最近在做一些實驗性質的東西，記得去年短暫玩過 2023 年底上市的第二代 Ray-Ban Meta 智能眼鏡，雖然它主要還是依賴智慧型手機作為算力中心，但我們對它所使用的串流技術很感興趣，因為聽說他們是用藍芽做串流。
去年曾經有同事隨口問我：「我們的眼鏡做到跟他們一樣你覺得有可能嗎？」，因為我知道我們的硬體規格跟人家的相比並非等號，加上當時有其他事情在搞，所以隨口開玩笑回說：“可是聽說 Meta 有200個人在搞那個眼鏡捏（雖然不知道他們負責搞應用的有幾人），啊我如果一個人可以幹贏他們200人，那我還在這幹嘛？？？（笑）”
也記得更久以前，當我們還在研究那個眼鏡時，常聽到像是：『他們不知道用了什麼黑科技』，這類沒有建設性、不應該從 RD 嘴裡說出來的話，而我也是不以為然。坦白講，以前每次只要聽到某SW嘴砲經理（暫且以H君稱之），沒事就把『黑科技』三個字掛在嘴上，當做無知的遮羞布，我就會感到倒胃口！同樣身為RD，我只覺得 Shame on you！（打嘴炮、作秀搶風頭、噁心帶風向、搞政治操作、把別人做事的成果搶去幫自己抬轎、有鍋直接推給下屬扛、散佈同事私生活謠言，還有職場霸凌，這些你他媽都頂級專業戶，除此之外沒啥洨用了！）
一件理論上可以做到的事情，外行人的認知被信息差，不懂加上沒實作能力去驗證，就什麼都變成黑科技了（多黑？比巴西黑鮑魚還黑嗎？）。反重力技術說不定也非啥黑科技，只是政府不讓你普通老百姓了解罷了。 Ray-ban Meta 的黑科技，講白了就是人家拉個百人團隊在搞那支眼鏡，然後把軟體技能和硬體規格點滿，再加上極致優化後的成果罷了！
當時知道 Ray-Ban Meta 的智慧眼鏡有塞入一個強大的 WiFi 6 晶片在裡面，一開始我猜測會不會有可能是透過 WiFi P2P 或 WiFi SoftAP 的方式去做串流（確實 Meta 的智能眼鏡，在同步媒體時，會強制要求開啟手機的 WiFi 開關，所以媒體同步應該是靠 WiFi 通道做的），而去年初我也快速做了一個WiFi Direct 架構來做 POC，確實傳輸效率非常快，幾百 MB 的大檔幾乎秒級傳完，從眼鏡端將媒體串流到手機端更是不用說的順暢，而且當時我們的媒體串流還是以未經編碼的方式傳透過 Socket 直接傳輸的（這表示傳輸時所需的頻寬會更大，功耗據說也較大）。
後來因為 iOS 不支持 WiFi P2P，所以我們又改用 WiFi SoftAP 的架構來實作，然後這次是採用 H264 在眼鏡端對影像做編碼，並以RTSP協議來傳輸媒體流。在將熱點強制設為5G頻段的情況下，其串流傳輸效率跟WiFi P2P幾乎相差無異，且眼鏡端功耗聽說更小。
不過我在知道 WiFi SoftAP＋RTSP 架構的耗電和發燙能力之後，我就覺得這東西根本只能拿來 demo 吧，量產？？別鬧惹～ 拿 S25 高階手機充當 SoftAP 眼鏡端，跑個10分鐘高畫質串流就開始發燙到嫑嫑der...還拿那電量少到可憐的智慧眼鏡來跑，你是想撐多久？誰會想在頭上戴一個串流10分鐘就開始嚴重發燙，然後用不到一小時就沒電的電子垃圾？燙傷還是爆炸會有理賠嗎？🤣🤣🤣 然後我想到改用 SoftAP 的狗屎 idea，去年好像也是某弱智部經理要求改的～now GG爹斯^_^|||
題外話，小米的智能眼鏡聽說也是靠 WiFi 在做串流，不過這款沒有光機，前陣子有短暫摸了一下，不過畢竟是小粉紅產品，我摸幾下就不想玩了。
但是後來聽同事轉述說，Ray-Ban Meta 的眼鏡在做直播時，以及最新的 Ray-Ban Meta Display 智能眼鏡，在透過被他們收購的那個聊天 APP 做視訊聊天時，聽說串流確實也是走藍芽。因為開啟 WiFi 來持續做串流這件事，本身的功耗就很大，這也是產品落地最無法被接受的事，因為智能眼鏡那小到摳憐的電量，如果 WiFi 一直開著，電量很快就被榨乾了。即使透過 BLE 命令來控制眼鏡端 WiFi 熱點，採用按需啟動的方式，可以節省一些電量，但是在執行串流時，功耗依舊是相當大的，而且掃描、連接 WiFi 這個過程，本身也需要數秒的時間，這個延遲對使用者體驗並不佳。
所以前段時間農曆過年前後，我一直在思考藍芽串流架構的可行性。基於 SW RD 不信邪先做再說的心態，前陣子在家裡花了大約三個小時和 AI Agent 討論、分析、拆解問題、動手開幹，三個小時後，搞出了一個最小限度可動，但其效果僅容自嗨的藍芽串流架構。
如果是外行人 Vibe Coder 或者是打嘴砲等級的 RD 看到效果，大概會認為沒戲唱就直接放棄了吧！但我在學生時期，是可以整晚寫代碼不睡覺，只為實現一些功能，然後在睡夢中浮現solution，醒來後真的把問題解掉的那種入戲程度（當年可沒有什麼AI工具可以用啊！）。我抱著不信邪的心態，決定跟它死磕下去。而這也一直都是我解決問題的態度，因為我曾經聽過一句話，沒有背景跟靠山的人，最大的武器就是培養自己擁有令人恐懼的執行力（因為用事實去打臉無知嘴砲仔就是爽^^）。
題外話，當不久的將來，腦機接口全面普及後，嘴砲這個物種，將會變成時代的眼淚，因為到那時候，人人都是腦砲，比嘴砲還猛...
