耗限制
低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行,不會消耗過多電力。例如,Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料,包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式,協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。
除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外,很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案,也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite,將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。
低延遲需求
無論是透過有線網路還是無線網路,在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在,最佳情況下為1到2 毫秒(ms),最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI,可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。
例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體,同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能;然後它們必須立即根據這些資料做出決策,像是何時轉彎、煞車或加速,以實現安全行車。為此,自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要;隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作,低延遲將變得越來越重要。
邊緣AI在大量數據應用至關重要
邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言,邊緣AI晶片可以實現多種功能,從解鎖手機到與語音助理對話,甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片,而這些應用都不需要連結網際網路。
但從長遠來看,邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大,它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場,衝擊現有企業,同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。
收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力,對於那些仰賴大數據的應用至關重要;未來學家們預測,這類應用將被廣泛佈署,包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等,而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。
附圖:圖1:AI運算技術能佈署在不同位置。
(圖片來源:Deloitte Insights)
圖2:邊緣AI晶片市場規模預測。
(圖片來源: Deloitte Insights)
圖3:三星Exynos 9820的裸晶照片顯示,其中約有5%的面積為AI處理器。
(圖片來源:ChipRebel;注釋:AnandTech)
圖4:蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。
(圖片來源:TechInsights / AnandTech)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8
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[Nasdaq 100就快破頂,留意華夏兩倍ETF 7261]股災?咩股災?留意,係破頂!唔係收復3月跌幅,講緊已經好快all time high
1. 拿,唔係我吹,Bloomberg寫的(https://bloom.bg/2MxLtKR),大約幫你翻譯下。(原文:Nasdaq 100 Is One Big Rally From Putting the Selloff Behind It)
2. TLDR:Nasdaq 100好快破頂,可以留意 華夏兩倍ETF 7261。另外由6月1日起買賣差價已收窄咗,以前0.05,而家0.002
3. 再講一次,3月20號個個講到世界末日,我話「真係大鑊過金融海嘯?」都一堆人嚟鬧,仲話我好叫人去買股票,仲話仲未有疫苗(而家有未?),經濟有排差(而家好咗未?),好多人死緊(而家死晒未?)。結果呢?
4. 事實,3月20日開始,Nasdaq 100,平均每日升0.6%。喂,唔好睇少呢個平均,好誇張的!複利的威力。積埋,50個交易日,隻嘢就升咗37%。仲要只係50個交易日咋喎,一年250個交易日(豪兩日畀你),N療賴匙咗,175%(*)。
5. 又係嗰句,拗乜鬼熊市牛市?牛市你有冇賺到錢?有冇37%?成副身家喎?咁彈咗37%你都仲話係熊市反彈嘅,隨你。即係有人話2008年到而家十年牛市都係假嘅,「冇解決根本問題」。任你。我只知個荷包大咗就解決到好多根本問題。你講呢句「冇解決根本問題」就真係「冇解決根本問題」。
6. 主要動力,就當然係兩大巨企,微軟同亞馬遜。事實係Nasdaq 100由3月20號低位6994,彈到而家9599點—史上新高應該係9719(2月中),就真係只係爭1.2%,即係計「平均」,彈多兩日就夠,可能今個星期就破頂
7. Nasdaq 100 一百隻成份股入面,40隻已經升破咗2月中嘅水平,有10隻係比當時升咗超過20%。
8. 再之後都會有文寫,其實大家成日聽嘅五大巨頭FAAMG,年初至今全部有得升,全部都跑贏大市—跑贏恒指道指就太簡單,講緊跑贏標普指數,同埋Nasdaq !
9. 有個講法係升勢只集中在啲大公司。睇你個universe 點定義。如果係Tech vs non-tech,冇錯係。但within tech 入面,就唔係。FAAMG,除咗亞馬遜外,全部年初至今都「只係」升十幾巴仙。但你見細好多Tesla升足一個開。咁上下大嘅Netflix頭四個月都係威係勢,但去到5月就冇乜力。
10. 另一角度睇,如果睇Nasdaq 100 equal weight index (即係都係嗰100隻,但不論大細隻隻都計1%比重),你見呢個等權指數,都只係爭3.6%就破頂。就證明到升勢唔只係某幾隻大股票
11. 事實亦即係,根本你唔會買到咁多隻。
12. 又,華夏基金嗰邊當然係我朋友。都見到之前大家留言對隻嘢有啲疑問(或不滿),簡單回覆下
13. 話升跟唔足,跌就跟足(或跌突)嘅,應該唔係事實。睇返啲NAV之類都係跟到的。7261/7522都以昨天16:00香港收市時納指期貨價位去計算 % changes
14. 至於講話買QQQ好過嘅,當然都得,但QQQ冇槓杆咯,同埋美股時段先有。咁有時啲消息係亞洲時段出嘅。但兩隻嘢其實唔同。我見有啲又去嫌槓杆唔夠大,就唔知想點了。
15. 遲下我去搵佢地專人出嚟同你對質呀下,好唔好?
