AI 不會取代你，除非你忘記怎麼「踩踏板」

 

賈伯斯（Steve Jobs）多年前曾看過一項研究：在移動效率上，人類原本輸給禿鷹和其他動物；但如果讓人類騎上腳踏車，我們的效率瞬間超越了所有物種。

於是他說了一句名言：「電腦，就是大腦的腳踏車（A bicycle for the mind）。」

到了 2026 年的今天，看著生成式 AI，我覺得這個比喻從未如此精準，甚至更具啟發性。

很多人擔心被 AI 取代，或是被馬斯克的「人類只是開機程式」嚇壞了。但請看著你眼前的 AI 工具（ChatGPT, Midjourney...），發現了嗎？

❌ 如果你不動，它就是廢鐵。

它沒有慾望，不想去旅行，也不想畫畫。沒有你的指令，它會永遠靜止在那裡。

✅ 你要先「踩」，它才會「動」。

我們人類，就是那個騎車的人。

我們的「發想」與「起心動念」，就是踩下踏板的那股力量。

當你用力踩下第一步（Input Prompt），AI 這個超強的齒輪才會開始運轉，幫你把原本只能跑 10 公里的力氣，放大成 1000 公里的旅程。

在這個時代，人是總導演（發想），AI 是特效團隊（實現）。

不要擔心腳踏車騎得比人跑得快（這是廢話，當然比你快）。

你該在乎的是：

1. 你的大腿有沒有力？（你的創意夠不夠強？）

2. 你手上的龍頭抓穩了嗎？（你知道你要去哪裡嗎？）

別被「取代論」嚇到了。

上車吧，踩下踏板，去那些你原本靠雙腳走不到的地方。

#AI #SteveJobs #生產力革命 #人機協作 #思維槓桿 #BicycleForTheMind

伺服馬達 vs. 步進馬達：誰才是「不動如山」的王者?

很多朋友問：「那更便宜的步進馬達呢？它是不是就是伺服的『低配版』？」

今天我們不比速度，我們比**「發呆」**（靜止鎖定）。

這是一個常常被忽略，但卻是步進馬達最大強項的冷知識：靜態扭矩（Holding Torque）。

1️⃣ 步進馬達：天生的舉重選手 🏋️

步進馬達在靜止時，線圈是通滿電的，它利用強大的磁力將轉子死死「吸」在固定的位置上。

• 特性： 就像一個舉重選手舉著槓鈴不動，肌肉緊繃。

• 優點： 靜止時剛性極高，幾乎不會有微小的晃動。所以在雕刻機、3D列印這種需要精確「定住」的場合，它便宜又大碗。

2️⃣ 伺服馬達：過動的體操選手 🤸

伺服馬達在靜止時，其實沒有完全「停」下來。它是靠編碼器（Encoder）不斷告訴驅動器：「欸！偏了一點點，修正回來！」

• 特性： 它處於一種「動態平衡」，如果你去推它，它會出力反抗。

• 弱點： 在極高精度的靜止要求下，伺服馬達可能會出現極其微小的「來回修正」（Hunting/Dither），就像體操選手單腳站立時，肌肉會不斷微調來保持平衡。

💡 震撼的反差結論：

雖然伺服馬達在高速和動態響應上完勝，但在**「低速」甚至「零速靜止」**的狀態下，同體積的步進馬達，其瞬間爆發的「抓地力」（保持扭矩）往往比伺服馬達還要大！而且不會有伺服那種微小的「過動症」。

🔧 工程師的選擇題：

如果是你，做一個需要長時間維持固定高度的升降台（Z軸），不想用煞車，你會選便宜大力的「步進」，還是聰明靈活的「伺服」？

歡迎在下方留言你的實戰經驗！👇

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AI PC 是智商稅？為何你的 NPU 使用率永遠是 0%？

 

 

買了最新的 Intel Ultra 或 AMD AI 筆電，興沖沖打開工作管理員，卻發現 CPU 爆滿、GPU 狂轉，但那個傳說中的 NPU 卻永遠躺平顯示 0%？ 難道我們都被廠商的行銷話術騙了嗎？這是不是新一代的「電子智商稅」？

本集影片不講行銷術語，我們從「電子工作者」的角度，深入晶片底層架構與功耗分配，幫你拆解：

為什麼你的 AI 軟體都不用 NPU？

NPU、CPU 與 GPU 到底誰才是老大？

NPU 真正的用途到底是什麼？（提示：它其實不是拿來「算」的，是拿來「省」的！）

如果你正在猶豫要不要升級 AI PC，或是覺得買了新電腦卻無感，這支影片會給你最硬核的解答。
https://youtu.be/ikfR3xfWzZA

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