接著後續幾天，我利用幾個晚上的時間，持續和 AI Agent 討論分析->實作->驗證->優化，一週過去後，我在完全沒變動現有硬體架構的條件下，只靠軟體技術優化，就搞出了一個雖不算完美，但可以在720p解析度及15 fps條件下，透過藍芽通道做雙向媒體串流，且達到表現尚且不俗的串流效果！坦白講，效果已經超出我的預期。
在實際眼鏡上使用的效果，跟我們去年花了好幾個月實作、優化，搞出來的那套 RTSP＋WiFi SoftAP 串流架構相比，已經超出87分相似度了！無奈藍芽通道的物理頻寬跟 WiFi 通道頻寬相比，本質上就是輕量級幹重量級，有如街頭89硬剛拳王泰森，不用比就直接下課了！
所以即使720P的條件下可以做到近乎完美，如果硬體沒有什麼升級，那麼上到1080P也是直接沒戲唱了（其實也實際試過了，播放端的畫面頗延遲），畢竟物理天花板就在那邊啊！即使從 HEVC 編碼升級到壓縮率更高的 AV1 編碼，1080P也許能有更流暢的效果，但更上去還有4K、8K呢？
Meta Ray-Ban Display 中文開箱 / 實測影片
Meta Ray-Ban Display 開箱實測｜看到眼鏡中的螢幕那一刻，真的被科技嚇到
Meta Ray-Ban Display Unboxing Gesture Control, Translation, Navigation, Messages & Camera in One!
祖克柏尷尬！Meta Ray-Ban Display 單螢幕智慧眼鏡二度實測翻車（聯合新聞網科技）
以下是透過藍芽串流架構，在市售智慧型手機和夜市撿來的安卓平台智能眼鏡上面，實作720p雙向媒體串流，並透過 Zoom SDK 來進行視訊會議的 Demo 效果影片。
實測結果，藍芽串流從480p@15fps一路上30fps都不是問題（但如果硬體規格不到位就不用說了）。其實就算是720p，只要將碼率或fps下調，再強迫編碼器使用更高的壓縮率，也一樣能動，只不過播放端的影像畫質會變很爛而已（笑鼠）。而 Meta 的眼鏡厲害的地方，在於他們的產品在串流上，即使不是走 WiFi，也可以做到高畫質和低延遲，而且人家是面向全球市場的產品，要面對的是各種白牌智慧型手機的使用情境呢。
但是我們眼鏡的硬體規格跟 Ray-ban Meta 本來就不是完全劃上等號，所以也不用多說什麼了。要從87分的克隆度再向上大幅提升，我看只能靠硬體部件規格升級，以及上、中、下層的優化才能實現吧。題外話，我想到一個叫做 超解析度（Super-Resolution, SR）的東西，它是一種利用深度學習來提升圖像或影片解析度的技術，說不定也是一種實現藍芽高畫質串流的可行思路。
用 Wireshark 去讀取藍芽 HCI 偵錯紀錄，可以看出在這支眼鏡上，其藍芽的物理鏈路只有 600Kbps 的 throughput，用藍芽做480p@30fps的串流效果還可以，但如果上到720p或更高畫質，會直接跑不動（除非降碼率犧牲畫質或是降fps，但這就失去720p的意義了）。根本的解決之道，是提升物理鏈路容量，例如從下層把只有 600kbps 的物理鏈路，透過 Classic EDR 2M/3M 或 LE 2M PHY + DLE 拉上去，而不是在應用層87硬解。
玩了一陣子之後覺得這東西就是電子垃圾，電腦也沒空間存這些電子垃圾，所以就直接把 code 刪了，啪～沒了🤣🤣
就像同事說的，Meta 養了一堆美國頂大博士跟高薪碼農，就算他們自己有搞一些算法還是什麼自研的軟體引擎來進行高度客製化或者優化傳輸啥的都不足為奇吧！ 而且人家從下層、中層、上層，再到雲端的直播還是 video call 什麼的，全都是自己的東西，肯定是一條龍在優化的，不會只有靠應用層去優化。
好比你開一台本田喜美去改裝廠，以三七步立勢跟老闆說：『車子的硬體不要給我亂動，請幫偶刷電腦改出跟 GT 63 S E Performance 一樣性能唷，啾咪～』。有良心和 Sense 的會直接跟你說做不到，無良的大概就是先跟你唬爛，騙你錢加騙你時間，最後再雙手一攤說做不到（你要選哪個？）
我的認知是，若將軟硬體進一步客製化＋極致優化後，要在智慧眼鏡跟手機之間，實現流暢的 720p 雙向串流，其實也算不上什麼黑科技吧！
