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路上猝倒「電」回一命，台北市今年已經順利救回7名民眾。台北市衛生局今（24）日公布最新統計，台北市應設置俗稱「傻瓜電擊器」AED的公共場所設置率已經達到100%，且真正發揮其功效，今年迄今，因及時AED而救回的心跳突停患者就有7人。
衛生福利部是在102年5月23日公告施行「應置有自動體外心臟電擊去顫器（AED）之公共場所」規定，統計至今年7月18日止，台北市應設置的公共場所已全面設置完成。
智慧型台北市衛生局醫事管理科科長何叔安表示，台北市還鼓勵設置場所申請「AED安心場所」認證，須符合70%員工接受CPR及AED訓練，並有完成220分鐘AED管理員訓練、取得證照的管理員，以在發生緊急事故時，能有更多受過訓練人員協助搶救，抓緊黃金救援時刻，提高存活率。
台北市衛生局統計，目前1162處公共場所，已有892家通過AED安心場所認證，認證率達76.8%，其中應設置AED公共場所認證率為82.7%；非應設置AED的公共場所認證率也有70.6%。
何叔安強調，台北市衛生局積極倡議「救人不受罰」的精神，鼓勵全民共同把握黃金時間搶救生命，因文獻指出，對於突發性心跳停止病患若能在1分鐘內立即給予電擊，心跳回復正常心律的成功率可高達90%；若能在5分鐘內進行電擊，成功率至少也有50%。
一旦心臟停止4到6分鐘以上，腦部就會開始缺氧，可能導致腦細胞壞死，何叔安說，如果能及時且正確地施行心肺復甦術（CPR）急救，也能大幅降低腦部缺氧所帶來的傷害，進而挽救寶貴的生命。台北市衛生局一路推動免費CPR加AED急救教育訓練，去年共有12萬6459名市民參加，今年上半年也有6萬人參訓。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
軟銀集團（SoftBank Group Corp.）社長孫正義、安謀（ARM）執行長 Simon Segars 及 Boston Dynamics 執行長 Marc Raibert 日前於「SoftBank World 2017」會議同台發表主題演講。孫正義指出，那些批評、嘲笑 Pepper 的人顯然不懂機器人長遠發展，且未來終將會被 Pepper 所取代。
據美聯社報導，孫正義在「SoftBank World 2017」會議上表示，人工智慧（AI）結合無數感應器所收集到的數據將引發資訊革命、人類的受益程度將超越 19 世紀工業革命；未來世代會說能夠主宰晶片、數據的人將可主導整個世界，而那些批評 Pepper 不夠聰明的人顯然看不懂機器人的長遠發展。
▲Pepper為軟銀旗下最知名的服務型機器人。（圖／記者林信男攝）
孫正義進一步指出，那些嘲笑 Pepper 只是玩具的人以後將會被機器人所取代。他說，具備 AI 的智慧機器人將能夠自學、自行做出決策，跟工廠組裝機器人大不相同。孫正義認為 AI 是用來取悅人類、不該被視為禍害根源。
據悉，軟銀於 SoftBank World 2017 首日，便針對 Pepper for Biz 的現階段情況以及未來方向進行報告。目前 Pepper 應用已從第一階段「打招呼」邁向第二階段－「取代人類工作」，能有效緩解缺工問題，具正面意義。
軟銀事業推進本部部長吉田健一透露，Pepper 第一階段為「招呼」，能吸引顧客目光，並利用文字來進行招呼；第二階段則是「機器人取代人類的工作」，顧客接待也是其中之一，能有效降低人事費等成本；最後第三階段則是數據活用及學習，人工智慧的運用也包含在內。
吉田進一步說明，機器人取代人類工作的三階段，首先是接待業務，例如販售、結帳等業務；接著第二階段是「移動業務」，也就是需要使用人類雙腳的工作，目前正在發展中。最後則是與「手」相關的業務，像是撿拾動作等，需要高度的技術，表示今後會持續挑戰。
▲軟銀事業推進本部吉田健一部長說明Peppe有限 r已邁向第二階段發展。（圖／翻攝自Robot Start）
孫正義指出，傳統機器人與智慧機器人有著本質上的絕對差異，在工廠中活躍的工業機器人並沒有真正的智慧，是個沒有 AI 的機器人，只能執行單純的作業，等到 AI 技術純熟，這些機器人會被能自主學習、行動的智慧機器人取代。
另一方面，於本次會議中，波士頓動力執行長 Marc Raibert 也與孫正義同台亮相，並帶來機械狗 SpotMini 與觀眾會面；SpotMini 能辨識障礙物與階梯，迅速繪製出周遭地圖，自主流暢地在滿佈障礙物的舞台空間中穿梭，絕佳的環境感知能力與移動靈活性，展現出波士頓動力在機器人領域的先進技術。
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▲Marc Raibert展示機械狗 SpotMini。（圖／翻攝自Robot夏季特賣 Start）
孫正義再次強調 AI 與機器人的重要性，他說，資訊革命已來臨，從電腦開始的資訊革命，已開始轉往 AI 領域，AI 時代最重要的東西即為大數據，就像工業革命時的「鋼鐵」，擁有數據的人才會是 AI 時代的贏家。大量數據將有助於治療癌症、提供零事故的駕駛，以及栽種出更安全的糧食。原文詳見：
【本文經智慧機器人網同意授權刊出】
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