(*)不過N療賴匙係唔應該濫用嘅。例如你去買場歐聯決賽,你90分鐘可以贏幾倍的。N療賴匙就勁過股神幾萬倍添。但又係嗰句,你買幾錢?幾億?
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亦睇得返以前嘅文。一般我都係會黃昏出文嘅。
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【3月20日】市場出現流動性問題,歐央行QE直接購入公司債及股票,為兩個市場提供購買力,或可令市場得以順利斥倉,骨牌式下跌的可能性減退,或許可緩和市場情緒。美國已有聲音叫美聯儲效法歐日購買公司股債的做法,歐美股市借勢反彈,道指升188點或0.95%,標指升0.47%,納指升2.3%。過去一週市場出現股跌、債跌、黃金跌,只得美元升,代表市場進入不能正常運作的時刻,LIBOR拆息抽升至1.15厘,代表市場仍然非常缺美元,但回看美國銀行之間的斥借利率EFFR,會發現近日明顯出現下跌,換句話說不是沒有美元,只是美元停留在銀行體系之間沒有借出去而已,經過2008年金融風暴後,為保障銀行穩定性,銀行有嚴格規定不能大量投資金融產品,過往每當金融市場出現波動,最有錢的銀行往往成為市場最大的接盤俠,為市場穩定性提起關鍵作用,但新規下銀行不能再大幅購買這類資產,當市場逆轉時,資金便留在銀行體系內,沒法傳到金融市場,形成流動性危機,其實去年9月美股已發生過一次。
過去十年利率太低,資金在追逐回報下,很多高風險資產回報率都被搶至很低,市場越穩定令市場做的槓桿越大,因為大槓桿才能產生足夠回報,一旦市場出現逆轉,市場上人人只想沽貨沒人買貨,便會出現問題,這就是2月初筆者不停提的crowded trade問題。過去兩星期當發生資產價格急跌,市場上買盤越見不足,加上交易所提高各種保證金需求,對沖基金倉位對資金壓力相當大,一方面要瘋狂搶錢補倉,另一方面又要不論價進行減倉,不論價平倉會帶來價格急跌,結果拖累安全資產價格也都下跌,本來沒有沽貨壓力的投資者,也因擔心價位受損而加入沽貨行列,便形成骨牌式下跌,全世界覺得cash is king,結果美匯搶至103高位。目前只是人人自保所形成的人踩人局面,實質價格是否去到這種恐慌程度也很難說。又長氣了一點,若大家有興趣便留言,或許週末時間充裕些再講。
A股相對穩定,過去兩年受貿易戰影響,中港兩地股市一早便是低配置資產,加上1月阿爺早已大幅放水,市場流動性相當充裕,也不見很大沽售壓力,但要注意成交連日回落至8000億水平,代表場內資金有所下降,跌唔落不代表升得起。未知是否有回贖壓力,外資繼續沽貨,北向資金再流出95億元,是連續兩星期有大額資金流出。油價下跌有利中國製造業,在全球大放水後,中國若能慢慢回復,中長線會吸引資金重來,也不應太悲觀。
港股噚日早段跟隨美期下挫,最低殺至21139,也到了筆者預期的21350調整浪底,但這個是最低位嗎真的很難說,但開始俱備很值搏率,筆者亦大手入市加倉,部份如中人壽(2628)等正股也非常吸引,中人壽早段急跌,有指很多中資企業債息急升,市場賭內地債務爆煲,內房債務過高都是事實,但美元債只佔很少部份,遠低於銀行貸款,只要內銀不追債,爆煲機率很低,去年10月其實已出現過一輪內房破產洗牌潮,1月阿爺大幅放水後,資金壓力已緩和很多,債價急跌應是市場恐慌拋售造成,加上中人壽所持公司債比例很低,股價急跌應是一次買入機會。
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演唱:Hugo
作詞:林楷翰
作曲:林楷翰
我沒有多少時間可以浪費在這上面
現實與理想之間只剩下破碎畫面
像是一台終端機 什麼音樂傳奇
我只想做好音樂
我問你空轉了幾次機會
我問你人生有多少因緣際會
忌諱誰的一切 記憶他重複幾遍
剩滿滿的疲憊 我多想要把這夢想實現
凌虐自己像熱融槍融在指尖
我說
我討厭那些坐擁大位的敗類
這價位 太實惠
像自由民主 你總在浪費
自大的人 他們永遠都沒有智慧
恣意妄為 把這些東西當作隨便
闡述什麼大道理 裝模作樣
那都是浮光掠影
在絕境面前 我們選擇閉嘴
而不是選擇覺醒
他們拒絕學習
學習保持清醒
這同時我也追求真理
我說
腦內的思緒 他植入我的身體
潮退的大地沒有戰爭來把我們敲醒
重要的事情是有太多的負面的訊息
就像殉情都從一個美好故事開啟
我們卻不相信甜蜜的謊言包裝著多少陷阱
有多少現金犧牲過少的同情
在落入誰口袋裡
拋棄自己 拋棄記憶
每個死亡都有道理
被困跟逃出 只差一個腳
他們都在笑 他們都在叫