以下是眼鏡端透過藍芽串流到手機，再從手機端 FFMPEG 推流到 Youtube 的 RTMP 服務器，來實現穿戴裝置執行 720p 直播的概念。這都是有一段時間前做的東西了！
但想到幾年前我在做手勢辨識開發的時候，真的有那種沒 sense 亂入的智障經理，要我做類似的事情。我有良心跟他說做不到，然後他眼見想靠壓榨下屬壓榨出奇蹟來跟上級作秀的機會沒了，再加上那一年，因為做很多事，更上層的領導把我的考績打很好，然後那個自以為是的低能仔就眼紅了，沒多久就直接脫下面具不演了，開始私底下發一些霸凌訊息＋玩一些賤招想實現他的目的（我看過去幾年，牠就是靠這種爛招把底下人一個個搞走才混到那個位子的），78賤狗真他媽令人作嘔....去呷賽啦！就像卡爾榮格說過的：『當你退一步，不再餵養惡性循環，對方的陰影就會浮現』（太寫實了）
幸好我這種不怕死的也沒在屌那個懶覺郎，一年多前有次我在弄 iOS 相關的東西時，那隻賤狗又在辦公室對我露出既得利益者的嘴臉（沒人提的時候你就說那個東西我之後不管了，突然老闆提起、有人關注了，你就瞬間跳進來頤指氣使，要不要照照鏡子看自己在哈囉三小？）
講了幾句後，那白痴突然噴我一句：『你是在秋甚麼？』、『你現在是什麼態度？』，結果被我回噴：『有你秋嗎？我在這幹了十年，看你打嘴炮打了十年還能平步青雲，我真的好羨慕你耶～x林娘勒！』，然後那隻賤狗就不爽了，身體自然反應作勢往前一步，我知道他被激到了，輕鬆的跟他說『想動手嗎？我建議你別動手，不然你今天會直接完蛋！』
我接著繼續噴他：『你跟我講態度喔？啊你要不要先問自己，我以前對你態度是怎樣的？（賤狗默默地說他知道）啊你要不要自我反省一下我今天為什麼會拿種態度對你？你三年前是怎麼衝康我的，要我一件一件說給你聽嗎？』、『當年在你底下才幹一、兩年的學弟新人，不爽你就直接去拍你桌子，老子在你底下當牛馬幹了N年，連吭一聲都沒對你吭過，結果換來眼紅找我麻煩？依照我的個性，我沒有對你動手，你真的要感謝我了 You know？』（ps. 自己看看現在某些00後自我意識極度高漲的新人（除了靠爸靠媽，其實也沒多了不起），那些人會願意讓你用同樣的方式壓榨？你坑得成嗎？你去壓榨看看吧！），被我一連串狂噴後，那隻賤狗自知理虧啞口無言說不出話。
再來我他媽的過去幾年在你的要求下，幫你下面其他人在產線工作上擦過幾次屁股你自己心中有底，隨便舉個例子，像當年蘋果想搞的那個充電板，你們那個 shit code inside 的垃圾測站 codebase，只有測幾百個測項能動，測幾千個測項就直接把產線 Mac Mini 測到 hang 住死機了（聽當年召我進來的部經理說那測站軟體的架構是你設計的喔？阿不就好棒棒？可憐哪～架構如其人，一副屎樣！）
那個測站的 DRI 不知道搞了多久搞不定問題，最後賤狗跑來請我幫忙，我花了晚上幾個小時在宿舍偵錯，幫你們把問題解決，讓你跟那個 DRI 安全下莊，你可記得？那件破事根本與我無關（幫你把問題解決績效也不算我的，我當年大可冷眼旁觀擺爛看笑話的，幹！還有更多過去幾年幫你這廢物無償做功德抬轎＋在產線擦屁股的事，勞資可都記得一清二楚呢！幾年後你他媽的因為眼紅就來私下玩陰的，你要不要照下鏡子看看自己那副逼樣有多噁心？
當年如果我裝死冷眼旁觀，你們那測站測站就直接停線吧，還測什麼懶覺？出什麼差？（大家可以回家啦^3^），啊你這個破 leader 也可以下線去吃屎啦！（ps. 當年他媽的是純粹靠對軟體的 sense 跟經驗在解 issue 的，可沒什麼 AI 還是 BI 可以讓你用的時代耶！啊還有更久以前幫這白痴擦屁股的諸多往事就不提了）
隨後我繼續在辦公室把過去幾年他的一些賤操作嗆回給他聽，嘴砲哥開始語無倫次意圖捏造事實辯解，然後又被我回嗆『你他媽別在那邊唬爛，有本事你現在滑出對話紀錄給我看，我如果有傳過哪句你剛講的那些話，我當場跟你下跪道歉啦，x尼媽逼！』
垃圾嘴砲仔最終被我嗆到講不出話，只能一直安慰我冷靜點，事後私底下又跑過來跟我說一堆唬爛話，像什麼『有些事不方便現在跟你說，之後有機會再慢慢跟你說』（想洗腦我啊？你還是省省吧），還有一句最令我印象深刻的『你自己好好想一想，這個team裡面其實我對你最好耶！』，我心想：你媽的B。。。打壓策略失效竟跟我玩起 PUA了（當我白癡膩？？過去幾年我是看在情份上，選擇不吭聲被你壓搾而已，說白了當年面試時，從你那機掰小人面相，我早已預想到這一切）。幸好最終已經擺脫了那個令人作嘔的嘴砲仔。
還記得6年多前，嘴砲仔的面具還沒脫掉前，有天跟我說他可能要去別的事業部支援，帶我一起去跟那邊一個他認識的副理聊天，忘了當時在聊什麼事，聊到一半那個腦滿腸肥的副理突然說一句：『沒事，我不喜歡的人已經全部都被我弄走了』。
我當時心想：『你他媽的什麼咖小？一個小主管而已，當公司是你家開的啊？』，後來嘴砲仔問我說：『誒～你覺得那個副理人怎樣？你會想跟他合作嗎？』，我回他說：『我覺得他講話很噁心～要我跟他合作喔？我怕有一天他會被我打死耶？』
然後我又想到去年初夏，有個從 Meta 離開去創業的白人小鮮肉，可能在某秀場上看到我們 demo 的眼鏡功能後，某天跑來公司談合作，想了解應用的技術細節（雖然我覺得一來就說要看source code真的很怪，因為那根本不是啥了不起的技術），但是那個智障經理，都還沒談成合作，竟然就直接把不是他寫的、屬於公司資產的代碼，直接毫無保留送人了，其智障加噁心的程度，再次令我刮目相看！當年法國賭神一登場，也就說要驗牌而已，你一上場直接就把底牌對人家梭哈了，你他媽智能不足膩？）
而當時那東西的開發，從頭到尾都跟那個經理沒半點關係，結果厚臉皮的噁心哥第一時間就跳出來搶風頭作秀，想讓人家覺得這東西是他在主導的。但是白人小鮮肉想知道的是技術細節，不是來跟你打哈哈的，那個嘴砲哥當然說不出個所以然，直到我進入會議室，看到小鮮肉完全不理他，我覺得快笑鼠（OS：你那套騙吃騙喝的嘴砲伎倆，在華人圈騙騙外行人也許還行啦，想騙實打實懂技術的老外，你終究只能去旁做當小丑啦～）
唉～也難怪啊，想起當年我還是新人時，某 SW 一姊要離職去蘋果前，跟那個嘴砲低能仔不知道因什麼事鬧翻臉，肚爛到把測站軟體的程式碼全砍了...（不過根據觀察，過去幾年那個嘴砲仔底下的人要離職前，幾乎沒有不跟他鬧翻的，摳連！），然後當年我們還沒有在內部用 Gitlab 備份代碼，當時我已經出差結束準備返台了，嘴砲哥跑來找我，要我幫他直接重寫一個一樣功能的測站軟體，我返台後，人在台灣沒踏進產線碰治具，只靠email跟TE往來，就隔空幫他複製出一個能用且驗證過的測站軟體。
還有更早以前，有一位嘴砲哥當時看不順眼的副理要離職前，嘴砲哥開始四處散佈那位副理在大陸出差時的一些私生活風流韻事，我看過一些他傳的對話跟照片，當時我只覺得不以為意，因為也不知道那些東西是真的假的，而且人家私生活怎麼過甘你屌事？你他媽自以為是聖人膩？企甲賽啦！
反正當時我只覺得這嘴砲仔滿恐怖的，今天他會弄那個副理，難保哪天他不會用這種卑賤手段來弄我（因為他底下的人都跑光了，只能繼續騙一些剛畢業不懂事的新人進來壓榨＋操控）。連當時差不多同梯進來也是掛他底下的我同事，中途離職去附近公司，幾年後又回鍋，也不願意在組織圖上繼續掛牠底下（摳連...）。過了這麼多年，早期一些學長離職前跟我說過的話，真的都一一驗證屬實了。
幾年前這個事業部有一整群人跳去某家陸企，當年他們問我要不要過去時，我曾問當時的資深經理說：『你們怎麼沒找黃某一起去？』，那位經理跟我說：『沒有，我們不喜歡他做事的風格！』，現在回想起來覺得真他媽中肯，行事作風務實派的，大概沒幾個會喜歡那嘴砲仔的風格吧。
在那位副理離職的差不多時間，當時我們 team 有進來一位前四大學校畢業的新人，記得有次在上海出差時，妹子跑來跟我閒聊，偷偷問我說「誒～那個經理到底是在幹嘛的？」，我回說「喔，他就經理啊，負責安排工作的」，妹子說「我看他根本沒在做什麼事，感覺就是一個在旁邊打嘴炮的！聽其他人說，客人根本沒有在理他」，因為嘴砲仔在當時還是我上級，我還幫他平反了兩句。如果是現在喔，我大概會跟她說「對啊，Make sense！You are fuckin absolutely right！」。可惜頂大妹也是人間清醒，太快跟那隻78賤狗翻臉，試用期一到就被弄走了。。。（後來聽說去了 TSMC）