被困跟逃出 只差一個腳
他們都在笑 他們都在叫
Aye can I live
當我沒有這段記憶
Aye can I live
Aye can I live
當我沒有這段記憶
Aye can I live
But all we need is love
All we need
All we need
All we need is
All we need
All we need
All we need is love
All we need
All we need
All we need is
All we need
All we need
All we need is love
All we
All we
All we
All we
All we
All we need is love
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👄 朵murmur
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▼膚質▼
夏天混合偏乾
冬天偏乾
▼拍攝相機▼
GF7
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RIGHT FOR ME
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是的!我又到韓國了🙈
韓國是我去不膩的地方
也希望大家不會看膩韓國Vlog
春夏秋冬,除了夏天
都拜訪過其他三個季節的韓國了
而春天也是到韓國賞櫻的好時機🌸
一起來看我有沒有賞櫻成功吧
這次也有逛好逛滿以及滿滿的吃貨實錄喔✌
📍 00:47 地點 / 明洞 CASA Guest Hotel
這家民宿住過兩次了
喜歡的原因包含離明洞中心近、搭乘機場接駁巴士也很方便
但這次住到的窗戶沒有對外窗,較不通風有點小可惜
但整體在地理位置上還是非常方便的
📍 01:31 地點 / 明洞 姜虎冬白丁烤肉
便宜分量多、且營業時間晚
地點就在明洞主街旁,非常容易找
以烤肉來說,姜虎東算較平價的
口味與價格成正比
一口豬頸肉,配一口酸野菜和特製醬油 爽😋
📍 03:02 地點 / 明洞 本粥
非常適合當早午餐的清爽美味粥品
首爾各地都有非常多分店
我個人最愛蔬菜牛肉粥,價位₩8900約250台幣
乍看價錢可能會覺得一碗粥要兩百多元有點貴
但其實粥本身份量非常多!還有附贈小菜可以搭配食用
雖然是粥,卻非常有飽足感😋
📍 03:49 地點 / 蠶室 石村湖
賞櫻景點之一🌸
每年春天石村湖邊都會開滿一整圈的櫻花樹
在做功課爬文時看見滿滿的櫻花就非常期待
可惜這次來晚了,石村湖的櫻花也差不多掉光了
只能期待之後能有機會再次看到湖邊的櫻花了
📍 04:37 地點 / 서울리즘 Souelism
近期非常熱門的IG打卡咖啡廳☕
歡迎到我的IG看更多서울리즘照▶ https://goo.gl/LBqRtK
於1樓點餐、再搭乘電梯上6樓的半露天座位區入座
喝咖啡之餘別忘了再往上爬一層樓到達頂樓
有搭配櫻花季主題的SEOUL字樣招牌等著大家
往外看就是首爾新地標SEOUL LOTTE WORLD TOWER 樂天世界塔
不僅可以品嘗好喝的咖啡、還可以欣賞地標美景
서울리즘距離蠶室地鐵站有點距離(離石村站較近)
想從蠶室站走路前往的話,請做好體力準備
但抵達之後,真的非常非常值得👍
📍 05:34 地點 / 狎鷗亭羅德奧站 & Other Stories
HM集團旗下的品牌Other Stories
充滿質感的簡約設計
服飾配件與居家香氛、保養美妝應有盡有
尤其是美妝非常好逛好買
美妝控們別忘了來這裡搜刮腮紅阿!!!
📍 06:38 地點 / 明洞 神仙雪濃湯
24小時營業,填飽肚子的好地方
清爽的招牌雪濃湯
還可以依照個人喜好加入餐桌旁的粗鹽與辣粉
一口雪濃湯一口白飯!還有好吃不苦澀的醃泡菜蘿蔔
要我天天吃,也都不會覺得膩😋
📍 07:50 地點 / 明洞 恭喜麵館
位於明洞主街旁巷弄內
口味稍鹹稍重,炒碼麵和醡醬麵比較推榨醬麵
炒碼麵真的有點油也不夠香辣😭
小籠包表現中規中矩
📍 08:38 地點 / 弘大 洪瑞珍三明治
沒錯!在台灣家喻戶曉的洪瑞珍三明治
進軍韓國啦~~~
地點就在弘大鬧區的街道上
充滿台式古早味的洪瑞珍三明治
到了韓國,風格變得好韓式小清新
因為趕時間沒有進去購買,不確定口味是否與台灣一模一樣唷
但包裝肯定是很不一樣的
📍 08:42 地點 / 弘大 peripera專賣店
peripera終於有專賣店了!