從相簿裡滑到一張照片，覺得這張圖用來詮釋垃圾嘴砲仔的用人管理哲學超貼切。主題為『上吧～免洗筷奴隸們！幫我抬轎、背鍋，最後再被我出賣，全都是你們的榮幸啦！』
廢文抒發結束！雖說一個蘿蔔一個坑，但如果有人無意間看見這篇廢文覺得不高興，請不要見坑就亂入唷，因為本文純屬 ＡＩ創作嘲諷文，沒有意指任何人唷＾＾
下面是透過 RTSP＋WiFi SoftAP 串流架構，做720p雙向視訊會議的 Demo（對照組）
你看兩者的相似度484遠不止87分呢（但其實仔細比較還是分得出差別的）？不過這些東西終究都會變成電子垃圾，講白了也沒啥了不起的！
有句話是這麼說的：『你能複製技術，但你無法複製系統』（我想說的有點像是，即使你能拿別人做好的東西當地基，在上面大作文章刷貢獻要糖吃，但你本身卻不見得有做出那地基的能力）
至於耗電的測試結果，我有在實體眼鏡上測試過，以 H264硬體編碼＆WiFi＋RTSP 串流模式做 AI 多模態聊天，在我們的眼鏡上，10分鐘大約掉電13－17%不等，以H264硬體編碼＆藍芽串流模式做 AI多模態聊天，10分鐘後大約掉電6－10%不等，這結果足以說明：在測試環境和條件都相同的情況下，做同樣的傳輸工作，藍芽確實會比 WiFi 省電一些（以最小值10分鐘差3%電量差異來說，一小時電量就差了18%，而如果以保守值10分鐘差5%來說，一小時電量就差30%耶～使ㄍㄟˋ）。
現階段，透過藍芽或 WiFi 串流，在智能眼鏡跟手機之間還能搞出啥電子垃圾玩意兒？嗯～像是把手機放口袋裡，然後透過智能眼鏡的 Camera 和 Mic 來執行 AI 多模態聊天、Youtube 直播、視訊會議、即時翻譯，以及Turn-By-Turn 導航等，這些算不上真正日常剛需的應用（導航也許免強能算是吧）。又或者進階一點，像是透過智能眼鏡，結合手勢辨識，來控制智慧家電這類的進階應用場景，應該也不是做不到的事。
有一天我偶然間在 Youtube 上看到 Ray-ban Meta Display 提供的步行導航功能，於是讓 AI Agent 幫忙對 Meta 的步行導航功能之技術棧進行逆向工程分析，然後嘗試以類似的架構來實作，藉此驗證該架構在手機＋智能眼鏡的應用場景下之實際應用的可行性。
我在我們的既有的 Android APP 專案與眼鏡端應用上，實作了一套『手機負責定位、算路、走廊素材與圖磚下發；眼鏡以向量圖形本地渲染 turn-by-turn 與小地圖，並以 IMU 達成 heading-up 即時旋轉地圖』的實際可上路使用的Turn-by-Turn 導航應用。支援步行、單車、駕車等三種 Traffic Profile，並且支援線上和離線這兩種模式。
這個低功耗 Turn-by-Turn 導航架構，手機放口袋裡完全可以運作，因為完全是靠 BLE 傳輸，與 WiFi SoftAP＋RTSP 這種穿戴裝置上的搞笑架構完全扯不上半點干係！不過這也不是啥了不起的東西就是了，一個有軟體開發經驗的人＋AI＋喝掉幾杯咖啡的時間就能實現了！
眼鏡端應用上面可以看到的Turn-by-Trun導航的圖層渲染畫面大概像這樣（圖層的渲染可以在手機端透過線上 API 取得，也可以透過手機端預建索引的方式來實現）
也可以加上抵達目的地時的視覺化反饋
以下是在手機上安裝眼睛端應用（這個應用上沒有儲存任何導航資料或安裝任何導航套件，只有渲染的功能），在公司附近以線上模式，騎車亂晃測試導航功能的螢幕錄製，用來模擬眼鏡端光機將應用端的畫面投射到應鏡片上，使用者會看到的 Turn-by-Turn 導航畫面（不過 Bug 不少就是了...笑）
這玩意兒能拿來出貨嗎？別傻了...POC 促咪促咪罷了！後來覺得無趣，也是直接把代碼砍了～啪...沒了！😂😂😂
Google地圖表示：
當前多數的二線品牌智能眼鏡，在呈現導航資訊時，UI 大概就像是下圖這樣子吧（雖然資訊傳達度是有的，但那噁心的綠色畫面看著就覺得一頓空虛）：
作為一名資深軟體從業人員，想起前陣子有新人同事問我：『你覺得 AI 能取代你嗎？』，我告訴他：『你要聽實話的話，我認為完全可以』，事實是，AI 不只可以取代我，還可以取代矽谷那些高薪碼農，更是幾乎能取代所有的白領工作，當然還能打臉那些靠信息差跟打嘴砲混飯吃的人，而這些已經是無庸置疑的事實！
舉個很簡單的例子，十幾年前我剛入職某 team，當時該事業部是在幫蘋果做產品，記得有一段時間去大陸產線出差時，學長姐同事經常在產線辦公室忙到清晨1～2點，我當年還是新人小菜雞，所以也不敢先下班，只能在辦公室像個傻逼一樣跟那群人一起待到清晨。
後來我問當年那個嘴砲仔主管：『誒～那些人每天加班到清晨1～2點，到底是在忙什麼洨？是不用睡覺膩？』，嘴哥告訴我因為客人會頻繁變更測項內容，所以他們要配合修改 test plan，然後再跟測站軟體吃的那份檔案做 align。我告訴他：『三小？他們每天加班在處理文書編輯喔？』
後來我從嘴砲仔那邊了解這個工作流程的細節後，我跟我嘴砲仔提案說可以幫他們寫一個 Mac 系統上面的自動化轉換工具，讓他們從 CSV 文件中客人定義的測試規範內容，直接一鍵轉出測站軟體可以吃的檔案，就不用在那邊加班到清晨做這些87活了。最後也實際上做出來（當年寫這個工具好像也沒花多久，我記得弄出雛型並且跟幾個主要測站都串好，也就一兩週的時間），而且這個工具一直在內部被沿用到我們做那個穿戴產品的最末代時期。
如果是現在有 AI 編程的時代，只要把細節需求搞清楚，大概分分鐘就能生出一個一模一樣，甚至更強大更好用的工具了。那你覺得 AI 能不能取代白領呢？我也曾聽同事這樣跟我說：『我們討論後覺得，AI 發展到一定階段，會開始變得智障』，我聽了也不知道要說什麼。
那你們覺得全球那幫一線 AI 領域科研人員，還有矽谷那些頂尖 AI 公司裡的從業員，這群人是把 AI 當成玩具在愚弄全人類？還是真的把 AI 當成是會顛覆人類文明發展的一回事？
撇開老馬、老黃，他們是生意人，可難道你覺得圖靈獎得主，AI 教父辛頓博士（Geoffrey Hinton），公開提倡 AI 的危險性，是在作秀刷存在感嗎？難道辛頓博士的智商和眼界會不如你們嗎？答案應該很明顯吧？好比如果有人在工業革命時代跟你說：『別傻了，工業發展最終會倒退，人類最終還是會回歸農業社會的～回鄉種田才是王道』，請問站在現代的你會做何感想？
我現在都是建議別鑽研什麼 coding 技術了，因為 AI 已經讓它變成了廉價技能，你干不贏 AI 的（我大概可以用20年的碼農人生對這個觀點負責吧！其實在大約15年前，就有一個資工系教授跟我說：『寫程式沒有用，以後都是程式碼產生器了』，我當時OS：『你在靠北喔？？』，可是15年後，這件事真的就成真了。）
最近看到一句話，覺得非常寫實：『很多工程師以為自己的工作是創造性的決策，但其實它只是在現有約束條件下的必然後果而已。而現在呢，你只需要告訴AI這些現實的約束條件，AI自然會給出最佳的方案，做出最好的結果。』
如今這時代，也許軟體從業者應該要學習的是 AI 時代的工具，展現你對 AI 的理解和落地能力。以現在 AI 的發展趨勢看來，工作方式被重新定義是早晚會發生的事，問題從來不是海嘯會不會來，而是海嘯到來時，你有沒有站在高地上！
近期感言：
在這演戲刷貢獻度的修羅場，戴著各種川劇變臉面具的演員真是無奇不有呢～最近碰到的奇耙是那種自己靠過來，講沒幾句就開始跟你朋友來朋友去的（很有PUA既視感🤣）然後平時滿嘴仁義道德，好像自己是上帝視角，把一切人性和職場操作看得很透徹，但是一但鳥事發生在他自己身上，馬上變回凡夫俗子，幹聲連連幹到天邊去！
不然就是時不時挖苦一下別人用 AI Coding，但自己也是每天開 ChatGPT 在寫代碼，完全就是口嫌體正直、正手拿經反手摸奶。（而且2、3天應該要搞定的事情，可以弄到兩週還搞不定，不然就是做了一點破事就極力宣揚自己做了多少多少事，還自我感覺良好，也不知道在良好三小？）
阿斗之所以會靠過來，據他所說，是因為我們SW一姊認為他能力不太行，而且好像不太喜歡他，所以上級請我指導一下他。我看小阿斗也是很有學習動機，一開始也是演得姿態很低、很會講話捧人（其實這些戲碼我都看得出來啦，不想說破而已），我看他也算不討厭，就想說那就邊走邊看吧。有次一姊問我覺得阿斗能力怎樣？我也是說真話『我覺得他姿態可以，很有學習熱誠跟動機，但做事不太細心！』。