位置就在弘大弘益公園的對面
粉紅色的裝潢非常醒目好找
販售的品項也比在一般CLIO Club專賣店裡還多
喜歡peripera彩妝的朋友們
到弘大別忘了到這裡逛逛
📍 09:19 地點 / 弘大 OiOi專賣店
非常受韓國年輕人喜愛的平價時尚品牌
位於弘益大學大門口附近
沿著西橋小學的石牆一路往STYLENANDA的方向走到底
再左轉走個幾步路便可以找到OiOi
以服飾為主的專賣店
款式也會比在其他選貨店(例如ALAND)來的多
📍 10:14地點 / 弘大 미쓰족발 豬腳小姐
地點就在弘大地鐵站9號出口不遠
這裡有非常多餐廳聚集
而豬腳小姐也是非常受歡迎的一家
還不到用餐時間,就已經高朋滿座
一直都非常想嘗試韓國的豬腳(我是豬腳控😋)
這次終於如願以償吃的
我們點的原味招牌豬腳,肉質軟Q適中、容易咀嚼
不沾醬也能吃到豬腳醃製過的鹹甜香味
沒有腥味是讓我最驚豔的!
但份量較多,建議三四個人一起吃搭配其他小菜比較剛好喔
📍 11:14地點 / 明洞 ALAND
到韓國怎麼能錯過ALAND
從服飾配件、居家香氛、彩妝保養、生活小物應有盡有
是非常好逛的選貨鋪
仔細尋寶還能找到許多設計師品牌的單品
和韓國時下流行的小物喔
📍 12:31地點 / 明洞 飯捲天國
到處都可以看到的飯捲天國
也是韓國非常平價的連鎖小吃店之一
除了必吃的飯捲以外,還有餃子、拉麵、豆腐鍋、拌飯等等
偶爾想吃點飯喝點湯,但又想節省一點伙食費
飯捲天國會是個不錯的選擇
📍 13:15 地點 / 三清洞 正讀圖書館
賞櫻景點之一🌸
這裡是網友們推薦給我的賞櫻景點
但抵達時間太晚,也無緣看到開往街道兩旁的櫻花樹們
只能做好筆記,等待下次有機會再來拜訪
如果有成功碰到櫻花,租借韓服到這裡拍照
肯定可以記錄許多夢幻到不行的櫻花韓福照
真的好希望可以成功看到櫻花嗚嗚😭
📍 14:18 地點 / 三清洞
如果不趕時間,一定要到三清洞附近走走
穿梭每一個巷弄、感受這裡的悠閒氛圍
到了這裡,步調也會不自覺慢下來
可以用眼睛感受更多韓國專屬的巷弄美景
結合傳統與現代的街道景色
也是個殺底片的好地方
📍 15:45 地點 / 新沙洞 銀杏大道
新沙洞的銀杏大道非常有名
春夏秋冬各有不同的風景
春天有翠綠的林蔭步道
秋天則有黃澄澄的銀杏
冬天凋落的林蔭道也別有風味
除了連鎖品牌店家,也有非常多設計師品牌小店隱身於此
來到這裡,除了主街道也別忘了逛逛兩旁的小巷弄
一定會有意外的發現
📍 16:05 地點 / 新沙洞 GENTLE MONSTER
地點位於林蔭道主步道的平行街道內
從BELIF的轉角左轉進去再右轉
走一小段路就可以找到
喜歡GENTLE MONSTER墨鏡的人
不妨到這裡試戴選購
畢竟墨鏡也是會挑臉型的嘛
實際戴過才能知道適不適合自己、避免花冤枉錢
📍 18:59 地點 / 明洞 ISSAC 吐司三明治
應該沒有人不知道ISSAC 吐司三明治
嘴饞的時候,想吃麵包當早餐的時候
ISSAC的吐司三明治最適合不過了
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膚況:秋冬乾性敏感肌 / 春夏混和性偏乾敏感肌(鼻頭下巴小出油)
使用相機:CANON 80D
影片剪輯軟體:PowerDirector
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♫ Music /
1. Fkj - Skyline
2. June Marieezy - Fly (FKJ Remix)
3. MISO - Take Me
4. Thief (Jeongwoo Park Remix)
5. Superorganism - Everybody Wants To Be Famous
6. Jo Cohen & Sex Whales - Run Away (feat. Lusil)
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※ 編輯: fanntasy (123.193.164.94 臺灣), 02/12/2023 13:46:04
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