但其實，從阿斗一開始靠過來，我看他那一副裝狗的虛偽樣（一個明顯不是狗的人，在你面前刻意裝狗樣，連白痴都會覺得奇怪吧？），加上那掩蓋不住，跟我前主管一樣「奸巧」的油條樣，他曾經問我，我覺得他跟我前主管相比人怎麼樣，我老實跟他說『我知道你是那種很會在職場“愣整（台語）”的人，你跟他有些不一樣，但也有些相似。你是不是那個姓黃的派來PUA我的啊？』，阿斗沈默了兩秒才回話繞開話題，這時我心中已經有一把尺了。
隨著時間推移，人往往都是會變的，這是千古不變的道理。小阿斗「急功好利」，瘋狂想證明自己的本性，沒多久就展現出來了。有次我請阿斗幫忙在看一個藍芽相關的問題，因為他們懷疑是應用層的issue。雖然最後也只是使用 API 反射的方法來規避掉問題，但阿斗還順勢往自己臉上貼金，聲稱自己解掉一個困擾我們許久的裝置同時連接 BLE 和 BT Classic 的問題。
因為我問阿斗他改了什麼東西解掉那個問題，他說不出個所以然。後來我交叉實驗，想找出那個部分的修改解掉該issue，但最後事實卻證明該 issue 根本不是他解掉的，而是FW在多次迭代的過程中，已經解掉這個issue。
我直接告訴阿斗這件事，小阿斗私底下偷偷拜託我不要搓破他。後來我只口頭轉達這件事給我上級知道。當時我只有告訴我上級，而我是希望正確的資訊可以被正確傳達，而不是錯誤的信息一路被傳遞上去，最後所有人的認知都是錯的，然後出了包就只想靠呼嚨掩蓋過去。
然後前陣子有次我奉命幫忙他解一個 Codec 的破 issue，因爲聽說兩天後要demo給客人還是上面的老闆看，而那廝當天晚上8點多事情沒解決就下班了。他拿給我的代碼，影像出不來，我無償加班兩個多小時，在辦公室做到半夜10點多處理這破事兒，最後幫他改到影像有出來。
隔天拿改好的 code 給他，事後被那自以為是的北七酸了一句：『你那也不過是改時序而已...』（00後靠媽阿斗真的好棒棒，我也知道他是怕自己的功勞被分走，但他沒仔細看清自己正在東拼西補的東西，有八、九成是老子弄好交給他的！你就是只把廠商寫好的 x264 lib 包進專案而已，他媽這兩天就應該搞定的破活，你們可以搞到整整兩週，以為自己在寫 SpaceX 火箭回收程序啊？幹！當我聽到他說的那句話，真想魔改一句前主管對我說過的話給阿斗聽『幹你媽的死背骨仔你是在秋殺小？』）
ps. 在看過阿斗的操作伎倆後，突然覺得我前主管好像人其實也還不壞，客家人還是比較厚道的，至少演了8年才露出真面目。這半瓶水響叮噹、唯利主義的背骨仔天龍狗，他媽才幹一年就直接自以為是屌上天了！每天就是在那邊敲鍵盤敲 prompt 生一堆狗屎代碼而已，還產生幻覺以為代碼全都是自己寫的覺得自己好棒棒，去吃屎吧幹！
這種半瓶水響叮噹，在別人打好的地基上修修補補，做了一點“根本沒啥了不起的破事兒”，就開始膨脹飄起來，看了就的覺得厭惡！然後被發現出包出糗了，就想掩蓋事實隱瞞。像極了一個拿著60分考卷，在媽媽面前吵著要糖吃，還深怕別人搶走他手上糖果的媽寶小屁孩。
這些演技不精、急功好利的修羅場初階演員，只要稍微試探一下，馬上就原形畢露了！甚至也不用試探，平時交流談話中，早已不自覺洩露出野心和立場。最後是那牆頭草搖擺的速度，他媽的比瞬移還快，真的有把我噁心到耶！不過這些都是預料中的劇本罷了，坦白講一點也不意外，而我現在也就是用看戲的心態在看待這一切罷了。
有次阿斗在跟我閒聊時，無意間從嘴裡說出一句話：『所以我寧願把code拿在手上，也不想交給他（另一位他不太喜歡的，在搞 framework 相關事情的同事）』。還有一次是阿斗要出國玩，但是他手上在弄的東西還有一些issue，阿斗打電話跟我說：『那個還有一些 issue，但是你不用管』，我只是心想：『你是在怕別人搶你糖吃喔？只能把那些狗屎代碼當籌碼喔？可悲...』，不過因為我也根本不想幫他修改那些，入門 coder 寫出來的，把全部邏輯全擠在一個類別裡面的狗屎代碼，所以當下我也沒多說什麼？只是對這位新人的心態已經心裡有底了。
不然就是上面交待下來的，沒什麼貢獻度、但很容易搞定的雜事，我有幾次測試性讓他協助處理，但他知道做這些事沒貢獻度，所以就直接當沒事放水流了。我深知他利益導向的性格，所以也不意外。
想起前陣子有次我拿 codebase 給阿斗時，阿斗問說「你把xxx功能拔掉了喔？」，我是回說：『因為這個案子並不需要那些功能，沒有必要加多餘的代碼在裡面。』，事實上我心想：『對啊安怎？因為老子看你成天在那邊瞎改別人的東西，改得一副自己好棒棒的樣子，還屁顛屁顛的到處自我誇耀，我真的是看一次噁心一次！如果按照你這種"做一點屁事就極力往自己身上貼金"的方式來操作，老子早就全身鍍金N次了吧！』（事實上這件事我也跟他說過了，只是用比較委婉的方式陳述而已）
後來我直接跟上級說我他跟一起搞的那個東西直接送他讓他自己去用吧，因為我也用膩了。然後我把開發用的後台，從我自己帳戶扣款的方案給結束掉，那東西出問題不能用，結果那個沒骨氣、沒能力自己解決問題的阿斗，只能跑去找大人哭訴，真像個臭媽寶。source code 都給你了，甚至說明文件也有，把後台解耦你不會喔？AI 在那邊給你用也不會喔？八字都沒一撇還以為自己多厲害？笑屎。。。
前陣子上級找我談我和阿斗的關係，我向主管說：「虛心求教」這四個字，一開始還看得到（雖然我也知道那是演的），但現在我在他身上已經看不到了。要我教這種的？別傻了，那從一開始就是不可能的事呀！雖然我上級跟我說「不要去揣測別人講的話是什麼意思，那樣會過的很辛苦。某某可能也覺得你在提防他...」，但我是覺得「那點半瓶水的能力根本不需要我防什麼，與其說提防，不如說「試探」更加貼切！而有些事我防也沒用，不是嗎？（大家心照不宣了）」。
所以以前每次阿斗來問我事情，我都客氣的請他去問 AI，這樣應該沒毛病吧？畢竟我也是配合演出罷了！雖然沒有本色出演，但逢場作戲還是可以der 🤣🤣）
要慢慢觀察一個人再決定值不值得教他什麼，那是我的自由。大家都知道職場是講籌碼的，我也不是什麼聖人，別想強迫我沒看清楚一個人就掏心掏肺無條件付出！而且我以前那個垃圾主管，是什麼洨都沒教過我的耶！（想起阿斗曾經跟我說過：『我建議你不要暈船某某某，他可能沒你想的那麼好』，我回他：『你會不會太低估我？你也不用跟我說這些（不要帶我風向），誰對自己好誰對自己壞，大家各自心中都有一把尺，反正講白了大家都是來打工的不是嗎？』）
結論：以結果論，即使我提防他，那也完全合理不是嗎？那種牆頭草背骨仔人格，不可能是我會認同的。
順帶一提，Google 在 4月初發佈了自家的
本地端模型 Gemma 4，其中一個主打的新功能是『
全能多模態理解（Native Multimodal）』， Gemma 4 不再需要掛載額外的視圖編碼器，它原生支持影像與影片，且原生支持語音辨識與即時翻譯，讓本地端語音交互成為可能。
Gemma 4 的出現宣告了「本地 AI 模型」進入了智能體時代。它不再只是回答問題，而是具備了看、聽、思考並操作工具的能力，且這一切都可以在你的私有硬體上離線完成。
Gemma 4 採用了多樣化的架構來適應不同硬體：
- Effective 2B / 4B (E2B/E4B)：專為手機與 IoT 設備設計，極致輕量。
- 26B MoE (Mixture of Experts)：採用專家混合架構，在效能與速度間取得最佳平衡。
- 31B Dense：最強大的稠密模型，適合高性能工作站，處理複雜推理。
我迅速將 Gemma 4 E4B 模型整合到手機專案中，並且在 Pixel 手機上測試離線圖像推論，實測結果速度相當不錯，平均大概3～5秒可以給出推理結果（但是缺點也是有的）。在智慧型手機上用 Gemma 4 模型做圖像推理，回覆速度大概就像這樣吧（個人覺得跟當年第一代 Gemini Flash 雲端多模態模型的回覆速度差不多吧）
以下是 AI 生成的廢文
透過 L2CAP CoC 的底層重構與全鏈路的動態優化，我們成功在藍牙這個「窄頻通道」上完成了一次高清影音串流的極限壓榨。實測數據顯示，單幀傳輸延遲降低了 2-4 倍，且因系統呼叫次數大幅減少，顯著降低了眼鏡端的 CPU 負載與發熱量。
然而，工程師必須保持理性。面對未來 4K 或 8K 的串流需求，2-3 Mbps 的藍牙頻寬已達物理天花板。屆時，技術路線勢必回歸 Wi-Fi Direct 或採用極低幀率的「快照模式」。但本次 L2CAP 重構所建立的零拷貝與 anti-bufferbloat 經驗，已為穿戴式裝置在功耗與效能間的平衡，樹立了堅實的架構基準。
